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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2006년 추계학술대회 논문집
발행연도
2006.11
수록면
633 - 636 (4page)

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In order to determine new settings of key process variables optimally, a new rule induction method through a historical data is proposed without using an explicit functional model between process and quality variables. First, a partial least square is used to reduce the dimensionality of the process variables. Then new process settings that yield the best quality variable are identified by sequentially partitioning the reduced latent variable space using a patient rule induction method. The proposed method is illustrated with a case study obtained from steelmaking processes. We also show, through simulation, that the proposed method gives more stable results than estimating an explicit function even when the form of the function is known in advance.
#data mining #process optimization

목차

Abstract
1. 서론
2. 잠재변수를 이용한 규칙추론 방법
3. 사례연구
4. 가상실험
5. 결론
참고문헌

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