8 research outputs found
Information Fusion in the Immune System
Biologically-inspired methods such as evolutionary algorithms and neural
networks are proving useful in the field of information fusion. Artificial
Immune Systems (AISs) are a biologically-inspired approach which take
inspiration from the biological immune system. Interestingly, recent research
has show how AISs which use multi-level information sources as input data can
be used to build effective algorithms for real time computer intrusion
detection. This research is based on biological information fusion mechanisms
used by the human immune system and as such might be of interest to the
information fusion community. The aim of this paper is to present a summary of
some of the biological information fusion mechanisms seen in the human immune
system, and of how these mechanisms have been implemented as AISsComment: 10 pages, 6 tables, 6 figures, Information Fusio
Study on a novel fault diagnosis method based on information fusion method
For the low accuracy and calculation speed of traditional fault diagnosis methods, the chaos optimization algorithm (COA), quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm and support vector machine (SVM) are introduced into the fault diagnosis to propose a novel fault diagnosis (CQPSMFD) method in this paper. In the proposed CQPSMFD method, the COA is used to initialize the parameters of the QPSO algorithm in order to obtain the CQPSO algorithm with the better convergence speed. Then the CQPSO algorithm is used to optimize the parameters of the SVM model to construct a high-precision SVM model (CQPSM) with the higher accuracy and stronger generalization ability. Next, the CQPSMFD method based on CQPSM method is proposed for motor. Finally, the experiment data from Case Western bearing dataset and actual motor are selected to verify the CQPSMFD method. The results show that the CQPSO algorithm can obtain the optimal parameter combination and the CQPSMFD method can effectively improve the fault diagnosis accuracy and speed
Hybridization of machine learning for advanced manufacturing
Tesis por compendio de publicacioines[ES] En el contexto de la industria, hoy por hoy, los términos “Fabricación Avanzada”,
“Industria 4.0” y “Fábrica Inteligente” están convirtiéndose en una realidad. Las
empresas industriales buscan ser más competitivas, ya sea en costes, tiempo, consumo
de materias primas, energía, etc. Se busca ser eficiente en todos los ámbitos y además ser
sostenible. El futuro de muchas compañías depende de su grado de adaptación a los
cambios y su capacidad de innovación. Los consumidores son cada vez más exigentes,
buscando productos personalizados y específicos con alta calidad, a un bajo coste y no
contaminantes. Por todo ello, las empresas industriales implantan innovaciones
tecnológicas para conseguirlo.
Entre estas innovaciones tecnológicas están la ya mencionada Fabricación Avanzada
(Advanced Manufacturing) y el Machine Learning (ML). En estos campos se enmarca el
presente trabajo de investigación, en el que se han concebido y aplicado soluciones
inteligentes híbridas que combinan diversas técnicas de ML para resolver problemas en
el campo de la industria manufacturera. Se han aplicado técnicas inteligentes tales como
Redes Neuronales Artificiales (RNA), algoritmos genéticos multiobjetivo, métodos
proyeccionistas para la reducción de la dimensionalidad, técnicas de agrupamiento o
clustering, etc. También se han utilizado técnicas de Identificación de Sistemas con el
propósito de obtener el modelo matemático que representa mejor el sistema real bajo
estudio.
Se han hibridado diversas técnicas con el propósito de construir soluciones más robustas
y fiables. Combinando técnicas de ML específicas se crean sistemas más complejos y con
una mayor capacidad de representación/solución. Estos sistemas utilizan datos y el
conocimiento sobre estos para resolver problemas. Las soluciones propuestas buscan
solucionar problemas complejos del mundo real y de un amplio espectro, manejando
aspectos como la incertidumbre, la falta de precisión, la alta dimensionalidad, etc.
La presente tesis cubre varios casos de estudio reales, en los que se han aplicado diversas
técnicas de ML a distintas problemáticas del campo de la industria manufacturera. Los
casos de estudio reales de la industria en los que se ha trabajado, con cuatro conjuntos
de datos diferentes, se corresponden con:
• Proceso de fresado dental de alta precisión, de la empresa Estudio Previo SL.
• Análisis de datos para el mantenimiento predictivo de una empresa del sector de
la automoción, como es la multinacional Grupo Antolin.
Adicionalmente se ha colaborado con el grupo de investigación GICAP de la
Universidad de Burgos y con el centro tecnológico ITCL en los casos de estudio que
forman parte de esta tesis y otros relacionados.
Las diferentes hibridaciones de técnicas de ML desarrolladas han sido aplicadas y
validadas con conjuntos de datos reales y originales, en colaboración con empresas industriales o centros de fresado, permitiendo resolver problemas actuales y complejos.
De esta manera, el trabajo realizado no ha tenido sólo un enfoque teórico, sino que se ha
aplicado de modo práctico permitiendo que las empresas industriales puedan mejorar
sus procesos, ahorrar en costes y tiempo, contaminar menos, etc. Los satisfactorios
resultados obtenidos apuntan hacia la utilidad y aportación que las técnicas de ML
pueden realizar en el campo de la Fabricación Avanzada
Information Fusion in the Immune System Abstract
Biologically-inspired methods such as evolutionary algorithms and neural networks are proving useful in the field of information fusion. Artificial immune systems (AISs) are a biologically-inspired approach which take inspiration from the bio-logical immune system. Interestingly, recent research has shown how AISs which use multi-level information sources as input data can be used to build effective algorithms for realtime computer intrusion detection. This research is based on bi-ological information fusion mechanisms used by the human immune system and as such might be of interest to the information fusion community. The aim of this paper is to present a summary of some of the biological information fusion mecha-nisms seen in the human immune system, and of how these mechanisms have been implemented as AISs