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fastMCD算法

2017-09-17 上传大小:2.58MB
在多元统计过程质量控制问题的研究中,MEMWA(多变量指数加权滑动平均)控制图中增加了监测的时域特征,相对T 2控制图能够更为有效地监控多元质量过程中发生小偏移的情况。MEWMA控制图统计量计算中一般使用样本均值向量和样本协方差矩阵作为总体均值向量及总体协方差估计量的估计量。当初始样本数据中含有离群数据时,由于遮蔽效应影响,可能会造成MEWMA控制图信号概率失真的问题。 本文对多变量稳健估计方法中
的FAST-MCD算法进行了深入的分析,构建了D-D图用于研究抽取子样本数h的变化对算法输出的影响,并由此提出的抽取比例?的优化方法能够克服固定h值FAST-MCD算法精确度较差的问题,有助于获取更为准确的稳健样本均值向量和样本协方差矩阵。 提出基于FAST-MCD算法的MEMWA控制图,用于解决在初始样本数据中含有离群数据时,由于遮蔽效应造成MEWMA控制图信号概率失真的问题,并结合仿真案例比较了基于FAST-MCD算法的MEWMA控制图与基于样本均值和样本协方差矩阵的MEMWA控制图监测性能的差异。最后对结合动态?值的稳健MEWMA控制图进行了研究。
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