Implementation of the perceptron in the control chart for individual measurements

Aplicación de la perceptrón en el gráfico de control de mediciones individuales

dc.creatorVásquez López, José Antonio
dc.creatorGutierrez Rosas, Paloma Teresita
dc.creatorRíos Lira, Armando
dc.creatorEsparza Díaz, Luis Gerardo
dc.date2012-06-15
dc.date.accessioned2022-11-14T20:13:38Z
dc.date.available2022-11-14T20:13:38Z
dc.identifierhttps://revistas.uclave.org/index.php/pcyt/article/view/1015
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5187248
dc.descriptionIn 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.en-US
dc.descriptionEn 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.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Centroccidental Lisandro Alvaradoes-ES
dc.relationhttps://revistas.uclave.org/index.php/pcyt/article/view/1015/414
dc.sourcePublicaciones en Ciencias y Tecnología; Vol. 6 No. 1 (2012): January-June; 21-30en-US
dc.sourcePublicaciones en Ciencias y Tecnología; Vol. 6 Núm. 1 (2012): Enero-Junio; 21-30es-ES
dc.sourcePublicaciones en Ciencias y Tecnología; v. 6 n. 1 (2012): Enero-Junio; 21-30pt-BR
dc.source2477-9660
dc.source1856-8890
dc.subjectInteligencia artificiales-ES
dc.subjectRedes neuronales artificialeses-ES
dc.subjectPerceptrónes-ES
dc.subjectGráficos de controles-ES
dc.subjectControl estadístico de calidades-ES
dc.subjectReconocimiento de patroneses-ES
dc.subjectArtificial intelligenceen-US
dc.subjectArtificial neural networksen-US
dc.subjectPerceptronen-US
dc.subjectControl chartsen-US
dc.subjectStatistical process controlen-US
dc.subjectPattern recognitionen-US
dc.titleImplementation of the perceptron in the control chart for individual measurementsen-US
dc.titleAplicación de la perceptrón en el gráfico de control de mediciones individualeses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch articleen-US
dc.typeArtículo de investigación originales-ES


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