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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.10
- 수록면
- 157 - 167 (11page)
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In order for recent manufacturing to meet customer demand in the complex production environments, many conditions need to be satisfied. In such environments of the increased order requirements of the production, the frequent change of the production process may occur. With current production technology, it is difficult to prepare an exact process plan due to the uncertain customer demand. In this paper, we develop a method to prepare a production process by utilizing artificial neural network (ANN) to classify the process into a cluster group considering the various requirements. As a result, we expect that it can contribute to improving the efficiency of real steel manufacturing company, of which we will show a case study.
목차
1. 서론
2. 배경 연구
3. 제품 단위 계획 프로세스 예측 모델
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - McCulloch, W. S. / 1943 / A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity / The bulletin of mathematical biophysics 5 (4) : 115 ~ 133
[기타자료] - Minsky, M. / 1969 / Perceptrons
[학술지(정기간행물)] - Hornik, K. / 1989 / Multilayer feedforward networks are universal approximators / Neural networks 2 (5) : 359 ~ 366
[단행본] - LeCun, Y. A. / 2012 / Efficient backprop. In Neural networks: Tricks of the trade / Springer : 9 ~ 48
[단행본] - 박성현 / 2003 / 현대 실험 계획법 / 민영사
[기타자료] - Minsky, M. / 1969 / Perceptrons
[학술지(정기간행물)] - Hornik, K. / 1989 / Multilayer feedforward networks are universal approximators / Neural networks 2 (5) : 359 ~ 366
[단행본] - LeCun, Y. A. / 2012 / Efficient backprop. In Neural networks: Tricks of the trade / Springer : 9 ~ 48
[단행본] - 박성현 / 2003 / 현대 실험 계획법 / 민영사
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