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田口方法是一种在产品开发和产品设计早起阶段防止质量问题的技术，是一种新颖、科学、有效的质量工程优化设计方法。田口方法以最迅速、最经济的试验方法直交表），使系统在不增加成本情况下，突破设计瓶颈或改善生产制造流程，应用于技术开发、产品开发，能发挥立即有效的成果。前言前言当下竞争国际化与需求多样化的制造业,其产品寿命周期日益缩短,制造厂家惟有用极短的研发周期源源不断地推出新产品,才能在市场上占据有利地位,否则就有失去审场份额的危杌。因为无论多妤的产品,错过了上市时机就可能变得一钱不值!然而即使研发人员加班加点也无济于事,似乎缩短研发周期的潜力已经被挖尽了。事实上只有不断改革“研发方法”才能解决根本问题。田口方法( Taguchi Methods)作为一种非常实用的技术开发、制程改善工具,协助企业快速找出制程环境的最适生产条件,并有效节省产品设计开发时间,而广受研究单位、生产、制程部门的欢迎与肯定。在日本的电子、汽车等行业,应用田口方法被认为是“天经地义的事”。近几年风靡仝球企业的6设计,实际上就是以田口方法为核心的设计,6设计及田口方法在制造业的广泛应用已收到显著效果。田口方法在研发领域更是受到高度评价,被当作是将研发周期编短一半的法宝。本书主要采用循序渐进、由浅入深的系统化方式,倚惜作者30多年来研究实验计划、直交表”的丰富实务体验,从管理的视角阐述了田口方法知识体系的精髓,讲解此套品质工程技术,让初学者和有经验人士皆能建立完整的理念体系,轻而易举地应用于实务工作中。书中包含了田口知识体系中的重要内容,揭示了实际操作中所遇到的各种疑难问题和相应的解决方案。本书在编写过程中,乘持全面、简单、实用的原则,突出以下三个重点1.理论和实践的完美结合。本书从实例出发,导出田口方法深奥的理论,并用众多实倒来解析田口方法的实际应用,为企业高效实施田口方法指明了方向。2.理论全面,重点突出。本书从田口方法理论中的两个重点(比和直交表)出发,全面展开,多方位阐述田口方法的深奥理论。对于研究田口方法的有?田口方法实战技术心人士来说,不愧为一本不可多得的教材。3.化复杂为简单。田口方法深奥的理论,一直困惑着田口方法在实际生产中的应用。本书利用各种图表、各个行业的实例来阐明田口方法深奥的理论,使读者能够从简单到深入,由浅而深,从而理解田口方法的真义。在本书编写过程中,得到了众多企业高层主管、研发、设计、生技、制造、品管人员提供的许多企业实务经验,让本书的实例得以丰富,在此表示感谢。另也感谢本公司同仁李联伟先生协助本人整理多年来积的教材资料与案例,海天出版社相关编辑人员给予的建议,在此一并向他们致以最衷心的感谢及最诚挚的祝福!感谢给我帮助的各个公司,因篇幅有限,未能一一列出(以公司第一字笔画为序排名)六和机械集团友达光电(苏州)有限公司华映光电企业集团光宝电子(东莞)有限公司沪士电子(昆山)有限公司明硕计算机(苏州)有限公司美齐科技股份有限公司信泰联光学(东莞)有限公司润泰企业集团高刨(苏州)电子有限公司捷安特(巨大机械)企业集团舒电子(东莞)有限公司富士康企业集团锦和科技股份有限公司沪士电子董事长吴礼淦先生、捷安特总经理郑宝堂先生,在日理万机之中仍不忘关注抽作的印行,不吝为拙作慨然赐序,其九鼎之言,使本书蓬草生辉,于此谨表哀心的谢忱。林秀雄2004年8月序一序当今企业面对国际化市场竞争及多样化需求,产品/技术市场寿命周期愈益缩短,产品的质量要來越来越严格,惟有用极短的研发周期源源不断地推陈出新,用最稳健的制程参数来控制产品生产流程,才能在市场中占据有利地位。否则企业即会失去市场份颛,在市场竞争中被淘汰。新技术研发(制程条件控制与稳定性解析、新产品与新制程开发)和缩减成本已经成为当前企业经营刻不容缓的深题。自日本著名质量管理专家田口玄一博士在20世纪70年代初创立“田口方法( Taguchi Methods)”以来,田口方法在全世界颇受产业界欢迎,并被迅速推广普及,其提升研发效率及改善品质成效之卓著,影响之深远,更一致受到高度评价。田口方法是一种在产品开发和产品设计早期阶段防止质量问题的技术,是种新颖、科学、有效的质量工程优化设计方法。田口方法以最迅速、最经济的实验方法(直交表),使系统(产品设计或制程改善)在不增加成本(葚至降低成本〕情况下,突破设计瓶颈或改善生产制造流程,应用于技术开发、产品开发能发挥立即有效的成果。近几年全球企业热摔的6设计,实际上就是以田口方法为核心的设计,可见田口方法之实祧,势在必得。捷安特通过30余年来在国际审场的持续精耕,秉持“生活可以更美圩!”的品牌精神,才有了今日之绩效。在充满机遢的全新时代,捷安特以科技、时尚、人性为主题,将人类对于未来的执着和对生活的热爱汇入自行车的设计理念中,维系自然和人的交流,为美好生活创建更完善的产品,这是人类对于未来的理想,也是捷安特对于生活的憧憬。“创新价值,领导流行”,才可以在当今市场竞争中立于不败。在这些成就背后,田口方法在捷安特之推行实施作用重大。↓田口方法奥战技木林秀雄教授,潜心致力于田口方法研究多年,其理论功底之深厚,实践经验之丰富,实属品管界之泰斗,我司有幸邀请林教授莅临,亲自讲授田口方法真义,林教授深入浅出的概念讲解,生动详实的案例分析,强有力地推动了我司田口方法的普及与发展,对我司的可持续发展助意甚大。林教授汇集多年之精湛理论与实践为一炉,与时俱进,编著《田口方法实战技术》一书,本人深感此书内容之前瞻性、实用性。相信此书的面世,将对田口方法在祖国大陆的推广普及,必有实质的作用。特写此一序,郑重推荐之。捷安特(中国)有限公司总经理郑宝堂它孛序二序企业经营者一向是社会经济变化的敏锐唤觉者,更是最务实的执行者面对当今惊涛骇浪的外部市场环境,产品的更新换代步伐加快,消费者对产品的质量要求日益苛刻,如何提高产品的可靠度?如何缩短产品的研发过程?已成为经营者的关注焦点。二次世界大战后,日本工业迅速崛起,他们依靠神秘武器—田口方法,在世界各国市场上大获全胜。在20世纪80年代,田口方法就已在美国囚防、汽车工业领域闻名遐迩。在日本电子、汽车等行业,应用田口方法被认为是“天经地义的事”。可见在企业里推动此方法势在必行。田口玄一博士是著名的质量专家,他以预防为主、正本清源的哲学思想,把數理统计、经济学应用到品质管制工程中,发展出独特的质量控制技术——田口方法。它摒弃了传统的质量观念,提出了新的质量概念,即质量不是靠检验得来的,也不是靠控制生产过程得来的;质量,就是把顾客的质量要求分解转化为设计参数,形成预期目标值,最终生产出低成本且性能稳定可靠的“物美价康”的产品。田口方法作为实验设计的方法,旨在帮助我们用较少的实验次敷,得到与全方位实验同样有效的实验结果,编短研发和技术苹新周期,以最经济的手段改进工艺。该理论以最迅速、最经济的实验方法使产品设计或制程改善在不增加成本(甚至降低成本)情况下,突破设计瓶颈或改善生产制程,应用于技术开发、产品开发中,发挥立即有效的成果。可见田口方法不失为一个简单、科学的方法。学会它,对事件分析处理之能力提升帮助甚大。我司为能聘请林秀雄教授前来讲授田口方法深感荣幸。林教授以多年的实践口方法臭战拉术经验和深厚的理论知识,深入浅出的教导,让学员耳目一新,不再被深奥理论所吓倒。使学员能够切实理解田口方法的真义,在今后的工作中可以将田口方法落到实处,从而为企业的发展带来最大化的效益。此次喜闻林教授即将出版《田口方法实战技术》一书,即满怀期待。现读罢此书,深感此书抛开高深的理论和繁杂的公式,而从众多实例出发,详述田口方法之应用,可谓化繁杂为简单。深信此书的出版将促进田口方法在业界的高效实施,对业界可谓贡献甚大。在此,秉持“知识你我共享”的心情,拙笔一序,希望此书的面世,可以让各行各业的更多朋友了解田口方法,并以此方法来为中国产业界更好地服务!沪士电子股份有限公司董事长吴礼淦4目录目录第一章田口方法与品质工程原理………1)§1.1前言§1.2田口的哲学观念及田口方法…………………(2)§13参数的分类……(3)8I.4品质工程原理(6)§1.5品质管制在各阶段屮的要务9第二章品质损失函数…(13)82.1品质、成本与低成本品质工程观念的启发……………………(13)822工程设计、工程规格与实验计划…………(15)23直交表与实验计划(16)824对数、指数的说明与启发…………(16)§2.5品质损失函数…·●·鲁……·(18)826二次方程式品质损失函数………(21)§27平均品质损失命◆·(25)第三章直交表与应用实例研究…(29)§3.1定义:直交与直交原理………………(29)§3.2直交表的直交性证明………(30)§3.3直交表的使用…………………………(36)?田口力法实战技木第四章实验计划与制程改善模式·◆··;◆···◆··自····◆吉····4····日◆·晋··。···日·●39)§4.1实验计划的目的与主要构成项目……………(39)S4.2应用直交表的实验说明(40)§4.3直交表解析与实验指示说明………(42)§4.4主效果与交互作用的计算与说明§4.5重要因果图解分析、可控制项目、实验指示书与制程改善模式…………(46)第五章品质计量法基础……………………………………………………………(50)§5.1品质管理的发展…………………(50§52品质计量法……………………(52)§5.3举例分析…▲画血最口●看D●曲鲁d…(53)§54三种品质计量方法之比较■■▲·血d自■··晶自看着自垂·自(56)第六章田口方法的运用步骤与著名案例…….(58)S6.1口口方法的运用步骤…………(58)S6.2田口博士著名案例—磁砖制程设计●會●。●鲁·(60)S6.3变异数分析( Analysis of Variance)曹自晋非鲁會●鲁曹●q鲁◆自◆●香鲁↓看§64新旧田口方法的对比……………………………(69)第七章SN比与品质特性基础(73)§7.1SN比的概念和定义公式(73)§7.2田口方法中的静态特性………(75)§7.3田口方法中的动态特性(83)§7.4举例解析甲电自(86)第八章应用直交表的矩阵实验…(0)§81矩阵实验…§8.2因素效应的估量(112)

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基于实例和特征的迁移学习算法研究上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:200年,月6日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文保密□,在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密囝。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:1日期:209年,月日日期,亻年,月,b日上海交通大学学位论文答辨决议书姓名戴文渊学号1060394所在学科计算机应用技术指导教师俞勇答辩2009年1月答辩地点逸夫科技楼311日期16日论文题目基于实例和特征的迁移学习算法研究投票表决结果:555(同意票数/实到委员数应到委员数)答辫结论:回通过口未通过评语和决议:戴文谢的论女对基家例和将而习年译入的研鉴该课题旨右桌砖传纹戒器动限劫布衣器导成眼刺张采明意和有吃作包提了-种基于泉例汪移羽法给生了aAB算回提3-种基特公汪移3方,3因片和受本键技术取場3很山敌果,流文点明方法新颖,结沉正别,反强着己孔家地推第术基础理和相关的去步知议,具级的去从季科研午W彩机答排刷凶滴蕤,回间趣正确浴拜委员会讨(孔记名拨票奉决),-敌其通过硕士怪沉辩被子召丽士209年1月16日职务姓名职称单位签名主席黄林鹏教授上海交通大学答委员辩翁惠玉副教授上海交通大学委委员薛贵荣副教授上海交通大学员会委员张冬茉副教授上海交通大学成员委员俞勇教授上海交通大学签|天姿号委员秘书韩定助理研究员上海交通大学中文摘要基于实例和特征的迁移学习算法研究摘要传统的机器学习假设训练数据与测试数据服从相同的数据分布。然而,在许多情况下,这种同分布假设并不满足。不满足同分布假设的情况往往发生在训练数捃过期,而标注新数据非常昂贵。于是,我们有有了大量的在不同分布下的过期训练数据。完全丢弃这些数据将会是非常浪费的。在这种情况下,迁移学习就变得非常重要了,因为迁移学习可以从现有的数据中迁移知识,用米帮助将米的学习迁移学习( Transfer Learning)的目标是将从个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习仼务。因此,迁移学习不会像传统忛器学习那样作同分布假设。在本文中,我们将会比较全面的回顾迁移学习的整个领域,并且介绍我们在迁移学习领域的近期研究成果。我们的工作可以分为两部分;基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们将会展示出,基于实例的迁移学习有更强的知识迁移能力,而基于特征的迁移学习具有更广泛的知识迁移能力。这两种方法各有千秋。我们介绍了两种迁移学习方法,分别基于 boosting技术和特征翻译。这两种算法分别对应基于实例的迁移学习和基于特征的迁移学习。我们通过非常全面的实验来证明我们的方法在迁移学习时候能够很大幅度提高很多现有的学习算法,无论是近迁移还是远迁移关键词:迁移学习、实例、特征英文摘要Instance-based and Feature-based Transfer LearningABSTRACTTraditional machine learning techniques make a basic assumption that the training andtest data should be under the same distributions. However, in many cases, this identicaldistribution assumption docs not hold. The violation of thc assumption might happen whenthe training data are out of date, but new data are expensive to label. This leaves plenty oflabeled examples that are under a similar but different distribution which is a waste throwaway entirely. In this situation, transfer learning becomes important to take the role of leveraging these existing data knowledgeTransfer learning aims at using learned knowledge from one context to benefit fur-ther learning tasks in other contexts. Thus, transfer learning does not make the identical-distribution assumption as tractional machine learning algorithms. In this thesis, we broadreview the whole field of transfer learning and then introduce our recent work on transferlearning accordingly. Our work can be divided into two parts: instance-based transfer learning, and feature-based transfer learning. We will show that instance-based transfer learninghas better strength in knowledge transferring, while feature-based transfer learning is withmore gerWe present two transfer learning algorithms based on boosting technique and featuretranslation respectively. These two algorithms corresponds to instance-based and featurebased transfer learning. Our extensive experiments show that our algorithms can greatlyimprove several state-of-the-art algorithms in the situation of transfer learning, includingnear transfer and far transferKEY WORDS: Transfer Learning, Instance, Feature目录目录摘要ABSTRACT(英文摘要)第一章绪论第二章迁移学习领域的研究现状2.1多任务学习.22跨领域学习23不同数据分布下的学习24其他迁移学习问题25迁移学习的应用4555678第三章基于实例的迁移学习算法研究3.1基于 Boosting的迁移学习算法3.1.1基本思想.3.1.2问题定义103.1.3 TrAdaboost算法描述..123.2 TrAdaboost算法的理论分析.14321基本符号143.2.2辅助训练数据上的错误率...:.···153.2.3源训练数据上的错误率,,203.3实验分析:··..··:·.:·.:···:·:·:·:······:213.3.1数据描述..22332实验结果23第四章基于特征的迁移学习算法研究254.1基于特征翻译的迁移学习算法4.1.1翻译学习框架274.1.1.1问题定义····‘·274.1.1.2风险最小化框架.41.1.3模型估计.··2941.14翻译器o304,2实验分析324.2.1实验数据酯鲁鲁D着着·,,·,,音唐鲁帝着争324.2.2比较方法324.2.3实验结果··········:····:..:.::.:::33第五章总结与展望35参考文献致谢4·,个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文春,音42插图插图1-1日常生活中的迁移学习例子3-1关于 TrAdaboost算法基木思想的一个直观的示例。3-2 TrAdaboost算法的机制123-3一个关于数据生成的示例223-4三种算法在 people vs places数据集上的效果243-5 TrAdaBoost算法在 people vs places数据集上的达代曲线244-1一个直观的例子,用来说明六中学习策略的异同264-2共同出现数据的例子:Flickr(http://www.flickrcom/)74-3在12个数据集上的平均错误率3444对于不同的入, TLRLSK在12个数据集上的平均错误率34表格表格3.120 Newsgroups数据分布的描述2232SRAA数据分布的描述2333当只有1%的源数据是训练数据时的分类错误率4.1文本辅助图像分类的数据描述3

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