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文档摘要

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神经网络赋能自相关过程控制：理论、实践与创新

一、引言

1.1研究背景与问题提出

在现代工业生产和质量控制领域，统计过程控制（StatisticalProcessControl，SPC）是保障产品质量、提升生产效率的重要手段。传统的SPC理论以休哈特控制图为基础，在生产过程监测与异常检测中发挥了关键作用。然而，这些传统方法建立在观测值相互独立且服从正态分布的严格假设之上。

在实际生产过程中，许多质量指标数据呈现出自相关特性。自相关过程指的是过程观测值之间存在时间序列上的依赖关系，即当前观测值受到过去观测值的影响。这种相关性的产生可能源于多种因素，如生产设备的惯性、原材料特性的缓慢变化