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多元质量控制的鲁棒主成分分析方法

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主成分分析(PCA)对异常数据点很敏感,基于PCA的多元质量控制在异常点存在情况下容易失效.针对该问题,论文基于鲁棒主成分分析理论,提出了基于RobustPCA的多元质量控制方法.该方法对观测数据进行鲁棒主成分分析,然后进行特征值分解,最后绘制休哈特控制图以判断生产过程各时刻的状态.仿真结果和实际数据表明,论文提出的方法可有效应对质量观测数据存在异常值的情况,相比基于PCA的质量控制方法具有更强的鲁棒性.
Robust Principal Component Analysis Method for Multivariate Quality Control

刘宗宝、王木子、刘更、张力

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北京计算机技术及应用研究所 北京 100854

质量控制 鲁棒主成分分析 异常点 特征值分解

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.11.007

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(11)
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