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Intelligent Quality Systems

Aus der Reihe Advanced Manufacturing

97,99 €

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Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.12.2011

Verlag

Springer London

Seitenzahl

201

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,2 cm

Gewicht

335 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1996

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4471-1500-7

Beschreibung

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Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

16.12.2011

Verlag

Springer London

Seitenzahl

201

Maße (L/B/H)

23,5/15,5/1,2 cm

Gewicht

335 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1996

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4471-1500-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1 Introduction.- 1.1 Quality Assurance Systems.- 1.2 Knowledge-Based Systems for Quality Control.- 1.3 Neural Networks for Quality Control.- 1.4 Integrating Expert Systems and Neural Networks for Quality Control.- 1.5 Summary.- References.- 2 Artificial Intelligence Tools.- 2.1 Expert Systems.- 2.1.1 Knowledge Representation.- 2.1.2 Elements of an Expert System.- 2.1.3 Expert System Shells and Tools.- 2.2 Neural Networks.- 2.2.1 Fundamentals of Neural Networks.- 2.2.2 Learning.- 2.2.3 Architecture of a Multi-Layer Perceptron (MLP).- 2.2.4 Architecture of a Learning Vector Quantisation (LVQ) Network.- 2.2.5 Architecture of an ART2 Network.- 2.3 Summary.- References.- 3 Statistical Process Control.- 3.1 Statistical Process Control (SPC) and Control Charting.- 3.2 XPC: An On-line Expert System for Statistical Process Control.- 3.2.1 Structure of XPC.- 3.2.2 Functions of XPC.- 3.2.3 Test Application and Discussion.- 3.3 Intelligent Advisors for Control Chart Selection.- 3.4 Summary.- References.- 4 Control Chart Pattern Recognition.- 4.1 Control Chart Patterns.- 4.2 A Knowledge-Based Control Chart Pattern Recognition System.- 4.2.1 On-line Pattern Recognition and Classification.- 4.2.2 Performance of the Recognition System.- 4.3 Using Neural Networks to Recognise Control Chart Patterns.- 4.3.1 Pattern Recognition Using a MLP Model.- 4.3.2 Recognising Control Chart Patterns Using LVQ Networks.- 4.3.3 Discussion.- 4.4 Composite Systems for Recognising Control Chart Patterns.- 4.4.1 Decision Making Module.- 4.4.2 Composite MLP System.- 4.4.3 Composite LVQ System.- 4.4.4 Hybrid Composite Systems.- 4.4.5 Discussion on Using Composite Systems.- 4.5 Summary.- References.- 5 Integrated Quality Control Systems.- 5.1 The Integration Process.- 5.1.1 Comparison of Expert Systems and Neural Networks.- 5.1.2 Combining Expert Systems and Neural Networks.- 5.2 An Example of Integrating an Expert System with Neural Networks for Quality Control.- 5.3 Summary.- References.- 6 Experimental Quality Design.- 6.1 Taguchi Experimental Design.- 6.1.1 Parameter Design.- 6.1.2 Knowledge-Based Systems for Taguchi Experimental Design.- 6.2 Neural Networks for the Design of Experiments.- 6.2.1 Training Data.- 6.2.2 Structure of the Network.- 6.2.3 Network Training and Results.- 6.3 Summary.- References.- 7 Inspection.- 7.1 Role of Inspection in Quality Control.- 7.1.1 Sampling.- 7.1.2 Sampling Plans.- 7.1.3 Knowledge-Based Systems for Selecting Sampling Plans.- 7.2 Automated Visual Inspection.- 7.3 Knowledge-Based Systems for Automated Visual Inspection.- 7.4 Neural Networks for Automated Visual Inspection.- 7.4.1 Training and Test Data Sets.- 7.4.2 Neural Network Details.- 7.4.3 Performance of the MLP Network.- 7.4.4 Other Classifiers.- 7.4.5 Composite Systems.- 7.5 Discussion.- 7.6 Summary.- References.- 8 Condition Monitoring and Fault Diagnosis.- 8.1 Condition Monitoring.- 8.1.1 Condition Monitoring Techniques.- 8.1.2 Implementation Stages of Condition Monitoring.- 8.1.3 Knowledge-Based Systems for Conditioning Monitoring.- 8.1.4 Neural Networks for Condition Monitoring.- 8.2 Diagnosis.- 8.2.1 Knowledge-Based Systems for Diagnosis.- 8.2.2 Neural Networks for Diagnosis.- 8.3 Discussion.- 8.4 Summary.- References.- Author Index.