Desarrollo de estrategias basadas en técnicas de inteligencia artificial para la mejora de la calidad en procesos industriales

  1. Manuel Castejón Limas
Supervised by:
  1. Joaquín Bienvenido Ordieres Meré Director

Defence university: Universidad de La Rioja

Year of defence: 2004

Committee:
  1. Alberto Benjamín Díez González Chair
  2. Eliseo Pablo Vergara González Secretary
  3. Francisco Javier Martínez de Pisón Ascacíbar Committee member
  4. Juan Antonio González Rodríguez Committee member
  5. Luis Javier Hernández Paricio Committee member
Department:
  1. Ingeniería Mecánica

Type: Thesis

Teseo: 106898 DIALNET

Abstract

Este trabajo presenta dos algoritmos para el tratamiento de los datos excéntricos que pudieran existir en una colección de datos de tamaño masivo. Los dos algoritmos desarrollados son el denominado PAELLA para la detección de los outliers, y el CiTree para clasificación de los datos. Ambos algoritmos funcionan secuencialmente, realizándose una clasificación y posteriormente la detección de los excéntricos. Los resultados obtenidos suponen una considerable mejora respecto al algoritmo más ampliamente utilizado para este tipo de trabajos, que es el algoritmo BACON, presentado una mayor estabilidad de funcionamiento a medida que crece la dimensionalidad del problema, gracias a su capacidad de adaptación mediante la adecuación de sus parámetros. Además permite la creación de reglas para determinar la causa que generó la excentricidad de las muestras identificadas como tales.