李京亚
- 作品数：3 被引量：5H指数：2
- 供职机构：天津大学管理与经济学部更多>>
- 相关领域：机械工程经济管理理学一般工业技术更多>>
- 基于聚类的轮廓数据质量监控方法研究被引量：2
- 2017年
- 轮廓线的变点识别是质量管理的研究热点之一,当前研究多以轮廓整体变化为识别对象,而对局部变化问题研究相对较少,且更少有在发现变异时间的同时能够寻找到变化区域在个体轮廓曲线上位置的系统方法。本文针对轮廓线局部变化识别问题,提出基于小波变换和聚类分析的方法。通过仿真性能评价,并与现有方法进行比较,结果显示本方法能够在更小的差异度检测出变化并准确定位变化区域。在文章的末尾,本文采用了一个实例对该方法的效果进行验证。
- 聂斌姚雪海李京亚
- 关键词：聚类分析小波变换轮廓线统计过程控制
- 基于非线性降维的复杂轮廓异常点识别方法研究
- 随着质量认识与以控制图为主导的统计思想的深入，质量管理进入到统计质量控制阶段，统计方法逐渐渗透进管理质量中设计、制造、装配、服务全过程。进入21世纪后，统计过程控制在得到广泛应用后继续细分，对产品或者服务进行具有相关关系...
- 李京亚
- 关键词：控制图质量管理
- 文献传递
- 基于ISOMAP降维的复杂轮廓异常点识别方法被引量：3
- 2016年
- 高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象,建立非参数轮廓矩阵模型,将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ^2控制图相结合,提出新的轮廓异常点识别方法,以实现高维复杂轮廓异常点的准确识别。仿真实验和实际案例的应用分析结果证实该方法在异常点识别的准确性方面具有良好的性能。
- 聂斌李京亚姚雪海
- 关键词：降维
