基于小波神经网络的生产质量控制图模式识别开题报告-开题报告网

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.设计目的及意义

1.1 背景

随着消费者需求越来越高，在企业的产品制造过程中，现代化和复杂化的程度逐渐提高，也对过程控制和质量诊断提出了更高的要求^[1]。因此，如何高效准确地实现产品质量诊断成为企业生存的关键能力之一。

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2.基本内容和技术方案

2.1基本内容

（1）产品质量诊断和大数据分析：

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3. 进度安排

周次	目标任务
1-2	毕业设计（论文）选题，外文文献翻译；
3-4	查阅文献资料，完成开题报告；
5	研究控制图模式，利用蒙特卡洛方法生成数据；
6-7	利用数据训练神经网络模型，得到控制图异常模式识别模型；
8-9	学习小波分析，用不同的小波函数对数据进行小波分析；
10-11	对识别结果进行分析，完成毕业设计论文初稿；
12	对初稿进行修改和完善；
13	终稿完成、打印、装订；整理各项毕业设计材料并提交毕业论文；
14-15	准备论文答辩用的PPT演讲材料，论文提交评阅，完成毕业论文答辩。

4.参考文献：

[1] 程志强. 基于智能方法的产品制造过程质量诊断[d]. 江苏. 南京理工大学，2011.

[2] 李刚，王霄，蔡兰. 基于神经网络的控制图模式识别研究[j]. 制造业自动化，2000，05:31-34.

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