Luận văn: Nghiên cứu phương pháp phát hiện sự kiện cực hiếm bằng mô hình Autoencoder và ứng dụng vào dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy.

Nghiên cứu Phương Pháp Phát Hiện Sự Kiện Cực Hiếm Bằng Mô Hình Autoencoder Và Ứng Dụng Vào Dự Báo Trước Sự Cố Trong Nhà Máy Giấy

Tác giả: Bùi Minh Thành

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển và ứng dụng mô hình Autoencoder để giải quyết bài toán dự báo các sự kiện cực hiếm. Luận văn đề cập đến phương pháp phát hiện sự kiện hiếm bằng mô hình Autoencoder, bao gồm cả việc tìm hiểu các phương pháp phát hiện sự kiện hiếm và ứng dụng mô hình Autoencoder. Cụ thể, nghiên cứu khám phá cách thức hoạt động của mô hình Autoencoder, bao gồm kiến trúc, chức năng mã hóa và giải mã, và cách nó có thể được sử dụng để nhận diện các đặc trưng quan trọng của sự kiện bình thường để từ đó phát hiện các sự kiện bất thường. Sau đó, luận văn tiến hành ứng dụng mô hình Autoencoder vào dự báo sự cố trong dây chuyền sản xuất của nhà máy giấy. Nghiên cứu đề xuất xây dựng và lập trình các mô hình MLP Autoencoder và LSTM Autoencoder, thực hiện thử nghiệm và đánh giá kết quả để đạt được mục tiêu dự đoán trước sự cố và xác định các bộ phận có khả năng cao gây ra sự cố.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Danh mục các ký hiệu và chữ viết tắt
• Danh mục các bảng
• Danh mục các hình vẽ, đồ thị
• Mở đầu
• Chương 1. Tổng quan về sự kiện hiếm
• Chương 2. Phương pháp phát hiện sự kiện hiếm
• Chương 3. Ứng dụng mô hình Autoencoder để dự báo trước sự cố trong nhà máy giấy
• Chương 4. Kết luận và kiến nghị
• Tài liệu tham khảo