
تعداد نشریات | 22 |
تعداد شمارهها | 485 |
تعداد مقالات | 5,052 |
تعداد مشاهده مقاله | 9,297,077 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 6,139,876 |
ارائه یک مدل ترکیبی برای شناسایی و تحلیل الگوهای معنیدار در نمودارهای کنترل فرآیند | ||
نشریه پژوهش های مهندسی صنایع در سیستم های تولید | ||
مقاله 6، دوره 3، شماره 6، بهمن 1394، صفحه 177-189 اصل مقاله (667.5 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
احمد کوچک زاده* 1؛ سید علی لسانی2؛ سید محمد تقی فاطمی قمی3 | ||
1دانشگاه آزاد اسلامی واحد قم | ||
2دانشگاه آزاد اسلامی واحد نجفآباد | ||
3دانشگاه صنعتی امیرکبیر | ||
چکیده | ||
شناسایی صحیح و طبقهبندی دقیق الگوهای معنیدار در نمودارهای کنترل فرآیند آماری از نظر آنکه رفتارهای غیرطبیعی را تداعی میکنند بسیار بااهمیت است. تشخیص و استخراج الگوهای غیرطبیعی، حساسیت نمودارهای کنترلی را در شناسایی وضعیتهای خارج از کنترل افزایش میدهد. در سالهای اخیر به دلیل توانمندیهای شبکههای عصبی مصنوعی، از آنها برای شناسایی الگوهای غیرطبیعی در نمودارهای کنترلی شوهارت استفاده شده است. اغلب این پژوهشها، بویژه هنگامیکه حساسیت فرآیند نسبت به رخداد الگوهای غیرطبیعی بالا باشد، دچار خطای طبقهبندی نادرست الگوها میشوند. در این پژوهش، مدل ترکیبی مبتنی بر شبکههای LVQ و MLP و همچنین خط برازش نمونهها برای شناسایی و تجزیهوتحلیل الگوهای غیرطبیعی پایه در نمودارهای کنترل فرآیند ارائه شده است. این مدل پیشنهادی، علاوه بر اینکه در سطوح مختلف حساسیت، خطای طبقهبندی نادرست الگوها را به مقدار زیادی کاهش میدهد، رخداد همزمان الگوهای پایه را شناسایی و پارامترهای متناظر را برآورد میکند. در نهایت با بکارگیری نمونههای شبیهسازیشده، کارآمدی و اثربخشی مدل نشان داده شده است. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوهای معنیدار؛ نمودارهای کنترل فرآیند؛ خط برازش نمونهها؛ شبکه LVQ؛ شبکه MLP | ||
مراجع | ||
[1] Montgomery, D.C. )2001(. Introduction to Statistical Quality Control, Fourth edition, Wiley Publishing Company, New York. [2] Yang, J.H., Yang, M.Sh. (2005). A control chart pattern recognition system using a statistical correlation coefficient method, Computers & Industrial Engineering, 48(2): 205–221. [3] Lin, S.Y., Ruey, Guh, S., Shiue, Y.R. (2011). Effective recognition of control chart patterns in autocorrelated data using a support vector machine based approach, Computers & Industrial Engineering, 61(4): 1123–1134. [4] Kabiri Naeini M., Owlia M.S., Fallahnezhad M.S. (2012). A bayesian approach for recognition of control chart patterns, International Journal of Industrial Engineering & Production Research, 23(3): 223-230. [5] Kabiri Naeini, M., Owlia, M.S., Fallahnezhad, M.S. (2015). A new statistical approach for recognizing and classifying patterns of control charts, International Journal of Engineering, 28(7):4040-4048. [6] Pham, D.T., Oztemel, E. (1994). Control chart pattern recognition using learning vector quantization networks, International Journal of Production Research, 32(3): 721-729. [7] Cheng, C.S. (1995). A multi-layer neural network model for detecting changes in the process mean, Computers & Industrial Engineering, 28(1): 51-61. [8] Cheng C. S. (1997). A neural network approach for the analysis of control chart patterns, International Journal of Production Research, 35(3):667-697. [9] Hwarng, H. B. (1995). Proper and effective training of a pattern recognizer for cyclic data, IIE Transactions, 27(6):746-756. [10] Chang, S.A., Aw, C. (1996). A neural fuzzy control chart for detecting and classifying process mean shifts, International Journal of Production Research, 34(8):2265-2278. [11] Anagun, A.S., (1998). A neural network applied to pattern recognition in statistical process control, Computers & Industrial Engineering, 35(1–2):185-188. [12] Ruey Guh, S., Hsieh, Y.C. (1999). A neural network based model for abnormal pattern recognition of control charts, Computers & Industrial Engineering, 36(1), PP. 97-108. [13] Ruey Guh, S., Zorriassatine, F., Tannock J.D.T., O’Brien, C. (1999). On line control chart pattern detection and discrimination _ a neural network approach, Artificial Intelligence in Engineering, 13(4): 413-425. [14] Ruey Guh, S., Tannock, J.D.T. (1999). Recognition of control chart concurrent patterns using a neural network approach, International Journal of Production Research, 37(8):1743-1765. [15] Ruey Guh, S. (2004). Optimizing feed forward neural networks for control chart pattern recognition through genetic algorithms, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 18(2):75-99. [16] Ruey Guh, S. (2005). A hybrid learning-based model for on line detection and analysis of control chart patterns, Computers & Industrial Engineering, 49(1): 35-62. [17] Ruey Guh, S. (2010). Simultaneous process mean and variance monitoring using artificial neural network, Computers & Industrial Engineering, 58(4): 739–753. [18] Chiu, C., Chen, M., Lee, K. (2001). Shifts recognition in correlated process data using a neural network, International Journal of Systems Science, 32(2):137-143. [19] Pham, D. T., Sagiroglu, S. (2001). Training multilayered perceptron for pattern recognition: a comparative study of four training algorithms, International Journal of Machine Tools & Manufacture, 41(3): 419-430. [20] Chen, Z., Lu, S., Lam, S. (2007). A hybrid system for SPC concurrent pattern recognition, Advanced Engineering Informatics, 21(3): 303–310. [21] Fatemi Ghomi S. M. T., Lesany S. A., Koockakzadeh, A. (2011). Recognition of unnatural patterns in process control charts through combining two types of neural network, Applied Soft Computing, 11(8): 5444 – 5456. [22] Ebrahimzadeh, A., Addeh, J., Rahmani, Z. (2012). Control chart pattern recognition using K-MICA clustering and neural networks, ISA transactions, 51(1):111-119. [23] Yang, W., Yu G., Liao, W. (2013). A hybrid learning-based model for simultaneous monitoring of process mean and variance, Quality and Reliability Engineering International, 31(3): 445–463. [24] Cheng, C. S., Huang, K. K., Chen, P. W. (2015). Recognition of control chart patterns using a neural network-based pattern recognizer with features extracted from correlation analysis, Pattern Analysis and Applications, 18(1): 75-86. [25] Freund, J. E. (1992). Mathematical Statistics, Fifth edition, Prentice-Hall publisher, New Jersey, USA. [26] Grant, E.G., Leavenworth, R.S. (1996). Statistical Quality Control, seventh edition, McGraw Hill Book Company, New York. [27] Hagan, M. T., Demuth, H., Beale, M. (1996). Neural Network Design, PWS Publishing Company, Boston, USA. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 3,432 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,424 |