原理

新二乘法(最小三乘法)

◆ “新二乘法”是“最小二乘法”的改进法,“最小二乘法”是“新二乘法”的一个特例。它涵盖了以往一切数据回归分析算法,在数据回归计算时,不只 计算模型的常数和系数,还计算模型变量中的幂值,使得非线性数据回归计算更简单结果更准确。

◆ “新二乘法”在回归处理二维(一维因素变量和一维目标函数 y)数据时,因为要计算幂值(任意实数),一个因素变量可以派生出多个同变量但幂 不同的回归元,使得回归计算的结果会更准确。 在回归处理多维(二维以上因素变量和一维目标函数)数据时,多个因素变量可以派生出多个不同变量幂还不同的回归元,同时回归计算还考虑 不同变量的相互影响,使得多维回归计算的结果同样更准确。

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动态局部分析

◆ “动态局部分析”是相关大数据建立数学关系的一种算法。

◆ 大数据的特点是维度多,范围广数据量大,用“新二乘法”也很难找出维度之间的数学关系,针对的个问题,我们采用“动态局部分析”法。

◆ “动态局部分析”是对原始的历史数据进行筛选,剔出不合理的样本,把筛选后的 N 组样本,做为标准样本群,放在计算程序中。

◆ 检测样品的条件数据需要计算对应的结果时,样品条件数据在标准样本群中检索,检索出n(n 可设定为10)组和样品距离最近的样 本(包括条件和结果数据),对这 n 个样本用“新二乘法”做回归建模。

◆ 把样品数据代入这个模型中计算对应的结果,计算的结果就满足了实际需要。


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实例

因素和结果已经匹配

◆ 系统检测的各因素和结果在一个文件中,最后一维是结果。

◆ 因素大于 50 维时,要视情况人为精简到 50 维,同时检查出样本的特征。

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多组因素文件和多结果文件整体匹配

◆ 系统检测的各因素和结果,按相应顺序分别在二个文件中。

◆ 因素大于 50 维时,要视情况人为精简到 50 维,同时检查出样本的特征。

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多组因素文件和单结果文件逐一匹配

◆ 系统检测的各因素在一个文件中,结果要逐一输入到相关的因素数据中。

◆ 因素大于 50 维时,要视情况人为精简到 50 维,同时检查出样本的特征。

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单组因素文件和单结果文件逐一匹配

◆ 系统检测的各因素分别在不同的文件中,结果要逐一输入到相关的因素数据中。

◆ 因素大于 50 维时,要视情况人为精简到 50 维,同时检查出样本的特征。

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匹配后样本合并

◆ 系统随时间的增长,数据也不断地增加,可把数据匹配成新样本

◆ 更把新老样本合并,可使样本更完善,在用合并后的样本计算时,会大大提高计算的精度。

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样本和维筛选

◆ 样本有时会有离群,不符合系统规律等问题,所以要剔除这样的样本。

◆ 维有时会有不符合系统规律,有的维会出现重复,有时一维是另一维衍生出来的,所以要剔除这样的维。

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各维之间数量级同化和权重设置

◆ 系统的各种因素参数多种多样,采样的方式也各不相同,数据的数据大小跨度和数量级不同。

◆ 为使计算精度提高,用数学的方法让各维的数量级相同,同时也能根据经验赋予权重。

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创建方法

◆ 样本通过各种与处理后,根据实际情况采用不同的方法,建立不同的数学算法。

◆ 在以后计算时可以用不同的方法计算,可以互相佐证,并选出适合的方法。

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方法迁移

◆ 同样的系统都不是唯一的,但系统之间会有差异,所以得到的数据也有差异。

◆ 建立方法要采集数据,对数据要进行各种处理很麻烦,用数学方法让另一系统方法能在这个系统上使用。

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利用方法计算

◆ 计算时能单独计算一个样品,可以连续计算连续的实时样品,实现对系统的监控。

◆ 可以根据方法的情况,一个样品计算多个结果,也能多个样品同时计算不同的结果。

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计算时上下限的设置

◆ 采集的样品有时也会离群或不符合系统规律,设置样品的上下限,可反应系统中的问题。

◆ 设置计算的结果的上下限,当超出范围时,可及早调整系统条件因素参数。

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样品测试历史记录

◆ 历史记录只记录单次计算,对连续计算的数据因太多不做记录。

◆ 在历史记录中,可搜索时间、样品名、采用方法和结果等字段的历史计算。

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BDA

版本:NET2022

语言:简体中文

环境:All-windows

大小:37.9 MB

简介:大数据分析系统(BDA)是质量控制

图(QCC)、数据回归分析(DRS)和系统过

程分析(SPA)的集合版,详情见各单行本

简介。

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QCC

版本:NET2022

语言:简体中文

环境:All-windows

大小:27.3 MB

简介:质量控制图(QCC)是大数据分析

系统中质量控制图的单行版,是根据中

华人民共和国国家标准“GB_T_4091-20

01”编制的。

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DRS

版本:NET2022

语言:简体中文

环境:All-windows

大小:34.1 MB

简介:数据回归分析(DRS)是大数据分

析系统中数据回归分析的单行版,是根

据新二乘法编制的。它使得一维和多维

的线性非线性数据回归计算更简单,结

果更准确。

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SPA

版本:NET2022

语言:简体中文

环境:All-windows

大小:36.8 MB

简介:系统过程分析(SPA)是大数据分

析系统中系统过程分析的单行版,它是

对一个系统范围内,各种关系的数据进

行各种分析,建立数学关系并计算的工

具,在实际中有广泛的应用。

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