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同玥 04-18 【科普】 962人已围观

摘要在质量控制领域，CUSUM（CumulativeSum）算法是一种常用的监控方法，用于检测过程中的变化和异常。CUSUM算法通过累积和分析连续观测值的差异来实时监控过程的稳定性和性能。如何实现CUSU

在质量控制领域，CUSUM（Cumulative Sum）算法是一种常用的监控方法，用于检测过程中的变化和异常。CUSUM算法通过累积和分析连续观测值的差异来实时监控过程的稳定性和性能。

如何实现CUSUM算法的编程

在实际应用中，可以使用Python等编程语言来实现CUSUM算法。下面是一个简单的Python示例代码：

```python import numpy as np def cusum(data, target_mean, h, k): n = len(data) cplus = np.zeros(n) cminus = np.zeros(n) cplus[0] = max(0, data[0] - target_mean - k) cminus[0] = max(0, target_mean - data[0] - k) for i in range(1, n): cplus[i] = max(0, cplus[i-1] data[i] - target_mean - k) cminus[i] = max(0, cminus[i-1] target_mean - data[i] - k) return cplus, cminus # 示例数据 data = [10, 12, 9, 11, 8, 10, 13, 7, 9, 12] target_mean = 10 h = 5 k = 1 cplus, cminus = cusum(data, target_mean, h, k) print("Cplus values:", cplus) print("Cminus values:", cminus) ```

在上面的示例代码中，`data`是观测数据，`target_mean`是目标均值，`h`是控制限，`k`是灵敏度参数。通过计算得到的`cplus`和`cminus`值可以用于监控过程的变化情况。

建议

在实际应用中，可以根据具体的质量控制需求调整CUSUM算法的参数，如控制限和灵敏度参数。可以结合其他质量控制方法，如SPC（Statistical Process Control）等，进行综合应用，提高质量管理的效率和效果。

另外，为了更好地理解和应用CUSUM算法，建议深入学习质量管理和统计学知识，掌握质量控制的基本原理和方法，从而更好地应用CUSUM算法解决实际质量管理中的问题。

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