Resumen

Se han propuesto muchos métodos de minería de datos para mejorar la precisión y exactitud de las previsiones de tiempo de ciclo de trabajo en las fábricas de obleas. Este estudio presenta un enfoque de minería de datos difusa basado en una innovadora red difusa de retropropagación (FBPN) que determina los límites inferior y superior del tiempo de ciclo de los trabajos. La precisión de la predicción también mejora significativamente mediante una combinación de análisis de componentes principales (PCA), fuzzy c-means (FCM) y FBPN. Un caso aplicado que utiliza datos recogidos en una fábrica de fabricación de obleas ilustra este enfoque de minería de datos difusos. En este caso, la metodología propuesta obtiene mejores resultados que los seis métodos de minería de datos existentes.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:enfoque de minería de datos difusos, muchos métodos de minería de datos, red de retropropagación difusa innovadora, previsiones de tiempo de ciclo de trabajo, enfoques de minería de datos, tiempo de ciclo de trabajo, análisis de componentes principales, fábricas de fabricación de obleas, fábrica de fabricación de obleas, fbpn
• Keywords:fuzzy data mining approach, many data mining methods, innovative fuzzy backpropagation network, job cycle time forecasts, data mining approaches, job cycle time, principal component analysis, wafer fabrication factories, wafer fabrication factory, fbpn