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J-GLOBAL ID：202002261888416569   整理番号：20A1202978

適応しきい値Lassoルールを用いた高次元共分散行列のフェーズIモニタリング【JST・京大機械翻訳】

Phase-I monitoring of high-dimensional covariance matrix using an adaptive thresholding LASSO rule

著者 (5件)： Abdella Galal M. (Department of Mechanical and Industrial Engineering, Qatar University, Doha, Qatar) ,  Maleki Mohammad Reza (Department of Industrial Engineering, University of Eyvanekey, Eyvanekey, Iran) ,  Kim Sangahn (Department of Business Analytics and Actuarial Science, Siena College, NY, USA) ,  Al-Khalifa Khalifa N. (College of North Atlantic, Doha, Qatar) ,  Hamouda Abdel Magid S. (Department of Mechanical and Industrial Engineering, Qatar University, Doha, Qatar)
資料名： Computers & Industrial Engineering  (Computers & Industrial Engineering)
巻： 144  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0502B  ISSN： 0360-8352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高次元可変性監視と診断は,品質改善とコスト低減のために非常に顕著である。既存の制御チャートの大部分は,主に制御共分散行列が事前に知られているという仮定に基づいている。本論文では,スパース条件下での高次元プロセスの変動性を監視するための新しい制御チャートを提案した。提案した制御チャートは,未知の共分散行列を推定するために適応閾値化LASSOルールを使用する。T-COVと名付けた提案チャートの性能を評価するために,信号確率を制御外条件のいくつかのパターンの下で推定し,条件付きエントロピー(CE)制御チャートと比較した。本論文は,T-COVチャートの操作手順を例示するための実世界例として,平歯車生産のプロセスを用いた。シミュレーションと実研究の結果は,高次元プロセスの共分散行列における偏差を迅速に捕捉し,正確に診断することにおいて,CE上のT-COVチャートの利点を明らかにした。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 原価低減 ,  平歯車 ,  *高次元
準シソーラス用語： *共分散行列 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応しきい値処理 ,  共分散行列モニタリング ,  フェーズIプロセス制御 ,  スパース性 ,  信号確率

分類 (1件)： 統計的品質管理  (KB04030W)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応しきい値 ,  ルール ,  高次元 ,  共分散行列 ,  フェーズ ,  モニタリング