Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Unsupervised Learning Strategy for Monitoring Industrial Batch Processes

論文の概要: Hybrid Unsupervised Learning Strategy for Monitoring Industrial Batch Processes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13032v2
Date: Thu, 4 Apr 2024 11:26:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-05 19:14:12.001250
Title: Hybrid Unsupervised Learning Strategy for Monitoring Industrial Batch Processes
Title（参考訳）: 産業バッチプロセス監視のためのハイブリッド型教師なし学習戦略
Authors: Christian W. Frey,
Abstract要約: 本稿では,複雑な産業プロセスを監視するためのハイブリッド型教師なし学習戦略(HULS)を提案する。 HULSの概念の性能を評価するために,実験室のバッチに基づいて比較実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Industrial production processes, especially in the pharmaceutical industry, are complex systems that require continuous monitoring to ensure efficiency, product quality, and safety. This paper presents a hybrid unsupervised learning strategy (HULS) for monitoring complex industrial processes. Addressing the limitations of traditional Self-Organizing Maps (SOMs), especially in scenarios with unbalanced data sets and highly correlated process variables, HULS combines existing unsupervised learning techniques to address these challenges. To evaluate the performance of the HULS concept, comparative experiments are performed based on a laboratory batch
Abstract（参考訳）: 工業生産プロセス、特に製薬業界は、効率、製品品質、安全性を確保するために継続的な監視を必要とする複雑なシステムである。本稿では,複雑な産業プロセスを監視するためのハイブリッド型教師なし学習戦略(HULS)を提案する。従来の自己組織化マップ(SOM)の制限、特にバランスの取れていないデータセットと高相関のプロセス変数のシナリオに対処するため、HULSは既存の教師なし学習技術を組み合わせてこれらの課題に対処する。 HULSの概念の性能を評価するために,実験室のバッチに基づいて比較実験を行った。

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