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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.11
- 수록면
- 1,020 - 1,029 (10page)
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imensionality of the process by creating a new set of variables, Principal components(PCs), which attempt to reflect the true underlying process dimension. However, for highly nonlinear processes, this form of monitoring may not be efficient since the process dimensionality can"t be represented by a small number of PCs. Examples include the process of semiconductors, pharmaceuticals and chemicals. Nonlinear correlated process variables can be reduced to a set of nonlinear principal components, through the application of Kernel Principal Component Analysis(KPCA). Support Vector Data Description(SVDD) which has roots in a supervised learning theory is a training algorithm based on structural risk minimization. Its control limit does not depend on the distribution, but adapts to the real data. So, in this paper proposes a non-linear process monitoring technique based on supervised learning methods and KPCA. Through simulated examples, it has been shown that the proposed monitoring chart is more effective than TH<SUP>2</SUP> chart for nonlinear processes.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 제안 모델
4. 수치실험 및 결과
5. 결론 및 추후연구
참고문헌
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