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저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2005년 춘계학술대회논문집
발행연도
2005.5
수록면
952 - 960 (9page)

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2006

하이브리드 데이터마이닝을 이용한 지능형 이상 진단 시스템
백준걸 ,  허준 한국경영공학회지 2006.01 학술저널

2005

하이브리드 데이터마이닝을 이용한 지능형 이상 진단 시스템
백준걸 ,  허준 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2005.05 학술대회자료
하이브리드 데이터마이닝을 이용한 지능형 이상 진단 시스템
백준걸 ,  허준 한국경영과학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

초록· 키워드

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The high cost in maintaining complex manufacturing process makes it necessary to enhance an efficient maintenance system. For the effective maintenance of manufacturing process, precise fault diagnosis should be performed and an appropriate maintenance action should be executed. This paper suggests an intelligent fault diagnosis system using hybrid data mining. In this system, the rules for the fault diagnosis are generated by hybrid decision tree/genetic algorithm and the most effective maintenance action is selected by decision network and AHP. To verify the proposed intelligent fault diagnosis system, we compared the accuracy of the hybrid decision tree/genetic algorithm with one of the general decision tree learning algorithm(C4.5) by data collected from a coil-spring manufacturing process.

목차

Abstract

1. 서론

2. 신경망을 이용한 학습 속성 선택

3. 하이브리드 데이터마이닝을 이용한 학습

4. AHP를 이용한 보전 작업 선택

5. 사례 분석

6. 결론

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