Industrial time series modelling by means of the neo-fuzzy neuron

Abstract—Industrial process monitoring and modelling represents a critical step in order to achieve the paradigm of Zero Defect Manufacturing. The aim of this paper is to introduce the Neo-Fuzzy Neuron method to be applied in industrial time series modelling. Its open structure and input independency provides fast learning and convergence capabilities, while assuring a proper accuracy and generalization in the modelled output. First, the auxiliary signals in the database are analyzed in order to find correlations with the target signal. Second, the Neo-Fuzzy Neuron is configured and trained according by means of the auxiliary signal, past instants and dynamics information of the target signal. The proposed method is validated by means of real data from a Spanish copper rod industrial plant, in which a critical signal regarding copper refrigeration process is modelled. The obtained results indicate the suitability of the Neo-Fuzzy Neuron method for industrial process modelling.Postprint (published version

Contributions to industrial process condition forecasting applied to copper rod manufacturing process

Ensuring reliability and robustness of operation is one of the main concerns in industrial anufacturing processes , dueto the ever-increasing demand for improvements over the cost and quality ofthe processes outcome. In this regard , a deviation from the nominal operating behaviours implies a divergence from the optimal condition specification, anda misalignment from the nominal product quality, causing a critica! loss of potential earnings . lndeed, since a decade ago, the industrial sector has been carried out a significant effortAsegurar la fiabilidad y la robustez es uno de los principales objetivos en la monitorización de los procesos industriales, ya que estos cada vez se encuentran sometidos a demandas de producción más elevadas a la vez que se deben bajar costes de fabricación manteniendo la calidad del producto final. En este sentido, una desviación de la operación del proceso implica una divergencia de los parámetros óptimos preestablecidos, lo que conlleva a una desviación respecto la calidad nominal del producto final, causando así un rechazo de dicho producto y una perdida en costes para la empresa. De hecho, tanto es así, que desde hace más de una década el sector industrial ha dedicado un esfuerzo considerable a la implantación de metodologías de monitorización inteligente. Dichos métodos son capaces extraer información respecto a la condición de las diferentes maquinarias y procesos involucrados en el proceso de fabricación. No obstante, esta información extraída corresponde al estado actual del proceso. Por lo que obtener información respecto a la condición futura de dicho proceso representa una mejora significativa para poder ganar tiempo de respuesta para la detección y corrección de desviaciones en la operación de dicho proceso. Por lo tanto, la combinación del conocimiento futuro del comportamiento del proceso con la consecuente evaluación de la condición del mismo, es un objetivo a cumplir para la definición de las nuevas generaciones de sistemas de monitorización de procesos industriales. En este sentido, la presente tesis tiene como objetivo la propuesta de metodologías para evaluar la condición, actual y futura, de procesos industriales. Dicha metodología debe estimar la condición de forma fiable y con una alta resolución. Por lo tanto, en esta tesis se pretende extraer la información de la condición futura a partir de un modelado, basado en series temporales, de las señales críticas del proceso, para después, en base a enfoques no lineales de preservación de la topología, fusionar dichas señales proyectadas a futuro para conocer la condición. El rendimiento y la bondad de las metodologías propuestas en la tesis han sido validadas mediante su aplicación en un proceso industrial real, concretamente, con datos de una planta de fabricación de alambrón de cobre

Performance Evaluation of Smart Decision Support Systems on Healthcare

Medical activity requires responsibility not only from clinical knowledge and skill but also on the management of an enormous amount of information related to patient care. It is through proper treatment of information that experts can consistently build a healthy wellness policy. The primary objective for the development of decision support systems (DSSs) is to provide information to specialists when and where they are needed. These systems provide information, models, and data manipulation tools to help experts make better decisions in a variety of situations. Most of the challenges that smart DSSs face come from the great difficulty of dealing with large volumes of information, which is continuously generated by the most diverse types of devices and equipment, requiring high computational resources. This situation makes this type of system susceptible to not recovering information quickly for the decision making. As a result of this adversity, the information quality and the provision of an infrastructure capable of promoting the integration and articulation among different health information systems (HIS) become promising research topics in the field of electronic health (e-health) and that, for this same reason, are addressed in this research. The work described in this thesis is motivated by the need to propose novel approaches to deal with problems inherent to the acquisition, cleaning, integration, and aggregation of data obtained from different sources in e-health environments, as well as their analysis. To ensure the success of data integration and analysis in e-health environments, it is essential that machine-learning (ML) algorithms ensure system reliability. However, in this type of environment, it is not possible to guarantee a reliable scenario. This scenario makes intelligent SAD susceptible to predictive failures, which severely compromise overall system performance. On the other hand, systems can have their performance compromised due to the overload of information they can support. To solve some of these problems, this thesis presents several proposals and studies on the impact of ML algorithms in the monitoring and management of hypertensive disorders related to pregnancy of risk. The primary goals of the proposals presented in this thesis are to improve the overall performance of health information systems. In particular, ML-based methods are exploited to improve the prediction accuracy and optimize the use of monitoring device resources. It was demonstrated that the use of this type of strategy and methodology contributes to a significant increase in the performance of smart DSSs, not only concerning precision but also in the computational cost reduction used in the classification process. The observed results seek to contribute to the advance of state of the art in methods and strategies based on AI that aim to surpass some challenges that emerge from the integration and performance of the smart DSSs. With the use of algorithms based on AI, it is possible to quickly and automatically analyze a larger volume of complex data and focus on more accurate results, providing high-value predictions for a better decision making in real time and without human intervention.A atividade médica requer responsabilidade não apenas com base no conhecimento e na habilidade clínica, mas também na gestão de uma enorme quantidade de informações relacionadas ao atendimento ao paciente. É através do tratamento adequado das informações que os especialistas podem consistentemente construir uma política saudável de bem-estar. O principal objetivo para o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão (SAD) é fornecer informações aos especialistas onde e quando são necessárias. Esses sistemas fornecem informações, modelos e ferramentas de manipulação de dados para ajudar os especialistas a tomar melhores decisões em diversas situações. A maioria dos desafios que os SAD inteligentes enfrentam advêm da grande dificuldade de lidar com grandes volumes de dados, que é gerada constantemente pelos mais diversos tipos de dispositivos e equipamentos, exigindo elevados recursos computacionais. Essa situação torna este tipo de sistemas suscetível a não recuperar a informação rapidamente para a tomada de decisão. Como resultado dessa adversidade, a qualidade da informação e a provisão de uma infraestrutura capaz de promover a integração e a articulação entre diferentes sistemas de informação em saúde (SIS) tornam-se promissores tópicos de pesquisa no campo da saúde eletrônica (e-saúde) e que, por essa mesma razão, são abordadas nesta investigação. O trabalho descrito nesta tese é motivado pela necessidade de propor novas abordagens para lidar com os problemas inerentes à aquisição, limpeza, integração e agregação de dados obtidos de diferentes fontes em ambientes de e-saúde, bem como sua análise. Para garantir o sucesso da integração e análise de dados em ambientes e-saúde é importante que os algoritmos baseados em aprendizagem de máquina (AM) garantam a confiabilidade do sistema. No entanto, neste tipo de ambiente, não é possível garantir um cenário totalmente confiável. Esse cenário torna os SAD inteligentes suscetíveis à presença de falhas de predição que comprometem seriamente o desempenho geral do sistema. Por outro lado, os sistemas podem ter seu desempenho comprometido devido à sobrecarga de informações que podem suportar. Para tentar resolver alguns destes problemas, esta tese apresenta várias propostas e estudos sobre o impacto de algoritmos de AM na monitoria e gestão de transtornos hipertensivos relacionados com a gravidez (gestação) de risco. O objetivo das propostas apresentadas nesta tese é melhorar o desempenho global de sistemas de informação em saúde. Em particular, os métodos baseados em AM são explorados para melhorar a precisão da predição e otimizar o uso dos recursos dos dispositivos de monitorização. Ficou demonstrado que o uso deste tipo de estratégia e metodologia contribui para um aumento significativo do desempenho dos SAD inteligentes, não só em termos de precisão, mas também na diminuição do custo computacional utilizado no processo de classificação. Os resultados observados buscam contribuir para o avanço do estado da arte em métodos e estratégias baseadas em inteligência artificial que visam ultrapassar alguns desafios que advêm da integração e desempenho dos SAD inteligentes. Como o uso de algoritmos baseados em inteligência artificial é possível analisar de forma rápida e automática um volume maior de dados complexos e focar em resultados mais precisos, fornecendo previsões de alto valor para uma melhor tomada de decisão em tempo real e sem intervenção humana

Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

No abstract available

Backwards is the way forward: feedback in the cortical hierarchy predicts the expected future

Clark offers a powerful description of the brain as a prediction machine, which offers progress on two distinct levels. First, on an abstract conceptual level, it provides a unifying framework for perception, action, and cognition (including subdivisions such as attention, expectation, and imagination). Second, hierarchical prediction offers progress on a concrete descriptive level for testing and constraining conceptual elements and mechanisms of predictive coding models (estimation of predictions, prediction errors, and internal models)