التعلم الجماعي على أساس سلاسل التراجع: حالة على التنبؤ بالجودة
| العنوان | التعلم الجماعي على أساس سلاسل التراجع: حالة على التنبؤ بالجودة |
|---|---|
| المؤلف | ديميريل، كنان جيم، شاهين، أحمد، ألبي، إيرينتش |
| تاريخ النشر: | 2019 |
| مكان النشر | - سايتبريس |
| الموضوع | أساليب المجموعة، الصناعة 4.0، الانحدار متعدد الأهداف، التنبؤ بالجودة، سلاسل الانحدار، صناعة النسيج |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 978-989758377-3 |
| رقم السجل | 1546d4fb-26be-4d59-a48a-3fe630fa73c1 |
| موقع المكتبة | الهندسة الصناعية |
| التاريخ | 2019 |
| نص عينة | في هذه الدراسة قمنا ببناء نموذج تنبؤي، والذي يستخدم معلمات عملية الإنتاج المكتسبة من آلة النسيج ويتنبأ بخصائص جودة الخيوط النهائية. يتم استخدام العديد من خوارزميات التعلم الآلي (شجرة القرار، وخطوط الانحدار التكيفي متعدد المتغيرات، والغابة العشوائية) للتنبؤ. تم تطوير طريقة مجمعة، باستخدام فكرة سلاسل التراجع، لزيادة تحسين أداء التنبؤ. يتم أولاً تقسيم البيانات المجمعة إلى جزأين (يُطلق عليهما "عادي" و"غير عادي") باستخدام طريقة العامل الخارجي المحلي، ويتم اختبار أداء الخوارزميات لكل جزء على حدة. من الواضح أن فكرة المجموعة تثبت كفاءتها خاصة في الحالات التي يتم فيها تصنيف البيانات المجمعة على أنها غير عادية. في مثل هذه الحالات، تعمل خوارزمية المجموعة على تحسين دقة التنبؤ بشكل كبير. حقوق الطبع والنشر © 2019 بواسطة SCITEPRESS – منشورات العلوم والتكنولوجيا، Lda. جميع الحقوق محفوظة |
| DOI | 10.5220/0007932802670274 |
