Control Chart Patterns Recognition Using Fuzzy Rules and Improved Bees Algorithm
محل انتشار: کنفرانس بین المللی مدل سازی غیر خطی و بهینه سازی
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,200
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICNMO01_150
تاریخ نمایه سازی: 19 اسفند 1391
چکیده مقاله:
Control charts primarily in the form of X chart are widely used to identify the situations when control actions will be needed for manufacturing systems. Various types of patternsare observed in control charts. Identification of these control chart patterns (CCPs) can provide clues to potential qualityproblems in the manufacturing process. This paper introduces a novel hybrid intelligent system that includes three main modules: a feature extraction module, a classifier module, and an optimization module. In the feature extraction module, a proper set combining the shape features and statistical features isproposed as the efficient characteristic of the patterns. In the classifier module, adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)-based classifier is proposed. For the optimization module, improved bees algorithm (IBA) is proposed to improve the generalization performance of the recognizer. In this module, it the ANFIS classifier design is optimized by searching for the best value of the parameter and looking for the best subset of features that feed the classifier. Simulation results show that the proposed algorithm has very high recognition accuracy. This high efficiency is achieved with only little features, which have been selected using IBA.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Jalil Addeh
Babol University of Technology
Ata Ebrahimzadeh
Babol University of Technology, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :