Exponentially Weighted Moving Average Controle Esquemas Propriedades E Melhorias

Esquemas de Controlo de Média Móvel Ponderados Exponencialmente: Propriedades e Melhorias Lucas, James M. Saccucci, Michael S. (1990, American Statistical Association and ASQC) E. I. Du Pont de Nemours e Company, Newark, DE Universidade Drexel, Filadélfia, PA Technometrics Vol. 32 No. 1 QICID: 13425 February 1990 pp. 1-12 List 10.00 Membro 5.00 Este artigo não está disponível online. Entre em contato conosco para receber uma varredura do arquivo, em formato PDF. Novo para ASQ REGISTAR AQUI. Artigo Resumo Roberts (1959) introduziu pela primeira vez o esquema de controle da média móvel exponencialmente ponderada (EWMA). Usando simulação para avaliar suas propriedades, ele mostrou que o EWMA é útil para detectar pequenas mudanças na média de um processo. O reconhecimento de que um esquema de controle EWMA pode ser representado como uma cadeia de Markov permite que suas propriedades sejam avaliadas mais facilmente e completamente do que anteriormente foi feito. Neste artigo, avaliamos as propriedades de um esquema de controle EWMA usado para monitorar a média de um processo normalmente distribuído que pode experimentar mudanças de distância do valor-alvo. Um procedimento de projeto para esquemas de controle EWMA é dado. Valores de parâmetros não comummente utilizados na literatura são mostrados como sendo úteis para detectar pequenas mudanças num processo. Além disso, são consideradas várias melhorias aos esquemas de controle EWMA. Estes incluem um recurso de resposta inicial rápido que torna o esquema de controle EWMA mais sensível a problemas de inicialização, um Shewhart EWMA combinado que fornece proteção contra mudanças grandes e pequenas em um processo e um EWMA robusto que fornece proteção contra outliers ocasionais no Dados que poderiam causar um sinal fora de controle. Uma extensa comparação revela que os esquemas de controle EWMA têm propriedades de comprimento médio de execução semelhantes aos dos esquemas de controle de soma cumulativa. Tabela de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), gráficos de média móvel movimentada (GMA), resposta inicial rápida (FIR) por Yang Zhao, Neal Patwari, Jeff M. Phillips . Os sistemas de detecção do ambiente de rádio frequência (RF) de rede identificam e rastreiam pessoas em edifícios usando mudanças nas medições de força de sinal feitas por uma rede de sensores sem fio. Foi demonstrado que tais sistemas podem localizar pessoas que não participam do sistema usando qualquer rádio. Os sistemas de detecção do ambiente de rádio frequência (RF) de rede identificam e rastreiam pessoas em edifícios usando mudanças nas medições de força de sinal feitas por uma rede de sensores sem fio. Foi demonstrado que tais sistemas podem localizar pessoas que não participam do sistema usando qualquer dispositivo de rádio, mesmo através das paredes, por causa das mudanças que as pessoas causam às redes estáticas de sensores sem fio. No entanto, muitos desses sistemas não conseguem localizar pessoas estacionárias. Nós apresentamos e avaliamos um sistema que pode localizar pessoas estacionárias ou em movimento, sem calibração, usando a distância do kernel para quantificar a diferença entre dois histogramas de medidas de força de sinal. A partir de cinco experimentos, mostramos que o nosso sistema de localização de tomografia por radiofrequência com base em distorção do kernel funciona melhor do que os sistemas NRES de última geração em diferentes ambientes sem linha de visão. Erm histogramas. Nós, no entanto, exigem a inicialização dos histogramas no tempo zero. Em operação em tempo real, simplesmente rodaríamos o sistema por um curto período para coletar as medições RSS -14 - necessárias para permitir que o LTH se instalasse antes de usar seus resultados. Usando o filtro EWMA, nosso KRTI não tem essa imagem falsa como mostrado na Figura 14. Para ver como EWMA vence o efeito de chan de posição. Por Galit Shmueli, Stephen E. Fienberg - Métodos Estatísticos em Contra-Terrorismo. 2004. Uma revisão recente da literatura sobre sistemas de vigilância revelou um enorme número de artigos relacionados com a pesquisa, uma série de sites e um número relativamente pequeno (mas em rápido aumento) de sistemas de vigilância, especialmente para a detecção precoce de um ataque bioterrorista Bravata et Al. Uma revisão recente da literatura sobre sistemas de vigilância revelou um enorme número de artigos relacionados com a pesquisa, uma série de sites e um número relativamente pequeno (mas em rápido aumento) de sistemas de vigilância, especialmente para a detecção precoce de um ataque bioterrorista Bravata et Al. 2004. Sistemas modernos de vigilância do bioterrorismo, como os implementados na cidade de Nova York, Western Penn - por George V. Moustakides, Aleksey S. Polunchenko, Er G. Tartakovsky. 907. Resumo: Para as regras de detecção de mudanças seqüenciais mais populares, como CUSUM, EWMA e o teste de Shiryaev-Roberts, desenvolvemos equações integrais e um método numérico conciso para calcular um número de métricas de desempenho, incluindo atraso médio de detecção e tempo médio para alarme falso. Nós pagamos specia. Resumo: Para as regras de detecção de mudanças seqüenciais mais populares, como CUSUM, EWMA e o teste de Shiryaev-Roberts, desenvolvemos equações integrais e um método numérico conciso para calcular um número de métricas de desempenho, incluindo atraso médio de detecção e tempo médio para alarme falso. Prestamos especial atenção ao procedimento de Shiryaev-Roberts e avaliamos seu desempenho para várias estratégias de inicialização. Em relação à variante de inicialização aleatória proposta por Pollak, que é conhecida por ser assintoticamente óptima de ordem-3, oferecemos, pela primeira vez, um meio para calcular numericamente a distribuição quasi-estacionária, que é a distribuição da variável aleatória inicial, Tornando assim este teste aplicável na prática. Um produto secundário significativo da nossa técnica computacional é a observação de que as inicializações determinísticas do procedimento de Shiryaev-Roberts também podem desfrutar da mesma propriedade de otimidade da ordem-3 do que o teste aleatório de Pollaks e, após uma seleção cuidadosa, até mesmo superá-lo uniformemente. Por Nong Ye, Connie Borror, Yebin Zhang - Internacional. A detecção de intrusão é usada para monitorar e capturar intrusões em sistemas de computadores e redes, que tentam comprometer a segurança dos sistemas de computadores e redes. Para proteger os sistemas de informação de intrusões e assim garantir a confiabilidade e qualidade de serviço dos sistemas de informação, ele. A detecção de intrusão é usada para monitorar e capturar intrusões em sistemas de computadores e redes, que tentam comprometer a segurança dos sistemas de computadores e redes. Para proteger os sistemas de informação das intrusões e assim assegurar a confiabilidade ea qualidade do serviço dos sistemas de informação, é altamente desejável desenvolver técnicas que detectem intrusões nos sistemas de informação. Muitas intrusões se manifestam em mudanças dramáticas na intensidade dos eventos que ocorrem nos sistemas de informação. Devido à capacidade de gráficos de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) para monitorar a taxa de ocorrências de eventos com base na sua intensidade, aplicamos três estatísticas EWMA para detectar alterações anormais na intensidade de eventos para detecções de intrusão. Eles incluem o gráfico EWMA para dados autocorrelacionados, o gráfico EWMA para dados não correlacionados e o gráfico EWMA para monitorar o desvio padrão do processo. Os objetivos deste trabalho são fornecer procedimentos de projeto para a realização desses gráficos de controle e investigar seu desempenho usando diferentes configurações de parâmetros com base em um grande conjunto de dados. A capacidade de detecção precoce destas técnicas EWMA também é examinada para fornecer a orientação sobre a capacidade de design de sistemas de informação. Copyright 2002 John Wiley ampamp Sons, Ltd. PALAVRAS-CHAVE: média exponencialmente ponderada (EWMA) detecção de intrusão detecção de anomalias informação garantia auditoria de computador dados 1. lous mudanças na intensidade do evento em um sistema de informação. O gráfico de controle da EWMA para a média de um processo foi introduzido pela primeira vez por Roberts 8. Crowder 9,10, Hunter 11 e Lucas e Saccucci -12 - fornecem sugestões e avaliações do gráfico de controle EWMA e seu uso na monitoração e controle do processo . MacGregor e Harris 13 apresentam o esquema EWMA para monitorar a variabilidade do processo. Borr. Por Changliang Zou, Yujuan Zhang, Zhaojun Wang - IIE transações. 2006. Os quadros de controle baseados no modelo de ponto de mudança são propostos para monitorar os perfis lineares quando os valores nominais dos parâmetros do processo não são conhecidos, mas algumas amostras históricas estão disponíveis. Esses gráficos podem detectar uma mudança na interceptação ou na inclinação ou no desvio padrão. O. Os quadros de controle baseados no modelo de ponto de mudança são propostos para monitorar os perfis lineares quando os valores nominais dos parâmetros do processo não são conhecidos, mas algumas amostras históricas estão disponíveis. Esses gráficos podem detectar uma mudança na interceptação ou na inclinação ou no desvio padrão. Os resultados simulados mostram que nossa abordagem tem bom desempenho em toda a gama de possíveis mudanças e pode ser usada durante as fases iniciais do processo. Os auxílios de diagnóstico simples também são dados para estimar a localização da alteração e determinar qual dos parâmetros mudou. 1 por Ruediger Martin, Ruediger Martin, Michael Menth, Michael Menth - em Proc. De GIITG Conferência sobre Medição, Modelagem e Avaliação de Sistemas de Computador e Comunicação (MMB), juntamente com PolishGerman Teletraffic Symposium (PGTS, 2004) As medições de taxa são necessárias para muitos fins, por exemplo, para análise de sistemas e modelagem ou para sistemas vivos que reagem a medições. Para a medição off-line, todos os dados estão disponíveis com antecedência, mas não há problema de tempo entre a coleta de dados e a análise de dados. Medições on-line são necessárias para muitos propósitos, por exemplo, para análise e modelagem de sistemas ou para Live sistemas que reagem a medições. Para off-line medição todos os dados estão disponíveis antecipadamente. Aqui, tempo de atraso entre a coleta de dados e análise de dados não é um problema. A medição on-line, no entanto, mede as taxas na mosca. Assim, a medição Algoritmos que fornecem a sua produção o mais rápido possível são necessários. Nós apresentamos três bem conhecidos algoritmos para a taxa de medição: O Disjoint Intervals método, a média móvel, E a Média Móvel Ponderada Exponencialmente sobre Intervalos Disjuntos. Analisamos e comparamos suas propriedades e encontramos problemas como atraso de tempo pesado ou reação excessiva a flutuações aleatórias. Para resolver esses problemas, derivamos um novo algoritmo chamado Time Exponentially Weighted Moving Average como uma versão contínua da Exponentially Weighted Moving Average. Finalmente, comparamos este algoritmo com os outros métodos e mostramos que ele resolve esses problemas. O EWMA-DI foi introduzido por 3 e esse mecanismo tem sido estudado de forma bastante intensa, especialmente no campo da economia para a análise gráfica -4, 5, 6, 7, 8 , 9--. O EWMA também é usado em muitos documentos técnicos do IETF 10, 11, o mais proeminente é provavelmente a estimativa obsoleta do tempo de ida e volta para TCP em 12. Como este algoritmo é design. Por Taber H. Smith, Duane S. Boning - Simpósio Internacional de Fabricação Eletrônica, IEMT ampapos96. 1996. Resumo Trabalhos recentes têm mostrado que um controlador de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) pode ser usado em processos de semicondutores para manter metas de processo em períodos ex-tendidos para melhorar a qualidade do produto e diminuição do tempo de inatividade da máquina. Os trabalhos recentes mostraram que um controlador de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) pode ser usado em processos de semicondutores para manter as metas do processo em períodos ex-tended para melhorar a qualidade do produto e diminuir o tempo de inatividade da máquina. Este trabalho analisa como diferentes fatores de processo afetam os parâmetros de controle ótimos. Mostramos que uma função de mapeamento a partir do estado de perturbação (magnitude da deriva linear e ruído aleatório) De um dado processo para os correspondentes pesos EWMA óptimos podem ser gerados e uma rede neural artificial (ANN) treinada para aprender o mapeamento. Um controlador auto-ajustável EWMA é proposto que atualiza dinamicamente seus parâmetros de controlador estimando o estado de perturbação e usando o ANN para fornecer atualizações aos parâmetros do controlador. O resultado é um controlador adaptativo whi Ch elimina a necessidade de um engenheiro experiente para ajustar o controlador, permitindo que ele seja mais facilmente aplicado a processos de semicondutores. Termos de indexação Controle adaptativo, rede neural artificial, EWMA, processo congtrol. Por Peihua Qiu, Douglas Hawkins - Technometrics. 2001. Consideramos o controle estatístico do processo quando as medições são multivariadas. Sugere-se um procedimento CUSUM na detecção de uma alteração no vector médio das medições, que se baseia nos anticorpos transversais das medições. Em cada ponto de tempo, as medidas são ordenadas e seus anti. Consideramos o controle estatístico do processo quando as medições são multivariadas. Sugere-se um procedimento CUSUM na detecção de uma alteração no vector médio das medições, que se baseia nos anticorpos transversais das medições. Em cada ponto de tempo, as medidas são ordenadas e seus antiranks, que são os índices da estatística de ordem, são registrados. Quando o processo está no controle e a distribuição conjunta das medidas multivariadas satisfaz algumas condições de regularidade, o vetor antirange em cada ponto de tempo tem uma dada distribuição. Esta distribuição muda para alguma outra distribuição quando o processo está fora de controle e os componentes da mudança no vetor médio do processo não são todos iguais. Este CUSUM pode, portanto, detectar mudanças em todas as direções, exceto aquela em que os componentes do deslocamento no vetor médio são todos iguais, mas não zero. O deslocamento com componentes iguais, no entanto, pode ser facilmente detectado por outro CUSUM univariado. Seu segundo procedimento foi melhor do que o primeiro em muitos casos. 2 Lowry, Woodall, Champ e Rigdon (1992) estenderam o procedimento de controle da média móvel ponderada exponencial univariada (por exemplo, Lucas e Saccucci 1990) ao caso multivariado. O seu procedimento sinaliza uma mudança quando Z 0 i 1 Z i Z i gt h, onde Z i RX (i) (IR) Z i 1 Z 0 0 R diag (r 1 r 2 rp) e 0si 1 para todo i 1 A gama bastante limitada de ferramentas para o controle de processos estatísticos multivariados baseia-se, geralmente, na suposição de que os vetores de dados seguem uma distribuição normal multivariada - uma suposição que raramente é satisfeita O intervalo bastante limitado de ferramentas para o controle de processos estatísticos multivariados geralmente descansa na suposição de que os vetores de dados seguem uma distribuição normal multivariada - uma suposição que raramente é satisfeita Neste trabalho, discute-se a detecção de possíveis mudanças no vetor médio de uma medida multivariada de um processo estatístico quando a distribuição multivariada da medida é não Gaussiana. Sugere-se um procedimento de soma cumulativa não paramétrica (CUSUM), o qual Baseia-se tanto na informação da encomenda entre os componentes de medição como na informação da encomenda entre os componentes de medição e os seus meios de controlo. Crosier (1988) concluiu que seu segundo procedimento geralmente teve melhor desempenho do que o primeiro. Lowry et ai. (1992) estendeu o procedimento de controlo da média móvel ponderada exponencial univariada (por exemplo, - Lucas e Saccucci 1990-) ao caso multivariado. Na literatura, o desempenho de um procedimento CUSUM é muitas vezes medido pelo comprimento médio de execução (ARL), que é o número médio de amostras necessárias para o procedimento t. Por Stefan H. Steiner. 1998. Este artigo propõe uma versão de gráficos de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) aplicáveis ​​para monitorar os dados agrupados para turnos de processo. As propriedades de comprimento de execução deste novo gráfico de dados agrupados EWMA são comparadas com resultados semelhantes anteriormente obtidos para os gráficos EWMA para var. Este artigo propõe uma versão de gráficos de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) aplicáveis ​​para monitorar os dados agrupados para turnos de processo. As propriedades de comprimento de execução deste novo gráfico de dados agrupados de EWMA são comparadas com resultados semelhantes anteriormente obtidos para gráficos EWMA para dados de variáveis ​​e com aqueles para esquemas de Cumulativa Sum (CUSUM) com base em dados agrupados. Dados agrupados Gráficos EWMA são mostrados para ser quase tão eficiente como variáveis ​​baseadas EWMA gráficos e, portanto, uma alternativa atraente quando coleção de dados de variáveis ​​não é viávelExponentially ponderada média móvel esquemas de controle: propriedades e melhorias Citações Citações 716 Referências Referências 18 quotA bem conhecida Área envolve a estatística EWMA, que é um estimador de média ótima quando a média segue um modelo de média móvel de primeira ordem 19 e quando a média está sujeita a mudanças de passo aleatórias 14. EWMA é tão simples de aplicar como CUSUM, ele pode ser usado Para estimar a média atual e executa, bem como o procedimento CUSUM 20. Pesos no estimador médio EWMA X t diminuem exponencialmente como em uma série geométrica no tempo: X t (1) X t1 X t. Onde atua como fator de esquecimento (0 lt 1), X t é o valor atual de uma seqüência de variáveis ​​aleatórias e X 0 pode ser tomado como a média dos dados preliminares. RESUMO: Os algoritmos de aprendizado incremental e on - line são mais relevantes no contexto de mineração de dados devido à crescente necessidade de processar fluxos de dados. Neste contexto, a função alvo pode mudar ao longo do tempo, um problema inerente de aprendizagem on-line (conhecido como deriva conceito). A fim de lidar com a deriva conceito, independentemente do modelo de aprendizagem, propomos novos métodos para monitorar as métricas de desempenho medido durante o processo de aprendizagem, para desencadear sinais de deriva quando uma variação significativa foi detectada. Para monitorar esse desempenho, aplicamos algumas desigualdades de probabilidade que assumem apenas variáveis ​​aleatórias independentes, univariadas e delimitadas para obter garantias teóricas para a detecção de tais mudanças distribucionais. Algumas restrições comuns para a detecção de mudança on-line, bem como os tipos relevantes de mudança (abrupta e gradual) são considerados. São propostas duas abordagens principais, a primeira envolve médias móveis e é mais adequada para detectar mudanças bruscas. O segundo segue uma idéia intuitiva generalizada para lidar com mudanças graduais usando médias móveis ponderadas. A simplicidade dos métodos propostos, juntamente com a eficiência computacional tornam-nos muito vantajosos. Usamos um classificador Nave Bayes e um Perceptron para avaliar o desempenho dos métodos sobre dados sintéticos e reais. Artigo Aug 2015 quotEWMA 14 é um cálculo para analisar pontos de dados, criando uma série de médias de diferentes subconjuntos do conjunto de dados completo. A média móvel é usada com dados de séries temporais para suavizar as flutuações de curto prazo e destacar as tendências de longo prazo. QuotZhang 3 propôs um gráfico de controle de seleção de causa (CSC) adequado para o monitoramento de processos em vários estágios. Lucas e Saccucci 4 propuseram o uso do gráfico de controle de média móvel ponderada exponencialmente (EWMA), ou seja, EWMA CSC, para monitorar os resíduos da variável normal no segundo estágio. Hawkins para monitorar as características de qualidade de todas as etapas simultaneamente. RESUMO: Neste artigo, desenvolveu - se um novo procedimento para monitorar um processo dependente de dois fatores com característica de qualidade de Poisson de segunda etapa. No método proposto, as funções de log e de link de raiz quadrada são primeiramente combinadas para introduzir uma nova função de link que estabelece uma relação entre a variável de Poisson do segundo estágio ea característica de qualidade do primeiro estágio. Em seguida, calcula-se a estatística residual padronizada, que é independente da característica de qualidade no estágio permeável e segue aproximadamente a distribuição normal padronizada, com base na função de ligação proposta. Em seguida, os gráficos de seleção de causa de Shewhart e EWMA são utilizados para monitorar os resíduos padronizados. Finalmente, são investigados dois exemplos e um estudo de caso com a variável resposta de Poisson eo desempenho dos gráficos é avaliado pelo critério de comprimento médio de execução (ARL) em comparação com o melhor método da literatura. Artigo em texto completo Junho 2014 Ali Asgari Amiróssein Amiri Seyed Taghi Akhavan Niaki