A time‐varying process monitoring approach based on iterative‐updated semi‐supervised nonnegative matrix factorizations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper proposes a new time‐varying process monitoring approach based on iterative‐updated semi‐supervised nonnegative matrix factorizations (ISNMFs). ISNMFs are a type of semi‐supervised model that constructs a semi‐nonnegative matrix factorization (SNMF) model of a process using both labelled and unlabelled samples. Compared with the existing nonnegative matrix factorizations (NMFs) where NMFs are referred to as matrix factorization algorithms that factorize a nonnegative matrix into two low‐rank nonnegative matrices whose product can well approximate the original nonnegative matrix, ISNMFs have advantages in terms of the model update and the use of labelled samples. The ISNMFs‐based process monitoring approach concerns fault detection and isolation and updates an SNMF model iteratively using the latest samples to capture the change of statistical property of time‐varying processes. Moreover, the proposed fault detection and isolation approach is supported by the k‐means algorithm in theory. At last, we demonstrate the superiority of ISNMFs over the existing NMFs in terms of fault detection and isolation through a case study on the penicillin fermentation process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».