基于特征选择的产品关键质量特征识别方法研究

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1、基于特征选择的产品关键质量特征识别方法研究StudyonProductCTQIdentificationBasedonFeatureSelection学科专业：管理科学与工程研究生：田文萌指导教师：何桢教授天津大学管理与经济学部2013年5月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意

2、。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据摘要产品的关键质量特性(Critical-To-Quality,CTQ)就是能够把顾客的需求具体化的，既与产品质量密切相关又可实际测量的产品特性。本文旨

3、在研究高维制造过程产品CTQ识别的问题。高维制造过程中过程特征众多，各特征之间影响关系复杂，很难在设计阶段完成全部识别工作。因此，本文对于产品已经出现的故障和缺陷进行溯源，从一个新的角度识别产品的CTQ，运用了广泛应用于模式识别领域的特征选择算法对高维特征空间进行降维，通过对现有的诸多特征选择方法进行的综述和比较，指出不同方法在解决CTQ识别问题中各自的优势和劣势。此外，根据偏最小二乘回归（PLS）与Wrapper特征选择方法之间互补的优势，提出了结合PLS回归与Wrapper特征选择的混合特征选择方法，来识别高维制造过程的关键质量特征；另外，针对制

4、造业生产数据中常出现的类别间不平衡问题，提出了一种基于G-Mean的新的混合特征选择方法，并从降维能力和分类性能等方面对于关键质量特征的识别工作的结果进行评价，得到了令人满意的实验结果。这可以充分证明经过改良的特征选择算法配合分类器的构建和验证可以用于质量工程领域，来解决CTQ识别的问题。关键词：关键质量特征特征选择高维数据不平衡数据万方数据AbstractCritical-to-QualityCharacteristics(CTQ),whichcansubstantiatethedemandsofcustomers,isdefinedasquali

5、tycharacteristicswhicharebothhighlyrelatedtocustomerdemandsandofgoodcapabilitytobemeasured.ThepurposeofthethesisistohandletheproblemofCTQidentificationinhigh-dimensionalmanufacturingprocesses.High-dimensionalprocessesusuallyhaveanextremelylargenumberofcharacteristics,andtherear

6、ealwaysmuchcomplicatedcorrelationsamongthem.Therefore,itisofgreatdifficultytoaccomplishtheCTQidentificationtaskonlyinproductdesign.Asaresult,theauthortriestomakeuseofsomehistoricaldataofmanufacturingprocess,toidentifyCTQsbythemeansoffeatureselectionmethodology,whichhasbeenthoro

7、ughlystudiedinthefieldofcomputerscience,andintegratestheclassifierbuildingalgorithmsandvalidationalgorithmstoscoretheidentificationresults.Additionally,inordertoidentifytheCTQsinindustrialcomplicatedprocesses,theauthorproposesanewhybridmethodtocombinetheadvantagesofPartialLeast

8、SquaresRegressionandwrapperfeatureselection.Tosolvethe