| Revista: | Publicaciones en ciencias y tecnología |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000401703 |
| ISSN: | 1856-8890 |
| Autores: | Vázquez López, José Antonio1 Gutiérrez Rosas, Paloma Teresita1 Ríos Lira, Armando J1 Esparza Díaz, Luis Gerardo1 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico de Celaya, Departamento de Ingeniería Industrial, Celaya, Guanajuato. México |
| Año: | 2012 |
| Periodo: | Ene-Jun |
| Volumen: | 6 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 21-30 |
| País: | Venezuela |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | En este artículo se aplica la red neuronal artificial Perceptrón como sistema clasificador de puntos fuera de control en el ámbito de la carta de control de mediciones individuales. Se introduce el uso de las propiedades geométricas de la Perceptrón como método de entrenamiento para sustituir, en consecuencia, a los métodos de entrenamiento conocidos. Se experimentó con bases de datos numéricas contaminadas con datos alterados en su media global y se comparó la capacidad de la detección de puntos fuera de control de la carta de control con la aplicación de la Perceptrón entrenada por geometría. Los resultados revelan mayor capacidad en la Perceptrón en diferentes porcentajes de contaminación. Esta propuesta puede ser generalizada a otros tipos de gráficos de control y a patrones de variación especial y natural no considerados en esta investigación |
| Resumen en inglés | In this article the Perceptron artificial neural network is applied as a classifier system of out of control points, in the field of contrlol chart for individual measurements. The use of geometric properties of the Perceptron as a training method is introduced, replacing in consequence to the known training methods. Some experiments with numerical databases contaminated with altered data in global average was performed, and the ability of the detection of "out of control points" of the control chart with the implementation of the Perceptron trained by geometry was compared. The results reveal greater capacity in the Perceptron. This approach can be generalized to other types of control charts and patterns of natural and special variation, not considered in this research |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación |
| Palabras clave: | Inteligencia artificial, Redes neuronales artificiales, Perceptrón, Gráficos de control, Reconocimiento de patrones |
| Keyword: | Computer science, Artificial intelligence, Artificial neural networks, Perceptron, Control charts, Pattern recognition |
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