Technológiai-üzemeltetési stratégiák csoportosítása hisztorikus idsorok szimbolikus epizód reprezentációján alapulva



Hasonló dokumentumok
B. Balasko, S. Nemeth and J. Abonyi. University of Pannonia, Institute of Chemical and Process Engineering P.O.Box 158., Veszprem, Hungary

Kvalitatív elemzésen alapuló reakciómechanizmus meghatározás

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

IX. Alkalmazott Informatikai Konferencia Kaposvári Egyetem február 25.

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez

VIKKK III: firány: Korszer technológia rendszerek fejlesztése, se, optimalizálása

Többtermékes folyamatos technológi

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

7. Régió alapú szegmentálás

Többtermékes folyamatos technológiák optimalizálása,

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

A F u z z y C L I P S a l a p j a i

Matematika A1. 9. feladatsor. A derivált alkalmazásai. Függvény széls értékei

6. Folytonosság. pontbeli folytonosság, intervallumon való folytonosság, folytonos függvények

9. Tétel Els - és másodfokú egyenl tlenségek. Pozitív számok nevezetes közepei, ezek felhasználása széls érték-feladatok megoldásában

Függvények határértéke, folytonossága FÜGGVÉNYEK TULAJDONSÁGAI, SZÉLSŐÉRTÉK FELADATOK MEGOLDÁSA

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Diszkrét matematika 2 (C) vizsgaanyag, 2012 tavasz

Irányításelmélet és technika I.

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Algoritmusok Tervezése. Fuzzy rendszerek Dr. Bécsi Tamás

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

A HŐMÉRSÉKLET ÉS A CSAPADÉK HATÁSA A BÜKK NÖVEKEDÉSÉRE

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

352 Nevezetes egyenlôtlenségek. , az átfogó hossza 81 cm

Ipari mintavételes PID szabályozóstruktúra megvalósítása

end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..

Tartalom. 1. Állapotegyenletek megoldása 2. Állapot visszacsatolás (pólusallokáció)

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

1 Lebegőpontos számábrázolás

Utolsó el adás. Wettl Ferenc BME Algebra Tanszék, Wettl Ferenc (BME) Utolsó el adás / 20

Hidraulikus hálózatok robusztusságának növelése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Térinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok

Bevezetés az állapottér-elméletbe Dinamikus rendszerek állapottér reprezentációi

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Numerikus módszerek beugró kérdések

Gyakorlati bioinformatika

Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK

Least Squares becslés

Matematika A1a Analízis

Idősorok elemzése. Salánki Ágnes

Függvények határértéke és folytonossága

Fraktálok. Kontrakciók Affin leképezések. Czirbusz Sándor ELTE IK, Komputeralgebra Tanszék. TARTALOMJEGYZÉK Kontrakciók Affin transzformációk

y ij = µ + α i + e ij

Korreláció és lineáris regresszió

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

Dinamikus programozás vagy Oszd meg, és uralkodj!

Gráfok 2. Legrövidebb utak, feszítőfák. Szoftvertervezés és -fejlesztés II. előadás. Szénási Sándor

Tartalom. Állapottér reprezentációk tulajdonságai stabilitás irányíthatóság megfigyelhetőség minimalitás

Az ismételt igénybevétel hatása. A kifáradás jelensége

2. Visszalépéses stratégia

ANALÍZIS III. ELMÉLETI KÉRDÉSEK

Matematika A1a Analízis

Intelligens irányítások

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Programozási módszertan. Dinamikus programozás: A leghosszabb közös részsorozat

Normák, kondíciószám

Bevezetés az állapottér elméletbe: Állapottér reprezentációk

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Térinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok

Nemlineáris programozás 2.

Abroncsgyártó Gumiipari technológus

Érdekes informatika feladatok

1/ gyakorlat. Lineáris Programozási feladatok megoldása szimplex módszerrel. Pécsi Tudományegyetem PTI

Algoritmuselmélet 18. előadás

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)

JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN

Gépi tanulás és Mintafelismerés

Előfeltétel: legalább elégséges jegy Diszkrét matematika II. (GEMAK122B) tárgyból

Matematika gyógyszerészhallgatók számára. A kollokvium főtételei tanév

Opkut deníciók és tételek

Fényi Gyula Jezsuita Gimnázium és Kollégium Miskolc, Fényi Gyula tér Tel.: (+36-46) , , , Fax: (+36-46)

Algoritmusok bonyolultsága

c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

Nem-lineáris programozási feladatok

Matematika III előadás

Modellezési esettanulmányok. elosztott paraméterű és hibrid példa

Haszongépj. Németh. Huba. és s Fejlesztési Budapest. Kutatási. Knorr-Bremse November 17. Knorr-Bremse

Nagyméretű Adathalmazok Kezelése

Értékelési, kiválasztási módszerek

MŰANYAGOK TULAJDONSÁGAI

Intelligens irányítások

Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán

Megerősítéses tanulási módszerek és alkalmazásaik

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: Június 4.

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

x = cos αx sin αy y = sin αx + cos αy 2. Mi a X/Y/Z tengely körüli forgatás transzformációs mátrixa 3D-ben?

Biztonsági Jelentés. Védendő adatokat nem tartalmazó nyilvános változat

Az egyensúly. Általános Kémia: Az egyensúly Slide 1 of 27

Súlyozott automaták alkalmazása

Átírás:

Technológiai-üzemeltetési stratégiák csoportosítása hisztorikus idsorok szimbolikus epizód reprezentációján alapulva Balaskó B., Németh S., Abonyi J. Pannon Egyetem Folyamatmérnöki Tanszék

Tartalom QTA: Kvalitatív Trend Analízis Elméleti háttér Szegmentálás (háromszög epizódok) Szekvenciaillesztés Demonstratív példa szintetikus adatsoron Alkalmazási példa valós adatsorokon 2

QTA: miért? Statisztikai értékelések támogatása Hibás következtetések kiszrése Információtartalom Emberközelibb értékelés Érthetség A priori ismeretek alkalmazhatósága Konkrét cél: többtermékes technológia termékváltásainak minsítése 3

QTA lépései 1. Nagy mennyiség adat kezelése Dimenziócsökkentés: Sammon, PCA Adatkompresszió: Mintavételezés (pl. Shannon technika) Illesztés függvényekkel vagy spline-okkal Szegmentálás 4

QTA lépései 2. Idsorok összehasonlítása Távolság értelmezése: technikánként eltér, pl. Normák alkalmazása, pl. Euklédeszi Transzformációs távolság Illesztés Megfelelségi fok alapján (Sundarraman) Legrövidebb út alapján (DTW) 5

Új technika 1. Adatkompresszió: - Fkomponens analízis (PCA) - Szegmentálás háromszög epizódok szekv. 2. Illesztés: bioinformatikai szekvenciaillesztés DABCDABCDADABC : GABCDA--DADAB- 6 Pl. szakirodalomból

Az algoritmus mködése Fkomponens elemzés Fkomponens elemzés Adatszrés Adatszrés Szegmentálás Szegmentálás 7 Epizódok fuzzifikálása Szekvenciaillesztés Epizódok fuzzifikálása

Fkomponens elemzés (PCA) Dimenzionalitás csökkentése (normalizált, nulla várható érték adatok): 2-D 1-D X 2 Y 2 * * * * 1 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 8 X 1 Id

Adatelkészítés: szrés Gauss szr alkalmazása Egyparaméteres szr egyenlet (σ): F ( σ, t) f ( t) g( σ, t) = f ( u) σ növelésével a trend nagyfrekvenciás jellege eltnik, inflexiós pont párok (ezzel epizód párok) tnnek el, a trend domináns jellege megmarad ( t u) + 1 = exp 2 σ 2π σ 2 du 9

Szegmentálás: alapok Adott függvényérték és deriváltak esetén Folytonos Állapotok definiálhatósága: FÁ(x,t) = { x(t), x (t), x (t) } Trend: folytonos állapotok szekvenciája Kvalitatív állapot: nemdefiniált,ha x nemfolyt.t -ben KÁ( x, t) = [ x( t), ] [ x (' t), ] [ x (' t) ], egyébként ahol [x(t)], [x (t)] és [x (t)] értéke {-, 0, +} lehet. 10 Epizód: az a maximális idintervallum, ahol a függvény kvalitatív állapota konstans

Szegmentálás: grafikus reprezentáció Primitív epizódok + Fuzzifikálás változás és idtartam szerint + 11

Szegmentálás: grafikus reprezentáció 7 féle epizód csoport {A,B,C,D,E,F,G} 9 féle Fuzzy alcsoport {s,m,l} {s,m,l} kivéve {G}, ahol csak idtartam szerint 57 féle leíró szimbólum {ssa,,lsc,lmc,,lg} 12

Távolságok definiálása Távolság metrika követelményei: w(xx) = 0; w(xy) = w(yx); w(xy) + w(yz) w(xz); Ezek helyett hasonlósági metrika: pontértékek ( score ) s(xx) = 10; s(xg) = s(gx) = 2; s({a,d,e}{b,c,f}) = s({b,c,f}{a,d,e}) = 0; Nem teljesíti a háromszög egyenltlenséget Analóg hasonlósági mátrix a fuzzifikációhoz 13

Szekvenciaillesztés Bioinformatikából: aminosav-szekvenciák összehasonlítására +1 szimbólum: gap, beszúrás / törlés; Elre definiált szimbólumtávolságok ill. ezek reciproka a scoring matrix -ban; Dinamikus programozási mátrix, elemei transzformációs súlyok helyett hasonlósági pontértékek; A legkisebb súlyú / legmagasabb pontérték út az optimális illesztés; 14

Demonstratív példa: szegmentálás Sin(x)/x függvény, beszúrt G epizód, eltér x-tartomány; Fuzzifikálás határértékei: H m =[0.1, 0.3], H i =[10, 30] 15

Demonstratív példa: illesztés Primitív epizódok optimális illesztése: ( : mutációt, illeszkedést jelöl) 8/11 = 73 % 72 pont (max. 110) Fuzzy epizódok optimális illesztése: ( / legalább egy attribútum szerinti mutációt jelöl) 2/11 = 18.2 %, 55,2 pont 16

Alkalmazási példa: TVK Rt. PP-4 üzem Többtermékes technológia, polipropilén gyártás: Homopolimerek (H1-H6) Kopolimerek (C1-C11) Elpolim. Reaktor + Két, sorban kötött hurokreaktor Gyakori termékváltás más tulajdonságú polimerre Ciklikus termékváltások (MFI le- majd fellépcszés): H1 H6 C1 C11 H1 a termékváltások menedzselése az üzem szempontjából kritikus! 17

Alkalmazási példa: minsítés Termékváltások összehasonlítása Figyelembe vett változók (5-D): Hidrogén betáplálási koncentrációk (két reaktorba); Katalizátor betáplálás (els reaktorba); Reaktor hmérsékletek (két reaktorban); 2 órás vizsgálat/váltás, 15 mp adatgyakoriság; H5 H6 C1 H3 H4 Fuzzifikálás határértékei: H m =[0.005 0.05], H i =[10 30] 18

Alkalmazási példa: eredmény 19 kg/h kg/h kg/h kg/h g/h g/h Y o C o C Y o C o C 0.02 0.2 6 10 x 10-3 smc.smb.slb.slc.sld.smd.sla.slb.smc.ssb.smb.slc.smd.sma.smb.slc..sg. 26 C9C10 0 29 0.1 H1H2 25 C8C9-0.02 22 05 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2C5C6 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 28 4 C11H1 0.01 18 0.2 H6C1 17 H5H6 0.150 C4C5 6 0 Optimális illesztés 15 0.1 H3H4-0.01 24 2 C7C8 0.05 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0 smb. Identities 0.2 slc. 0.4 0.6 smd. = 0.8 16/20 1 slb. (80%) 1.2 ssb 1.4 slc. smc. slb. sld. sla. smc. ṡmb. smd. 1.6 sma. 1.8slC. C6C7 8 smb..sg. 2 C3C4 5 0.05 950-5 13 H1H2 0 C---BBCDDABCBBCDABCG 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 9000 Adatpont C2C3 4 C1C2 3 8500 27 C10C11-0.05 8000 0.2 smc.sld.sla.ssa.ssb.smb.smc.smd.ssd.sla.smb.smc.slb.slc.ssd.sma.smb.smc..mg. 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2C5C6 7 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 0.3 70.25 x 19 CDAABBCDDABC-BCDABCG C1C2 10-3 C7C8 9 0.25 11 C10C11 70-20 0.2 C8C10 69.8 30 H2H3 0.15-5 69.60 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 H5H6 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 20 70.55 x C2C3 0.1 10-3 12 C11H1 0.05-4 23 C6C7 0 smb. slc. smd. slb. ssb. slc. sma. slc. 16 H4H5 700 smc. slb. sld. sla. smc. smb. smd. smb..sg. 21 C3C5-0.05-5 14 sld. ssa. 69.50 smc. 0.2 sla. 0.4 ssb ṣmb. smd. sla. smc. slc. 0.6 smc. ssd. 0.8 1smB. 1.2slB. 1.4 ssd ṣma. H2H3 smc. 1.6 smb. 1.8.mG. 22 0 0.2 0.4 0.6 0.8 Id 1(óra) 1.2 1.4 1.6 1.8 2 H6C1-0.1-6 0.2 0.4 0.6 0.8 Id (óra) 0 0.12 8 50 100 0.1 10 150 0.08 13 200 250 1 0.06 17 300 1.2 0.04 350 1.4 25 400 1.6 0.02 50 450 1.8 500 2 Adatpont Id (óra) Y Y

Lehetséges alkalmazások Gyakori szekvenciák keresése Minsítés, pl. termékváltások Szabályozott jellemzk idsorának összehasonlítása, Reaktorokban Eltér idpontbeli mveletek esetén Eltér katalizátorrendszer esetén Osztályozás, csoportosítás 20

A módszer problémái A PCA nem tartalmazza az idt, mint változót; Egy PCA modell alkalmazása az összes típusú termékváltáshoz nem kielégít; A σ szrési paramétertl való nagyfokú függés; Megközelítleg azonos hosszúságú szekvenciák esetén talál kielégíten jó megoldást; Az epizódok nem rangsoroltak az illesztés során; 21

Jövbeli tervek Dinamikus PCA alkalmazása; Probléma-specifikus σ meghatározása; gap büntetés eltörlése; Súlyozott epizód pontszámok a varianca és a hossz tekintetében; 22

Köszönöm a figyelmet! 23