金柱腔车削工序的贝叶斯质量控制模型

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贝叶斯结构方程

贝叶斯结构方程贝叶斯结构方程是一种基于贝叶斯定理的概率推理方法，它能够通过统计学方法来推断变量之间的关系，从而预测可能出现的结果。

它被广泛应用于自然语言处理、机器学习、医疗诊断等领域，因其可解释性较强、具有一定的容错性和泛化能力而备受青睐。

简介首先，我们来介绍一下什么是贝叶斯结构方程。

贝叶斯结构方程（Bayesian Structural Equation Modeling，简称BSEM）是一种基于贝叶斯定理进行模型推断的方法。

与其他传统模型不同的是，在贝叶斯结构方程中，所有参数和模型都被视为随机变量，这些变量之间的关系被表示为一个图形模型，然后将贝叶斯统计学方法应用于该模型中进行推理。

贝叶斯结构方程包含两个部分：结构模型和测量模型。

结构模型表示变量之间的关系，而测量模型用于测量变量。

在贝叶斯结构方程中，结构模型通过有向无环图表示，这个图用于表示变量之间的关系，变量与箭头方向相反的变量具有因果关系。

当然，在BSEM中，有向无环图还可以表示反事实关系或者一般关系。

应用贝叶斯结构方程在各领域都得到了广泛的应用。

例如，在自然语言处理中，BSEM可以用于建立基于语言学假设的语言模型和文本分类器。

在机器学习中，BSEM可以用于预测和分类问题。

在医疗诊断领域中，BSEM可以用于推断病人疾病的概率和疾病因素之间的关系。

除此之外，BSEM也适用于一些其他场景，例如社会科学研究、金融风险管理、决策分析等。

它也被广泛应用于DNAmethylation、Next-Generation RNA Sequence等领域。

同时，贝叶斯结构方程也可以结合其他模型进行推断，例如深度学习模型、因子分析模型等。

优点与传统的统计模型相比，贝叶斯结构方程有许多的优点。

1. 可解释性较强由于BSEM的图形表示，使得变量之间的关系更加清楚和直观，解释性更强。

这对于复杂系统建模是非常有帮助的。

2. 容错性和泛化能力由于应用于贝叶斯原理，贝叶斯结构方程具有一定的容错性和泛化能力。

基于贝叶斯公式的采矿方法优选模型

摘要采矿方法优选是一个较为复杂的多目标决策问题，目前优选方法种类繁多并表现出不同的应用特
点，其共性的问题是对不同备选的采矿方案采用同一组权重，导致在优选中带来的不公平性影响。针对这一问题，以某铁矿采矿方法优选为工程背景，建立了基于贝叶
斯公式的采矿方法优选的评价模型，使每组采矿方案得到一组与之相对应的指标权重，考虑了指标在优选过程中
Abstract Mining method selection is a complex multi-objective decision problem，the optimal methods are numerous and exhibit different application characteristics，it's common problem is to use the same set of weights for different alternative mining schemes，ignoring the importance of the evaluation indicators in the single scheme and the overall scheme is different， which leads to the unfair influence of the optimal results. Accordingly，taking the optimization of mining method of an iron mine as the engineering background，an optimization selection evaluation based on Bayesian formula is established，so that each group of mining schemes obtained a corresponding set of index weights，considering the fairness of the indicator in the optimization process，reflecting the objectivity and rationality of the optimization process，and the greater the comprehensive evaluation value，the better the mining schemes.The optimization selection of the two mining methods after preliminary select⁃ ed of an iron mine is done by adopting the newly established optimization model，the result show that the comprehensive eval⁃ uation value of stage chamber mining metod for large diameter long-hole caving subsequent unclassified tailings filling and mechanized upward horizontal layer tailings filling method are 0.830 7 and 0.723 8 respectively，therefore，the optimal min⁃ ing method is the stage chamber mining method for large diameter long-hole caving subsequent unclassified tailings filling. The application practices of the example mine shows that the optimization model of mining method based on Bayesian formula has good applicability and provides a new idea for mining method optimization for metal mines.

基于因子分析和贝叶斯估计的机床热误差建模

摘要：提出了一种基于因子分析和贝叶斯估计的机床热误差建模方法。根据因子分析理论，对布置在机床上的温度传感器进行筛选，在保证建模精度的前提下，减少了温度传感器的数量，同时也大大减小了后续热误差建模的运算量。以机床热误差和温度变量为数据输入集，通过因子分析模型，推
ａｎｉｎｐｕｔｄａｔａｓｅｔ，ａｎｄｕｓｉｎｇＦａｃｔｏｒＡｎａｌｙｓｉｓＭｏｄｅｌ，ｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｅｒｒｏｒｏｆａｍａ — ｃｈｉｎｅｔｏｏｌｃａｎｂｅｄｅｄｕｃｅｄ．ａｎｄｔｈｅｎｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｗｉｔｈＢａｙｅｓｉａｎＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Ａｔｌａｓｔ，ａｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｏｎａｔｕｒｎｉｎｇｃｅｎｔｅｒａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｃａｎｎｏｔｏｎｌｙｅｎｓｕｒｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｂｕｔａｌｓｏｄｅｃｒｅａｓｅｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｅｎｓｏｒｓｇｒｅａｔｌｙ，ａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｏｆｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｅｒｒｏｒｍｏｄｅｌａｓａｒｅｓｕｌｔ．

基于贝叶斯推理的浇注系统选型方法研究

Ｆ：ｑ＝）［ｑ
靴
同样标准类型模型库Ｆ可以用矩阵形式表示为：
设：设计要求中包含ｎ个带有以参数形式表达的属性约束
（，，『１， … ）（：，
式中：系统类型选择时的一条领域知识，写成产生式规则的
ｓｓｍｏｉ－ａｔｇｄｅ，ｏｒｇｇｅｓｌｃｏｅｈｄｆｒｔｅｇｔｇｓｓｅｏｈｉ—ａｔｇｄｅｙｔｅｆｄｅｃｓｉｉａｐｕｉａｅｅｔｎｍｔｏｏｈａｉｙｔｆｔｅｄｅｃｓｉｉｎｓｎｔｉｎｍｎ
ｂｅｎｂｙｓｎｔｅｒｒｏｅ，ｈｃｏｓｕｔａｓｎａｄｍｄｌｏｌａｔｙｅｄａｕｚｅ — ｓａｄｏａｅｉｏｙｉｐｏｓｄｗｉｃｎｔｃａｄｒｏｅｆｒｅｖｎｐｆｚｙｖｃａｈｓｐｈｒｓｔｒｅｔａｎｔｉｐｃｌａｕｅｃｍｂｎｅｔｅｄｖｓｎｏｔｅａｎｓｍＩｉｃｅｔｅｉａｃｒｅｃｎｔｉｔｏｗｔｔｉａｎｒｏｉｇｔｐｉｉｈｔｇｓｔ．ｔｓａ，ｃｕａｏｓｒｎｒｈｙｔｈｙｉｏｆｇｉｙｅｎｈｓｈｎｔａ
第６期
刘德仿等：基于贝叶斯推理的浇注系统选型方法研究
４７
个产品子类，记为Ｆｌｌ１２ …ｓ，＝Ｆｈ，，ｌｈ＝第个子类有样本，个，每
３基于贝叶斯推理的类型选择过程
推理过程是根据铸件的相关信息以及设计要求选择浇注系
个样本包含ｎ个重要属性，构成属性集ＴＩ＝，，，ｌｋ个－Ｉ２ … ｎ；ｔＩｉ第

基于核主成分分析和朴素贝叶斯的滚动轴承故障诊断

基于核主成分分析和朴素贝叶斯的滚动轴承故障诊断朱兴统【摘要】针对滚动轴承故障难以准确诊断的问题,提出一种基于主成分分析和朴素贝叶斯算法的滚动轴承故障诊断方法.首先采用经验模态分解方法对滚动轴承的振动信号进行分解,得到多个不同特征时间尺度的本征模态函数分量,并对各个本征模态函数分量计算样本熵,构造成特征向量集;然后利用核主成分分析进行降维;最后利用朴素贝叶斯算法进行故障诊断.实验结果表明,所提出的方法准确率达到95％,基本满足一般的轴承故障诊断要求.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2019(000)009【总页数】5页(P18-22)【关键词】滚动轴承;故障诊断;核主成分分析;朴素贝叶斯【作者】朱兴统【作者单位】广东工业大学自动化学院,广州 510006【正文语种】中文0 引言滚动轴承作为旋转机械设备中的一个重要组成部件之一，如果滚动轴承出现了故障，就会可能直接影响机械设备的性能，影响生产产品的质量，也可能会导致整台机械设备停止运行。

据有关统计，旋转机械故障有大约30%是由于滚动轴承故障引起。

有必要对滚动轴承振动信号进行监测，以便及时诊断出故障。

因此对滚动轴承故障诊断的研究具有重要的现实意义。

在故障诊断过程中，从滚动轴承振动信号中提取各种特征信息是故障诊断的关键环节，能否提取出有效特征信息直接影响故障诊断准确率。

机械故障特征提取与故障识别已经成为研究热点领域，有很多研究者提出了许多种故障特征提取与诊断的方法。

何斌等人为了提高滚动轴承故障准确率，通过构造相应的小波基函数，采用最小二乘拟合法构造预测器和更新器，应用于对滚动轴承的振动信号进行分析，取得了较好的结果[1]。

吴强等人提出结合连续小波变换和独立分量分析的方法对单通道信号的滚动轴承故障进行早期故障[2]。

Rajeswari等人提出了一种基于小波包变换和多分类支持向量机的滚动轴承状态诊断方法[3]。

针对滚动轴承的故障振动信号具有非平稳性的特点，Yang等人提出了一种基于经验模态分解（EMD）能量熵的滚动轴承故障诊断方法。

贝叶斯动态模型及其预测算法在数据挖掘中的应用研究

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图% 贝叶斯动态模型及其预测算法分类和处理模型
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该文提出，（观察方程、状态方程）确定 &’( 是由两个方程的系统，并具有如下性质：过程的观测随机地依赖于当前的状态参数；（% ）状态参数随时间变化时，产生了系统内部的动态变化（! ）和随机扰动。
5A#3%$&3： &7/+: ’, CP+ 7,7;6/./ ’J &76+/.7, J’=+97/C.,L I=’9+:E=+/， CP./ I7I+= /ELL+/C/ C+, :.JJ+=+,C -.,:/ ’J &76+/.7, :6,78.9 8’:+;/ 7,: J’=+97/C.,L 7;L’=.CP8/ RP.9P 876 S+ E/+: ., :7C7 8.,.,L 7II;.97C.’,/， 7,: L.B+/ ’EC CP+ 7,/R+= C’ CP+ ;.,+7=.T7C.’, I=’S;+8/ ., ,’,);.,+7= :6,78.9 8’:+;$47C7 5.,.,L U6/C+8/ SE.;:.,L ’, CP+/+ 8’:+;/ 7,: 7;L’=.CP8/ P7B+ S++, C+/C+: 7,: I=’B+: C’ S+ B+=6 E/+JE; ., I=79C.9+ 7,: ., CP+’=6$F,: CP+6 97, S+ 7II;.+: C’ CP+ J.+;:/ ’J L’BV +=,8+,C 7,: +,C+=I=./+/$ B"+C(%0#： &76+/.7, 46,78.9 5’:+;， J’=+97/C.,L 7;L’=.CP8， :7C7 8.,.,L

基于Bow-tie模型的危险化学品道路运输泄露事故风险管理

[收稿日期]2022-02-08[作者简介]赵易佳，女，山西朔州人，研究方向：物流系统规划与优化；李琰，女，河南商丘人，博士，教授，研究方向：供应链管理。

doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2022.08.015基于Bow-tie 模型的危险化学品道路运输泄漏事故风险管理赵易佳，李琰（南京信息工程大学，江苏南京210044）[摘要]针对危险化学品道路运输泄漏事故，运用蝴蝶结模型（Bow-tie,BT ）提出从事故预防到事故后果控制的风险管理体系，同时针对Bow-tie 模型不能量化风险的特点，将故障树-贝叶斯网络（FT-BN 模型）与Bow-tie 模型相结合，展开此类系统性分析。

首先统计分析了2016年5月至2021年5月我国发生的180起危险化学品道路运输泄漏事故，初步辨析出事故原因-泄漏-事故后果的事故因果链；其次构建故障树-贝叶斯网络，进行Bow-tie 模型的事故原因分析，确定人员因素和车辆因素为关键风险因素；接着完成Bow-tie模型的事故后果分析；最后提出针对关键风险因素和关键事故后果的安全屏障，并将统计数据代入Bow-tie模型，验证了安全屏障的有效性，得出提升车辆通讯类规范协议的市场普及度和广泛应用基于信息交互技术的安全监管平台可有效预防事故的结论。

[关键词]危险化学品;道路运输；泄露事故；风险管理；故障树分析；贝叶斯网络；Bow-tie 模型[中图分类号]TQ086.52[文献标识码]A[文章编号]1005-152X(2022)08-0073-05Managing Risks of Hazardous Chemical Leakage in Road Accidents Based on Bow-tie ModelZHAO Yijia,LI Yan(Nanjing University of Information Science &Technology,Nanjing 210044,China)Abstract:In this paper,we used the Bow-tie (BT)model to build the risk management system against hazardous chemical leakage accidents in road transportation from the link of accident prevention to accident consequence control,and at the meantime,in light of the inability of the BT model in risk quantification,combined it with the fault-tree/Bayesian network (FT-BN)model for more systematic analysis.Firstly,we looked statistically at 180hazardous chemical leakage accidents in road transportation in China happening between May 2016and May 2021,and identified the preliminary chain of the cause,leakage situation,and consequence of the accidents.Next,we constructed the fault tree-Bayesian network model of the accidents,and analyzed the cause of the accidents using the Bow-tie model,during which we isolated the human factor and vehicle factor as the key risk factors.Finally,we put forward the safety screen against the key risk factors and key accident consequences,fed the statistical data into the Bow-tie model to verify the effectiveness of the safety screen,and concluded that improving the market popularity of the vehicle communication standards and protocols and the extensive application of the safety supervision platform based on information interaction technology could effectively prevent the occurrence of the accidents studied in this paper.Keywords:hazardous chemicals;road transportation;leakage accident;risk management;fault tree analysis;Bayesian network;Bow-tie model0引言危险化学品运输过程中，风险因素包括但不限于人员、车辆、罐体、道路，一旦泄漏事故发生，大概率会导致人员伤亡、燃爆事故等二次事故。

基于贝叶斯法的变速箱集中项修过程能力分析

ＡｎａｙｉｎｔｏｅｓＣａｂｉｔｆＧｅｒｘＩｅＲｅａｒｌｓｓｏｈｅＰｒｃｓｐａｌｙｏａｂｏｔｍｐｉｉ
ＢａｅｎＢａｅｉｎＴｈｏｙｓｄｏｙｓａｅｒ
ＣＨＥＮｕ —ｉｎＣｈｎｌａｇ，Ｓｅｈａ，ＬＨｕ・ｉｎＨＩＷｎ— ｕＵｉｑａｇ，ＹＥＨｏｇｂｎｎ — ｉｇ
（ｅａｔｅｔｆｅｈｏｇｕｐ￣ＥｇｎｅｉｇＡａｅｙｏｒｏｅｏｃｎｉｅｉｇＢｉｎ００２ｈｎ）ＤｐｒｎｃｎｌｙＳｐｏｎｉｅｒ，ｃｄｍｆｍｒｄＦｒｅＥｇｅｒ，ｅｉｇ１０７，ＣｉａｍｏＴｏｎＡｎｎｊ
ｃｒｉｇｔｈａｔｏｅｌｃｅａｒ，ｉｅｏｄｎｏｔｅｆｃｆｒｐａｅｒｐｉ．．，ｔｅｍｅｎｖｌｅａｄｓａｄｒｅｉｔｏｓｃａｇａｌｔｈｈａａｕｎｔｎａｄｄｖａｉｎｉｈｎｅｂｅｗｉｔｅｈｅｖｒｎｎ，ｔｙｓａｈｏｓａｏｔｄ，ｉｉｈｔｅｍｅｎｖｌｎｔｎａｄｄｖａｉｎｉｅｍｅｎｉｏｍｅｔｈｅＢａｅｉｎｔｅｒｉｄｐｅｙｎｗｈｃｈａａｕｅａｄｓａｄｒｅｉｔｏｓｄｅｄ
ｏｈｒｃｓｆｒｐａｅｒｐｉｆｇａｂｘ，ｃｎｅｔａｉｅｉｅｒｐａｒｉｃｎｉｍｅｓｔｅｋｙｐｏｅｓｎｔｅｐｏｅｓｏｅｌｃｅａｒｏｅｒｏｏｃｎｒｔｖｔｍｅｉｓｏｆｒｄａｈｅｒｃｓ．Ａｃ —

自动化车床管理的数学模型

自动化车床管理的数学模型
自动化车床管理的数学模型可以基于以下几个关键指标进行建模和优化：
1. 生产效率：可以使用产量、生产周期、产能利用率等指标来衡量车床的生产效率。

可以使用线性规划或者整数规划模型来优化车床的生产计划，以最大化生产效率。

2. 造成漏产的故障率：可以使用故障率、维修时间、维修费用等指标来衡量车床的可靠性。

可以使用可靠性中心理论来建立车床的可靠性模型，并通过优化维护策略，降低故障率以减少造成漏产的机会。

3. 工具寿命：车床的切削工具寿命对生产效率和可靠性都有重要影响。

可以使用刀具寿命、切削速度、加工质量等指标来衡量工具寿命。

可以使用优化理论和刀具磨损模型，来优化刀具更换策略，最大化工具寿命。

4. 能源消耗：车床的能源消耗对生产成本和环境影响都有重要影响。

可以使用能耗、电费、碳排放等指标来衡量能源消耗。

可以使用线性规划模型来优化能源使用策略，达到节能减排的目标。

5. 人力资源配置：车床的操作人员配置对于生产效率和人力资源利用率都具有重要影响。

可以使用操作人员数量、工作时间、工作强度等指标来衡量人力资源配置。

可以使用排队论模型和资源分配算法来优化人力资源的调度，最大化人力资源的利用
效率。

这些数学模型可以通过数值方法、优化算法等工具来求解，并通过敏感性分析和模拟仿真等方法进行验证和优化。

基于PCA和贝叶斯分类技术的滚动轴承质量检测方法

基于PCA和贝叶斯分类技术的滚动轴承质量检测方法
杨帆;张彩丽
【期刊名称】《陕西科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2007(025)005
【摘要】针对滚动轴承质量分类检测和贝叶斯分类器在实际应用中存在的问题,提出了基于PCA和贝叶斯分类技术的滚动轴承质量检测方法.理论分析和实验结果表明:基于PCA和贝叶斯方法的滚动轴承质量分类技术具有模型简单,检测速度快等优点,可以在实际应用中发挥有效作用.
【总页数】4页(P105-108)
【作者】杨帆;张彩丽
【作者单位】陕西科技大学电气与信息工程学院,陕西,西安,710021;陕西科技大学机电工程学院,陕西,西安,710021
【正文语种】中文
【中图分类】TH133.33;TP274+.3
【相关文献】
1.基于小波包和贝叶斯分类的机车走行部滚动轴承故障诊断研究 [J], 陈二恒;贺德强;刘建仁;向伟彬;周继续
2.PCA和贝叶斯分类技术在焊缝缺陷识别中的应用 [J], 蔡晓龙;穆向阳;高炜欣;李亮
3.基于PCA的滚动轴承故障检测方法 [J], 许丽;张进明;张广明;徒伟
4.一种基于PCA和贝叶斯分类的气动调节阀故障诊断方法 [J], 王印松; 吴军超
5.基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法 [J], 李思奇;吕王勇;邓柙;陈雯
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模型。
ｌ建模过程
贝叶斯分析理论的一般模式为
丌（）ｓ（ｚｌ）丌（ｌｚ）（１）式中：丌（）为参数０的先验分布；ｚ为一组样本ｘ，ｘ， …，Ｘ；（ｚｌ臼）为样本ｚ对０的条件密度函数；
造相比较，生产环境波动相对较大，不同批次产品的质量指标参数之间存在差异，而且参数分布具有非常强的
随机性分布特征。传统质量控制理论是建立在经典统计理论基础之上，并不适合金柱腔车削工序的加工过程，这是因为当总体参数的小样本估计不可靠时，所建立的控制图对其生产过程中异常现象的检出力会降低，导致虚发警报。］。基于贝叶斯理论综合考虑了先验信息和样本信息，并且认为分布参数可以视为随机变量，适合于小批量生产情形下的质量控制，国内外众多学者对此展开了大量研究。朱慧明等人ｌ８应用贝叶斯统计推断方法，研究了基于正态共轭先验分布和正态一逆丫共轭先验分布的小批量生产下的质量控制模型问题，根据不同控制对象的预报分布密度函数，分别构造了方差已知时的贝叶斯均值控制图和方差未知时的贝叶斯均值一标准差控制图，并与经典质量控制模型进行了比较。徐宝用参数估计方法研究了寿命服从几何分布的产品可靠度的估计问题，得到了可靠度的贝叶斯估计的一般形式与精确形式并讨论了贝叶斯估计的可容许性。崔敬巍等人口、余忠华以及ＶａｎＬｕｔｔｅｒｖｅｌ等人ｌ＿】也使用不同的分析方法研究了贝叶斯理论在质量控制方面的应用理论。这些研究成果为建立金柱腔质量控制模型具有很好的借鉴作用。本文在上述研究成果的基础上，根据金柱腔小批量生产的特点，运用贝叶斯分析理论，从历史数据中提取当前产品的生产质量信息，再结合已取得的小样本，求出金柱腔车削工序生产质量的贝叶斯优良估计，从而建立金柱腔生产过程的贝叶斯质据和少量样本信息，建立了金柱腔车削工序的质量控制模型，并利用实际生产数据对该模型进行了验证。验证结果显示，当前金柱腔车削工序的生产过程处于统计控制状态，质量控制模型没有发出生产质量的虚警报，建立的质量控制模型是有效的，能够指导金柱腔车削工序的实际生产。
张海军，刘学，黄燕华，袁光辉，陶洋，袁玉萍，李波
（中国工程物理研究院激光聚变研究中心，四川绵阳６２１９００）
摘
要：基于贝叶斯理论，针对小批量、少样本的金柱腔生产过程，讨论了生产质量控制模型的建立方
丌（ｌｚ）为０对ｚ的后验分布；ｅ为贝叶斯定理的作用，即：利用当前少量样本信息，结合生产过程参数０的先验
分布，得出参数０的后验分布及在二次损失函数下的其贝叶斯估计。
贝叶斯分析首先需要确定参数的先验分布和估计的损失函数，为保证所选的先验分布既能真实地反映参
关键词：金柱腔；贝叶斯分析；质量控制中图分类号：ＴＨ１６１文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３７８８／ＨＰＬＰＢ２０１４２６．０２２０１５
金柱腔是间接驱动激光约束聚变物理实验用靶的关键零件，其主要作用是利用金材料的能量逆轫致吸收机制，把入射的高功率激光高效转换为ｘ光，并烧蚀压缩腔内的靶丸，在极短时间内使靶丸达到极高的温度和密度而引起核聚变反应ｌ＿】。］。车削工序是金柱腔制备过程中最为关键的工序，需要控制金柱腔的直径、长度、前后人射孔直径４个参数，该工序的加工质量决定着金柱腔最终的质量，需要严格控制该工序的生产质量。金柱腔的制备过程是典型的小批量生产过程，单批次生产量只有十几个，甚至是几个。与自动化生产线的大规模制
第２６卷第２期２０１４年２月
强激光与粒子束
ＨＩＧＨＰＯＷＥＲＬＡＳＥＲＡＮＤＰＡＲＴＩＣＬＥＢＥＡＭＳ
Ｖｏ１．２６，ＮＯ．２
Ｆｅｂ．，２０１４
金柱腔车削工序的贝叶斯质量控制模型