Saturday 8 July 2017

Exponentiell Gewichtete Gleitende Durchschnittliche Kontroll Schemata Eigenschaften Und Erweiterungen

Exponentiell gewichtete gleitende durchschnittliche Kontrollschemata: Eigenschaften und Verbesserungen Lucas, James M. Saccucci, Michael S. (1990, American Statistical Association und ASQC) E. I. Du Pont de Nemours und Company, Newark, DE Drexel Universität, Philadelphia, PA Technometrics Vol. 32 Nr. 1 QICID: 13425 Februar 1990 pp. 1-12 Liste 10.00 Mitglied 5.00 Dieser Artikel ist online nicht verfügbar. Kontaktieren Sie uns, um einen Scan des Archivs im PDF-Format zu erhalten. Neu bei ASQ REGISTER HIER. Artikel Abstrakt Roberts (1959) führte erstmals die exponentiell gewichtete gleitende (EWMA) Regelung ein. Mit Hilfe von Simulationen zur Bewertung seiner Eigenschaften zeigte er, dass das EWMA nützlich ist, um kleine Verschiebungen im Mittel eines Prozesses zu erkennen. Die Erkenntnis, dass ein EWMA-Kontrollschema als Markov-Kette dargestellt werden kann, lässt seine Eigenschaften leichter und vollständiger auswerten als bisher. In diesem Artikel werten wir die Eigenschaften eines EWMA-Regelschemas aus, das verwendet wird, um den Mittelwert eines normal verteilten Prozesses zu überwachen, der Verschiebungen von dem Zielwert erfahren kann. Ein Entwurfsverfahren für EWMA-Regelschemata ist gegeben. Parameterwerte, die in der Literatur nicht allgemein verwendet werden, sind nützlich, um kleine Verschiebungen in einem Prozess zu detektieren. Darüber hinaus werden mehrere Erweiterungen der EWMA-Regelungen berücksichtigt. Dazu gehören ein schnelles Ansprechverhalten, das das EWMA-Regelschema empfindlicher für Anlaufprobleme macht, eine kombinierte Shewhart EWMA, die sowohl Schutz vor großen und kleinen Schaltvorgängen bietet als auch eine robuste EWMA, die Schutz vor gelegentlichen Ausreißern bietet Daten, die sonst ein Out-of-Control-Signal verursachen könnten. Ein umfangreicher Vergleich zeigt, dass EWMA-Kontrollsysteme durchschnittliche Lauflängeneigenschaften aufweisen, die denen kumulativer Summenkontrollschemata ähnlich sind. Durchschnittliche Lauflänge (ARL), Kumulative Summenkontrollkarte (CUSUM), Exponential gewichtete gleitende Durchschnittskontrollschemata (EWMA), GMA-Diagramme, Fast initial response (FIR) von Yang Zhao, Neal Patwari, Jeff M. Phillips . Netzwerk-Hochfrequenzsensoren (NFRs), die NRES-Systeme (NFRs) ermitteln, identifizieren und verfolgen Menschen in Gebäuden mit Änderungen der Signalstärkemessungen, die von einem drahtlosen Sensornetzwerk durchgeführt werden. Es wurde gezeigt, dass solche Systeme Menschen finden können, die nicht an dem System teilnehmen, indem sie jedes Radio tragen. Netzwerk-Hochfrequenzsensoren (NFRs), die NRES-Systeme (NFRs) ermitteln, identifizieren und verfolgen Menschen in Gebäuden mit Änderungen der Signalstärkemessungen, die von einem drahtlosen Sensornetzwerk durchgeführt werden. Es wurde gezeigt, dass solche Systeme Menschen finden können, die nicht am System teilnehmen, indem sie jedes Funkgerät tragen, sogar durch Wände, aufgrund der Änderungen, die sich bewegende Personen zum statischen drahtlosen Sensornetzwerk veranlassen. Viele dieser Systeme können jedoch keine stationären Personen finden. Wir präsentieren und bewerten ein System, das stationäre oder bewegte Personen ohne Kalibrierung lokalisieren kann, indem man den Kernelabstand verwendet, um die Differenz zwischen zwei Histogrammen der Signalstärkemessungen zu quantifizieren. Aus fünf Experimenten zeigen wir, dass unser kernel-distanzbasiertes Radio-tomographisches Lokalisierungssystem besser funktioniert als das State-of-the-Art NRES-System in verschiedenen Nicht-Sicht-Umgebungen. Erm Histogramme. Wir benötigen jedoch eine Initialisierung der Histogramme zum Zeitpunkt Null. Im Echtzeitbetrieb würden wir das System kurzfristig ausführen, um ausreichende RSS-Messungen -14- zu sammeln, damit sich der LTH vor der Verwendung seiner Ergebnisse absetzen kann. Durch die Verwendung des EWMA-Filters hat unser KRTI kein solches falsches Bild wie in Fig. 14 gezeigt. Um zu sehen, wie EWMA die Wirkung von Positions-Chan überwindet, Von Galit Shmueli, Stephen E. Fienberg - Statistische Methoden bei der Bekämpfung des Terrorismus. 2004. Eine kürzlich durchgeführte Überprüfung der Literatur über Überwachungssysteme ergab eine enorme Anzahl von Forschungsartikeln, eine Vielzahl von Webseiten und eine relativ kleine (aber rasch zunehmende) Anzahl von tatsächlichen Überwachungssystemen, vor allem für die Früherkennung eines bioterroristischen Angriffs Bravata et Al. Eine kürzlich durchgeführte Überprüfung der Literatur über Überwachungssysteme ergab eine enorme Anzahl von Forschungsartikeln, eine Vielzahl von Webseiten und eine relativ kleine (aber rasch zunehmende) Anzahl von tatsächlichen Überwachungssystemen, vor allem für die Früherkennung eines bioterroristischen Angriffs Bravata et Al. 2004. Moderne Bioterrorismus-Überwachungssysteme, wie sie in New York City, Westpennonien von George V. Moustakides, Aleksey S. Polunchenko, Er G. Tartakovsky eingesetzt werden. 907. Zusammenfassung: Für die populärsten sequentiellen Änderungserfassungsregeln wie CUSUM, EWMA und den Shiryaev-Roberts-Test entwickeln wir Integralgleichungen und eine präzise numerische Methode, um eine Anzahl von Leistungsmetriken einschließlich der durchschnittlichen Erkennungsverzögerung und der durchschnittlichen Zeit bis zum falschen Alarm zu berechnen. Wir zahlen specia. Zusammenfassung: Für die populärsten sequentiellen Änderungserfassungsregeln wie CUSUM, EWMA und den Shiryaev-Roberts-Test entwickeln wir Integralgleichungen und eine präzise numerische Methode, um eine Anzahl von Leistungsmetriken einschließlich der durchschnittlichen Erkennungsverzögerung und der durchschnittlichen Zeit bis zum falschen Alarm zu berechnen. Wir achten besonders auf das Shiryaev-Roberts-Verfahren und bewerten seine Leistung für verschiedene Initialisierungsstrategien. Hinsichtlich der von Pollak vorgeschlagenen randomisierten Initialisierungsvariante, die als asymptotisch optimal von Ordnung 3 bekannt ist, bieten wir zum ersten Mal ein Mittel zur numerischen Berechnung der quasistationären Verteilung an, die die Verteilung der initialisierenden Zufallsvariablen ist, So dass dieser Test in der Praxis anwendbar ist. Ein signifikantes Nebenprodukt unserer Rechentechnik ist die Beobachtung, dass deterministische Initialisierungen des Shiryaev-Roberts-Verfahrens auch die gleiche Ordnung-3-Optimalitätseigenschaft wie Pollaks-Randomisierungstest genießen können und nach sorgfältiger Selektion sogar gleichmäßig übertreffen. Von Nong Ye, Connie Borror, Yebin Zhang - International. Die Intrusion Detection dient der Überwachung und Erfassung von Intrusionen in Computer - und Netzwerksysteme, die die Sicherheit von Computer - und Netzwerksystemen gefährden. Um Informationssysteme vor Intrusionen zu schützen und damit die Zuverlässigkeit und Qualität der Dienste von Informationssystemen zu gewährleisten, Die Intrusion Detection dient der Überwachung und Erfassung von Intrusionen in Computer - und Netzwerksysteme, die die Sicherheit von Computer - und Netzwerksystemen gefährden. Um Informationssysteme vor Intrusionen zu schützen und damit die Zuverlässigkeit und Qualität der Dienste von Informationssystemen zu gewährleisten, ist es höchst wünschenswert, Techniken zu entwickeln, die Intrusionen in Informationssysteme detektieren. Viele Eindrücke manifestieren sich in dramatischen Veränderungen in der Intensität der Ereignisse, die in Informationssystemen auftreten. Aufgrund der Fähigkeit der exponentiell gewichteten gleitenden Mittel (EWMA) - Regelkarten zur Überwachung der Ereignishäufigkeit auf der Grundlage ihrer Intensität wenden wir drei EWMA-Statistiken an, um anomale Änderungen der Ereignisintensität für Intrusionsdetektionen festzustellen. Dazu gehören das EWMA-Diagramm für autokorrelierte Daten, das EWMA-Diagramm für nicht korrelierte Daten und das EWMA-Diagramm zur Überwachung der Prozessstandardabweichung. Ziel dieser Arbeit ist es, Entwurfsprozeduren zur Realisierung dieser Kontrolldiagramme zur Verfügung zu stellen und deren Leistung anhand verschiedener Parametereinstellungen basierend auf einem großen Datensatz zu untersuchen. Die Früherkennungsfähigkeit dieser EWMA-Techniken wird auch untersucht, um die Orientierung über die Gestaltungskapazität von Informationssystemen zu liefern. Copyright 2002 John Wiley ampamp Sons, Ltd. KEY WORDS: exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) Intrusion Detection Anomalie-Erkennung Informationssicherung Computer Audit-Daten 1. laute Veränderungen der Ereignisintensität in einem Informationssystem. Die EWMA-Regelkarte für den Mittelwert eines Prozesses wurde erstmals von Roberts 8 eingeführt. Crowder 9,10, Hunter 11 und Lucas und Saccucci -12- bieten Anregungen und Auswertungen der EWMA-Regelkarte und deren Anwendung in der Prozessüberwachung und - steuerung . MacGregor und Harris 13 präsentieren das EWMA-Schema zur Überwachung der Prozessvariabilität. Borr. Von Changliang Zou, Yujuan Zhang, Zhaojun Wang - IIE Transaktionen. 2006. Für die Überwachung der Linearprofile werden Steuerkarten auf Basis des Changepoint-Modells vorgeschlagen, wenn die Nennwerte der Prozessparameter nicht bekannt sind, aber einige historische Proben zur Verfügung stehen. Diese Diagramme können eine Verschiebung entweder im Intercept oder der Slope oder der Standardabweichung detektieren. Das. Für die Überwachung der Linearprofile werden Steuerkarten auf Basis des Changepoint-Modells vorgeschlagen, wenn die Nennwerte der Prozessparameter nicht bekannt sind, aber einige historische Proben zur Verfügung stehen. Diese Diagramme können eine Verschiebung entweder im Intercept oder der Slope oder der Standardabweichung detektieren. Die simulierten Ergebnisse zeigen, dass unser Ansatz eine gute Leistung im gesamten Bereich der möglichen Verschiebungen aufweist und es während der Anlaufphasen des Prozesses verwendet werden kann. Die einfachen Diagnosehilfen werden auch gegeben, um den Ort der Änderung abzuschätzen und zu bestimmen, welcher der Parameter sich geändert hat. 1 von Ruediger Martin, Ruediger Martin, Michael Menth, Michael Menth - in Proc. Der GIITG-Konferenz zum Messen, Modellieren und Auswerten von Rechner - und Kommunikationssystemen (MMB) gemeinsam mit dem Polnischen Teletraffic Symposium (PGTS, 2004) für viele Zwecke, z. B. für die Systemanalyse und - modellierung oder für lebende Systeme, die auf Messungen reagieren, erforderlich. Für die Offline-Messung stehen alle Daten im Voraus zur Verfügung, wobei die Zeitverzögerung zwischen der Datenerfassung und der Datenanalyse kein Thema ist, sondern eine On-line Messung, die für viele Zwecke, z. B. für Systemanalyse und Modellierung oder für Live-Systeme, die auf Messungen reagieren. Für die Offline-Messung sind alle Daten im Voraus verfügbar. Die Zeitverzögerung zwischen Datenerfassung und Datenanalyse ist kein Thema. Die On-line-Messung, jedoch misst Raten auf der Flucht Algorithmen, die ihre Aus - gabe so zeitnah wie möglich zur Verfügung stellen, sind erforderlich. Wir stellen drei bekannte Algorithmen zur Ratenmessung vor: Die Disjoint Intervals-Methode, der Moving Average und der exponentiell gewichtete Moving Average über disjunkte Intervalle. Wir analysieren und vergleichen ihre Eigenschaften und finden Probleme wie schwere Zeitverzögerung oder Überreaktion auf zufällige Schwankungen. Um diese Probleme zu lösen, leiten wir einen neuen Algorithmus namens Time Exponentially Weighted Moving Average als kontinuierliche Version des exponentiell gewichteten Moving Average ab. Schließlich vergleichen wir diesen Algorithmus mit den anderen Methoden und zeigen, dass er diese Probleme löst. Das EWMA-DI wurde mit 3 eingeführt, und dieser Mechanismus wurde vor allem im Bereich der Ökonomie für die Diagrammanalyse sehr intensiv untersucht.4, 5, 6, 7, 8 , 9-. Die EWMA wird auch in vielen technischen Dokumenten der IETF 10, 11 verwendet, die prominenteste ist wahrscheinlich die veraltete Schätzung der Rundreisezeit für TCP in 12. Da dieser Algorithmus Design ist. Von Taber H. Smith, Duane S. Boning - Internationales Elektronikfertigungs-Symposium, IEMT ampapos96. 1996. Zusammenfassung Moderne Arbeiten haben gezeigt, dass ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA) - Regler für Halbleiterprozesse verwendet werden kann, um Prozessziele über längere Zeiträume hinweg aufrechtzuerhalten, um die Produktqualität zu verbessern und die Ausfallzeiten der Maschine zu senken. Korrekte Wahl der Reglerparameter (EWMA) Zusammenfassung Neueste Arbeiten haben gezeigt, dass ein exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt (EWMA-Regler) auf Halbleiterprozessen verwendet werden kann, um Prozessziele über längere Zeiträume hinweg aufrechtzuerhalten, um die Produktqualität zu verbessern und die Ausfallzeiten der Maschine zu senken. Diese Arbeit untersucht, wie sich verschiedene Prozessfaktoren auf die optimalen Reglerparameter auswirken: Wir zeigen, dass eine Funktionsabbildung aus dem Störungszustand (Größe der linearen Drift und des Rauschens) Von einem gegebenen Prozess zu den entsprechenden optimalen EWMA-Gewichten erzeugt werden, und ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN), das ausgebildet ist, um das Mapping zu lernen, wird vorgeschlagen, das seine Steuerungsparameter dynamisch durch Abschätzen des Störungszustands und unter Verwendung der & Dgr; ANN-Funktions-Mapping zur Bereitstellung von Aktualisierungen der Reglerparameter Das Ergebnis ist ein adaptiver Regler, der die Notwendigkeit eines erfahrenen Ingenieurs eliminiert, den Regler abzustimmen, wodurch er leichter auf Halbleiterprozesse angewendet werden kann. Index Begriffe Adaptive Kontrolle, künstliches neuronales Netzwerk, EWMA, process congtrol. Von Peihua Qiu, Douglas Hawkins - Technometrics. 2001. Wir betrachten die statistische Prozesskontrolle, wenn Messungen multivariat sind. Ein CUSUM-Verfahren wird vorgeschlagen, um eine Verschiebung des mittleren Vektors der Messungen zu detektieren, die auf den Querschnittsantiranks der Messungen basiert. Zu jedem Zeitpunkt sind die Messungen geordnet und ihre Anti. Wir betrachten die statistische Prozesskontrolle, wenn Messungen multivariat sind. Ein CUSUM-Verfahren wird vorgeschlagen, um eine Verschiebung des mittleren Vektors der Messungen zu detektieren, die auf den Querschnittsantiranks der Messungen basiert. Zu jedem Zeitpunkt werden die Messungen geordnet und ihre Antiranks, die die Indizes der Ordnungsstatistik sind, werden aufgezeichnet. Wenn das Verfahren unter Kontrolle ist und die gemeinsame Verteilung der multivariaten Messungen einige Regularitätsbedingungen erfüllt, hat der Antirank-Vektor zu jedem Zeitpunkt eine gegebene Verteilung. Diese Verteilung ändert sich zu einer anderen Verteilung, wenn das Verfahren außer Kontrolle ist und die Komponenten der Verschiebung im mittleren Vektor des Prozesses nicht alle gleich sind. Dieser CUSUM kann also Verschiebungen in allen Richtungen erfassen, mit Ausnahme derjenigen, bei der die Komponenten der Verschiebung im mittleren Vektor alle gleich sind, aber nicht gleich Null sind. Die Verschiebung mit gleichen Komponenten kann jedoch leicht durch einen anderen univariaten CUSUM detektiert werden. Seine zweite Prozedur besser als die erste in vielen Fällen. 2 Lowry, Woodall, Champ und Rigdon (1992) erweitern das univariate, exponentiell gewichtete gleitende Durchschnittskontrollverfahren (z. B. - Lucas und Saccucci 1990) auf den multivariaten Fall. Ihre Prozedur signalisiert eine Verschiebung, wenn Z 0 i 1 Z i Z i gt h, wobei Z i RX (i) (IR) Z i 1 Z 0 0 R diag (r 1 r 2 rp) und 0si 1 für alle i 1 ist Der recht begrenzte Bereich von Werkzeugen für die multivariate statistische Prozesskontrolle beruht im Allgemeinen auf der Annahme, dass die Datenvektoren einer multivariaten Normalverteilung folgen - eine Annahme, die selten erfüllt ist In diesem Aufsatz diskutieren wir über mögliche Verschiebungen des Mittelwertvektors eines multiv. Der relativ begrenzte Bereich von Werkzeugen für die multivariate statistische Prozesssteuerung beruht im Allgemeinen auf der Annahme, dass die Datenvektoren einer multivariaten Normalverteilung folgen - eine Annahme, die selten erfüllt ist In diesem Beitrag werden mögliche Verschiebungen des Mittelwertvektors einer multivariaten Messung eines statistischen Prozesses erfaßt, wenn die multivariate Verteilung der Messung nicht-Gauss ist. Es wird ein nichtparametrisches kumulatives Summen - (CUSUM) - Verfahren vorgeschlagen Der Auftragsinformation zwischen den Messkomponenten und den Bestellinformationen zwischen den Messkomponenten und deren Steuerungsmitteln. Crosier (1988) schloss, dass sein zweites Verfahren im Allgemeinen besser als thesrst. Lowry et al. (1992) das univariate exponentiell gewichtete gleitende Durchschnittskontrollverfahren (z. B. - Lucas und Saccucci 1990-) auf den multivariaten Fall. In der Literatur wird die Leistung eines CUSUM-Verfahrens häufig durch die durchschnittliche Lauflänge (ARL) gemessen, die die durchschnittliche Anzahl von Proben ist, die für die Prozedur t benötigt werden. Von Stefan H. Steiner. 1998. Dieser Artikel schlägt eine Version von exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA) Steuerkarten für die Überwachung der gruppierten Daten für Prozess-Verschiebungen. Die Lauflängeneigenschaften dieses neuen gruppierten Daten-EWMA-Diagramms werden mit ähnlichen Ergebnissen verglichen, die zuvor für EWMA-Diagramme für var erhalten wurden. Dieser Artikel schlägt eine Version von exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt (EWMA) Steuerkarten für die Überwachung der gruppierten Daten für Prozess-Verschiebungen. Die Lauflängeneigenschaften dieses neuen gruppierten Daten-EWMA-Diagramms werden mit ähnlichen Ergebnissen verglichen, die zuvor für EWMA-Diagramme für Variablendaten und mit denen für kumulative Summen - (CUSUM-) Schemata basierend auf gruppierten Daten erhalten wurden. Gruppierte Daten EWMA-Charts sind nahezu so effizient wie Variablen-basierte EWMA-Diagramme und sind somit eine attraktive Alternative, wenn die Erfassung von Variablendaten nicht möglich ist


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