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Departamento Gestión de Conocimiento, Monitoreo y Prospección
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An Unsupervised Machine Learning Approach for Process Monitoring by Visual Analytics
| Indexado |
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| DOI | 10.1016/J.IFACOL.2024.08.443 | ||||
| Año | 2024 | ||||
| Tipo | proceedings paper |
Citas Totales
Autores Afiliación Chile
Instituciones Chile
% Participación
Internacional
Autores
Afiliación Extranjera
Instituciones
Extranjeras
Abstract
This paper examines the suitability of unsupervised machine learning methods for image analysis, within the innovative visual analytics framework for process monitoring, and proposes a set of performance metrics that evaluate accuracy for visual analytics. The effectiveness of the proposed method is demonstrated via a case study using real industrial data from a steam boiler.
| Ord. | Autor | Género | Institución - País |
|---|---|---|---|
| 1 | Garcés, Hugo O. | - |
Universidad de Concepción - Chile
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| 1 | Garces, Hugo O. | - |
Universidad de Concepción - Chile
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| 2 | Aballay, Bastián | - |
Universidad de Concepción - Chile
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| 2 | Aballay, Bastian | - |
Universidad de Concepción - Chile
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| 3 | Rao, Harikrishna Rao Mohan | - |
University of Alberta - Canadá
|
| 3 | Rao, Harikrishna Rao Mohan | - |
Univ Alberta - Canadá
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| 4 | Chen, Tongwen | - |
University of Alberta - Canadá
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| 4 | Chen, Tongwen | - |
Univ Alberta - Canadá
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| 5 | Shah, Sirish L. | - |
University of Alberta - Canadá
|
| 5 | Shah, Sirish L. | - |
Univ Alberta - Canadá
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| Fuente |
|---|
| Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico |
| ANID (Chile) |
| Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo |
