Propiedades Y Mejoras De Los Esquemas De Control De Media Móvil Ponderados Exponencialmente

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Artículo Resumen Roberts (1959) introdujo por primera vez el esquema de control del promedio móvil ponderado exponencialmente (EWMA). Utilizando la simulación para evaluar sus propiedades, mostró que el EWMA es útil para detectar pequeños cambios en la media de un proceso. El reconocimiento de que un esquema de control EWMA puede ser representado como una cadena de Markov permite que sus propiedades sean evaluadas más fácil y completamente de lo que se ha hecho previamente. En este artículo, evaluamos las propiedades de un esquema de control EWMA utilizado para supervisar la media de un proceso normalmente distribuido que puede experimentar cambios alejados del valor objetivo. Se proporciona un procedimiento de diseño para esquemas de control EWMA. Los valores de parámetros que no se usan comúnmente en la literatura se muestran útiles para detectar pequeños cambios en un proceso. Además, se consideran varias mejoras a los esquemas de control EWMA. Estos incluyen una característica de respuesta inicial rápida que hace que el esquema de control EWMA sea más sensible a los problemas de puesta en marcha, un Shewhart EWMA combinado que proporciona protección contra cambios grandes y pequeños en un proceso y un EWMA robusto que proporciona protección contra los outliers ocasionales en el Datos que podrían causar una señal fuera de control. Una extensa comparación revela que los esquemas de control EWMA tienen propiedades de longitud de ejecución promedio similares a las de los esquemas de control de suma acumulativa. Palabras clave Longitud media de ejecución (ARL), gráfico de control de suma acumulativa (CUSUM), gráficos de control de media móvil ponderados exponencialmente (EWMA), gráficos de media móvil geométrica (GMA), respuesta inicial rápida (FIR) por Yang Zhao, Neal Patwari, Jeff M. Phillips. Los sistemas de detección del entorno de radiofrecuencia en red (RF) identifican y rastrean personas en edificios usando cambios en las mediciones de intensidad de señal hechas por una red de sensores inalámbricos. Se ha demostrado que tales sistemas pueden localizar a personas que no participan en el sistema usando cualquier radio. Los sistemas de detección del entorno de radiofrecuencia en red (RF) identifican y rastrean personas en edificios usando cambios en las mediciones de intensidad de señal hechas por una red de sensores inalámbricos. Se ha demostrado que estos sistemas pueden localizar a personas que no participan en el sistema mediante el uso de cualquier dispositivo de radio, incluso a través de las paredes, debido a los cambios que las personas que se mueven a causa de la red estática de sensores inalámbricos. Sin embargo, muchos de estos sistemas no pueden localizar a personas estacionarias. Presentamos y evaluamos un sistema que puede localizar a personas estacionarias o en movimiento, sin calibración, utilizando la distancia del núcleo para cuantificar la diferencia entre dos histogramas de mediciones de la fuerza de la señal. A partir de cinco experimentos, mostramos que nuestro sistema de localización por radio tomográfica basada en la distancia del núcleo funciona mejor que los sistemas NRES de vanguardia en diferentes entornos no lineales. Erm histogramas. Sin embargo, necesitamos inicializar los histogramas en el tiempo cero. En el funcionamiento en tiempo real, simplemente ejecutaríamos el sistema durante un corto período para recopilar suficientes mediciones RSS -14-- para permitir que el LTH se asentara antes de usar sus resultados. Usando el filtro de EWMA, nuestro KRTI no tiene tal imagen falsa como se muestra en la figura 14. Para ver cómo EWMA supera el efecto del chan de la posición. Por Galit Shmueli, Stephen E. Fienberg - Métodos Estadísticos en la Lucha contra el Terrorismo. 2004. Una revisión reciente de la literatura sobre los sistemas de vigilancia reveló un gran número de artículos relacionados con la investigación, una gran cantidad de sitios web y un número relativamente pequeño (pero rápidamente creciente) de sistemas de vigilancia reales, especialmente para la detección temprana de un ataque bioterrorista Bravata et Alabama. Una revisión reciente de la literatura sobre los sistemas de vigilancia reveló un gran número de artículos relacionados con la investigación, una gran cantidad de sitios web y un número relativamente pequeño (pero rápidamente creciente) de sistemas de vigilancia reales, especialmente para la detección temprana de un ataque bioterrorista Bravata et Alabama. 2004. Sistemas modernos de vigilancia del bioterrorismo, como los desplegados en la ciudad de Nueva York, Western Penn, por George V. Moustakides, Aleksey S. Polunchenko, Er G. Tartakovsky. 907. Resumen: Para las reglas de detección de cambios secuenciales más populares como CUSUM, EWMA y la prueba de Shiryaev-Roberts, desarrollamos ecuaciones integrales y un método numérico conciso para calcular una serie de métricas de rendimiento, incluyendo el retardo promedio de detección y el tiempo promedio hasta falsas alarmas. Pagamos specia. Resumen: Para las reglas de detección de cambios secuenciales más populares como CUSUM, EWMA y la prueba de Shiryaev-Roberts, desarrollamos ecuaciones integrales y un método numérico conciso para calcular una serie de métricas de rendimiento, incluyendo el retardo promedio de detección y el tiempo promedio hasta falsas alarmas. Prestamos especial atención al procedimiento de Shiryaev-Roberts y evaluamos su desempeño para diversas estrategias de inicialización. Con respecto a la variante de inicialización aleatorizada propuesta por Pollak, que se sabe que es asintóticamente óptima de orden-3, ofrecemos, por primera vez, un medio para calcular numéricamente la distribución cuasi-estacionaria, que es la distribución de la variable aleatoria inicializadora, Lo que hace que esta prueba sea aplicable en la práctica. Un producto secundario significativo de nuestra técnica computacional es la observación de que las inicializaciones deterministas del procedimiento de Shiryaev-Roberts también pueden disfrutar de la misma propiedad de optimalidad del orden 3 que la prueba aleatoria de Pollaks y, después de una selección cuidadosa, incluso superarla uniformemente. Por Nong Ye, Connie Borror, Yebin Zhang - Internacional. La detección de intrusos se utiliza para supervisar y capturar intrusiones en sistemas informáticos y de red, que intentan comprometer la seguridad de los sistemas informáticos y de red. Para proteger los sistemas de información contra intrusiones y así asegurar la fiabilidad y calidad de servicio de los sistemas de información, La detección de intrusos se utiliza para supervisar y capturar intrusiones en sistemas informáticos y de red, que intentan comprometer la seguridad de los sistemas informáticos y de red. Para proteger los sistemas de información de las intrusiones y así asegurar la fiabilidad y calidad del servicio de los sistemas de información, es altamente deseable desarrollar técnicas que detecten intrusiones en los sistemas de información. Muchas intrusiones se manifiestan en cambios dramáticos en la intensidad de los eventos que ocurren en los sistemas de información. Debido a la capacidad de los gráficos de control de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) para monitorear la tasa de ocurrencias de eventos basados ​​en su intensidad, aplicamos tres estadísticas EWMA para detectar cambios anómalos en la intensidad de eventos para detecciones de intrusión. Incluyen el gráfico EWMA para datos autocorrelados, el gráfico EWMA para datos no correlacionados y el gráfico EWMA para supervisar la desviación estándar del proceso. Los objetivos de este documento son proporcionar procedimientos de diseño para la realización de estos gráficos de control e investigar su desempeño utilizando diferentes parámetros basados ​​en un conjunto de datos grande. La capacidad de detección temprana de estas técnicas EWMA también se examina para proporcionar la orientación sobre la capacidad de diseño de los sistemas de información. Copyright 2002 John Wiley ampamp Sons, Ltd. PALABRAS CLAVE: promedio móvil ponderado exponencial (EWMA) detección de intrusos detección de anomalías información seguridad datos de auditoría 1. lous cambios en la intensidad del evento en un sistema de información. El gráfico de control EWMA para la media de un proceso fue introducido por primera vez por Roberts 8. Crowder 9,10, Hunter 11, y Lucas y Saccucci -12-- proporcionan sugerencias y evaluaciones de la carta de control EWMA y su uso en la supervisión y control de procesos . MacGregor y Harris 13 presentan el esquema EWMA para monitorear la variabilidad del proceso. Borr. Por Changliang Zou, Yujuan Zhang, Zhaojun Wang - IIE Transacciones. 2006. Se proponen diagramas de control basados ​​en el modelo de punto de cambio para monitorear los perfiles lineales cuando los valores nominales de los parámetros del proceso no se conocen pero algunas muestras históricas están disponibles. Estas cartas pueden detectar un cambio en la intersección o la pendiente o la desviación estándar. Los. Se proponen diagramas de control basados ​​en el modelo de punto de cambio para monitorear los perfiles lineales cuando los valores nominales de los parámetros del proceso no se conocen pero algunas muestras históricas están disponibles. Estas cartas pueden detectar un cambio en la intersección o la pendiente o la desviación estándar. Los resultados simulados muestran que nuestro enfoque tiene un buen rendimiento a lo largo de la gama de posibles cambios y que puede utilizarse durante las etapas de inicio del proceso. También se proporcionan ayudas de diagnóstico simples para estimar la ubicación del cambio y determinar cuál de los parámetros ha cambiado. 1 de Ruediger Martin, Ruediger Martin, Michael Menth, Michael Menth - en Proc. De la Conferencia GI / ITG sobre Medición, Modelado y Evaluación de Sistemas de Computadora y Comunicación (MMB) junto con PolishPerman Teletraffic Symposium (PGTS, 2004). Las mediciones de frecuencia son necesarias para muchos propósitos, por ejemplo para análisis y modelado de sistemas o para sistemas vivos que reaccionan a Medidas fuera de línea Todos los datos están disponibles de antemano, pero no hay problema en la demora entre la recopilación de datos y el análisis de datos Medición en línea Sin embargo, las mediciones de frecuencia son necesarias para muchos propósitos, por ejemplo para el análisis y modelado de sistemas O para sistemas en vivo que reaccionan a las mediciones. Para la medición fuera de línea todos los datos están disponibles de antemano. En este caso, el tiempo de espera entre la recopilación de datos y el análisis de datos no es un problema. La medición en línea, sin embargo, , Se requieren algoritmos de medición que proporcionan su salida lo más puntual posible Presentamos tres algoritmos bien conocidos para la medición de la velocidad: el método de Intervalos Disjuntos, el Promedio Móvil y el Promedio Móvil Ponderado Exponencialmente sobre Intervalos Disjuntos. Analizamos y comparamos sus propiedades y encontramos problemas como el retardo de tiempo pesado o la reacción exagerada a las fluctuaciones aleatorias. Para abordar estos problemas, derivamos un nuevo algoritmo llamado Tiempo Exponencialmente Promedio Móvil Ponderado como una versión continua del Promedio Movido Exponencialmente Ponderado. Finalmente, comparamos este algoritmo con los otros métodos y mostramos que resuelve estos problemas. Lied a un solo evento también produce 0 M (, j) d Xj El EWMA-DI fue introducido por 3 y este mecanismo ha sido estudiado muy intensamente especialmente en el campo de la economía para el análisis de cartas -4, 5, 6, 7, 8 , 9--. El EWMA también se utiliza en muchos documentos técnicos del IETF 10, 11, el más prominente es probablemente la estimación obsoleta del tiempo de ida y vuelta para TCP en 12. Como este algoritmo es el diseño. Por Taber H. Smith, Duane S. Boning - Simposio Internacional de Fabricación de Electrónica, IEMT ampapos96. 1996. Resumen Trabajos recientes han demostrado que un controlador de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) se puede utilizar en los procesos de semiconductores para mantener los objetivos del proceso en períodos ex tendidos para mejorar la calidad del producto y disminuir el tiempo de inactividad de la máquina. Resumen Trabajos recientes han demostrado que un controlador de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) puede usarse en procesos de semiconductores para mantener objetivos de proceso en períodos ex-tender para mejorar la calidad del producto y disminuir el tiempo de inactividad de la máquina. Este trabajo examina cómo diferentes factores del proceso afectan a los parámetros óptimos del controlador. Muestramos que una función de mapeo a partir del estado de perturbación (magnitud de la deriva lineal y el ruido aleatorio) De un proceso dado a los pesos EWMA óptimos correspondientes y una red neuronal artificial (ANN) entrenada para aprender el mapeo Se propone un controlador EWMA de autoajuste que actualiza dinámicamente sus parámetros de controlador estimando el estado de perturbación y usando el ANN para proporcionar actualizaciones a los parámetros del controlador. El resultado es un controlador adaptativo que elimina la necesidad de un ingeniero con experiencia para afinar el controlador, lo que permite que sea más fácil de aplicar a los procesos de semiconductores. Términos del Índice Control adaptativo, red neuronal artificial, EWMA, proceso congtrol. Por Peihua Qiu, Douglas Hawkins - Technometrics. 2001. Consideramos el control estadístico del proceso cuando las mediciones son multivariadas. Un procedimiento CUSUM se sugiere en la detección de un cambio en el vector medio de las mediciones, que se basa en la sección transversal antiranks de las mediciones. En cada punto de tiempo, las medidas se ordenan y su anti. Consideramos el control estadístico del proceso cuando las mediciones son multivariadas. Un procedimiento CUSUM se sugiere en la detección de un cambio en el vector medio de las mediciones, que se basa en la sección transversal antiranks de las mediciones. En cada punto de tiempo, se ordenan las mediciones y se registran sus antiranks, que son los índices de la estadística de orden. Cuando el proceso está en control y la distribución conjunta de las mediciones multivariadas satisface algunas condiciones de regularidad, el vector antirank en cada punto de tiempo tiene una distribución dada. Esta distribución cambia a alguna otra distribución cuando el proceso está fuera de control y los componentes del cambio en el vector medio del proceso no son todos iguales. Por lo tanto, este CUSUM puede detectar cambios en todas las direcciones excepto en la que los componentes del desplazamiento en el vector medio son todos iguales pero no cero. El cambio con componentes iguales, sin embargo, puede ser fácilmente detectado por otro CUSUM univariado. Su segundo procedimiento fue mejor que el primero en muchos casos. 2 Lowry, Woodall, Champ y Rigdon (1992) extendieron el procedimiento de control de media móvil ponderado exponencial univariante (por ejemplo, Lucas y Saccucci 1990) al caso multivariado. Su procedimiento señala un cambio cuando Z 0 i 1 Z i Z i gt h, donde Z i RX (i) (IR) Z i 1 Z 0 0 R diag (r 1 r 2 rp) y 0si 1 para todo i 1 La gama bastante limitada de herramientas para el control de procesos estadísticos multivariados descansa generalmente en la suposición de que los vectores de datos siguen una distribución normal multivariada - una suposición que rara vez se satisface El rango bastante limitado de herramientas para el control de procesos estadísticos multivariados descansa generalmente en la suposición de que los vectores de datos siguen una distribución normal multivariada - un supuesto que rara vez se satisface En este artículo se discute la detección de posibles cambios en el vector medio de una medición multivariable de un proceso estadístico cuando la distribución multivariante de la medida es no gaussiana Se sugiere un procedimiento de suma acumulativa no paramétrica (CUSUM), que se basa tanto en La información de pedido entre los componentes de medición y la información de pedido entre los componentes de medición y sus medios de control. Crosier (1988) concluyó que su segundo procedimiento generalmente se desempeñó mejor que el primero. Lowry et al. (1992) extendió el procedimiento de control de media móvil ponderado exponencialmente univariado (por ejemplo, - Lucas y Saccucci 1990-) al caso multivariado. En la literatura, el rendimiento de un procedimiento CUSUM se mide a menudo por la longitud media de ejecución (ARL), que es el número medio de muestras necesarias para el procedimiento t. De Stefan H. Steiner. 1998. Este artículo propone una versión de gráficos de control de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) aplicables a la supervisión de los datos agrupados para los cambios de proceso. Las propiedades de longitud de ejecución de este nuevo gráfico EWMA de datos agrupados se comparan con resultados similares obtenidos previamente para los gráficos EWMA para var. Este artículo propone una versión de gráficos de control de media móvil ponderada exponencialmente (EWMA) aplicables a la supervisión de los datos agrupados para los cambios de proceso. Las propiedades de longitud de ejecución de este nuevo gráfico EWMA de datos agrupados se comparan con resultados similares obtenidos previamente para los gráficos EWMA para datos de variables y con aquellos para esquemas de suma acumulativa (CUSUM) basados ​​en datos agrupados. Datos agrupados Los gráficos EWMA se muestran casi tan eficientes como los gráficos EWMA basados ​​en variables, y por lo tanto son una alternativa atractiva cuando la recolección de datos de variables no es factible