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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/27187
Title: | 考慮量測混淆效應之實驗設計最佳化 Optimization experimental design subject to confounding measurement effects |
Authors: | Ming-Chun Wu 吳明俊 |
Advisor: | 陳正剛 |
Keyword: | 混淆,最佳化實驗設計,異質變異數線性模型, confounding,optimum design,heteroscedastic linear model, |
Publication Year : | 2008 |
Degree: | 碩士 |
Abstract: | 在製造業中為了保持競爭力,提高產品的良率是必要的;利用實驗設計的方法-最佳化實驗設計可以協助我們找到最大良率的製程因子組合。當反應值(response)須藉由測量才能得知,而且因量測因子的效應(effect)而無法精確的得到時,量測誤差便無法被視為隨機誤差忽略,因為製程因子的效應和量測因子的效應可能會混在一起,這樣的現象稱為混淆(confounding)。我們討論的量測誤差分為兩種情況,一種情況是量測混淆效應只導致反應值有特定的偏移;另一種情況是量測混淆效應導致反應值有異質的變異數(heterosedastic)。以D最佳化實驗設計處理混淆時,除了將量測混淆因子加入模型外,因子和因子的對比之間依然存在著共線性(multicollinearity);且兩個搜尋3水準階層點的D最佳化實驗設計有相同的目標函數值,卻有不同的相關結構。因此我們希望製程因子和量測因子效應之間的混淆愈小愈好,還必須讓製程因子和量測因子對比的線性相關愈小愈好。
本研究希望能達成的目的有(1)效應的估計愈精確愈好,以及(2)製程因子效應和量測因子效應的混淆最小化的兩個目標。研究的成果顯示,我們提出的多目標最佳化實驗設計能有效的達成上述兩個目的,是傳統的D最佳化實驗設計所無法做到的。 |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/27187 |
Fulltext Rights: | 有償授權 |
Appears in Collections: | 工業工程學研究所 |
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