基于多阶段抽样的贝叶斯序贯过程质量监控分析  被引量:4

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作  者:朱慧明[1] 李素芳[1] 虞克明[2] 

机构地区:[1]湖南大学工商管理学院,长沙410082 [2]Brunel大学数学系

出  处:《统计与决策》2010年第8期8-12,共5页Statistics & Decision

基  金:国家自然科学基金资助项目(70771038);教育部新世纪优秀人才支持计划项目(06JA910001)

摘  要:文章针对参数随机化情况下的质量控制问题,提出了新的过程质量方法。通过质量控制模型的统计结构分析,研究了Jeffreys先验分布下参数的后验分布和贝叶斯估计,据此构造了具有预警线的过程样本均值-标准差监控图,以及贝叶斯过程能力指数评价模型;然后,将过程状态稳定的模型参数后验分布作为下一阶段的参数先验分布,进行样本数据信息融合、模型迭代更新,建立了基于共轭先验分布的贝叶斯序贯均值–标准差监控和贝叶斯动态过程能力指数估计模型。研究结果表明:与现有的统计过程质量控制方法比较,贝叶斯序贯过程质量监控方法能够融合产品质量指标的历史信息,及时更新过程控制限,动态监控过程质量波动。

关 键 词:质量控制 贝叶斯方法 预报分布 控制限 预警限 

分 类 号:TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] O213.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程]

 

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