基于组合模型的多品种小批量生产方式质量预测方法研究

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附表索引

第1章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 关键质量特性识别研究现状

1.3 质量预测技术研究现状

1.4 论文主要内容和结构

第2章 多品种小批量生产质量控制方法及案例分析

2.1 制造业生产模式发展历程

2.2 多品种小批量生产模式特点

2.3 多品种小批量质量控制需求与流程

2.4 拟采用预测方法可行性分析

2.5 案例企业简介及其质量控制状况分析

2.5.1 企业简介

2.5.2 企业质量控制现状及问题分析

2.6 本章小结

第3章 基于复杂网络的关键质量特性识别

3.1 质量特性及关键质量特性

3.1.1 质量特性的概念

3.1.2 关键质量特性

3.2 复杂网络基本理论

3.2.1 网络的表示

3.2.2 网络的基本拓扑性质

3.2.3 参数计算

3.3 基于复杂网络的关键质量特性识别

3.3.1 零件加工特征关系描述

3.3.2 基于加工特征的复杂网络构建

3.4 实例分析

3.5 本章小结

第4章 改进灰色GM(1,1)模型的建立

4.1 灰色理论简介

4.2 灰色GM(1,1)预测模型

4.2.1 灰序列生成

4.2.2 灰色GM(1,1)模型的建立

4.2.3 灰色模型的适用范围及精度检验

4.3 灰色GM(1,1)模型的改进

4.3.1 灰色动态模型群

4.3.2 灰色关联度加权

4.4 数据仿真实验

4.5 本章小结

第5章 优化的质量预测组合模型的构建

5.1 支持向量机和粒子群算法理论

5.1.1 支持向量机回归原理

5.1.2 最小二乘支持向量机

5.1.3 基于粒子群算法的参数寻优

5.2 优化的组合预测模型构建

5.2.1 组合预测理论原理

5.2.2 模型组合方法选择

5.2.3 优化的组合预测模型构建

5.3 组合预测模型应用与对比分析

5.3.1 残差预测模型

5.3.2 组合模型最终预测结果分析及模型对比

5.4 本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢