أضعافا مضاعفة المرجحة - متوسط - ضبط مخططات الخصائص و التحسينات تتحرك ،

تحليل سلسلة الوقت أبراهام، B. أند ليدولتر، J. (1983). الأساليب الإحصائية للتنبؤ. وايلي، نيويورك، ني. بوكس، G. E.B جينكينز، G. M. أند رينزيل، G. C. (1994). تحليل سلسلة الوقت، والتنبؤ والتحكم. الطبعة الثالثة. برنتيس هول، إنجليوود كليفس، نيوجيرسي. بوكس، G. E. P. أند مكغريغور، J. F. (1974). تحليل الأنظمة العشوائية الديناميكية المغلقة، تيشنوميتريكس. المجلد. 16-3. بروكويل، بيتر J. أند ديفيس، ريتشارد A. (1987). سلسلة الوقت: نظرية وطرق. الوثاب-Verlang. بروكويل، بيتر J. أند ديفيس، ريتشارد A. (2002). مقدمة في سلسلة الوقت والتنبؤ. 2. أد. الوثاب-Verlang. شاتفيلد، C. (1996). تحليل سلسلة الوقت. 5th إد. تشابمان، أمب، حجرة الجلوس الريئيسية، نيويورك، ني. ديلورجيو، S. A. (1998). مبادئ التنبؤ والتطبيقات. إيروين ماكجرو هيل، بوسطن، ما. جيونغ أند بوكس، G. (1978). على قياس عدم وجود صالح في نماذج سلسلة الوقت، بيوميتريكا. 65، 297-303. نيلسون، C. R (1973). تطبيق سلسلة زمنية تحليل للتنبؤ الإداري. هولدن يوم، بوكا راتون، فلوريدا. ماكراداكيس، S. ويلوريت، S. C. أند ماكغي، V. E. (1983). التنبؤ: الطرق والتطبيقات. 2nd إد. وايلي، نيويورك، ني. العملية الإحصائية ومراقبة الجودة فيلق الكيميائية للجيش (1953). خطط أخذ العينات الرئيسية لأخذ عينات واحدة، مكررة، مزدوجة ومتعددة. الدليل رقم 2. بيسيل، A. F. (1990). ما مدى الموثوقية في مؤشر القدرة، الإحصاءات التطبيقية، 39، 331-340. تشامب، C. W. أند وودال، W. H. (1987). النتائج الدقيقة للشيوهارت تحكم الرسوم البيانية مع التكميلية يعمل القواعد، تيشنوميتريكس. 29، 393-399. تشن، جان-بيغن ودينغ، تشيرنغ. G. (2001). مؤشر القدرة العملية الجديدة للتوزيعات غير العادية، المجلة الدولية للجودة أمبير الموثوقية مانجيمنت. المجلد. 18، No.7، ب. 762-770. دنكان، A. J. (1986). مراقبة الجودة والإحصاءات الصناعية. 5th إد. إيروين، هوموود، إيل. هوتلينغ، H. (1947). مراقبة الجودة متعددة المتغيرات. في C. إيسنهارت، M. W. هاستاي، أند W. A. ​​واليس، إدس. تقنيات التحليل الإحصائي. نيويورك: ماكجرو هيل. جوران، J. M. (1997). سوك المبكر: ملحق تاريخي، تقدم الجودة. 30 (9) 73-81. مونتجومري، D. C. (2000). مقدمة في مراقبة الجودة الإحصائية. الطبعة الرابعة. وايلي، نيويورك، ني. كوتز، S. أند جونسون، N. L. (1992). مؤشرات القدرة العملية. تشابمان، أمب، حجرة الجلوس الريئيسية، لندن. لوري، C. A. وودال، W. H. تشامب، C. W. أند ريجدون، S. E. (1992). A المتوسط ​​المتغير للأوزان المتوسط ​​المتحرك الرسم البياني، تيشنوميتريكس. 34، 46-53. لوكاس، J. M. أند ساكوتشي، M. S. (1990). مخططات التحكم المتوسط ​​المتوسط ​​المرجح أضعافا مضاعفة: الخصائص والتحسينات، تيشنوميتريكس 32. 1-29. أوت، E. R أند شيلينغ، E. G. (1990). عملية مراقبة الجودة. 2nd إد. ماكجرو هيل، نيويورك، نيويورك. بيرن، W. L. تاي، Y. T. هسياو، F. أند أو، Y. P. (2014). تقريبا مقدر غير متحيز لمؤشر القدرة العملية غير العادية C نيك، مجلة الاختبار والتقييم. المجلد. 42، No.6، ب. 1-10. كيسنبيري، C. P. (1993). تأثير حجم العينة على الحدود المقدرة ومخططات التحكم X، مجلة جودة التكنولوجيا. 25 (4) 237-247. ريان، T. P. (2000). الطرق الإحصائية لتحسين الجودة. 2nd إد. وايلي، نيويورك، ني. ريان، T. P. أند سكويرتمان، N. C. (1997). الحدود المثلى لخرائط التحكم في السمات، مجلة جودة التكنولوجيا. 29 (1)، 86-98. شيلينغ، E. G. (1982). قبول العينات في مراقبة الجودة. مارسيل ديكر، نيويورك، نيويورك. تراسي، N. D. يانغ، J. C. أند ماسون، R. L. (1992). مخططات التحكم متعددة المتغيرات للرصدات الفردية، مجلة جودة التكنولوجيا. 24 (2)، 88-95. وودال، W. H. (1997). التحكم في الرسم البياني استنادا إلى سمة البيانات: المراجع ومراجعة، مجلة جودة التكنولوجيا. 29، 172-183. وودال، W. H. أند آدامز، B. M. (1993) ذي ستاتيستيكال ديسين أوف كوسوم تشارتس، كواليتي إنجينيرينغ. 5 (4)، 559-570. تشانغ، ستينباك، أند واردروب (1990). التقدير الفاصل لمؤشر القدرة العملية، الاتصالات في الإحصاء: النظرية والأساليب، 19 (21)، 4455-4470. أندرسون، T. W. (1984). مقدمة في التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات. 2nd إد. وايلي نيويورك، نيويورك. جونسون، R. A. أند ويشرن، D. W. (1998). تطبيق التحليل الإحصائي متعدد المتغيرات. الطبعة الرابعة. برنتيس هول، نهر السرج العلوي، NJ. Exonentially الموزون المتوسط ​​خطط التحكم: خصائص وتحسينات لوكاس، جيمس M. ساكوتشي، مايكل S. (1990، الرابطة الإحصائية الأمريكية و أسك) E. I. دو بونت دي نيمورس أند كومباني، نيوارك، دي دريكسل ونيفرزيتي، فيلادلفيا، با تيشنوميتريكس فول. 32 رقم 1 كيسيد: 13425 فبراير 1990 صفحة 1-12 قائمة 10.00 عضو 5.00 هذه المقالة غير متوفرة على الإنترنت. اتصل بنا لتلقي مسح الأرشيف، في شكل بدف. جديد إلى أسك ريجيستر هنا. المادة خلصت روبرتس (1959) لأول مرة إلى مخطط التحكم المتوسط ​​المرجح أسي (إوما). باستخدام المحاكاة لتقييم خصائصه، وأظهر أن إوما مفيد للكشف عن التحولات الصغيرة في متوسط ​​العملية. الاعتراف بأن مخطط التحكم إوما يمكن أن تمثل على شكل سلسلة ماركوف يسمح خصائصه ليتم تقييمها بسهولة أكبر وبشكل كامل مما سبق القيام به. في هذه المقالة، نقوم بتقييم خصائص مخطط التحكم إوما المستخدم لمراقبة متوسط ​​عملية موزعة عادة قد تواجه تحولات بعيدا عن القيمة المستهدفة. ويرد إجراء تصميم لخطط التحكم إوما. وتظهر قيم المعلمات التي لا تستخدم عادة في الأدب أن تكون مفيدة للكشف عن التحولات الصغيرة في العملية. وبالإضافة إلى ذلك، يجري النظر في عدة تحسينات على مخططات مراقبة إوما. وتشمل هذه ميزة الاستجابة الأولية السريعة التي تجعل نظام التحكم إوما أكثر حساسية لمشاكل بدء التشغيل، جنبا إلى جنب شيوهارت إوما التي توفر الحماية ضد كل من التحولات الكبيرة والصغيرة في العملية، و إوما قوية التي توفر الحماية ضد القيم المتطرفة في بعض الأحيان في البيانات التي قد تسبب خلاف ذلك إشارة خارج نطاق السيطرة. وتبين مقارنة واسعة أن مخططات التحكم إوما لها متوسط ​​خصائص طول تشغيل مماثلة لتلك التي في مخططات التحكم المجموع التراكمي. متوسط ​​طول المدى (أرل)، مخطط التحكم التراكمي للمخطط (كوسوم)، مخططات التحكم المتوسط ​​المرجح ألسيا (إوما)، مخططات المتوسط ​​المتحرك الهندسي (غما)، الاستجابة الأولية السريعة (فير). الاستشهادات 707 المراجع المراجع 18 تشتمل منطقة كوتا المعروفة جيدا على إوما إحصائية، وهو متوسط ​​التقدير المثالي عندما يتبع المتوسط ​​نموذج متحرك متكامل من الدرجة الأولى 19 وعندما يكون المتوسط ​​خاضعا لتغييرات عشوائية في الخطوة 14. إوما بسيطة (كوسوم)، يمكن استخدامها لتقدير المتوسط ​​الحالي وأداء الإجراء كوسوم 20. ترجيح الأوزان على إوما يعني أن المقدرات t تنخفض أضعافا مضاعفة كما هو الحال في سلسلة هندسية في الوقت المحدد: X t (1) X t1 X t . حيث يكون عامل النسيان (0 لوت 1)، X t هو القيمة الحالية لسلسلة من المتغيرات العشوائية و X 0 يمكن أن تؤخذ لتكون متوسط ​​البيانات الأولية. عرض الملخص ملخص إخفاء الملخص: تعد الخوارزميات التدريجية والتعلم عبر الإنترنت أكثر أهمية في سياق استخراج البيانات نظرا للضرورة المتزايدة لمعالجة تدفقات البيانات. في هذا السياق، قد تتغير وظيفة الهدف مع مرور الوقت، وهي مشكلة متأصلة في التعلم عبر الإنترنت (المعروفة باسم الانجراف مفهوم). من أجل التعامل مع مفهوم الانجراف بغض النظر عن نموذج التعلم، نقترح أساليب جديدة لرصد مقاييس الأداء قياس خلال عملية التعلم، لتحريك إشارات الانجراف عندما تم الكشف عن اختلاف كبير. ولرصد هذا الأداء، نطبق بعض أوجه عدم المساواة الاحتمالية التي لا تتحمل سوى المتغيرات العشوائية المستقلة والمتحددة والمتحددة للحصول على ضمانات نظرية للكشف عن هذه التغيرات التوزيعية. يتم النظر في بعض القيود الشائعة للكشف عن التغيير عبر الإنترنت وكذلك أنواع التغيير ذات الصلة (المفاجئة والتدريجية). ويقترح نهجان رئيسيان، الأول ينطوي على التحرك المتوسطات وأكثر ملاءمة للكشف عن التغيرات المفاجئة. والثانية تتبع فكرة بديهية واسعة النطاق للتعامل مع التغيرات التدريجية باستخدام المتوسطات المتحركة المرجحة. بساطة الطرق المقترحة، جنبا إلى جنب مع الكفاءة الحسابية تجعلها مفيدة جدا. نحن نستخدم مصنف ناف بايز و بيرسيبترون لتقييم أداء الأساليب على البيانات الاصطناعية والحقيقية. مقالة أغسطس 2015 اقتباس 14 هو حساب لتحليل نقاط البيانات من خلال خلق سلسلة من المتوسطات من مجموعات فرعية مختلفة من مجموعة البيانات الكاملة. ويستخدم المتوسط ​​المتحرك مع بيانات السلاسل الزمنية لتسهيل التقلبات قصيرة الأجل وتسليط الضوء على الاتجاهات الأطول أجلا. كتيب النص الكامل ورقة المؤتمر أغسطس 2015 المجلة الدولية لتكنولوجيا التصنيع المتقدمة اقترح كوتيزانغ 3 مخطط تحديد اختيار السبب (كسك) مناسبة لرصد عملية متعددة المراحل. واقترح كل من لوكاس وساكوتشي 4 استخدام مخطط التحكم المتوسط ​​المرجح أضعافا مضاعفة (إوما)، أي إوما كسك، لرصد بقايا المتغير الطبيعي في المرحلة الثانية. هوكينز لمراقبة خصائص الجودة من جميع الخطوات في وقت واحد. كوت شو أبستراكت هايد أبستراكت الملخص: في هذه الورقة، تم تطوير إجراء جديد لمراقبة عملية تعتمد على اثنين مع سمة نوعية بواسون الثانية. في الطريقة المقترحة، يتم الجمع بين السجل ووظائف وصلة الجذر التربيعي أولا لإدخال وظيفة وصلة جديدة تحدد العلاقة بين متغير بواسون للمرحلة الثانية وخصائص الجودة للمرحلة الأولى. ثم يتم حساب إحصائية متبقية موحدة مستقلة عن خصائص الجودة في المرحلة السابقة وتتبع التوزيع العادي المعياري تقريبا استنادا إلى وظيفة الوصلة المقترحة. ثم، وتستخدم شيوارت و إوما السبب اختيار الرسوم البيانية لمراقبة بقايا موحدة. وأخيرا، تم دراسة مثالين ودراسة حالة مع متغير استجابة بواسون وتقييم أداء المخططات باستخدام معيار طول المدى (أرل) بالمقارنة مع أفضل طريقة الأدب. النص الكامل المادة يونيو 2014 علي أسغاري أميرحسين أميري سيد تاغي أخافان نياكي