王凯明

作品数：21被引量：29H指数：4
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非参数过程位置与尺度参数联合监测的EEWMA-Lepage控制图
《应用数学进展》2024年第12期5198-5216,共19页王佳颖 宋学力 胡小红 卿晶 王凯明 
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2024JC-ZDXM-23);长安大学中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(310812163504)。
针对非参数过程的质量控制问题,构建了可以联合监测过程位置参数和尺度参数的Lepage样本统计量,在EWMA图统计量中整合Lepage的历史、当前以及最新差异信息,提出了扩展EWMA-Lepage(EEWMA-Lepage, EEL)控制图及其时变控制限方案(EEL-TV)...
关键词：非参数过程 联合监控 Lepage统计量 EEWMA控制图 
基于Transformer的残差EWMA控制图
《应用数学进展》2024年第12期5330-5337,共8页胡小红 宋学力 王凯明 卿晶 王佳颖 
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2024JC-ZDXM-23);长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(310812163504)。
过程数据的相关性是设计和应用控制图进行质量监测时需要解决的关键且极具挑战性的问题。本文利用Transformer的自注意力机制能有效捕捉数据全局信息的优点挖掘数据的相关性,提出基于Transformer的残差EWMA (TREWMA)控制图,实现了对自...
关键词：Transformer模型 残差控制图 自相关过程 
带有误分类修正的DEWMA p控制图
《应用数学进展》2024年第8期3756-3768,共13页卿晶 王凯明 胡小红 王佳颖 宋学力 
在质量过程控制中,不合格品率小漂移的检测会受到样本的误分类以及小样本量的影响而产生严重的质量误判。本文首先针对样本的分类误差建立误分类修正数据模型实现样本观测值误分类修正,再结合DEWMA p控制图对参数小漂移的敏感性和对样...
关键词：误分类 小样本 DEWMA p控制图 平均运行长度 
基于数据幂变换的EEWMA高质量过程控制
《应用数学进展》2024年第1期255-268,共14页张亚洁 宋学力 王凯明 直雪瑶 
针对高质量过程的改进或恶化的监控问题,以服从指数分布的事件间隔时间(TBE)为监控指标,通过对TBE样本数据进行幂次为3.6的幂变换使其近似服从正态分布以改善分布的偏态性,在图统计量中同时考虑TBE的历史、当前以及最新变化信息以提高对...
关键词：高质量过程控制 事件间隔时间 扩展指数加权移动平均 幂变换 
基于最新差异信息的重启EWMA控制图
《应用数学进展》2023年第11期4733-4742,共10页直雪瑶 宋学力 王凯明 张亚洁 
在统计过程控制中,随机性会延迟对过程失控的诊断,所以挖掘与失控相关的非随机信息,尽早检测出失控信号是控制图设计亟待解决的关键问题。本文通过在样本数据中设计重启机制以消除反向信息的影响,以及在图统计量中加入样本最新差异信息...
关键词：统计过程控制 指数加权移动平均 单边控制图 平均运行长度 
多模态高维数据关联分析的联合协同回归模型被引量：1
《计算机应用与软件》2022年第8期28-33,共6页王凯明 李荣鹏 肖玉柱 宋学力 
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(310812163504)。
针对具有类间差异特性的多模态高维数据的关联分析问题,提出一种联合协同回归模型,其由回归模型和典型相关分析模型组合而成。应用协同回归模型进行多模态数据之间以及多模态数据与表型变量间的关联分析;利用Fused lasso实现类间数据融...
关键词：典型相关分析 协同回归 特征选择 Fused lasso 稀疏 
基于自适应稀疏监督典型相关分析的特征选择被引量：1
《计算机应用与软件》2022年第4期294-299,共6页王凯明 鲁伊莎 肖玉柱 宋学力 
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(310812163504)。
特征选择旨在识别高维数据最具信息性的特征,以实现高维数据的低维表示。稀疏监督典型相关分析模型利用样本的监督数据,通过提取具有最大相关性的稀疏典型向量实现特征选择。但是,为了求解方便,该模型一般把优化目标从典型变量的相关系...
关键词：特征选择 自适应 稀疏 监督典型相关分析 
一题多解对学生创造性思维的培养被引量：6
《高等数学研究》2021年第6期41-43,34,共4页胡新利 王凯明 
西安工程大学质量工程项目(19JGYB28).
本文从一例不定积分的一题多解来阐述学生创造性思维的培养.
关键词：一题多解 创造性思维 不定积分 
基于高斯近似l0范数典型相关分析的特征选择
《计算机仿真》2020年第4期234-238,共5页鲁伊莎 王凯明 肖玉柱 宋学力 
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(310812163504)。
特征选择的稀疏优化方法是通过求解优化问题稀疏解实现高维数据特征选择的方法,其稀疏惩罚项是实现特征选择的关键。针对l0范数惩罚项的稀疏性能好但求解复杂度高的问题,提出高斯近似l0范数典型相关分析的特征选择模型。以连续、分段光...
关键词：特征选择 高斯函数 稀疏 典型相关分析 
基于l1,2惩罚典型相关分析的特征选择被引量：1
《计算机应用与软件》2019年第10期279-284,共6页赵迎利 王凯明 肖玉柱 宋学力 
长安大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(310812163504)
特征选择是多模态高维数据机器学习的一个热点问题,而过拟合和过稀疏是特征选择需要克服的关键问题。对此提出以l1,2范数作为惩罚项兼顾稀疏作用和光滑作用,以组内稀疏来防止过拟合,以组间光滑来防止过稀疏,通过优化数据间的相关性来实...
关键词：特征选择 典型相关分析 l1 2范数 随机分组 
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