کنترل کیفیت محصولات با بهره‌گیری از شبکه ART غیر دقیق

اختصاصی از هایدی کنترل کیفیت محصولات با بهره‌گیری از شبکه ART غیر دقیق دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 54

کنترل کیفیت محصولات با بهره‌گیری از شبکه ART غیر دقیق.

ماسیمو پاچلا

کویریچو سمرارو

آلفردو آنگلانی

چکیده

به‌منظور تولید محصولات با کیفیت ثابت، مناسب است تا نظام‌های تولید برای جلوگیری از هرگونه انحراف غیرطبیعی در شرایط فرایند، نظارت شوند. چارت‌های کنترلی نقش مهمی در حل مشکلات کنترل کیفیت دارند؛ با وجود این اثربخشی آنان به شدت به فرضیات آماری بستگی دارد که در کاربردی واقعی صنعتی غالباً زیر پا گذاشته می‌شوند. برخلاف شبکه‌های عصبی می‌توانند میزان بسیار زیادی از داده‌های مخل را در زمان واقعی تشریح کنند، بدون آنکه نیازمند فرضیات توزیع آماری‌سنجهای نظارت شده داشته باشند. این ویژگی مهم شبکه‌های عصبی را مبدل به ابزارهایی توانمند می‌کند که می‌توان برای بهبود تجزیه و تحلیل داده‌ها در کاربردهای کنترل کیفیت محصولات از آنها بهره گرفت. در این مقاله، نظام شبکه عصبی که برمبنای فاز آموزش غیر نظارتی است، برای کنترل کیفیت معرفی می‌شود. به‌ویژه نظریه تشدید قابل سازگاری ART به‌منظور تحقق نظام کنترل کیفیت فارغ از مدل مورد بحث قرار گرفته است که می‌تواند برای تشخیص تغییرات در فرایند تولید مورد بهره‌برداری قرار گیرد. هدف از این تحقیق، تجزیه و تحلیل عملکرد شبکه عصبی ART است با این فرض که الگوهای غیرطبیعی در دسترس نیستند. برای رسیدن به این هدف، الگوریتم ساده شده ART غیر دقیق عصبی در ابتدا مورد بحث قرار گرفته و سپس مطالعات به‌منظور شبیه‌سازی گسترده مونت‌کارلو طرح شده است.

کلید واژه‌ها: کنترل کیفیت محصولات: شبکه عصبی ART غیر دقیق شبیه‌سازی مونت‌کارلو

مقدمه

کنترل فرایند آماری (SPC) شیوه‌ای است برمبنای چند تکنیک که هدف از آن نظارت بر سنجرهای محصول فرایند تولید است. چارت‌های کنترل ابزارهای هستند که گسترده‌ترین کاربرد را برای نشان دادن تنوع غیرطبیعی سنجرهای مورد نظارت قرار گرفته و قرارگیری دلایل قابل انتقال آنها دارند. برای استفاده از چارت کنترل، نمونه‌هایی از محصولات در طول فرایند تولید جمع‌آوری می‌شوند و آمارهای نمونه در چارت قرار می‌گیرند. اگر فرایند در وضعیت طبیعی قرار داشته باشد، انتظار می‌رود آمارهای نمونه در محدوده‌های خاص کنترلی در نمودار قرار بگیرند. از سوی دیگر اگر دلیل خاصی از تنوع نمایان شود، آمارهای نمونه اصلاً در خارج از محدوده‌های کنترلی از پیش تعیین شده قرار می‌گیرند. وقتی تنوع غیرطبیعی در چارت کنترلی شکل می‌گیرد. دست‌اندرکاران به دنبال علت حاصل می‌گردند و اصطلاحات و تنظیمات ضروری را برای بازگرداندن فرایند به وضعیت طبیعی انجام می‌دهند.

امروزه با بهره‌برداری وسیع از تولید خودکار و بازرسی در چند محیط تولیدی، وظیفه SPC که به لحاظ سنتی با متخصصان کیفیت عمل می‌کرد. بایستی خودکار شود. شبکه‌های عصبی ابزارهای کارآمد و مورد اعتماد تجزیه و تحلیل هستند و در دهه اخیر، این ابزارها در کنترل کیفیت بسیار مورد استفاده قرار گرفته‌اند (Zorricassantine and Tannock, 1998).

آنچه موجب شهرت شبکه‌های عصبی است توانایی آنها برای آموختن از تجربه و اداره کردن اطلاعات نامطمئن و پیچیده در محیطی رقابتی و نیازمند کیفیت است. شبکه‌های عصبی به دلیل ظرفیت آنها برای کار با سنجرهای شلوغ بدون نیاز به فرضیه‌ای در خصوص توزیع آماری داده‌های مورد نظارت قرار گرفته، به‌ویژه برای کنترل کیفیت محققان چندی به کاربرد شبکه‌های عصبی برای کنترل کیفیت محصولات پرداخته‌اند. پاگ (1991) اولین بار کاربرد شبکه عصبی را برای کنترل کیفیت پیشنهاد داد. شبکه proception

The Art Of Disassembler By Koudelka

اختصاصی از هایدی The Art Of Disassembler By Koudelka دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تهیه شده در 1306 صفحه

Art of Disassembly understands itselves as a Handbook for writing a disassembler.
Is this book like "Art of Assembly" ? No. We really do not want to mess with this great ebook.
So this book is very long. Did we really wrote all alone? No, not really. Especially for the
theoretical part we have included some of the best articles we found. Some of them is
SEH, the PE-tutorial or the "how to build a disassembler". A very long addition I have
done is the chapter "Let´s build a compiler" with standalone 350 pages. There was really
no need to "rewrite" these articles.

مقاله کنترل کیفیت محصولات با بهره‌گیری از شبکه ART غیر دقیق.

اختصاصی از هایدی مقاله کنترل کیفیت محصولات با بهره‌گیری از شبکه ART غیر دقیق. دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

 فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحات:34

به‌منظور تولید محصولات با کیفیت ثابت، مناسب است تا نظام‌های تولید برای جلوگیری از هرگونه انحراف غیرطبیعی در شرایط فرایند، نظارت شوند. چارت‌های کنترلی نقش مهمی در حل مشکلات کنترل کیفیت دارند؛ با وجود این اثربخشی آنان به شدت به فرضیات آماری بستگی دارد که در کاربردی واقعی صنعتی غالباً زیر پا گذاشته می‌شوند. برخلاف شبکه‌های عصبی می‌توانند میزان بسیار زیادی از داده‌های مخل را در زمان واقعی تشریح کنند، بدون آنکه نیازمند فرضیات توزیع آماری‌سنجهای نظارت شده داشته باشند. این ویژگی مهم شبکه‌های عصبی را مبدل به ابزارهایی توانمند می‌کند که می‌توان برای بهبود تجزیه و تحلیل داده‌ها در کاربردهای کنترل کیفیت محصولات از آنها بهره گرفت. در این مقاله، نظام شبکه عصبی که برمبنای فاز آموزش غیر نظارتی است، برای کنترل کیفیت معرفی می‌شود. به‌ویژه نظریه تشدید قابل سازگاری ART به‌منظور تحقق نظام کنترل کیفیت فارغ از مدل مورد بحث قرار گرفته است که می‌تواند برای تشخیص تغییرات در فرایند تولید مورد بهره‌برداری قرار گیرد. هدف از این تحقیق، تجزیه و تحلیل عملکرد شبکه عصبی ART است با این فرض که الگوهای غیرطبیعی در دسترس نیستند. برای رسیدن به این هدف، الگوریتم ساده شده ART غیر دقیق عصبی در ابتدا مورد بحث قرار گرفته و سپس مطالعات به‌منظور شبیه‌سازی گسترده مونت‌کارلو طرح شده است.

دانلود تحقیق درباره کنترل کیفیت محصولات با بهره‌گیری از شبکه ART غیر دقیق

اختصاصی از هایدی دانلود تحقیق درباره کنترل کیفیت محصولات با بهره‌گیری از شبکه ART غیر دقیق دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 34

کنترل کیفیت محصولات با بهره‌گیری از شبکه ART غیر دقیق.

ماسیمو پاچلا

کویریچو سمرارو

آلفردو آنگلانی

چکیده

به‌منظور تولید محصولات با کیفیت ثابت، مناسب است تا نظام‌های تولید برای جلوگیری از هرگونه انحراف غیرطبیعی در شرایط فرایند، نظارت شوند. چارت‌های کنترلی نقش مهمی در حل مشکلات کنترل کیفیت دارند؛ با وجود این اثربخشی آنان به شدت به فرضیات آماری بستگی دارد که در کاربردی واقعی صنعتی غالباً زیر پا گذاشته می‌شوند. برخلاف شبکه‌های عصبی می‌توانند میزان بسیار زیادی از داده‌های مخل را در زمان واقعی تشریح کنند، بدون آنکه نیازمند فرضیات توزیع آماری‌سنجهای نظارت شده داشته باشند. این ویژگی مهم شبکه‌های عصبی را مبدل به ابزارهایی توانمند می‌کند که می‌توان برای بهبود تجزیه و تحلیل داده‌ها در کاربردهای کنترل کیفیت محصولات از آنها بهره گرفت. در این مقاله، نظام شبکه عصبی که برمبنای فاز آموزش غیر نظارتی است، برای کنترل کیفیت معرفی می‌شود. به‌ویژه نظریه تشدید قابل سازگاری ART به‌منظور تحقق نظام کنترل کیفیت فارغ از مدل مورد بحث قرار گرفته است که می‌تواند برای تشخیص تغییرات در فرایند تولید مورد بهره‌برداری قرار گیرد. هدف از این تحقیق، تجزیه و تحلیل عملکرد شبکه عصبی ART است با این فرض که الگوهای غیرطبیعی در دسترس نیستند. برای رسیدن به این هدف، الگوریتم ساده شده ART غیر دقیق عصبی در ابتدا مورد بحث قرار گرفته و سپس مطالعات به‌منظور شبیه‌سازی گسترده مونت‌کارلو طرح شده است.

کلید واژه‌ها: کنترل کیفیت محصولات: شبکه عصبی ART غیر دقیق شبیه‌سازی مونت‌کارلو

مقدمه

کنترل فرایند آماری (SPC) شیوه‌ای است برمبنای چند تکنیک که هدف از آن نظارت بر سنجرهای محصول فرایند تولید است. چارت‌های کنترل ابزارهای هستند که گسترده‌ترین کاربرد را برای نشان دادن تنوع غیرطبیعی سنجرهای مورد نظارت قرار گرفته و قرارگیری دلایل قابل انتقال آنها دارند. برای استفاده از چارت کنترل، نمونه‌هایی از محصولات در طول فرایند تولید جمع‌آوری می‌شوند و آمارهای نمونه در چارت قرار می‌گیرند. اگر فرایند در وضعیت طبیعی قرار داشته باشد، انتظار می‌رود آمارهای نمونه در محدوده‌های خاص کنترلی در نمودار قرار بگیرند. از سوی دیگر اگر دلیل خاصی از تنوع نمایان شود، آمارهای نمونه اصلاً در خارج از محدوده‌های کنترلی از پیش تعیین شده قرار می‌گیرند. وقتی تنوع غیرطبیعی در چارت کنترلی شکل می‌گیرد. دست‌اندرکاران به دنبال علت حاصل می‌گردند و اصطلاحات و تنظیمات ضروری را برای بازگرداندن فرایند به وضعیت طبیعی انجام می‌دهند.

امروزه با بهره‌برداری وسیع از تولید خودکار و بازرسی در چند محیط تولیدی، وظیفه SPC که به لحاظ سنتی با متخصصان کیفیت عمل می‌کرد. بایستی خودکار شود. شبکه‌های عصبی ابزارهای کارآمد و مورد اعتماد تجزیه و تحلیل هستند و در دهه اخیر، این ابزارها در کنترل کیفیت بسیار مورد استفاده قرار گرفته‌اند (Zorricassantine and Tannock, 1998).

آنچه موجب شهرت شبکه‌های عصبی است توانایی آنها برای آموختن از تجربه و اداره کردن اطلاعات نامطمئن و پیچیده در محیطی رقابتی و نیازمند کیفیت است. شبکه‌های عصبی به دلیل ظرفیت آنها برای کار با سنجرهای شلوغ بدون نیاز به فرضیه‌ای در خصوص توزیع آماری داده‌های مورد نظارت قرار گرفته، به‌ویژه برای کنترل کیفیت محققان چندی به کاربرد شبکه‌های عصبی برای کنترل کیفیت محصولات پرداخته‌اند. پاگ (1991) اولین بار کاربرد شبکه عصبی را برای کنترل کیفیت پیشنهاد داد. شبکه proception چندلایه ML.P به عنوان الگوریتم نظارتی قابل همانندسازی به‌منظور شناسایی میانگین جابه‌جایی مورد استفاده قرار گرفته است. گواو و دولی (1992) و اسمیت (1994) شبکه پرستپون چندلایه قابل همانندسازی (MLPBP) را برای شناسایی تغییرات مثبت، هم در میانگین و هم در واریانس، به کار گرفتند. چنگ (1995) بعدها شبکه عصبی MLPBP را برای شناسایی تغییرات مثبت و منفی و روندهای رو به بالا/ رو به پائین میانگین فرایند بر پرورش داده‌گاه و تنوک (1999) شبکه عصبی MLP BP را برای شناخت الگوی غیرطبیعی متقاطع توسعه دادند. کوک و ال (2001)، در مورد توسعه شبکه عصبی MLP BP برای شناسایی تغییرات واریانس پارامترهای فرایند به صورت ترتیبی دارای همبستگی بحث می‌کند.

شبکه MLP BP به طرز موفقیت‌آمیزی برای شناخت الگو مورد بهره‌برداری قرار گرفته است، اما کندی در پرورش آن هنوز عدم مطلوبیت‌هایی را برای به‌کارگیری عملی آن ایجاد کرده است. در واقع همگرایی الگوریتم BP نیازمند تعداد زیادی تکرار و همچنین تعداد مکفی از مشل‌های آموزشی است. بنابراین سایر شبکه‌های عصبی از پیش تغذیه شده برای کنترل کیفیت در متون پیشنهاد شده است. برای مثال کوک و چیو (1998)، به‌منظور شناسایی تغییرات میانگین در پارامترهای فرایند و تولید دارای همبستگی خودکار، عملکرد شعاعی (RBF) را برای سیستم شبکه عصبی پیشنهاد کردند.

ویژگی مشترک اکثر شیوه‌های عصبی پراکنده برای کنترل کیفیت، بهره‌گیری از الگوریتم‌های کارآموزی سرپرستی است. استفاده از این تکنیک‌ها برمبنای این فرضیه است که کاربر از پیش گروه الگوهای غیرطبیعی را که بایستی به وسیله شبکه عصبی پیدا شود می‌شناسد. دانش اولیه نسبت به اشکال الگو برای تولید داده‌های آموزشی که در برون داده‌های غیرطبیعی اصلی را تقلید می‌کند، ضروری است. با وجود این، در موارد صنعتی واقعی، محصولات فرایند غیرطبیعی را نمی‌توان به وسیله ظاهر الگوهای قابل پیش‌بینی نشان داد. بنابراین مدل‌های ریاضی درحال حاضر قابل دسترس نیستند یا نمی‌توانند فرموله شوند.

مقاله حاضر رویکرد متفاوتی را به شبکه عصبی برای فرایند نظارت پیشنهاد می‌کند، در زمانی که هیچ اطلاعات قبلی در خصوص توزیع داده‌های غیرطبیعی در دسترس نیست، رویکرد پیشنهادی برمبنای شبکه عصبی نظریه تشدید قابل سازگاریی (ART) است که قابلیت آموختن سریع ماندگار و فزاینده را دارد.

هنر حمله در شطرنج the art of attack in chess

اختصاصی از هایدی هنر حمله در شطرنج the art of attack in chess دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

هنر حمله در شطرنج  the art of attack in chess

نویسنده:ولادیمر وکوویچ

انتشارات: every man chess

نسخه اورجینال با کیفیت pdf

یکی از بهترین کتابهای نوشته شده که بار ها تجدید چاپ شده است. نویسنده در این کتاب سعی کرده اصول حمله را از پایه (ریتینگ 2100) تا سطح استادی(ریتینگ 2500) آموزش دهد.