کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7104403 | 1460341 | 2018 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Mixed-effects Gaussian process modeling approach with application in injection molding processes
ترجمه فارسی عنوان
اثرات متقابل رویکرد مدل سازی روند گاووس با کاربرد در فرآیند قالب گیری تزریقی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مدل های مخلوط اثرات روند گاوسی، داده های چند پردازشی، قالب گیری تزریقی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
تکنولوژی و شیمی فرآیندی
چکیده انگلیسی
We propose a new nonparametric approach for multi-process data analysis, in which each of the process is modeled as a combination of a fixed-effect and a random-effect Gaussian process (GP) regression model, namely, a mixed-effect Gaussian process (ME-GP) model. The ME-GP approach provides a flexible means to combine the common aspects of all processes and describe the heterogeneity among different processes. In particular, we model the mean and covariance structures of both the fixed- and random-effects simultaneously, and predict a future input using probability density distributions. We apply the ME-GP model to predict the melt-flow-length for filling of different molds in injection molding processes. It is shown that the ME-GP model obtains an improved performance against GP model only.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Process Control - Volume 62, February 2018, Pages 37-43
Journal: Journal of Process Control - Volume 62, February 2018, Pages 37-43
نویسندگان
Linkai Luo, Yuan Yao, Furong Gao, Chunhui Zhao,