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J-GLOBAL ID：201602236481824192   整理番号：16A0862413

多応答ロバストパラメータ設計のベイズ斯建模と最適化【JST・京大機械翻訳】

Bayesian modeling and optimization of multi-response robust parameter design

著者 (5件)： Wang Jianjun (School of Economics and Management,Nanjing University of Science and Technology) ,  Ma Yizhong (School of Economics and Management,Nanjing University of Science and Technology) ,  Ouyang Linhan (School of Economics and Management,Nanjing University of Science and Technology) ,  Sun Jinsheng (School of Automation,Nanjing University of Science and Technology) ,  Liu Jian (School of Economics and Management,Nanjing University of Science and Technology)
資料名： Guanli Kexue Xuebao  (Guanli Kexue Xuebao)
巻： 19  号： 2  ページ： 85-94  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2042A  ISSN： 1007-9807  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多応答ロバストパラメータ設計問題に対して,ベイズ統計モデリングのフレームワークの下で,結合の品質損失関数と事後確率法では,1つの新しい最適化モデルを構築した。この方法だけでなく,事後確率法を用いて評価した各応答落ちて仕様限界内の期待確率(最適化結果の信頼性である),また品質損失関数の測定をして,多変量プロセスのロバスト性を用いている。また,連合確率とエッジ確率の間の関係,およびいかに損失と品質の事後確率との間の最適平衡点を得ることがさらに実例を結合して期待確率最適化結果への影響を論じた。研究結果:提案方法が最適化の過程において、多変量過程のロバスト性と最適化結果の信頼性をうまく両立させることができる,したがって,多応答ロバストパラメータ設計を実現するために各方面(例えば多変量過程のロバスト性、最適化結果の信頼性)はいずれも比較的に満足的での最適化結果を提供した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  信頼性 ,  *最適化 ,  損失関数 ,  モデリング ,  事後確率 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 平衡点 ,  多変量 ,  最適化モデル ,  Bayes統計 ,  *パラメータ設計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayesian analysis ,  multiple responses ,  posterior probability ,  quality loss function ,  robust parameter design

分類 (2件)： 自動車設計・構造・材料一般  (QG03010O) ,  構造力学一般  (HD01000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 応答 ,  ロバスト ,  パラメータ設計 ,  最適化