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http://hdl.handle.net/10773/28581
Título: | Extracting control variables from manufacturing processes with machine learning techniques |
Outros títulos: | Extração de variáveis de controlo a partir de processos de fabricação utilizando técnicas de aprendizagem automática |
Autor: | Xarez, Manuel Costa Andrade Silva |
Orientador: | Tomé, Ana Maria Perfeito |
Data de Defesa: | Dez-2019 |
Resumo: | Process monitoring and optimization in an industrial setting is a complex
topic, a large amount of data is captured and its measurements are
a ected by many complex interactions. There is, therefore, a growing
necessity for methods to reduce its complexity and dimension in
order to be interpreted by humans. In this work we study the extraction
of interpretable rules derived from components of matrix factorization
techniques, namely Principal Component Analysis (PCA),
Independent Component Analysis (ICA) and Non-negative Matrix Factorization
(NMF), using real data. We found that the rules can serve as
guidelines to nd the optimal parameters under which an an industrial
process can run. A monitorização e optimização de processos industriais é um tópico complexo. Uma ampla quantidade de dados é capturada e as suas medidas são afetadas por várias interações complexas. Devido a isto, existe uma necessidade crescente para métodos que reduzam tanto complexidade como dimensão destes dados de forma a ser interpretável por humanos. Nesta tese estudamos a extracção de regras interpretáveis derivadas de componentes extraídas por técnicas de decomposição de matrizes, nomeadamente Principal Component Analysis (PCA), Independent Component Analysis (ICA) e Non-negative Matrix Factorization (NMF), usando dados reais. As regras extraídas são usadas como guias para encontrar os melhores parâmetros para optimizar um processo industrial. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/28581 |
Aparece nas coleções: | UA - Dissertações de mestrado DETI - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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