贝叶斯可靠性评估

第一篇：贝叶斯可靠性评估

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置

提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组;通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数;使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率;基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重;以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。

加速度信号 时频域特征

以聚类中心为基向量的线性方程组 基向量的系数 方差贡献率 融合权重

基于特征组合的步态行为识别方法

本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息;从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数;采用聚合法选取参数组成特征向量;以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力;将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。

传感器

—> 加速度信息

–> 峰值、频率、步态周期、四分位、相关系数 -聚合法 -特征向量

样本及和步态加速度信号的特征向量 作为训练集 分类器具有分类步态行为的能力

基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中;运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器;从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。

告警信息和故障类型 训练集

—>贝叶斯网络分类器

—>训练(由告警信息获得对应的故障类型)

一种MapReduce并行化大数据文本分类方法

一种MapReduce并行化大数据文本分类方法，包括如下步骤：第一步：建立用于文本分类的基准测试数据集，进行数据预处理，包括分词、去停用词、词根还原;将该基准测试数据集随机划分为训练文本和测试文本，将所述基准测试数据集采用向量空间模型建立文本表示模型;第二步：根据上述文本表示模型采用CDMT对所述基准测试数据集进行特征选择;第三步：采用贝叶斯分类器对所述基准测试数据集进行训练学习，得到分类结果。本发明提供一种分类性能良好、区分度较高的MapReduce并行化大数据文本分类方法。

文本分类的基准测试数据集

数据预处理：分词、去停用词、词根还原 训练文本和测试文本 向量模型建立文本表示模型 CDMT对基准进行特征选择 贝叶斯分类器

分类结果

基于贝叶斯分类器的股票中长期趋势预测方法及系统

本发明涉及一种基于贝叶斯分类器的股票中长期趋势预测方法，包括：股票数据的选取，确定各个起始点及区间长度dj;划分区间，计算出历史数据区间斜率;对历史数据区间斜率进行学习并对置信度判断区间进行预测，得到以置信度判断区间起始点为起点的多个交易日的股票均价;计算置信度，将置信度与预先设定好的阈值进行比较;预测未来区间斜率,将未来区间斜率转化得到以预测区间起始点为起点的多个交易日的股票均价;将以预测区间起始点为起点的多个交易日的股票均价的涨跌进行归一化，得到股票的涨跌值;构建股票池。本发明避免了产生累积误差，展现出了在预测区间内的股票趋势变化，更好地捕捉了股市波动变化趋势，更加有效地评估了交易风险。

股票数据选取

—>确定各个起始点及区间长度 --->区间斜率

-学习并置信度区间测试 -股票均价 -置信度

-预先设定好的阈值比较

一种数据分类的方法及装置

本发明提供了一种数据分类的方法及装置，该方法包括：预先设置多个数据的标识;根据样本数据确定每一种标识对应的分类规则;按组获取待标识的数据;将所述每组待标识的数据遍历所有分类规则;计算每种所述分类规则匹配的当前组中待标识的数据的匹配个数;确定匹配个数最大的分类规则对应的标识为当前组待标识的数据的标识。通过本发明提供的一种数据分类的方法及装置，能够提高标识数据的效率。

多数据的标识

—>确定每种标识的分类规则 —>待标识数据遍历分类规则

—>计算每种分类规则匹配当前组中标识的数据匹配个数

-确定匹配个数最大的分类规则对应的标识为当前组待标识的数据的标识。

一种移动自组网路由节点行为预测方法

本发明给出一种移动自组网路由节点行为预测方法，该方法首先选择合适的移动自组路由属性，设置模糊邻近关系，然后根据此原则对记录进行分类，最后使用贝叶斯分类器进行预测，评估路由节点的行为。本发明的目的是提供一种移动自组网路由节点行为预测方法，解决移动自组网路由节点行为预测问题，建立一种基于贝叶斯的预测方法，通过现有的数据分析，对移动自组网路由节点行为进行预测，提高移动自组网的运行效率。

移动自组路由属性 —>设置模糊邻近关系

—>然后根据此原则对记录进行分类 —>贝叶斯预测

一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测方法

本发明给出了一种基于改进贝叶斯算法的安卓恶意软件检测的方法，通过改进贝叶斯算法对安卓恶意程序和良性程序的特征属性进行分析和分类，实现一种基于改进贝叶斯算法的恶意软件检测方法，从应用程序权限申请的角度出发，判断分析是否为恶意软件。该方法是利用安卓权限请求机制中权限请求标签作为检测的数据源。在此提出利用权限请求标签组合方式用于区分恶意软件和良性软件，利用改进的贝叶斯算法做出检测模型，改进的贝叶斯体现在其对数据源的属性之间的考虑了相互的独立性，这样再利用朴素贝叶斯分类器进行数据建模，大大提高了检测指标，提高了检测的正确率，以及减少了误报率。

利用权限请求标签作为检测标准

权限请求标签组合方式区分 恶意软件和良性软件 贝叶斯算法检测 朴素贝叶斯分类器建模

微博分类方法及装置

本发明公开了一种微博分类方法及装置。该方法包括：步骤1，对训练语料集合进行预处理，对预处理后的训练语料进行分词，获取候选特征，并对候选特征进行权重计算，根据权重计算结果进行特征选择，获取最终的分类特征;步骤2，根据最终的分类特征，采用贝叶斯分类器进行模型训练，获取分类模型;步骤3，采用贝叶斯分类器根据分类模型对微博文档进行分类。借助于本发明的技术方案，提高了分类的召回率与准确率。

训练语料集合 预处理 

一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法

本发明公开了一种城市轨道交通客流高峰持续时间预测方法，包括以下步骤：首先选择足够样本量的历史客流数据，然后对原始数据进行处理，处理过程包括流量统计、高峰时间计算、数据清洗、数据区间分类，接着建立关联客流高峰事件属性集，接着计算每一个区间的客流高峰事件的概率分布，再使用贝叶斯分类的方法确定属性分类界限，最后对每一类客流高峰事件建立时间序列模型，并对方法的有效性进行检验。本发明可用于预测城市轨道交通常发和突发的客流高峰事件的持续时间，为轨道交通企业的客流高峰管理提供数据支持，能缓解通行能力浪费和服务水平降低的矛盾，跟随轨道交通客流的变化。

原始数据—(流量统计、高峰时间计算、数据清晰、数据区间分类)-- 关联客流高峰事件属性集 – 概率分布 – 贝叶斯分类—时间序列模型

一种基于Android平台的入侵检测系统

本发明公开了一种基于Android平台的入侵检测系统，主要由三部分组成，即数据提取模块、数据分析引擎和响应处理模块;其中数据提取模块主要是对Android系统手机的主体活动信息进行特征提取;数据分析引擎是利用检测算法对提取和整理的数据进行分析，判断是否存在入侵行为或者异常行为;响应处理模块则根据数据分析引擎的分析结果执行相应的处理操作;该入侵检测系统通过对手机的资源使用情况、进程信息和网络流量实时监控，并使用贝叶斯分类器算法判断系统是否被入侵，通过该入侵检测系统能够有效地检测Android手机的异常。

数据提取：特征提取 数据分析： 响应处理：

一种利用相关系数进行相关性分析的贝叶斯分类数据挖掘方法

公开了一种利用相关系数进行相关性分析的贝叶斯分类数据挖掘方法。初步选定一些可能与目标因子具有相关性的预测因子，对预测因子和目标因子进行模型训练，再对训练结果利用相关系数进行相关性分析，如果预测因子和目标因子相关性不大或者不相关，可以立即终止贝叶斯分类算法，不再进行后面的精度评估等步骤，以便用户保留有关预测因子，去掉无关预测因子或者重新选定预测因子;如果预测因子和目标因子相关性很大或者相关时，再在此基础上进行精度评估，评价贝叶斯分类算法的好坏。通过在分类模型的基础上进行相关性判断，不仅可以使分类预测结果更加可靠，而且可以节约资源，提高算法的效率。

预测因子和目标因子—模型训练 – 相关性分析

一种基于改进贝叶斯的轨道交通故障识别方法及系统

本发明公开了一种基于改进贝叶斯的轨道交通故障识别方法及系统。本方法为：1)根据交通设备的电路结构确定每一交通设备的各种故障模式及对应的监测量，并针对每一故障模式及对应的监测量建立一故障模型;2)根据故障模型识别出监测数据之间的父子关系，得到标准故障样本数据;3)利用标准故障样本数据，采用贝叶斯算法进行训练，得到故障识别模型;每一故障模式的故障识别模型中父节点的权重要大于子节点的权重;4)实时监测和采集交通设备的各种所述监测量，并记录其时序;5)利用故障识别模型对数据进行识别，确定出对应的故障。本发明提高了故障识别的准确率，缩短故障修复时间，设备可故障自诊断，从运维和设备两方面保障行车安全。

一种基于朴素贝叶斯分类器的假指纹检测方法

一种基于朴素贝叶斯分类器的假指纹检测方法，包括以下步骤：1)训练库划分;2)图像归一化;3)特征提取;3.1)离散小波变换;3.2)去噪;3.3)小波重构;3.4)噪声图估计;3.5)标准差图计算;3.6)划分标准差图，统计得到图像的特征;4)特征划分;5)分类器训练;6)分类器性能评估;7)分类器融合：利用朴素贝叶斯分类器构造的方法，融合得到新的分类器。本发明对单个分类器性能要求不高，但分类器融合后的效果却可以非常好。

一种基于主题网络爬虫的搜索方法及装置

本发明公开了一种基于主题网络爬虫的搜索方法及装置，所述方法包括：从与给定搜索主题相关的网页地址集中提取一个网页地址;获取所述网页地址对应的有效网页;对所述有效网页进行分析，得到有效网页内容;计算所述有效网页与搜索主题在语义上的相关度，即立即价值，并将符合预设条件的有效网页及包含的网页链接添加到页面数据库;对于不符合预设条件的有效网页，计算网页链接相对于所述搜索主题的链接价值，即未来回报价值，并将符合条件的网页链接添加到网页地址集中。本发明实施例通过计算不满足条件的网页链接的未来回报价值，来预测主题网络爬虫的搜索方向，从而避免了主题网络爬虫对无关网页的抓取，提高了主题网络爬虫抓取网页的准确性。

一种软件需求分析量化方法及系统//预计分析工单处理时长

一种软件需求分析量化方法及系统，包括：样本获取模块以基本过程为分类对象，获取分类器的样本，每一样本中，待分类项的特征属性值根据历史数据中一基本过程的特征属性的取值确定，输出类别根据历史数据中该基本过程的开发时间确定;分类器生成模块利用获取的样本作为训练样本训练分类器模型，生成分类器;分类模块在确定软件需求划分成的基本过程的各项特征属性取值后，利用所述分类器进行分类，得到相应的输出类别即开发时间。本发明利用历史数据生成分类器，并引入功能点所属模块类型的特征,可以更为准确地估算软件开发时间，对量化软件开发过程，控制软件生命周期有良好效果。

基于分布式多级聚类的话题检测装置及方法

本发明公开了一种基于分布式多级聚类的话题检测装置及方法，该装置主要包括新闻采集模块、新闻分类模块、话题检测模块和话题整合模块以及话题展示模块;该方法包括：题检测方法，其特征在于，该方法包括：A、对新闻进行采集的步骤;B、对所述新采集的新闻进行分类的步骤;C、对各频道并行地进行多级聚类的步骤;D、计算所有话题的热度，筛选出全系统内的热点话题和每个频道内的热点话题。采用本发明，能够解决在互联网环境中大量文档快速更新的条件下，话题检测面临的检测效果与时间开销的尖锐矛盾。

一种基于协同训练的垃圾邮件过滤方法和装置 本发明实施例提供了一种基于协同训练的垃圾邮件过滤方法和装置，方法包括：输入待过滤的邮件集合;根据邮件集合得到每个样本的特征向量，其中一个样本对应一封邮件;将每个样本的特征向量划分为第一特征向量子集和第二特征向量子集，第一特征向量子集中的特征来源于邮件头信息，第二特征向量子集中的特征来源于邮件内容信息;将第一特征向量子集和第二特征向量子集分别作为每个样本的第一视角和第二视角;利用第一视角和第二视角进行基于贝叶斯分类器的协同训练得到最终的第一分类器和第二分类器;根据第一分类器和第二分类器对垃圾邮件进行分类过滤。本发明实施例可以在样例较少的情况下更加有效地对大规模数据进行分类预测和过滤。

待过滤邮件集合每个样本的特征向量—>2个特征子集(头和内容)2个视角—>利用NB得到两个分类器过滤

场景分类器模型分析报告

目的

利用朴素贝叶斯分类器建立故障工单范围内，区分有效和无效工单。

业务分析

模式提取分析，预处理，算法输入和参数设置，输出，解释说明

术语说明

数据采集

数据预处理

算法步骤

SPSS验证和结果解释

问题

<协同分析，智能过滤> <垃圾邮件，关联取词> <神经网络，支持向量机>

第二篇：读贝叶斯公式在临床医学诊断中的应用后感

我们还在学习理论知识，虽然离临床越来越近了，但真实的是我们还没有接触临床，因为理论知识还没有学到足够多支持我们去临床，这个公式也是理论性很强，统计问题，概率问题。彩票也是概率，但是还是很难预测出下次出什么。对于医学，临床医生接触的都是患者，生命只有一次，我们必须慎重对待，这个公式统计了几百个数据，是局部的统计，是非全面的统计。理论跟临床的差距还是很大的，如果是用于治疗后为了分析数据而做的统计，我支持，毕竟这也是一种方法，但是如果是用它统计的概率去实施治疗，我不同意!也许他对其他领域做的贡献很大，这个是他其他方面的应用。医学上的应用还得是经得住考验的，毕竟我们面对的是有生命的跟我们一样有继续活着的权利，我们没有权利利用其进行自己的试验

郭小辉201110203211级结合

第三篇：可靠性

车门系统的安全可靠性技术研究

1.0 可靠性研究的背景

我国的轨道交通车辆以及铁路机车车辆的维修制度——依据运行里程和运行时间进行相关的检修。而这个检修计划主要是依据现场工程技术人员经验以及已有的维修规程制定，这个方式对技术人员的经验依赖过大，进而缺乏一种科学的方式评估车辆的可靠性。在轨道交通车辆的一系列的相关系统中，门系统处于至关重要的地位。因此，根据轨道交通车辆门在长期维修过程中积累的大量维修数据以及车辆门在运行过程中所发生的故障数据，研究车辆门的可靠性，对分析轨道交通车辆门的服役状态、制定车辆门的检修计划、从而保障轨道交通安全运营具有重要的意义。

1.1 可靠性的定义

车门系统的可靠性是指车门系统在规定的条件下和时间内，完成规定功能的能力，为了使车门的可靠性与轨道车门系统整个寿命周期内所完成的全部的可靠性活动有关，是为了达到轨道车辆门系统的可靠性要求从而进行的一系列的有关可靠性分析与设计，实验以及生产使用等工作的综合作用结果。无论从论证、方案阶段开始或是直到车门系统退役等整个寿命周期内，都需要开展可靠性工作。

详细定义如下：

1) 研究的对象。由于车门系统由车门单元和加入到牵引控制系统的控制环路等组成, 同时还受到乘客、司机以及维修质量等对车门状态的影响, 因此我们的研究对象不能仅局限于车门本身, 还需要从人机系统的观点出发去观察和分析车门及其相关系统的问题。

2) 规定的条件。一般, 可靠性分析中规定的条件是指载荷、温度、压力、湿度、振动、噪声、腐蚀、使用方法、维修方法以及维修操作人员的技术水平等。对上海地铁车辆车门系统而言, 规定的条件主要是: 车辆及线路的状态引起的振动水平、客流量的波动、乘客对车门的作用、车辆维修保养的水平、司机操作的水平等。特别是在客流高峰时期, 很多乘客挤在车门附近, 容易造成车门的变形, 导致无法正常关闭车门。

3) 规定的时间。可靠度是时间性的质量指标, 随着时间的增长, 产品的可靠性是下降的。在不同的规定时间内, 产品的可靠性是不同的。因此对于一些弹簧、橡胶密封件以及行程开关等易耗件必须定期检查, 对于损伤或寿命到限的部件需强制更换才能保证整个系统的可靠度。时间是指广义时间, 可以是产品的运行时间, 也可以指车辆行驶的里程数、旋转零件的旋转次数及循环次数等。对于车门系统可用车辆的行驶里程数作为时间参数。

4) 规定的功能。规定的功能是指车辆技术规格书里规定的车门应具备的技术指标。只有对规定的功能有了清晰的概念, 才能对车门系统是否发生故障有明确的判断。

车门可靠性分析

第四篇：可靠性测试

塑料板材检测：

塑料板材是用塑料为原料做成的板材，大量适用于建筑、化工行业，用于化工、环保、建筑板时有耐磨、耐振动、耐腐蚀、可回收、强度大、抗老化、防水、防潮、不易变形、重复使用等特点。而且替下的硬塑料托板板，还可以回收加工，大大降低成本。 科标化工分析检测中心是专业的塑料板材检测机构，项目涉及力学性能、化学性能、老化测试、材质检测、有害物质检测等，提供可靠的数据报告(CMA CNAS)，辅助客户对产品质量把关! 涉及检测产品：

聚丙烯(PP)板材：PP板、聚丙烯板、PP裁断板、PP菜板、冲压板、冲床垫板等;

聚乙烯(PE)板材：高密度聚乙烯板(HDPE板材)等;

聚碳酸酯(PC)板材：中空板，实心板材，空心板材等;

聚氯乙烯(PVC)板材：硬度PVC板，PVC透明板，PVC软板，PVC焊条，PVC塑料板等;

有机玻璃(PMMA板材)：亚克力板等;

其他板材：ABS板材，塑料复合板材，铝塑复合板，地板卷材，防火材料，保温材料，木塑装饰板、木塑地板、塑料建筑模板、木塑建筑模板、木化地板、石化地板、木塑门窗、木塑护栏、木塑楼梯、木塑吊顶材料、挤压秸秆复合材料、挤压木塑复合板材等; 分析项目

成分分析 主成分分析 图谱分析 失效分析 全成份分析 配方还原 材质鉴定等。 检测项目

物理性能：密度、厚度、尺寸、吸水性、韧性等;

力学性能：硬度，刚度，弹性模量，断裂伸长率，摩擦性能，拉伸、抗压强度等;

热学性能：热稳定性，熔融温度，膨胀系数，氧化指数等;

电学性能：电绝缘性，介电常数，介电损耗等;

环境性能：耐酸性、耐碱性，耐盐性，耐溶剂性等;

老化测试：耐高低温，盐雾试验，紫外老化，热老化性能等;

有害物质检测：可溶性重金属 邻苯类塑化剂 甲醛 REACH ROHS等; 部分检测标准：

GB/T 1040.2-2006/ISO 527-2:1993模塑和挤塑塑料的试验条件 GB/T 1040.4-2006/ ISO 527-4:1997塑料 拉伸性能的测定 GB/T1040.5-2008/ISO 527-5:1997 拉伸性能的测定 ASTM D 882-10塑料薄板材抗拉特性的标准 试验 方法

金属材料检测: 金属材料检测范围涉及对黑色金属、有色金属、合金、铸件、机械设备及零部件等的机械性能测试、化学成分分析、金相分析、精密尺寸测量、无损探伤、耐腐蚀试验和环境模拟测试等。

科标化工分析检测中心提供以下金属材料及元素分析检测试验需求： 检测产品： 钢铁材料：结构钢、不锈钢、耐热钢、高温合金、精密合金、铬、锰及其合金

金属及其合金：轻金属、重金属、贵金属、半金属、稀有金属和稀土金属

特种金属材料：功能合金、金属基复合材料

进口金属材料：生铁、钢锭、钢坯、型材、线材、金属制品、有色金属及其制品 检测项目：

常规元素分析

品质(成份分析)、硅(Si)、锰(Mn)、磷(P)、碳(C)、硫(S)、镍(Ni)、铬(Cr)、铜(Cu)、镁(Mg)、钙(Ca)、铁(Fe)、钛(Ti)、锌(Zn)、铅(Pb)、锑(Sb)、镉(Cd)、铋(Bi)、砷(As)、钠(Na)、钾(K)、铝(Al)、牌号测定、水份

贵金属元素分析

银(Ag)、金(Au)、钯(Pd)、铂(Pt)、铑(Rh)、钌(Ru)、铱(Ir)、锇(Os)

物理性能：磁性能、电性能、热性能、抗氧化性能、耐磨、盐雾、腐蚀、密度、热膨胀系数、弹性模量、硬度;

化学性能：大气腐蚀、晶间腐蚀、应力腐蚀、点蚀、腐蚀疲劳、人造气氛腐蚀;

力学性能：拉伸、弯曲、屈服、疲劳、扭转、应力、应力松弛、冲击、磨损、硬度、耐液压、拉伸蠕变、扩口、压扁、压缩、剪切强度等;

工艺性能：细丝拉伸、断口检验、反复弯曲、双向扭转、液压试验、扩口、弯曲、卷边、压扁、环扩张、环拉伸、显微组织、金相分析;

无损检验：X射线无损探伤、电磁超声、超声波、涡流探伤、漏磁探伤、渗透探伤、磁粉探伤

失效分析：断口分析、腐蚀分析等; 金相检验：宏观金相、微观金相;

包装材料检测: 包装材料是指用于制造包装容器、包装装潢、包装印刷、包装运输等满足产品包装要求所使用的材料，它即包括金属、塑料、玻璃、陶瓷、纸、竹本、野生蘑类、天然纤维、化学纤维、复合材料等主要包装材料，又包括涂料、粘合剂、捆扎带、装潢、印刷材料等辅助材料。

科标检测中心是专业检测包装材料的第三方检测平台，从事检测服务工作，是权威认可的检测机构，可对各种包装材料进行检测分析，中心拥有先进的技术设备和专业的检测团队，检测数据精准，出具第三方检测报告。 检测产品

纸包装材料：包装纸蜂窝纸、纸袋纸、干燥剂包装纸、蜂窝纸板、牛皮纸工业纸板、蜂窝纸芯;

塑料包装材料：PP打包带、PET打包带、撕裂膜、缠绕膜、封箱胶带、热收缩膜、塑料膜、中空板;

复合类软包装材料：软包装、镀铝膜、铁芯线、铝箔复合膜、真空镀铝纸、复合膜、复合纸、BOPP;

金属包装材料：马口铁铝箔、桶箍、钢带、打包扣、泡罩铝、PTP铝箔、铝板、钢扣; 陶瓷包装材料：陶瓷瓶、陶瓷缸、陶瓷坛、陶瓷壶;

玻璃包装材料：玻璃瓶、玻璃罐、玻璃盒;

木材包装材料：木材制品和人造木材板材(如胶合板、纤维板)制成的包装，如木箱、木桶、木匣、木夹板、纤维板箱、胶合板箱以及木制托盘等;

其它包装材料/辅料：

烫金材料：烫金材料、镭射膜、电化铝烫金纸、烫金膜、烫印膜、烫印箔、烫印箔、色箔;

胶粘剂、涂料：粘合剂胶粘剂、复合胶、增强剂、淀粉粘合剂、封口胶、乳胶、树脂、不干胶;

包装辅助材料：瓶盖手套机、模具、垫片、提手、衬垫喷头、封口盖、包装膜。 成分分析

成分化验、对比分析、定性定量分析

第五篇：质量管理与可靠性

质量：一组固有特性满足要求的程度。特性：广义性，相对性，时效性，经济性。分类：产品质量，服务质量，过程质量，工作质量。特性：指产品，过程或体系与需求有关的固有特性。分为真正质量特性和代用质量特性。 产品质量：产品的一组固有特性满足用户需求的程度。服务：任何不直接生产物质产品的基本或辅助活动质量管理：在质量方面的指挥和控制的协调活动，通常包括制定质量方针和目标，质量策划，质量控制，质量保证和质量改进。如何理解：是一个组织全部质量管理活动的重要组成部分，质量管理职责应有组织的最高管理者承担，质量与组织内的每一个成员有关，质量管理涉及面很广，质量管理中必须考虑经济因素。管理的基本要素：管理主体-回答由谁管的问题，管理客体-回答管什么的问题，组织目的-回答为

何而管的问题，组织环境或条件-回答在什么情况下管的问题。现代质量管的核心观点。朱兰的观点：质量计划，质量控制和质量改进;核心侧重于用户需求，强调了产品或服务必须以满足用户的需求为目的。戴明的观点：质量管理十四点;核心目标不变，持续改进和知识渊博。克劳士比的观点：零缺陷;核心主张企业发挥人的主观能动性来进行经营管理，生产者和工作着都要努力使自己的产品，业务没有缺点，并向着高质量标准目标而奋斗。质量管理的发展阶段：1，质量检验阶段，特点：局限于事后检查，仅限于检查，缺乏系统的优化，经济上不合理，他要求全部检查，费用高，2，系统质量控制阶段，特点：强调对生产制造过程的预防性控制，突出质量的防御性控制于事后检查相结合的工序管理，过分强调统计方法，护士组织管理和生产者能动性，3，全面质量管理阶段，特点：全员参与，全过程管理，管理对象的全面性，方法多样性，经济效益的全面性，4标准化质量管理阶段，特点：过程控制技术，过程运行质量，事前预防寿命周期质量：一个产品的寿命总是有限的，她从摇篮到坟墓，再到转生称为产品的寿命周期循环。在这个循环的各个阶段，都会有大量的质量活动，称为产品的寿命循环质量。 质量螺旋：朱兰博士将产品的寿命分为十个阶段：市场研究，产品研发，设计，工艺准备，采购供应，资源配置，生产制造，检验，销售，服务等。他认为，为十个环首尾相连，形成一个完整的循环，每完成一个循环就应该是质量有进一步的提高，产品质量是按螺旋方式上升的规律逐步完善和提高的，他将这种规律称为质量螺旋。全面质量管理：一个组织以质量为中心，以全员参与为基础的一种管理途径，目的是通过顾客满意和本组织所有成员及社会受益而达到长期成功。特点：1全员参与的质量管理2全过程的质量管理3管理对象的全面性4管理方法的全面性5经济效益的全面性。核心观点：1用户至上2一切凭数据说话3预防为主4以质量求效益5零缺陷为目标。工作方法：朱兰三部曲：质量计划，质量控制，质量改进。PDCA循环：是由美国戴明博士提出，也称戴明环，就是按照计划-执行-检查-总结-处理这四个阶段的顺序来进行质量管理工作的。特点：大环套小环，小环保大环，相互促进，不断转动，逐步提高QC小组：以保证和提高产品质量和工作质量为目的，围绕生产现场所存在的问题，由若干员工自愿组成，主动开展质量管理活动的小组。[持续改进不断地向现有的绩效水平发起挑战并寻

找更好的解决方法的过程。]标杆瞄准：以最强劲的竞争对手或行业中的领先企业作为标杆或基准，通过资料收集，模仿等一系列规范化程序，改进企业产品，服务和业务流程等方面的绩效，在最短的时间内赶上并超过竞争对手，成为强中之强。ISO9000-2000族标准的构成：由四个核心标准，技术报告及小册子。核心标准：ISO9000-2000质量管理体系 基础和术语，ISO9001-2000质量管理体系要求，ISO9004-2000质量管理体系业绩改进指南，ISO19011-2002质量和环境审核指南。技术报告：ISO/TR10006质量管理项目管理指南，ISO/TR10007质量管理技术状态管理指南，ISO/TR10013质量管理体系文件指南，ISO/TR10014质量经济型管理指南，ISO/TR10015质量管理培训指南，ISO/TR10017统计技术在ISO8001：1994中的应用。

小册子：质量管理原则，选择和使用指南，小型企业的应用。目的：将质量管理工作标准和规范化。适用对象：1用于组织的质量管理2用于第二方评定和注册3用于第三方评定和注册4用于合同引用情况5用于法规引用情况。 八项质量管理原则：1以顾客为中心2领导作用3全员参与4过程方法5管理的系统方法6持续改进7基于事实的决策方法8与供方互利的关系。质量管理体系：是在质量方面指挥和控制的管理体系。过程方法：一组将输入转化为输出的相互联系或相互作用的活动称为过程。系统的识别和管理组织所应用的过程，这些过程之间相互作用。 质量管理体系四大过程：管理职责，资源管理，产品实现，测量分析和改进，这四个过程互为输入和输出，共同构成一个完整的循环。质量体系认证：指第三方依据程序对产品，过程或服务符合规定的要求给予书面保证。 质量波动(过程变异)：机械加工的长期实践表明，一名工人在同一台机器设备上，用用一种原材料，采用同样的工艺方法，见共同一批零件，并用同一种计算仪器进行测量。质量管理方法工具：旧七种：调查法，分层发，排列法，因果图，直方图，散步图，控制图。新七种：关联图法，亲和图法，系统图法，矩阵图法，矩阵数据分析法，过程决策程序图法，网络图法。过程能力：指工序处于控制状态下的实际加工能力，即在影响工序质量的所有因素都充分规范化和标准化后，工序处于稳定状态下所表现出来的保证工序质量的能力。质量检验：对实体的一个或多个特性进行的诸如测量，检查，实验和度量，并将结果与规定要求进行比较，以确定每项特性合格情况所进行的活动。检验的质量职能：鉴别职能，预防职能，报告职能，把关职能，监督职能。可靠性:产品在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力。 质量成本：是为了确保满意和保证满意的质量而发生的费用以及没有得到满意质量而造成的损失。最佳质量成本：质量总成本曲线呈碗状，曲线最低点所对应的合格率就是质量管理和质量控制追求的最佳质量水平。