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Parameters optimization for exponentially weighted moving average control chart using generalized regression neural network

引用

Journal of Chongqing University 2006年第3期5卷 131-136页

作者：梁宗保 The Key Laboratory for Optoelectronic Technology & system Under the State Ministry of Education Chongqing UniversityChongqing 400030 P.R. China

As a useful alternative of Shewhart control chart, exponentially weighted moving average （EWMA） control chat has been applied widely to quality control, process monitoring, forecast, etc. In this paper, a method was introduced for optimal design of EWMA and multivariate EWMA （MEWMA） control charts, in which the optimal parameter pair （ λ, k） or （ λ, h ） was searched by using the generalized regression neural network （GRNN）. The results indicate that the optimal parameter pair can be obtained effectively by the proposed strategy for a given in-control average running length （ARLo） and shift to detect under any conditions, removing the drawback of incompleteness existing in the tables that had been reported.

关键词： parameter optimization exponentially weighted moving average control chart generalized regression neural network

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