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J-GLOBAL ID：201702240325630312   整理番号：17A1755268

SOM-PCA-RBFに基づくプロセス品質の予測と全体的な最適化に基づいて,プロセスの品質を予測することができた。【JST・京大機械翻訳】

Process Quality Prediction and Overall Tuning Method Based on SOM-PCA-RBF

著者 (3件)： Chen Changhua (西華大学工商管理学院,四川成都,610039) ,  Xu Wenjie (華東電子工程研究所,安徽合肥,230088) ,  Yao Jin (四川大学制造科学与工程学院,四川成都,610065)
資料名： Xi Hua Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Xi Hua Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 36  号： 3  ページ： 57-64  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3287A  ISSN： 1673-159X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： それは,プロセス出力品質の予防的改良を達成するために使用される。SOM(self-organized map)ニューラルネットワーク、PCA(principalcomponent analysis)法とRBF(radial basis function)ニューラルネットワークを統合したプロセス品質予測と多因子全体調整方法を提案した。SOMニューラルネットワークを用いて,プロセスデータを分類した。主成分分析(PCA)を用いて,分類後のプロセス出力を評価し,プロセス因子の候補ライブラリを確立した。RBFニューラルネットワークを用いて,プロセス予測モデルを確立し,プロセスの出力品質の適合性を予測することによって,プロセスの多因子の全体的最適化のための方式を与えることができた。実例分析結果により、この方法は有効的に予防性品質の改善を実現できることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  *品質 ,  ニューラルネットワーク ,  *最適化 ,  予測モデル ,  主成分分析
準シソーラス用語： 動径基底関数ニューラルネットワーク ,  品質予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： quality improvement ,  process optimization ,  self-organized map neural networks ,  principal component analysis ,  radial basis function neural networks

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： プロセス ,  予測 ,  最適化