Çok Değişkenli Kontrol Kartları Örüntü Tanıma Literatüründe Bir Araştırma

Authors : Kenan ORÇANLI, Erkan OKTAY, Burak BİRGÖREN

Pages : 23-42

View : 15 | Download : 7

Publication Date : 2016-07-13

Article Type : Research Paper

Abstract :İstatistiksel süreç kontrolünde kullanılan çok değişkenli kontrol grafikleri, çok değişkenli bir süreçteki anormal değişimleri incelemede önemli bir araçtır. Süreçte zaman içinde oluşabilecek değişimlerin tespit edilmesi, sürecin kontrol altında tutulması ve gerekli önlemlerin alınması amacıyla süreçteki anormal değişimlerin örüntülerini tanımlamaya yönelik son zamanlarda Yapay Sinir Ağları tanıma sistemleri oldukça fazla kullanılmaktadır. Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA);, giriş verilerinin yetersiz olduğu, mevcut verilerden hareketle bilinmeyen ilişkilerin ortaya çıkarılması ve algoritması veya kuralları tam olarak bilinmeyen durumlar için geliştirilmiş bir bilgi işleme sistemidir. Desen tanıma, tahmin, sınıflandırma gibi pek çok kalite kontrol problemi için yapay sinir ağları kullanılmaktadır. Yapay sinir ağı yaklaşımı ile birlikte kalite kontrol faaliyetleri daha kolay olmakta, maliyetler ve muayene süreleri minimize edilebilmektedir. Kontrol kartlarında yapay sinir ağlarıyla örüntü tanıma konusunda 1980 yılları sonları ile 1990 yılları sonları arasında yazılmış dokümanlar Zorriassatine ve Tannock insert ignore into journalissuearticles values(1998); tarafından ve 1991 ile 2010 yılları arasındaki zamanda yazılmış dokümanlar ise Psakaris insert ignore into journalissuearticles values(2011); ve Hachicha ve Ghorbelb insert ignore into journalissuearticles values(2012); tarafından incelenmiştir. Ayrıca, Masood ve Hassan insert ignore into journalissuearticles values(2010); tarafından bir inceleme metodolojisi oluşturulmuştur. Yapılan araştırmalar daha çok tek değişkenli ve çok değişkenli kontrol kartlarını kapsayacak şekilde genel nitelikli araştırmalardır. Bu çalışmada ise yapay sinir ağlarının 1990 ile 2015 yılları arasındaki diğer dokümanlardan farklı olarak çok değişkenli kontrol kartlarındaki uygulamalar derinliğine araştırılmıştır. Araştırmanın sonucunda ise genel olarak özetle, çok değişkenli kontrol kartlarında kullanılan YSA modellerinde teorik gelişmelerin olmadığı, tek YSA modeli yerine birleşik YSA modellerinin kullanıldığı ve YSA modelleri ile birlikte diğer sınıflandırma yöntemlerinin özellikle destek vektör makinelerinin hibrit olarak kullanıldığı şeklinde  sonuçlara ulaşılmıştır. Yapılan araştırma çok değişkenli kontrol kartlarında yapay sinir ağlarını  kullanmak isteyen araştırmacılar için bir başlangıç noktası olacağı değerlendirilmektedir.  
Keywords : Kontrol Kartları, Örüntü Tanıma, Yapay Sinir Ağları, Literatür