Un enfoque de redes neuronales hacia el control de calidad para procesos multivariados basados en estimación de densidades
En este artículo se presenta un procedimiento no-paramétrico para identificación de no-conformidades en el control de procesos multivariados. El procedimiento propuesto, calcula una medición de la densidad para cada celda en un espacio particionado definido por el set de entrenamiento. Una vez la de...
- Autores:
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Carlos Paternina A.; Universidad del Norte
Eduardo Lerín V.; Universidad del Norte
Erika V.; Universidad del Norte
Márceles G.; Universidad del Norte
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Universidad del Norte
- Repositorio:
- Repositorio Uninorte
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/4042
- Acceso en línea:
- http://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/2276
http://hdl.handle.net/10584/4042
- Palabra clave:
- Rights
- License
- http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Summary: | En este artículo se presenta un procedimiento no-paramétrico para identificación de no-conformidades en el control de procesos multivariados. El procedimiento propuesto, calcula una medición de la densidad para cada celda en un espacio particionado definido por el set de entrenamiento. Una vez la densidad para cada celda es calculada, se desarrolla una aproximación a una función continua de densidad utilizando redes neuronales de Retropropagación. El entrenamiento de la red neuronal sólo requiere información del proceso en-control, lo que significa que no se utilizan ejemplos negativos. La información de entrenamiento es pre-procesada para sopesar la carencia de información de entrenamiento fuera-de-control. Nuevos casos provenientes del proceso analizado son examinados bien sea que pertenezcan a la distribución en-control o fuera-de-control. La clasificación de las categorías: en-control y fuera-de-control, se fundamenta en la función de densidad de probabilidad aproximada. Los resultados de las simulaciones son utilizados para realizar comparaciones con otras tecnologías existentes |
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