质量监控与优化理论.算法及应用-基于计算智能视角

**章　绪论
　**节　研究背景及意义
　第二节　国内外研究现状
　第三节　目前需要深入研究的问题
第二章　计算智能方法
　**节　智能与人工智能
　第二节　符号智能与计算智能
　第三节　人工神经网络
　第四节　支持向量回归机
　第五节　粗糙集
　第六节　本章小结
第三章　自相关过程质量监控的人工神经网络方法
　**节　背景介绍
　第二节　统计过程控制的基本原理
　第三节　自相关过程的统计模型
　第四节　自相关过程的ewma控制图
　第五节　基于hopfield人工神经网络的自相关过程质量监控方法
　第六节　本章小结
第四章　响应建模的支持向量回归机方法
　**节　背景介绍
　第二节　质量优化的经典响应曲面法
　第三节　响应建模的机器学习描述
　第四节　实验设计条件下支持向量回归机的核函数及参数选择
　第五节　基于支持向量回归机的复杂过程响应建模方法
　第六节　仿真研究
　第七节　降低吡啶二乙基硼烷合成反应综合成本的应用研究
　第八节　本章小结
第五章　静态稳健性参数优化的支持向量回归机方法
　**节　背景介绍
　第二节　静态稳健性参数优化的双响应曲面法
　第三节　双响应和单一响应的支持向量回归机稳健性建模方法
　第四节　仿真研究
　第五节　板弹簧加工过程的稳健性参数优化
　第六节　印刷过程的稳健性参数优化
　第七节　电感电阻串联电路的稳健性参数优化
　第八节　本章小结
第六章　动态稳健性参数优化的支持向量回归机方法
　**节　背景介绍
　第二节　非线性动态系统的统计模型
　第三节　基于支持向量回归机的动态系统稳健性参数优化
　第四节　注射加工过程的稳健性参数优化
　第五节　本章小结
第七章　参数调整规则提取的粗糙集方法
　**节　背景介绍
　第二节　基于粗糙集的参数调整规则提取
　第三节　应用案例分析
　第四节　本章小结
第八章　各类算法的matlab代码
　**节　基于hopfiled人工神经网络自相关过程监控算法代码
　第二节　支持向量回归机核函数及参数选择算法代码
　第三节　基于支持向量回归机的单一响应建模算法代码
　第四节　动态稳健性参数优化的支持向量回归机建模算法代码
　第五节　基于粗糙集的参数调整规则提取算法代码
　参考文献