+高级检索
基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制 方法研究
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


Bayesian Quality Control for Autoregressive Moving-average Processes
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    针对自回归移动平均过程中控制变量的观测值并不具有相互独立性,引入贝叶斯分析方法研究过程质量控制问题.通过模型结构的贝叶斯分析,利用残差序列建立了基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制模型,解决了观察数据相关条件下的过程质量监控问题.仿真分析结果表明:贝叶斯ARMA质量控制方法能够有效地避免了在受控状态下使用常规控制图造成的漏发或虚发报警现象,解决了自回归移动平均过程情况下的质量控制问题.

    Abstract:

    To explore the quality control under the condition that the sample data in the autoregressive moving-average processes are not independent, time series models were introduced to fit these data. The Bayesian ARMA control charts were constructed with independent residual series data, and used to monitor the quality in autocorrelative processes. The results from simulation show that Bayesian ARMA quality control charts can effectively carry out quality control autoregressive moving-average processes, and avoid alarming incorrectly when the processes are under statistical control and not alarming when processes are out of control.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
文章指标
  • PDF下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 摘要点击次数:
  • 引用次数:
引用本文

朱慧明,黄 超,虞克明,刘再华,赵 锐.基于自回归移动平均过程的贝叶斯质量控制 方法研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2010,37(5):83~87

复制
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
作者稿件一经被我刊录用,如无特别声明,即视作同意授予我刊论文整体的全部复制传播的权利,包括但不限于复制权、发行权、信息网络传播权、广播权、表演权、翻译权、汇编权、改编权等著作使用权转让给我刊,我刊有权根据工作需要,允许合作的数据库、新媒体平台及其他数字平台进行数字传播和国际传播等。特此声明。
关闭