13389

بررسي روشهاي تشخيص خطا با استفاده از روش يادگيري عميق

1402

دكتر اسماعيل خان ميرزا

تشخيص خطا يك جنبه حياتي براي حفظ كيفيت محصول و قابليت اطمينان فرآيند در سيستم‌هاي صنعتي نوين است. روش‌هاي سنتي تشخيص خطا، كه اغلب بر پايه تجربه تشخيصي و تكنيك‌هاي آماري است، بهدليل پيچيدگي و مقياس روزافزون فرآيندهاي صنعتي با چالش‌هاي قابل توجهي روبه‌رو هستند. در سالهاي اخير، يادگيري عميق بهعنوان يك رويكرد تحول آفرين در حوزههاي مختلف ظهور كرده است كه ابزارهاي قدرتمندي را براي تجزيه و تحليل مجموعه دادههاي بزرگ و پيچيده ارائه ميدهد. اين مقاله مروري جامع از ادغام تكنيك‌هاي يادگيري عميق در روش‌هاي تشخيص خطا ارائه مي‌كند. با معرفي مختصري از تشخيص خطا و روش‌هاي مرسوم آن آغاز مي‌شود و محدوديت‌هاي آن‌ها را برجسته مي‌كند. سپس به مباني يادگيري عميق ، رديابي توسعه تاريخي و پيشرفت‌هاي كليدي آن مي‌پردازيم. در پايان، اين مقاله به پياده‌سازي يادگيري عميق در تشخيص خطا پرداخته و نشانمي‌دهد كه چگونه شبكه‌هاي عصبي عميق ( DNN) مي‌توانند شناسايي، طبقه‌بندي و جداسازي خطاها در فرآيندهاي صنعتي را افزايش دهند. از طريق اين بررسي، ما بر پتانسيل يادگيري عميق براي ايجاد انقلابي در تشخيص خطا و هموار كردن راه براي سيستم‌هاي نظارت بر فرآيند قوي‌تر و كارآمدتر تأكيد مي‌كنيم.

6/9/2024 12:00:00 AM

82845

1403/03/25

review of fault detection methods using deep learning method

تشخيص خطا , يادگيري عميق , شبكه‌هاي عصبي

Fault detecion , Deep Learning , Neural Networks