【摘 要】
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基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的D2控制图的重要特点是对过程数据的抽样分布没有特定的要求。由于D2控制图仅使用当前观测点的值来计算统计量
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基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的D2控制图的重要特点是对过程数据的抽样分布没有特定的要求。由于D2控制图仅使用当前观测点的值来计算统计量,对过程的小偏移并不敏感,在SVDD模型的基础上,提出了基于D2距离的多元加权移动平均(multivariate exponentially weighted moving average,MEWMA)控制图,用S-MEWMA表示。仿真结果表明,无论过程数据服从正态分布还是非正态分布,S-MEWMA控制图均优于D2控制图。
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