统计过程控制(SPC)为世界工业经济的发展起到了巨大的推动作用。随着科学技术的发展,在线大规模、高维、复杂数据快速收集得以实现,对统计过程控制方法的灵活性和有效性提出了更高的挑战。传统的基于低维正态数据所开发出来的各种技术方法不能够有效地处理当前很多热点问题。本研究项目的目标是要适应这些发展和变化,更好地将新的统计方法和问题背景相结合,利用现代的科技资源来更有效地处理复杂数据的过程监控和诊断。研究内容将集中在如下几方面 (1)将现代的变量选择技术和在线监控诊断结合起来提出一些适应于高维数据的新方法;(2)对于高维复杂的离散或非正态分布的数据观测提出有效的SPC技术;(3)开发非参数或者半参数的在线方案来灵活地刻画一系列复杂的profile或者函数类数据观测并给予有效的监控;(4)对各种复杂数据流提出统一的、快速的、准确的故障诊断方案以更好地对报警信号给予解释。
24 SCI papers;top journals of Statistics;organize conferences;high-dimensional data;
统计过程控制(SPC)为世界工业经济的发展起到了巨大的推动作用。随着科学技术的发展,在线大规模、高维、复杂数据快速收集得以实现,对统计过程控制方法的灵活性和有效性提出了更高的挑战。传统的基于低维正态数据所开发出来的各种技术方法不能够有效地处理当前很多热点问题。本研究项目内容就是要适应这些发展和变化,更好地将新的统计方法和问题背景相结合,利用现代的科技资源来更有效地处理复杂数据的过程监控和诊断。 在本基金的支持下,共完成论文40余篇,其中正式发表SCI论文24篇,核心期刊2篇,已接收并在线发表SCI论文7篇,均有标注。其它一些论文已通过一审正在二审或修改中。其中在统计学顶尖杂志的Journal of the American Statistical Association 和Biometrika上各发表文章一篇,在工业统计国际顶尖杂志Technometrics上发表论文3篇,在国际工业工程学会会刊IIE Transactions上发表论文4篇,美国质量学会会刊Journal of Quality Technology 上发表论文3篇。出版中文专著一部,待出版中文专著一部。项目的研究成果集中在如下几方面 (1)将现代的变量选择技术和在线监控诊断结合起来提出了一些适应于高维数据的新方法;(2)对于高维复杂的离散或非正态分布的数据观测提出了有效的SPC 技术;(3)开发出非参数或者半参数的在线方案来灵活地刻画一系列复杂的profile 或者函数类数据观测并给予有效的监控;(4)对各种复杂数据流提出了统一的、快速的、准确的故障诊断方案以更好地对报警信号给予解释。 在本基金的支持下,召开国际会议一次(“变点问题及相关应用国际研讨会”),国内研讨会两次。赴美国佐治亚理工大学访问半年。此外访问香港大学、新加坡国立大学、香港科技大学、台湾理论科学研究中心等,并作系列演讲。受邀参加国际学术会议并作报告两次,参加国内学术会议并作邀请报告4次。主持人在本基金的支持下取得了一系列的研究成果,于2012年入选教育部新世纪优秀人才支持计划,国家“万人计划”青年拔尖人才支持计划,并获得第十二届天津青年科技奖。