基于Shiryaev-Roberts过程的相关控制图研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11101198
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0402.统计推断与统计计算
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

统计过程控制(SPC)为世界工业经济的发展起到了巨大的推动作用,随着科学技术的发展,传统的各种技术方法已经不能够有效地处理当前很多热点问题。本项目将结合国家《质量振兴纲要》对统计过程控制图的理论、方法进行深入研究,将新的统计方法和问题背景相结合,利用现代的科技资源来更有效地处理过程数据的监控和诊断,并期望为我国企业提高产品质量提供技术上的支持。基于Shiryaev-Roberts过程的优越性,本项目的研究内容将集中在如下几方面:(1)研究一元情况下单独检测均值与方差飘移的自适应控制图及自启动控制图,以及同时检测均值与方差同步与不同步飘移的联合自启动及动态控制图;(2)研究多元情况下同时检测均值向量与协方差阵同步飘移的联合自适应控制图及诊断方法;(3)研究独立属性数据和相关属性数据的控制图;(4)针对一系列复杂的profile或者函数类数据观测给予统一的、快速的、准确的故障诊断方案及解释。

结项摘要

中文摘要:. 控制图是用来检测过程变化的最主要的统计过程控制(SPC)工具之一。本课题主要讨论了基于Shiryaev Roberts(SR)方法如何构造统计质量控制图的理论设计与应用问题。研究了一元情况下正态过程检测均值飘移、方差飘移的的自适应(adaptive)控制图的设计、基于似然比检验检验以及加权似然比检验的方差控制图的理论设计,以及基于SR方法和基于CUSUM方法用来同时检测均值与方差发生飘移的综合控制图的理论设计问题。此外,研究了基于SR方法的多元正态分布下检测协方差矩阵飘移的控制图的理论设计,针对协方差矩阵可能飘移的形式给出了不同的控制图设计方案。上述方法假定过程在受控时均值与方差都是常数,但在实际生产过程中,均值与方差有可能不是常数,但它们的比值(即变异系数)却是常数。这种情况下,我们讨论了基于指数加权移动(EWMA)方法的变异系数控制图的设计问题。. 前面所述方法都是假定过程在受控时分布是已知的,即讨论参数控制图的设计问题,当受控分布未知时,课题组成员也同时考虑了非参数控制图的理论设计问题。主要讨论了多元情况下基于Data Depth方法的多元变点检验的Phase I非参数控制图,此图可以用来同时检测多元过程的均值与协方差矩阵的飘移。同时也考虑了基于双样本非参检验的非参数方差控制图的理论设计。此外,将继续讨论属性数据及profile型数据控制图的理论设计问题。 . 通过三年的研究,本项目组在国内外核心期刊发表署名本课题资助的论文10篇,其中正式发表论文6篇(4篇SCI,1篇EI,国外刊物1篇),另有4篇已被接收(3篇SCI,1篇国内核心),并有多篇处于投稿修改之中。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A new chart for detecting the process mean and variability
用于检测过程平均值和变异性的新图表
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Communications in Statistics - Simulation and Computation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张久军;邹长亮;王兆军
  • 通讯作者:
    王兆军
An adaptive Shiryaev-Roberts procedure for monitoring dispersion
用于监测分散的自适应 Shiryaev-Roberts 程序
  • DOI:
    10.1088/1757-899x/502/1/012150
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张久军;邹长亮;王兆军
  • 通讯作者:
    王兆军
检测方差的非参变点模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    应用概率统计
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周茂元;耿薇;李忠华
  • 通讯作者:
    李忠华
CUSUM Procedures for Monitoring Process Mean and Variability
用于监控过程均值和变异性的 CUSUM 程序
  • DOI:
    10.1080/03610918.2012.665550
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Communications in Statistics - Simulation and Computation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张欣;张久军
  • 通讯作者:
    张久军
A new adaptive control chart for monitoring process mean and variability
用于监控过程平均值和变异性的新自适应控制图
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    International Journal of Advanced Manufacture Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张久军;李忠华;王兆军
  • 通讯作者:
    王兆军

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其他文献

基于单个观测值用于检测多元协方差矩阵的EWMA控制图
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数理统计与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张久军;何川
  • 通讯作者:
    何川
参数估计对检测简单线性曲线控制图的性能影响分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数理统计与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    么彩莲;李忠华;周茂袁;张久军
  • 通讯作者:
    张久军
A new exponentially weighted moving average control chart for monitoring the coefficient of variation
用于监控变异系数的新指数加权移动平均控制图
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Computers & Industrial Engineering
  • 影响因子:
    7.9
  • 作者:
    张久军;Zhonghua Li;Bin Chen;Zhaojun Wang
  • 通讯作者:
    Zhaojun Wang
A New Chart for Detecting the Process Mean and Variability
用于检测过程平均值和变异性的新图表
  • DOI:
    10.1080/03610918.2011.552823
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Communications in Statistics - Simulation and Computation
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张久军;邹长亮;王兆军
  • 通讯作者:
    王兆军
基于加权似然比检验的监控线性曲线的控制图
  • DOI:
    10.13546/j.cnki.tjyjc.2020.06.007
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    统计与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    么彩莲;张久军
  • 通讯作者:
    张久军

其他文献

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相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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