博碩士論文 107426603 詳細資訊




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姓名 崔喆宇(Zhe-Yu Cui)  查詢紙本館藏   畢業系所 工業管理研究所
論文名稱 基於SVDD方法於塗佈機異類點檢測與分析之研究
(Detection and analysis of outliers in coater based on support vector data description method)
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摘要(中) 跟隨資訊時代的快速發展的腳步,越來越多的網路產業已經物流產業萌生發展,在打包合箱方面必不可少的就是需要更大量的膠佈,然而更多的傳統小型工廠很能負荷時代的腳步,慢慢面臨衰退。最直接的原因是小型公司沒有辦法投入大量的人力物力資源,需要通過資訊化工廠提高直接的生產水準。
本研究通過對塗佈機制程進行分析,運用機器學習Support Vector Machine(SVM)支持向量機中的一類支持向量機One-Class Support Victor Machine(OCSVM),並且使用支援向量資料描述方法support vector data description(SVDD)進行異類點檢測和分類。SVDD 是一種重要的資料描述方法, 它能夠對目標資料集進行超球形描述, 並可用於異類點檢測或分類. 在現實生活中目標資料集通常包含多個樣本類, 且需要同時對每一個樣本類進行超球形描述。
研究的結果將用於檢測塗佈機制程中的異類點,便於更早的發現制程問題以及機器停擺時間點,可輔助分析影響原因,以達到利潤、產值最大化。
摘要(英) Follow the pace of the rapid development of the information age, more and more has the logistics industry initiation network industry, essential in terms of packaging or box is the need to be more a lot of tape, however more traditional small factory can load the pace of The Times, slowly facing recession.
The most direct reason is that small firms can′t invest a lot of manpower and resources, need to improve the level of direct production through information chemical plant.
This study through the analysis of mechanism of coating process, using Machine learning Support Vector Machine (SVM) is One of the Support Vector Machine (SVM) in Support Vector Machine (SVM) One - Class Support Victor Machine (OCSVM) and Support Vector data description method is used to Support Vector data description (SVDD) heterogeneous point detection and classification.
SVDD is a kind of important method to describe the data, it is able to super spherical description of target data set, and can be used in heterogeneous point detection or classification. In real life target sample data sets usually contain more than one class, and at the same time for each spherical sample class to describe.
Research results will be used to detect different point in the mechanism of coating process, to facilitate earlier discovery process and machine lockout point in time, can assist this paper analyzes the reasons of influence, in order to achieve profits and value maximization.
關鍵字(中) ★ 塗佈機
★ 機器學習
★ 支援向量機
★ 支援向量資料描述
★ 異類點檢測
關鍵字(英) ★ coating machine, machine learning, support vector machine (SVM), support vector data analysis, and
★ machine learning
★ support vector machine (SVM)
★ support vector data description(SVDD)
★ heterogeneous point detection
論文目次 中文摘要 i
Abstract ii
目錄 iii
圖目錄 v
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 2
1.3研究框架與流程 2
第二章 文獻探討 3
2.1工業4.0 3
2.2機器學習與SVM 4
2.3 從SVM到OCSVM與SVDD 5
第三章 研究方法 8
3.1定義問題 8
3.2單類支援向量資料描述(SVDD)模型假設 9
3.3有負樣本的支援向量資料描述模型假設(NSVDD) 13
第四章 研究結果分析 17
4.1實驗設計 17
4.2數據標準化 18
4.3參數設定 20
4.4參數優化 21
4.5資料降維觀察 22
4.6 數值結果分析 24
第五章 結論 27
5.1未來研究發展與計畫 28
參考文獻 29
中文文獻 29
英文文獻 30
參考文獻 中文文獻
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指導教授 陳振明(Jen-Ming Chen) 審核日期 2020-7-28
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