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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)

利用MFC和SQL数据库实现一个资源管理系统

利用Python爬取新冠肺炎疫情实时数据，Pyecharts画2019-nCoV疫情地图 腾讯网页数据有点变化，所以重新爬取了一下 基于pyecharts的可视化，这次更新新加了注释 数据源 [腾讯疫情实时追踪](https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm?from=timeline&isappinstalled=0) 后期会继续更新pyecharts的绘图，搭建可视化大屏，感兴趣的可以先关注一下

Hadoop课程实验和报告——Apriori算法并行实现

EM算法详细例子及推导数θ),那么对于上面的实验,我们可以计算出他们出现我们观察到的结果即0=(5,9,.8,4,7,20=(B,A,A,B,4)的概率函数P(X=x10),2z)⑨)就叫做θ的似然函数。我们将它对θ求偏导并令偏导数为0,就可以得到如的结果P(X=x0,=20))=(;P(z=A)3(1-P(z=A)2C10(1-64)10A(1-6C104(1-0(1-6B)C106n(1-6我们将这个问题稍微改变一下,我们将我们所观察到的结果修改一…下我们现在只知道每次试验有几次投掷出正面,但是不知道每次试验投掷的是哪个硬币,也就是说我们只知道表中第一列和第三列。这个时候我们就称Z为隐藏变量( Hidden variable),X称为观察变量( Observed variable)。这个时候再来估计参数θ4和θB,就没有那么多数据可供使用了,这个时侯的估计叫做不完整数据的参数估计。如果我们这个时候冇某种方法(比如,正确的猜到每次投掷硬币是A还是B),这样的话我们就可以将这个不完整的数据估计变为完整数据估计当然我们如果没有方法来获得更多的数据的话,那么下面提供了一种在这种不完整数据的情况下来估计参数θ的方法。我们用迭代的方式来进行:(1)我们先赋给θ一个初始值,这个值不管是经验也好猜的也好,反正我们给它一个初始值。在实际使用中往往这个初始值是有其他算法的结果给岀的,当然随机给他分配一个符合定义域的值也可以。这里我们就给定64=0.7,6B=0.4(2)然后我们根据这个来判断或者猜测每次投掷更像是哪枚硬币投掷的结果。比如对于试验1,如果投掷的是Δ,那么出现5个止面的概率为C10×0.75×(1-07)5≈0.1029:;如果投掷的是B,出现5个正面的概率为C105×0.43×(1-0.4)5≈0.2007;基于试验1的试验结果,可以判断这个试验投掷的是使币A的概率为0.10290.10290.2007)-0.389是B的概率为02007(0.1029+0.2007)06611。因此这个结果更可能是投掷B出现的结果(3)假设上一步猜测的结果为B,A,A,B,A,那么恨据这个猜测,可以像完整数据的参数仙计一样(公式2重新计算的值这样一次一次的迭代2-3步骤直到收敛,我们就得到了θ的估计。现在你可能有疑问,这个方法靠谱么?事实证明,它确实是靠谱的。期望最大化算法就是在这个想法上改进的。它在估计每次投掷的硬币的吋候,并不要确定住这次就是硬币A或者B,它计算岀来这次投掷的硬币是A的概率和是B的概率;然后在用这个概率(或者叫做Z的分布)来计算似然函数。期望最大化算法步骤总结如下:F步骤先利用旧的参数值〃计算隐藏变量Z的(条件)分布P(万=2|Xn2),然后计算logP(,X=m)的期望B(o(2,X=x)=∑∑P(Z=别X=)P(Z=X=x)其中θ是当前的值,而θ是上一次迭代得到的值。公式中已经只剩下θ一个变量了,θ是一个确定的值,这个公式或者函数常常叫做Q函数,用Q(6,6)来表示。M步骤极大化Q,往往这一步是求导,得到由旧的θ值′米计算新的θ值的公式aQ总结一下,期望最大化算法就是先根据参数初值估计隐藏变量的分布,然后根据隐藏变量的分布来计算观察变量的似然函数,估计参数的值。前者通常称为E步骤,后者称为M步骤3数学基础首先来明确一下我们的目标:我们的目标是在观察变量X和给定观察样本:1,x2,…,rn的情況下,极大化对数似然函数(=>nP(X2=x;)(5)其中只包含观察变量的概率密度函数P(X2=2)=∑P(X=n,=)这里因为参数θ的写法与条件概率的写法相同,因此将参数θ写到下标以更明确的表述其中Z为隐藏随机变量,{}是Z的所有可能的取值。那么6)=∑h∑P(X=x,z=2)∑h∑。Px=x这里我们引入了一组参数(不要怕多,我们后面会处理掉它的)a,它满足可能的;,0;∈(0,1和∑;a=1到这里,先介绍一个凸函数的性质,或者叫做凸函数的定义。∫(x)为凸函数,=1,2,…,m,A∈[0,1∑1A对∫(x)定义域中的任意n个m1,x2,…,xn有f(∑Aa)≤∑mf(xr)i=1对于严格凸函数,上面的等号只有在x1=2xn的时候成立。关于凸函数的其他性质不再赘述。对数函数是一个严格凸数。因而我们可以有下面这个结果0)=∑hn∑≥∑∑ah(X=2n,2=C现在我们根据等号成立的条件来确定a;即P(X=x,Z=2)C(10)其中c是一个与j无关的常数。因为∑,=1,稍作变换就可以得到P(X;=x;)现在来解释下我们得到了什么。c;就是Z=2;在X=x;下的条件概率戌者后验概率。求α就是求隐藏随机变量Z的条件分布。总结一下目前得到的公式就是)-∑∑P(Xi=i,Z(12)直接就极大值比较难求,EM算法就是按照下面这个过程来的。它就是大名鼎鼎的琴生( Jensen)不等式(1)根据上一步的θ来计算α,即隐藏变量的条件分布(2)极大化似然函数来得到当前的的估计3.1极大似然估计好吧,我觉得还是再说说极大似然估计吧。给定一个概率分布D,假设其概率密度函数为f,其中f带有一组参数6。为了估计这组参数6,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个采样值的X1,X2,…,Yn,那么这个就是n个(假设独立)同分布随机变量,他们分别有取值x1,x2…,xn,那么我们就可以计算出出现这样一组观察值的概率密度为lI f(ai)(13)对于f是离散的情况,就计算出现这组观察值的概率10)注意,这个函数中是含有参数0的。0的极大似然估计就是求让上面似然函数取极大值的时候的参数O值。般来说,会将上面那个似然函数取自然对数,这样往往可以简化计算。记住,这样仅仅是为了简化计算。取了自然对数之后的函数叫做对数似然函数。ln()=∑lnf(n)因为对数是一个严格单调递增的凹函数,所以对似然函数取极人值与对对数似然函数取极大值是等价的。3取了对数之后还可以跟信息熵等概念联系起来4关于凸函数有很多种说法,上凸函数和下凸函数,凸函数和凹函数等等,这里指的是二阶导数大」(等」)0的一类函数,而凹函数是其相反数为凸数的一类函数32期望最大化算法收敛性如何保证算法收敛呢?我们只用证明l(04+1)≥1(00)就可以了l(0(t11)∑∑(+1)1PX=x;2=2)(+(t+1∑∑nf(X=x;,z=z;)(+1)(t)o(tn /(r=i,Z=2(t)≥∑∑ahn(t)7(0其中第一个人于等于号是因为只有当a取值合适(琴生不等式等号成立条件)的时候才有等号成立,第二个人于等于号正是M步骤的操作所致。这样我们就知道l(θ)是随着迭代次数的增加越来越人的,收敛条件是值不再变化或者变化幅度很小。4应用举例4.1参数估计很直接的应用就是参数估计,上面举的例子就是参数估计42聚类但是如果估计的参数可以表明类别的话,比如某个参数表示某个样本是否属于某个集合。这样的话其实聚类问题也就可以归结为参数估计问题。References[]最大似然估计[oNline].Availablehttp://zh.wikipediaorg/wiki.%E6%9c%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1[2] Ceppellini, r, Siniscalco, M.& Smith, C.A. Ann. Hum. Genet. 20, 97-115(1955)3 Hartley, H. Biometrics 14, 174-194(1958)4 Baum, L.E., Petric, T, Soulcs, G.& Weiss, N. Ann. Math. Stat 41, 164-171(1970)[ 5] Dempster, A P, Laird, N.M., Rubin, D B.(1977). "Maximum Likelihoodfrom Incomplete Data via the em algorithm. Journal of the royal statis-tical Society Series B(Methodological)39(1): 1-38. JSTOR 2984875 MR0501537[6]Whatistheexpectationmaximizationalgorithm[oNline].Avaiable:http//ai. stanford. edu/-chuongdo/papers/em tutorial pdf[7TheEmAlgorithmOnline.Availablehttp://www.cnblogs.com,jerrylead/ archive/2011/04/06/2006936html

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