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质量损失拓展模型及其经济性分析 被引量:11
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作者 张根保 刘帅帅 +1 位作者 张鹏 任显林 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第17期2094-2099,共6页
为了从经济性的角度研究质量损失,在分析田口质量损失函数局限性的基础上,结合质量损失发生的实际情况,采用分段函数理论对田口质量损失函数进行了拓展,建立了质量损失的分段模型。依据模型的不同定义域,讨论了通过调整质量特性曲线的... 为了从经济性的角度研究质量损失,在分析田口质量损失函数局限性的基础上,结合质量损失发生的实际情况,采用分段函数理论对田口质量损失函数进行了拓展,建立了质量损失的分段模型。依据模型的不同定义域,讨论了通过调整质量特性曲线的形状和位置来控制质量损失函数曲线的方法。为了最小化质量损失,给出了质量损失的计算与优化公式。实例分析表明,质量损失的分段模型及优化方法符合工程实际,具有较强的实用价值。 展开更多
关键词 质量损失函数 质量特性曲线 经济性 分段函数
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浅议项目质量成本管理
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作者 谢彦虎 《时代经贸》 2010年第10期127-128,共2页
本文从质量成本的基本理论出发,通过对质量成本构成和质量成本特性曲线得研究,指出企业质量成本管理的目的就是寻找最适宜的质量成本水平并通过质量改进活动将质量成本控制在最适宜的范围之内。然后,为了有效指导企业进行实际项目的... 本文从质量成本的基本理论出发,通过对质量成本构成和质量成本特性曲线得研究,指出企业质量成本管理的目的就是寻找最适宜的质量成本水平并通过质量改进活动将质量成本控制在最适宜的范围之内。然后,为了有效指导企业进行实际项目的质量成本管理,本文从质量成本预测、决策、计划、控制、核算、分析和考核等几个部分逐一说明,最后提出了自己的观点。 展开更多
关键词 项目 质量成本 预防成本 鉴定成本 内部损失成本 外部损失成本 质量成本特性曲线
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A Fast Algorithm for Improving the Visual Distance in Fog
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作者 YANG Wei XIAO Zhi-tao +1 位作者 YU Jian YAN Zhi-jie 《Semiconductor Photonics and Technology》 CAS 2009年第4期241-246,共6页
Images captured outdoor usually degenerate because of the bad weather conditions,among which fog,one of the widespread phenomena,affects the video quality greatly.The physical features of fog make the video blurred an... Images captured outdoor usually degenerate because of the bad weather conditions,among which fog,one of the widespread phenomena,affects the video quality greatly.The physical features of fog make the video blurred and the visible distance shortened,seriously impairing the reliability of the video system.In order to satisfy the requirement of image processing in real-time,the normal distribution curve fitting technology is used to fit the histogram of the sky part and the region growing method is used to segment the region of sky.As for the non-sky part,a method of self-adaptive interpolation to equalize the histogram is adopted to enhance the contrast of the images.Experiment results show that the method works well and will not cause block effect. 展开更多
关键词 fog image INTERPOLATION region growing histogram equalization fast algorithm normaldistribution
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