依据最大间距判别准则(Maximum margin criterion,MMC)的基本原理,并结合模糊技术和张量理论,提出一种矩阵模式的模糊最大间距判别准则(Matrix model fuzzy maximum margin criterion,MFMMC),并在此基础上形成具有模糊聚类功能的双向二...依据最大间距判别准则(Maximum margin criterion,MMC)的基本原理,并结合模糊技术和张量理论,提出一种矩阵模式的模糊最大间距判别准则(Matrix model fuzzy maximum margin criterion,MFMMC),并在此基础上形成具有模糊聚类功能的双向二维无监督特征提取方法(Two-directional two-dimensional unsupervised feature extraction method with fuzzy clustering ability,(2D)2UFFCA).该方法不但能直接实现矩阵模式数据的模糊聚类,而且还可以对矩阵模式数据进行双向二维特征提取,实现特征降维.同时我们还从几何的直观含义出发,合理地设定矩阵模式的模糊最大间距判别准则中的调节参数γ,并从理论上证明其合理性.为了提高特征提取的效率,还提出一种能有效计算矩阵模式数据的投影变换矩阵的方法.实验结果表明该方法具有上述优势.展开更多
FMEA(Failure Mode and Effect Analysis,失效模式和效果分析)是一个经验性定量分析的工具,广泛应用于风险评估和质量持续改进过程。其贯穿于产品设计开发到工艺流程改善及产品变更的整个过程。FMEA不同于8D问题求解法,它是一种先期改...FMEA(Failure Mode and Effect Analysis,失效模式和效果分析)是一个经验性定量分析的工具,广泛应用于风险评估和质量持续改进过程。其贯穿于产品设计开发到工艺流程改善及产品变更的整个过程。FMEA不同于8D问题求解法,它是一种先期改善行为(预防性),而后者只是一种错误矫正行为(事后型)。通过FMEA的执行和落实,可减少很多设计和生产过程中的失败及矫正成本。展开更多
文摘FMEA(Failure Mode and Effect Analysis,失效模式和效果分析)是一个经验性定量分析的工具,广泛应用于风险评估和质量持续改进过程。其贯穿于产品设计开发到工艺流程改善及产品变更的整个过程。FMEA不同于8D问题求解法,它是一种先期改善行为(预防性),而后者只是一种错误矫正行为(事后型)。通过FMEA的执行和落实,可减少很多设计和生产过程中的失败及矫正成本。
