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基于样本点显著性及嵌套正交设计的序贯设计及建模方法 被引量：9
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作者 崔庆安 季泽 段焕姣 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2019年第9期2398-2411,共14页
针对高度非线性且存在多极值质量特性的复杂作用关系过程,采用最小二乘支持向量回归(LS-SVR)和嵌套正交设计进行序贯设计及建模.首先给出了LS-SVR支持向量的统计分布,构造了显著性检验统计量,以此反映样本点的显著性;其次,以正交设计为... 针对高度非线性且存在多极值质量特性的复杂作用关系过程,采用最小二乘支持向量回归(LS-SVR)和嵌套正交设计进行序贯设计及建模.首先给出了LS-SVR支持向量的统计分布,构造了显著性检验统计量,以此反映样本点的显著性;其次,以正交设计为初始设计,建立过程的LSSVR模型,而后在显著性较高的样本点附近子区域,嵌套入与初始设计不同的正交设计,再拟合新的LS-SVR模型.研究表明,对样本点的显著性检验,更贴合支持向量的波动特性;嵌套正交设计提供了较为规则的子区域划分和实验点添加方法,降低了序贯设计难度.与一次性LHS设计和传统路径式序贯设计相比,方法的预测均方误差降低27%以上,最大预测偏差降低2%以上;方法在发现更多极值点的基础上,得到了更优的质量特性,且样本量降低了13%. 展开更多
关键词 序贯设计 多极值质量特性 参数优化 最小二乘支持向量回归
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面向多极值质量特性的全局式序贯性实验设计方法 被引量：7
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作者 崔庆安 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2012年第10期2143-2153,共11页
针对多极值质量特性的全局性建模和参数优化问题,为降低实验设计样本量,提高模型预测性能,提出一种全局式序贯性设计方法.首先在一定的初始实验设计方式下,建立过程粗略的SVR模型:而后根据模型中支持向量的分布,在支持向量样本各维度的4... 针对多极值质量特性的全局性建模和参数优化问题,为降低实验设计样本量,提高模型预测性能,提出一种全局式序贯性设计方法.首先在一定的初始实验设计方式下,建立过程粗略的SVR模型:而后根据模型中支持向量的分布,在支持向量样本各维度的45度角或轴向方向同步地增加实验点,再拟合过程新的SVR模型;如此迭代进行,当模型精度达到要求或样本量达到上限时终止序贯性设计.仿真与实证研究表明,该方法能够在可行域全局的范围内将实验点合理地分配在质量特性的多个极值附近,避免了传统的单路径式序贯性设计只能发现单个极值的不足,充分提高了实验效率;与均匀空间网格设计、拉丁超立方设计和均匀设计相比,在样本量接近的情况下,基于全局式序贯性设计的SVR模型的预测均方误差至少降低了30%;而在预测误差较为接近的情况下,全局式序贯性设计的样本量至少降低了12%. 展开更多
关键词 序贯性设计 多极值质量特性 支持向量回归机 参数优化 质量改进
原文传递
面向多极值质量特性的过程参数全局优化研究 被引量：3
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作者 崔庆安 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2012年第9期46-57,73,共13页
对于作用关系复杂,而且质量特性拥有多个极值的制造过程,现有质量改进方法只能实现参数的局部优化,产品质量仍有较大改进空间.本文采用支持向量机(SVM)作为复杂作用关系过程的近似模型,提出基于支持向量聚类(SV)与序列二次规划(SQP)的... 对于作用关系复杂,而且质量特性拥有多个极值的制造过程,现有质量改进方法只能实现参数的局部优化,产品质量仍有较大改进空间.本文采用支持向量机(SVM)作为复杂作用关系过程的近似模型,提出基于支持向量聚类(SV)与序列二次规划(SQP)的参数全局性优化方法.首先建立了复杂过程的SVM近似模型;而后根据ε管道理论,通过对聚类过程谱系图的分析,确定了聚类的最小相似度水平及合适的聚类数目,将过程各极值点邻域内的支持向量分别聚为一类;最后由各聚类中心出发,并行进行SQP寻优以发现过程的多个极值.仿真研究表明,所提方法能够全面反映过程的极值分布,实现参数的全局性优化;寻优结果与实际极值的绝对偏差及相对偏差的平均值分别为0.15和1.28%,并且偏差的大小与过程极值的数目无关,说明方法具有较高的精确度和稳定性;此外,通过支持向量聚类,不仅保证了SQP寻优结果对于过程全部极值的遍历性,而且将寻优的次数降低了50%以上,提高了寻优效率. 展开更多
关键词 多极值质量特性 全局优化 支持向量机 聚类分析 质量改进
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