MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2792541838 · doi:10.1002/cjce.23163

Multimode processes monitoring based on hierarchical mode division and subspace decomposition

2018· article· en· W2792541838 sur OpenAlexvenueno aff
Shuai Li, Xiaofeng Zhou, Haibo Shi, Fucheng Pan, Xin Li, Yichi Zhang

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFault Detection and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspace topologyLinear subspaceComputer scienceMulti-mode optical fiberDivision (mathematics)Process (computing)Mode (computer interface)Redundancy (engineering)DecompositionAdaptabilityAlgorithmData miningArtificial intelligenceMathematicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To handle multimodal uncertainty and dynamics which are common in actual industrial processes, this paper proposes a multimode process monitoring method based on hierarchical mode division and subspace decomposition. First, hierarchical mode division is presented to achieve hierarchical mode information for multimode process modelling, which can improve the adaptability of industrial processes with multimodal uncertainty. Then, hierarchical subspace decomposition is presented to decompose multimode processes into multiple global subspaces and multiple local subspaces for monitoring. Lastly, the most similar mode with various hierarchical modes at the current sampling point is dynamically determined for monitoring, which considers multimodal dynamics. The simulation tests of the penicillin fermentation processes are developed to show feasibility and superiority of the proposed method.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetFault Detection and Control SystemsTravaux en français237 207