项目名称: 多元数据与函数型数据的序贯检验方法与控制图研究

项目编号: No.11471119

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 李艳

作者单位: 华东师范大学

项目金额: 60万元

中文摘要: 本项目面向应用领域产生的多元数据和函数型数据的序贯检验和统计过程控制问题,结合理论研究领域的热点、难点问题,主要开展四个方面的研究:(1)复杂系统的评价:函数检验问题的序贯方法研究;(2)最优降维量化:基于CEP序贯检验的多元数据最优降维量化研究;(3)非独立函数型数据的质量监控:自相关函数型数据的控制图设计;(4)高频数采下的质量监控:高频数采-分段监控的控制图设计。通过本项目,我们将:(1)对函数检验问题,提出依赖于多个参数估计精度的停止规则的序贯检验方法;(2)对多元正态分布下的CEP序贯检验问题,提出最优降维量化评价指标和量化方法;(3)得到自相关函数型数据的预测方法,建立Profile控制图和残差控制图;(4)设计高频数采-分段监控问题的Profile控制图、残差控制图和短链控制图。本项目力图在难点问题上有突破和创新,在热点问题上取得重大进展和研究成果。

中文关键词: 序贯检验;控制图;多元数据;函数型数据;降维量化

英文摘要: In this project, for problems in sequential test and quality control based on multivariate data and functional data from applications, we try to work on four fields: (1) Complex system evaluation: sequential test methods for function hypothesis test problems; (2) Optimal quantization methods for sequential test on CEP (circular error probability); (3) Control charts for autocorrelated functional data; (4) Control charts for high-frequency and batch data. The main achievements of this project could be: (1) A new sequential test method with stopping rules relying on precision of multiple parameters' estimates; (2) New quantization methods for sequentially testing CEP under multivariate normal distributions; (3) Profile control charts and residual control charts for autocorrelated functional data; (4) Profile control charts, residual control charts and short-run control charts for high-frequency and batch data.

英文关键词: sequential test;control chart;multivariate data;functional data;quantization

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

《2021—2022中国大数据产业发展报告》发布
专知会员服务
110+阅读 · 2022年1月23日
数据资产化前瞻性研究白皮书
专知会员服务
45+阅读 · 2021年11月19日
数据中心传感器技术应用 白皮书
专知会员服务
40+阅读 · 2021年11月13日
专知会员服务
117+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
89+阅读 · 2021年7月9日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年5月10日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知会员服务
95+阅读 · 2021年3月25日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月10日
小样本自然语言理解的基准测试FewNLU | 论文荐读
学术头条
1+阅读 · 2022年3月23日
基于海量日志和时序数据的质量建设最佳实践
阿里技术
0+阅读 · 2021年10月14日
R语言数据挖掘利器:Rattle包
R语言中文社区
21+阅读 · 2018年11月17日
MNIST入门:贝叶斯方法
Python程序员
23+阅读 · 2017年7月3日
基于LDA的主题模型实践(二 )MCMC--吉布斯采样
机器学习深度学习实战原创交流
25+阅读 · 2015年9月17日
基于LDA的主题模型实践(一)
机器学习深度学习实战原创交流
20+阅读 · 2015年9月9日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Automated Data Augmentations for Graph Classification
Learning from Few Samples: A Survey
Arxiv
77+阅读 · 2020年7月30日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
《2021—2022中国大数据产业发展报告》发布
专知会员服务
110+阅读 · 2022年1月23日
数据资产化前瞻性研究白皮书
专知会员服务
45+阅读 · 2021年11月19日
数据中心传感器技术应用 白皮书
专知会员服务
40+阅读 · 2021年11月13日
专知会员服务
117+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
89+阅读 · 2021年7月9日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年5月10日
【经典书】数理统计学,142页pdf
专知会员服务
95+阅读 · 2021年3月25日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月10日
相关资讯
小样本自然语言理解的基准测试FewNLU | 论文荐读
学术头条
1+阅读 · 2022年3月23日
基于海量日志和时序数据的质量建设最佳实践
阿里技术
0+阅读 · 2021年10月14日
R语言数据挖掘利器:Rattle包
R语言中文社区
21+阅读 · 2018年11月17日
MNIST入门:贝叶斯方法
Python程序员
23+阅读 · 2017年7月3日
基于LDA的主题模型实践(二 )MCMC--吉布斯采样
机器学习深度学习实战原创交流
25+阅读 · 2015年9月17日
基于LDA的主题模型实践(一)
机器学习深度学习实战原创交流
20+阅读 · 2015年9月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员