Sammanfattning På grund av den ökande konkurrensen på produktområdet har konsumenterna blivit mer kritiska när det gäller att välja produkter. Produkternas kvalitet har blivit allt viktigare. Statistisk processkontroll (SPC) används vanligen för att förbättra produkternas kvalitet. Kontrollkartläggning spelar den viktigaste rollen i SPC. Kontrolldiagram hjälper till att övervaka beteendet hos processen för att avgöra om den är stabil eller inte. Onaturliga mönster i kontrolldiagram innebär att det finns några onaturliga orsaker till variationer i produktresumén. Spiking neurala nätverk (SNNs) är den tredje generationen av artificiella neurala nätverk som betraktar tid som en viktig funktion för information representation och bearbetning. I detta papper, en spikande neurala nätverk arkitektur föreslås att användas för kontroll diagram mönsterigenkänning (CCPR). Dessutom föreslås förbättringar av SpikeProp inlärningsalgoritm. Dessa förbättringar ger ytterligare inlärningsregler för synapsförseningar, tidskonstanter och för neurons trösklar. Simulerade experiment har genomförts och de uppnådda resultaten visar en anmärkningsvärd förbättring av den totala prestandan jämfört med artificiella neurala nätverk. en civilingenjörsfakulteten 2012 vid Alexandria University. Produktion och värdskap av Elsevier B.V. Alla rättigheter förbehållna.
I REF används neurala nätverk.
Spiking neural network-based control chart pattern recognition
{'venue': None, 'journal': 'alexandria engineering journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}