Application of Bayesian network in the diagnosis of hot-dip galvanising process

• Autorzy: Mrzygłód B. , Adrian A. , Kluska-Nawarecka S. , Marcjan R.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie sieci Bayesa w diagnostyce procesu cynkowania ogniowego

• Konferencja: 14th KomPlasTech Conference, Zakopane, January 14-17, 2007
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This study presents an output of the application of a probabilistic method of inference based on Bayes'' rule in the diagnosis of defects formed during hot-dip galvanising process. The process of creating knowledge representation of the hot-dip galvanising process was disclosed along with a scheme of reasoning in Bayesian network and its implementation in a Norsys Netica packet. The advantages and drawbacks of a probabilistic method of representation of the incomplete and uncertain empirical knowledge were highlighted.

PL

W artykule zaprezentowano wyniki zastosowania probabilistycznej metody wnioskowania, opartej na regule Bayesa, w diagnostyce wad powstających w procesie cynkowania ogniowego. Pokazano proces tworzenia reprezentacji wiedzy dotyczącej procesu cynkowania. Zbudowano sieć przyczynowo-skutkową dla wybranej grupy wad powierzchni wyrobów ocynkowanych i przyczyn ich powstawania. Analizując przyczyny uwzględniano miejsce ich występowania, charakter (rodzaj) i reprezentujące je parametry technologiczne. Schemat wnioskowania w sieciach Bayesa pokazano na przykładzie wybranej wady (nieciągłość powierzchni) i dwóch przyczyn (pH kąpieli topnikującej oraz zanieczyszczenie powierzchni). Do implementacji tej sieci Bayesa wykorzystano pakiet Netica firmy Norsys. Wskazano na zalety i wady probabilistycznej metody reprezentacji niepełnej i niepewnej wiedzy empirycznej.

Słowa kluczowe

EN

formalization of knowledge; uncertain knowledge; Bayesian networks; reasoning in a Bayesian network; faults of metal products; hot-dip galvanizing

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Computer Methods in Materials Science
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 7, No. 2
• Strony: 317--323
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys.

Twórcy

autor

Mrzygłód B.

autor

Adrian A.

autor

Kluska-Nawarecka S.

autor

Marcjan R.

• AGH UST, Department of Industrial Computer Science

Bibliografia

• Cowell, R.G., Dawid, A.P., Lauritzen, S.L., Spiegelhalter, D.J., 1999, Probabilistic networks and expert systems, in: Statistics for Engineering and Information Science, Springer, New York .
• Kluska-Nawarecka, S., Marcjan, R., Mrzygłód, B., 2006, Ocena możliwości implementacji wybranych metod reprezentacji wiedzy dla potrzeb diagnostyki wad powierzchni wyrobów metalowych, Proc. 13th Conf. Informatyka w Technologii Metali - KomPlasTech, eds, Szeliga, D., Pietrzyk, M., Kusiak, J., Szczawnica, 23-30 (in Polish).
• Norsys Software Corp., 2004, http://www.norsys.com/
• Plucińska A., Pluciński T, 2005, Probabilistyka. Rachunek prawdopodobieństwa. Statystyka matematyczna. Procesy stochastyczne, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, (in Polish).
• Russell S.J., Norvig P., 1995, Artiflcial Intelligence: a modern approach, Prentice Hall, Englewood Cliffs.