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第1章 绪论 1

1.1 质量诊断技术的研究意义 1

1.2 质量诊断 3

1.3 质量诊断技术的发展及国内外研究现状 6

1.4 本书的研究内容、结构和研究方法 18

第2章 基于PNN的制造过程质量诊断 21

2.1 过程异常与控制图的使用 21

2.2 控制图模式识别问题 27

2.3 神经网络与控制图模式识别 32

2.4 基于PNN控制图模式识别的过程异常诊断 38

2.5 本章小结 54

第3章 基于LS-SVM的小样本过程质量诊断 56

3.1 制造过程的小样本质量诊断问题 56

3.2 有限样本条件下的统计学习理论 59

3.3 支持向量机理论 64

3.4 基于LS-SVM控制图模式识别的过程异常诊断 71

3.5 基于智能进化算法和LS-SVM的过程异常诊断技术 77

3.6 本章小结 89

第4章 基于Cuscore统计量的过程质量智能诊断 91

4.1 Cuscore统计量与过程异常诊断问题 91

4.2 Cuscore统计量对于非线性预期异常信号的诊断性能 96

4.3 解决Cuscore图失配问题的智能变点模型 100

4.4 本章小结 118

第5章 多元过程质量智能诊断与异常变量识别 120

5.1 多元过程质量诊断问题 120

5.2 多元统计过程控制图 122

5.3 多元过程均值异常诊断与变量识别的智能诊断模型 126

5.4 多元过程散度异常诊断与变量识别的智能模型 138

5.5 本章小结 147

第6章 总结与展望 149

6.1 研究内容总结 149

6.2 展望 151

附录 以第一作者身份发表的主要学术论文 153

参考文献 277

后记 295