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1. (WO1992002866) PROCEDE ET SYSTEME DE COMMANDE ET DE MESURE DE PROCESSUS PAR RESEAU NEURONAL INFORMATISE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication :    WO/1992/002866    N° de la demande internationale :    PCT/US1991/005259
Date de publication : 20.02.1992 Date de dépôt international : 25.07.1991
CIB :
G05B 13/02 (2006.01)
Déposants : E.I. DU PONT DE NEMOURS AND COMPANY [US/US]; 1007 Market Street, Wilmington, DE 19898 (US)
Inventeurs : SKEIRIK, Richard, D.; (US)
Mandataire : STERNE, Robert, Greene; Sterne, Kessler, Golstein & Fox, 1225 Connecticut Avenue, N.W., Suite 300, Washington, DC 20036 (US)
Données relatives à la priorité :
563,095 03.08.1990 US
Titre (EN) COMPUTER NEURAL NETWORK PROCESS MEASUREMENT AND CONTROL SYSTEM AND METHOD
(FR) PROCEDE ET SYSTEME DE COMMANDE ET DE MESURE DE PROCESSUS PAR RESEAU NEURONAL INFORMATISE
Abrégé : front page image
(EN)A computer neural network process control system and method provides predicted values to a controller used to control a process for producing a product. The predicted value is produced by a neural network provided with stored input data from a historical database. The neural network is configured by a developer using a neural network configuration stage and step. The neural network is trained using training data stored in the historical database, which is compared with the predicted value produced by the neural network using input data obtained at a time associated with the time of the training data. An error signal is produced by the comparison of the predicted value with the training data, the error signal is used to train the neural network, and is also used to determine (1) whether the predicted values of the neural network should continue to be used by the controller, and (2) to retrain the network. Predicted values are thus produced by the neural network which have a close correlation to the training values training data.
(FR)Procédé et système de commande de processus par réseau neuronal informatisé fournissant des valeurs de prédiction à une unité de commande utilisée pour commander un processus permettant de fabriquer un produit. La valeur de prédiction est générée par un réseau neuronal comprenant des données d'entrée stockées provenant d'une base de données historique. Le réseau neuronal est configuré par un réalisateur utilisant une phase et une étape de configuration de réseau neuronal. On configure le réseau neuronal en utilisant des données d'apprentissage stockées dans la base de données historique, qui sont comparées à la valeur de prédiction que le réseau neuronal génère en utilisant des valeurs d'entrée obtenues à un moment associé au moment des données d'apprentissage. Un signal d'erreur est généré par la comparaison de la valeur de prédiction aux données d'apprentissage, puis ce signal d'erreur est utilisé pour configurer le réseau neuronal et il est également utilisé pour déterminer (1) si les valeurs de prédiction du réseau neuronal doivent continuer à être utilisées par l'unité de commande, et (2) pour configurer une nouvelle fois le réseau. Le réseau neuronal génère ainsi des valeurs de prédiction qui sont étroitement corrélées aux données d'apprentissage des valeurs d'apprentissage.
États désignés : CA.
Office européen des brevets (OEB) (AT, BE, CH, DE, DK, ES, FR, GB, GR, IT, LU, NL, SE).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)