非線性高維輪廓局部變點(diǎn)識(shí)別方法研究.pdf

1、非線性非線性高維高維輪廓局部變點(diǎn)識(shí)別方法研究輪廓局部變點(diǎn)識(shí)別方法研究TheResearchonMultipleChangePointsDetectionMethodtoDetectLocalChangesinNonlinearhighdimensionalProfile領(lǐng)域：工業(yè)工程研究生：孫會(huì)東指導(dǎo)教師：聶斌副教授企業(yè)導(dǎo)師：張新偉高工天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部2014年11月摘要在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，質(zhì)量是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的基礎(chǔ)，沒(méi)有足夠的質(zhì)量保證，

2、企業(yè)所有的發(fā)展、品牌和競(jìng)爭(zhēng)等目標(biāo)都無(wú)法實(shí)現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)過(guò)程控制是現(xiàn)代企業(yè)進(jìn)行質(zhì)量控制的主要手段。然而隨著科技的發(fā)展，產(chǎn)品的質(zhì)量特性從單一因素向多因素發(fā)展，各因素與質(zhì)量響應(yīng)之間往往是某種形式的函數(shù)關(guān)系，如線性和非線性函數(shù)，基于這種函數(shù)的監(jiān)控成為輪廓監(jiān)控。線性輪廓監(jiān)控問(wèn)題已經(jīng)被眾多學(xué)者廣泛討論。然而，回歸難度的增加使得對(duì)于非線性輪廓的研究相對(duì)較少，尤其是復(fù)雜的非線性高維輪廓。因此，如何進(jìn)行復(fù)雜非線性輪廓識(shí)別，眾學(xué)者提出了不同的方式，其中通過(guò)降維方

3、法提取輪廓關(guān)鍵信息的方法引起了我們的重視，該方法在識(shí)別高維的非線性輪廓方面將會(huì)有很大的性能優(yōu)勢(shì)。針對(duì)高維輪廓監(jiān)控問(wèn)題，學(xué)者們提出了許多線性和非線性降維方法，如線性降維方法PCA被廣泛應(yīng)用到各領(lǐng)域中，同時(shí)非線性技術(shù)LLE由于具有良好的局部特性而成為降維方法論中的一個(gè)亮點(diǎn)。通過(guò)降維，復(fù)雜的非線性高維輪廓可以降到較低的維度，這將大大減少處理數(shù)據(jù)的難度。針對(duì)高維復(fù)雜非線性輪廓局部發(fā)生變異的情況，本文提出一種基于LLE降維的輪廓變點(diǎn)識(shí)別方法。通過(guò)