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인공신경망을 이용한 다변량 관리도의 이상원인 해석 = Artificial neural network application to out-of-control variable identification in a multivariate control chart
서명 / 저자 인공신경망을 이용한 다변량 관리도의 이상원인 해석 = Artificial neural network application to out-of-control variable identification in a multivariate control chart / 홍창익.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 1995].
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초록정보

This thesis is concerned with the application of artificial neural network(ANN) methodology to the operation of multivariate control charts when there are two or more correlated quality variables. Hotelling's $T^2$ control chart is used to monitor overall process changes and the ANN method is used as a supplementary analysis to pin-point out-of-control variables when out-of-control signals appear in the $T^2$ chart. The method of using the ANN is compared with the Bonferroni type simultaneous confidence intervals in terms of the rate of correct identification of out-of-control variables when the number of variables is 2 or 4. The results show that the proposed method performs better than the Bonferroni method when the quality variables are highly correlated and the two methods are comparable when the correlations are relatively small.

서지기타정보

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청구기호 {MIE 95023
형태사항 [v], 65 p. : 삽도 ; 26 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Chang-Ick Hong
지도교수의 한글표기 : 배도선
지도교수의 영문표기 : Do-Sun Bai
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 산업공학과,
서지주기 참고문헌 : p. 63-65
주제 Quality control --Charts, Diagrams, etc.
Inspection.
인공 지능. --과학기술응용시소러스
관리도. --과학기술응용시소러스
품질 검사. --과학기술응용시소러스
Neural networks (Computer science)
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