| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Use of Decision-Tree Induction for Process Optimization and Knowledge Refinement of an Industrial Process (PDF, 631 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Famili, Fazel |
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| Format | Texte, Article |
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| Sujet | decision-tree induction; induction d'arbre de décision; optimisation du processus |
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| Résumé | Le développement de systèmes experts facilite l'acquisition de connaissances grâce à des techniques d'apprentissage machine. Cet article présente l'idée de base qui consiste à utiliser l'induction d'arbre de décision dans l'optimisation du processus et le développement du modèle de domaine de l'usinage électrolytique (ECM ou electrochemical machining). On examine plus en détail comment l'induction d'arbre de décision sert à bâtir et à affiner la base de connaissances du processus. On explique brièvement l'idée de développer un système de supervision intelligent avec une composante d'apprentissage (IMAFO ou Intelligent MAnufacturing Foreman) qui est déjà implantée. Les résultats de l'application de IMAFO à l'analyse des données forment le processus ECM. On montre comment le modèle de domaine du processus (usinage électrolytique) est bâti à partir de l'information connue au départ et comment les résultats de l'induction d'arbre de décision permettent d'optimiser le modèle du processus et d'affiner encore plus la base de connaissances. Deux exemples illustrent comment les nouvelles règles (à inclure dans la base de connaissances d'un système expert) sont générées d'après les règles induites par IMAFO. La procédure d'affinement de ce type de règles est également expliquée. |
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| Date de publication | 1994 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 35070 |
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| Numéro NPARC | 9145781 |
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| Identificateur de l’enregistrement | 2a3ba591-edfe-4d5c-ace9-bc4e67c5441d |
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| Enregistrement créé | 2009-06-25 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-27 |
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