Importancia de la selección de variables de entrada en un modelo de redes neuronales artificiales para la clasificación del estado de procesos industriales

In statistical process control, Process Capability Indices (PCI) are a tool to quantify process diversity and analyze this diversity in relation to product requirements or specifications. The validity of the results of the PCI depends on the measures being taken from processes under control, and tha...

Full description

Autores:: Negrete Charry, Luis Alfonso

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2023

Institución:: Universidad de Córdoba

Repositorio:: Repositorio Institucional Unicórdoba

Idioma:: spa

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description	In statistical process control, Process Capability Indices (PCI) are a tool to quantify process diversity and analyze this diversity in relation to product requirements or specifications. The validity of the results of the PCI depends on the measures being taken from processes under control, and that the assumptions of normality and independence are fulfilled. In practice, it is difficult to satisfy these assumptions, and that is why several alternative methods have been proposed, such as the Clements percentile method, the Box-Cox potential transformation method, the Burr percentile method, and recently Machine Learning methods. Abbasi (2009) proposes to estimate the process capacity index using an artificial neural network (ANN) model, but does not consider the selection process of the input variables of the neural network, nor the optimal construction. of the network typology and, in addition, distributional assumptions are assumed. In this paper, an PCI estimation methodology is established using ANN classificationtype models, which allows categorizing the state of a process, considering different selection methods for the most relevant input variables, as well as the optimal configuration of the network. Using experimental data from non-normal distributions, the effect of different input variable selection methods on the performance of the ANN model is evaluated and compared. It is concluded that the Pearson selection method almost always provides simpler network structures than those provided by the Backward and Gedeon methods.
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Abbasi (2009) proposes to estimate the process capacity index using an artificial neural network (ANN) model, but does not consider the selection process of the input variables of the neural network, nor the optimal construction. of the network typology and, in addition, distributional assumptions are assumed. In this paper, an PCI estimation methodology is established using ANN classificationtype models, which allows categorizing the state of a process, considering different selection methods for the most relevant input variables, as well as the optimal configuration of the network. Using experimental data from non-normal distributions, the effect of different input variable selection methods on the performance of the ANN model is evaluated and compared. It is concluded that the Pearson selection method almost always provides simpler network structures than those provided by the Backward and Gedeon methods.1. Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112. Marco Teórico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .142.1. Índices de capacidad de procesos (ICP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142.1.1. Índice de capacidad de procesos tradicionales . . . . . . . . . . . . . . . . 152.1.1.1. Índice de capacidad potencial Cp . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.1.1.2. Índice de Capacidad de Proceso para un proceso no centrado Cpk. . . . 162.1.1.3. Índice de Capacidad de Proceso para un proceso centrado Cpm . . 162.1.2. ICP cuando los datos no son normales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172.1.2.1. Método de percentiles de Clements . . . . . . . . . . . . . . . . 182.1.2.2. Método de la transformación potencial Box-Cox . . . . . . . . . 192.1.2.3. Método de Percentiles de Burr . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.2. Redes Neuronales Artificiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192.2.1. Características de una Red Neuronal Artificial . . . . . . . . . . . . . . . 212.2.2. Función de activación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222.2.3. Modelos de redes neuronales artificiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232.3. Métodos de selección de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233. Estado del Arte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264. Propuesta metodológica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284.1. Etapa 1: Cálculo de las variables de entrada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 284.2. Etapa 2: Selección de las variables de entrada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294.3. Etapa 3: Selección de la configuración de la red . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304.3.1. Selección de la función de activación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304.3.2. Selección del número de capas ocultas y el número de neuronas . . . . . 315. Estudio y resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.1. Construcción de las bases de datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.2. Resultados de la aplicación de la metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365.2.1. Etapa 1: Cálculo de las variables de entrada . . . . . . . . . . . . . . . . 365.2.2. Etapa 2: Selección de las variables de entrada . . . . . . . . . . . . . . . 375.2.2.1. Método de coeficiente de correlación de Pearson . . . . . . . . . 375.2.2.2. Método Backward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.2.2.3. Método Gedeon . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385.2.3. Etapa 3.1: Selección de la función de activación . . . . . . . . . . . . . . 415.2.4. Etapa 3.2: Selección del número de capas ocultas y el número de neuronas. . . 436. Conclusiones y recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.1. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466.2. Recomendaciones y trabajos futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47A. Generalidades de las Redes Neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48A.1. Tipos de funciones de activación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48A.2. Clasificación de los modelos de redes neuronales artificiales . . . . . . . . . . . . 49A.3. Métodos de selección de variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51B. Salidas Método Backward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54C. Importancia relativa obtenida en con método Gedeon para cada configuración y distribución. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56D. Errores de clasificación de los datos de entrenamiento y datos de prueba en la primera y segunda capa oculta. . . . . . . . . . . . . . . . .64En el control estad´ıstico de procesos, los ´Indices de Capacidad del Proceso (ICP) constituyen una herramienta para cuantificar la variabilidad del proceso y analizar esta variabilidad en relaci´on con los requisitos o especificaciones del producto. La validez de los resultados de los ICP depende de que las mediciones se tomen de procesos bajo control, y que ´estas cumplan los supuestos de normalidad e independencia. En la pr´actica es dif´ıcil satisfacer estos supuestos, y es por ello que se han propuesto varios m´etodos alternativos, tales como son el m´etodo de percentiles de Clements, el m´etodo de transformaci´on potencial de Box-Cox, el m´etodo de percentiles de Burr, y recientemente m´etodos de Machine Learning. Abbasi (2009) propone estimar el ´ındice de capacidad de procesos usando un modelo de redes neuronales artificiales (ANN, por su sigla en ingl´es), pero no considera el proceso de selecci´on de las variables de entrada de la red neuronal, ni la construcci´on ´optima de la tipolog´ıa de la red y adem´as, asume supuestos distribucionales. En este trabajo se establece una metodolog´ıa de estimaci´on de ICP usando modelos ANN tipo clasificaci´on, que permite categorizar el estado de un proceso, considerando distintos m´etodos de selecci´on de las variables de entradas m´as relevantes, as´ı como la configuraci´on ´optima de la red. Usando datos experimentales, provenientes de distribuciones no normales, se eval´ua y compara el efecto que tienen diferentes m´etodos de selecci´on de variables de entrada en el desempe˜no del modelo ANN. Se concluye que el m´etodo de selecci´on de Pearson proporciona casi siempre estructuras de red m´as sencillas, que las proporcionadas por los m´etodos Backward y Gedeon.PregradoEstadístico(a)Trabajos de Investigación y/o Extensiónapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2023https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_f1cfImportancia de la selección de variables de entrada en un modelo de redes neuronales artificiales para la clasificación del estado de procesos industrialesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Control de calidadÍndice de capacidad de procesosRedes neuronales artificialesMétodos de selección de variablesQuality controlProcess capability indicesArtificial neural networksVariable selection methodsFacultad de Ciencias BásicasMontería, Córdoba, ColombiaEstadísticaAbbasi, B. (2009). neural network applied to estimate process capability of non-normal processes, expert systems with applications. Expert Systems with Applications, 36.Ahmad, S., Abdollahian, M., and Zeephongsekul, P. (2008). Process capability estimation for non-normal quality characteristics: A comparison of clements, burr and box-cox methods. ANZIAM Journal, 49:642 – 665.Andrade, E. (2013). Estudio de los principales tipos de redes neuronales y las herramientas para su aplicación. PhD thesis, UNIVERSIDAD POLITÉCNICA SALESIANA.Calvo, D. (2018). Función de activación – redes neuronales.Chatterjee, S. and Hadi, A. (2006). Regression Analysis by Example, volume 4ed.Ciresan, D., Meier, U., Masci, J., Gambardella, L., and Schmidhuber, J. (2011). Flexible, high performance convolutional neural networks for image classification. Proceedings of the Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2:1237 – 1242.Clements, J. (1989). 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Importancia de la selección de variables de entrada en un modelo de redes neuronales artificiales para la clasificación del estado de procesos industriales

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