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天津大学博士生导师教师师资介绍简介-何曙光

本站小编 Free考研考试/2020-09-13

shuguanghe@tju.edu.cn
管理科学与工程
北洋****
教授
复杂超精密制造工艺优化与数据挖掘
大数据驱动的产品可靠性改进方法研究
一汽解放质量和成本分析项目
二维质保数据建模与产品早期失效预警研究
多元过程监控与诊断的机器学习方法研究

Predicting Field Reliability Based on Two-dimensional Warranty Data with Learning Effects
Two-dimensional base warranty design based on a new demand function considering heterogeneous usage rate
Warranty Claims Forecasting based on a General Imperfect Repair Model Considering Usage Rate
Design of Extended Warranty Service in a Dual Supply Channel.
Nonparametric Change-point Detection for Profiles with Binary Data
Field Reliability Modeling based on Two-dimensional Warranty Data with Censoring Times
A Distance-based Control Chart for Monitoring Multivariate Processes using Support Vector Machines
Reliability Improvement of Diamond Drill Bits using Design of Experiments
Information sharing under different warranty policies with cost sharing in Supply Chains
Determination of the Warranty Service Method Switch Time of Old Generation Products after New Generation Products Launched
Reliability modeling with condition-based maintenance for binary-state deteriorating systems considering zoned shock effects
Should short warranty always be interpreted as low quality: The effect of brand advantages on warranty’s signalization
Optimal condition-based maintenance policy with delay for systems subject to competing failures under continuous monitoring
Utilizing experimental degradation data for warranty cost optimization under imperfect repair
Two-dimensional Warranty Period Optimization Considering the Trade-off between Warranty Cost and Boosted Demand
CUSUM Charts for Monitoring Bivariate Zero-inflated Poisson Processes with an Application in the LED Packaging Industry
Multivariate Measurement System Analysis in Multisite Testing: an Online Technique using Principal Components Analysis
Multivariate Process Monitoring and Fault Identification using Multiple Decision Tree Classifiers
CUSUM Charts for Monitoring a Zero-inflated Poisson Process
A Combination of CUSUM Charts for Monitoring a Zero-Inflated Poisson Process
Online Monitoring and Fault Identification of Mean Shifts in Bivariate Processes using Decision Tree Learning Techniques
CUSUM Control Charts for Multivariate Poisson Distribution
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