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J-GLOBAL ID：201702263926750227   整理番号：17A1773694

人工神経回路網に基づいた自己相関データのための品質管理システムの設計【Powered by NICT】

Design of a quality control system for autocorrelated data based on artificial neural networks

著者 (3件)： Munoz Eliana (Department of Industrial Engineering, Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia) ,  Ruiz Maria (Department of Industrial Engineering, Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia) ,  Penabaena-Niebles Rita (Department of Industrial Engineering, Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CoDIT  ページ： 0265-0270  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 歴史的に,プロセスは,対照である場合,どのような作用は帰属の原因による必要がある確立のための研究したいくつかの統計的方法。管理図は,今日使用される最も一般的な統計的ツールの一つである。プロセスの品質を監視する,プロセスで発生する全ての相と変数を観察することを可能にする非常に有用かつ強力なツールである。生産過程の多くは自己相関観測と,これと,よりコストと誤警報を可能にする動的要素により導かれている。この状況に対処するために,X,EWMAおよびCUSUM管理図を用いた人工ニューラルネットワークのいくつかの実装は,AR(1)プロセスのための行った。結果は小さなシフト,EWMAチャートをXチャートより優れていることを示し,一方大きなシフトのためのXチャートをEWMAチャートより優れていた。さらに,CUSUM図は試験したすべての場合に対してよく機能した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 管理図 ,  *自己相関 ,  *品質 ,  統計的方法 ,  *ニューラルネットワーク ,  生産工程
準シソーラス用語： 誤警報 ,  *品質マネジメントシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工神経回路網 ,  自己相関 ,  品質管理システム ,  設計