《高数据伪边际MH方法在工业中的应用》作者：李顺雨，荣阳，马嘉泽，王铭宇，王诗【PDF】

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高数据伪边际MH 方法在工业中的应用
李顺雨，荣阳，马嘉泽，王铭宇，王诗
（辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 辽宁葫芦岛 125000）
摘要：随着全球化和工业4.0的推进，制造业正向智能化、自动化和高效化转型，工业互联网和智能制造的广泛应用带来了海量工业数据，涵盖传感器监测、生产日志、质量检测、工艺参数等多个领域。由于工业数据具备高速性、多样性、复杂性和大规模性，传统方法难以高效处理，因此智能化生产调度与质量控制成为提升生产效率和产品质量的关键。现有研究多集中于优化进化算法，而对不同算法在工业数据处理中的系统对比研究较少。基于此，本文介绍了MH 算法和伪边际MH算法在制造业数据处理的相关原理，接着对工业中产生的具有代表性的事件进行建模产生相应的数据集，通过高数据 MIH 算法和伪边际 MH算法两种算法处理产生的数据，并计算两种算法采样精度和计算效率。最后判断出 MH 算法对于高斯分布具有优势，伪边际 MH算法在正态混合分布和三角分布下更具有优势，两种算法均可缩短数据处理时间，为制造业优化生产流程提高生产质量、提升生产力，给相应研究人员选择合适的数据处理方法提供了一定的建议。
关键词：伪边际 MH；高数据集；工业制造业；数据处理
中图分类号：TN92