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多变量统计过程控制在工业生产中的应用研究 |
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| 论文目录 |
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| 绪论 | 第1-8页 | | 第一章 统计过程控制简介 | 第8-19页 | | 1．1 质量管理和统计过程控制 | 第8-11页 | | 1．1．1 质量管理发展的历史 | 第8-9页 | | 1．1．2 统计过程控制 | 第9-11页 | | 1．2 统计过程控制的应用现状与发展 | 第11-15页 | | 1．2．1 SPC应用与发展的历史 | 第11-13页 | | 1．2．2 SPC在我国的研究与应用情况 | 第13-14页 | | 1．2．3 有关的SPC/SQC软件 | 第14页 | | 1．2．4 SPC发展的最新特点 | 第14-15页 | | 1．3 统计过程控制的类型 | 第15-16页 | | 1．4 统计过程控制的基本方法及其实施 | 第16-19页 | | 1．4．1 SPC的基本方法 | 第16-18页 | | 1．4．2 SPC的实施过程 | 第18-19页 | | 第二章 多变量统计过程控制的数学基础 | 第19-39页 | | 2．1 主元分析 | 第19-27页 | | 2．1．1 主元分析简介 | 第19-20页 | | 2．1．2 主元分析的方法 | 第20-23页 | | 2．1．3 主元的特性 | 第23-25页 | | 2．1．4 主元分析的应用 | 第25-26页 | | 2．1．5 对主元意义的解释 | 第26-27页 | | 2．2 多向主元分析 | 第27-30页 | | 2．2．1 基本多向主元分析 | 第27-29页 | | 2．2．2 滑动窗口多向主元分析 | 第29-30页 | | 2．3 主元回归与部分最小二乘 | 第30-39页 | | 2．3．1 模型与模型参数 | 第30-31页 | | 2．3．2 多元线性回归 | 第31-33页 | | 2．3．3 主元回归 | 第33-35页 | | 2．3．4 部分最小二乘 | 第35-39页 | | 第三章 多变量统计过程控制 | 第39-49页 | | 3．1 单变量统计过程控制及其局限性 | 第39-44页 | | 3．1．1 过程变化及其描述、图形分析方法 | 第39-40页 | | 3．1．2 过程能力 | 第40-41页 | | 3．1．3 统计控制图 | 第41-42页 | | 3．1．4 单变量统计过程控制的局限性 | 第42-44页 | | 3．2 多变量统计过程控制及其方法 | 第44-49页 | | 3．2．1 建立主元模型 | 第44-45页 | | 3．2．2 多元统计控制图 | 第45-46页 | | 3．2．3 多元控制图的控制限的确定 | 第46-47页 | | 3．2．4 两种统计量的几何解释 | 第47-48页 | | 3．2．5 贡献图 | 第48-49页 | | 第四章 多变量统计过程控制在工业生产中的应用 | 第49-69页 | | 4．1 亚磷酸二甲酯生产过程简介及其模型简化 | 第49-56页 | | 4．1．1 引言 | 第49-50页 | | 4．1．2 亚磷酸二甲酯合成的物质、能量平衡的简化 | 第50-56页 | | 4．2 多变量统计过程控制在亚磷酸二甲酯生产过程中的应用 | 第56-62页 | | 4．2．1 应用方法 | 第56-57页 | | 4．2．2 应用实例 | 第57-62页 | | 4．2．3 结论 | 第62页 | | 4．3 结晶生产过程和间歇冷凝结晶器结构 | 第62-64页 | | 4．3．1 结晶生产 | 第62-64页 | | 4．3．2 间歇冷凝结晶器结构 | 第64页 | | 4．4 多变量统计过程控制在间歇冷凝结晶生产过程中的应用 | 第64-68页 | | 4．4．1 应用滑动窗口MPCA分析数据 | 第64-67页 | | 4．4．2 结论 | 第67-68页 | | 4．5 本章小结 | 第68-69页 | | 第五章 总结与展望 | 第69-70页 | | 参考文献 | 第70-74页 | | 致谢 | 第74页 |
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