In the rMM approach, two local mode

In the rMM approach, two local models centered in the response
space in 1
y = 0.5% and 2
y = 5% were utilized, and the width
parameter  in the response validity functions (4) was  = 2.5. The
locations and width of the local model regions were selected so that
the first model could handle the normal operation conditions with
low copper values and the second model the unusually high copper
levels related to process failures. The nominal recursive forgetting
factor in rMM was 0 = 0.95 and the forgetting factor in rPLS was
= 0.95. The number of factors in both static and rMM OSC deflation
was f = 1. More OSC factors were also tested, but the modeling
results were not improved. The number of PCA latent variables that
were used to invert the deflated predictor covariance matrix (15)
was selected so that the condition number of Rˆi
tto(k) was not too
high. With eight latent variables the maximum condition number
was kept around 106, which ensured that no numerical problems
occurred when inverting the matrix.
T

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในวิธีการ rMM, 2 รุ่นภายในศูนย์กลางในการตอบสนองพื้นที่ใน 1y = 0.5% และ 2y = 5% ถูกใช้ และความกว้างพารามิเตอร์ในฟังก์ชันตอบสนองมีผลบังคับใช้ (4) ได้ = 2.5 ที่เลือกตำแหน่งที่ตั้งและความกว้างของขอบเขตรูปแบบท้องถิ่นนั้นแบบแรกสามารถจัดการเงื่อนไขการดำเนินงานปกติด้วยต่ำค่าทองแดงและรุ่นสองทองแดงสูงผิดปกติระดับที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการล้มเหลว ลืมระบุซ้ำปัจจัยในการ rMM 0 = 0.95 และตัว forgetting ใน rPLS ได้ = 0.95 จำนวนปัจจัยภาวะเงินฝืด OSC สถิตและ rMMได้ f = 1 ตัวคูณ OSC เพิ่มเติมยังทดสอบ แต่สร้างโมเดลไม่มีการปรับปรุงผลลัพธ์ จำนวนของตัวแปรแฝงอยู่ PCA ที่ใช้ในการสลับเมตริกซ์ความแปรปรวนร่วมของจำนวนประตู deflated (15)เลือกเพื่อให้เงื่อนไขจำนวน Rˆitto(k) ไม่เกินไปสูง มีตัวแปรแฝงอยู่แปด สูงสุดเงื่อนไขจำนวนถูกเก็บไว้ประมาณ 106 ซึ่งมั่นใจที่ไม่มีปัญหาตัวเลขเกิดขึ้นเมื่อเมตริกซ์ที่สีตรงกันข้ามT

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในวิธีการ RMM, สองรุ่นในท้องถิ่นเป็นศูนย์กลางในการตอบสนอง
พื้นที่ใน 1
y = 0.5% และ 2
y = 5% ถูกนำมาใช้และความกว้างของ
พารามิเตอร์? ฟังก์ชั่นในการตอบสนองต่อความถูกต้อง (4) คืออะไร = 2.5
สถานที่และความกว้างของภูมิภาคแบบท้องถิ่นได้รับการคัดเลือกเพื่อให้
รุ่นแรกที่สามารถจัดการกับสภาพการดำเนินงานปกติที่มี
ค่าทองแดงต่ำและรูปแบบที่สองทองแดงสูงผิดปกติ
ระดับที่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวในการประมวลผล ลืม recursive ระบุ
ปัจจัยในการ RMM เป็น 0 = 0.95 และปัจจัยลืมใน RPLS เป็น
= 0.95 จำนวนของปัจจัยในภาวะเงินฝืดทั้งแบบคงที่และ OSC RMM
ถูก f = 1 OSC ปัจจัยอื่น ๆ นอกจากนี้ยังมีการทดสอบ แต่การสร้างแบบจำลอง
ผลการวิจัยไม่ได้ดีขึ้น จำนวน PCA ตัวแปรแฝงที่
ถูกนำมาใช้เพื่อกลับแปรปรวนเมทริกซ์ทำนายกิ่ว (15)
ได้รับการคัดเลือกเพื่อให้จำนวนสภาพของ Ri
TTO (k) เป็นไม่มากเกินไป
สูง กับแปดตัวแปรแฝงจำนวนสูงสุดสภาพ
ถูกเก็บไว้รอบ 106 ซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าปัญหาที่เป็นตัวเลขไม่
เกิดขึ้นเมื่อกลับหัวเมทริกซ์.
T

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใน rmm เข้าหา สองรุ่นท้องถิ่นเป็นศูนย์กลางในการตอบสนองพื้นที่ 1

Y = 0.5 และ 2
y = 5 % ที่ใช้ และความกว้าง
พารามิเตอร์  ในการตอบสนองเชิงฟังก์ชัน ( 4 ) คือ  = 2.5
ตำแหน่งและความกว้างของภูมิภาคแบบท้องถิ่นถูกเลือกเพื่อให้
รุ่นแรก สามารถรับมือกับสภาวะการใช้งานปกติ ที่มีค่าต่ำและทองแดง

สองแบบทองแดงสูงผิดปกติระดับที่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวของกระบวนการ ระบุผลปัจจัยใน rmm ลืม
0 = 0.95 และลืมปัจจัยใน rpls คือ
= 0.95 . จำนวนของปัจจัยทั้งแบบคงที่และ rmm OSC ภาวะเงินฝืด
f = 1 ปัจจัย OSC เพิ่มเติมได้ แต่นางแบบ
ผลไม่ขึ้น หมายเลขของ PCA ตัวแปรแฝงที่
ถูกใช้เพื่อแปลงกิ่วเมทริกซ์ ( 15 )
ทำนายความแปรปรวนร่วมถูกเลือกเพื่อให้สภาพจํานวน R ˆผม
TTO ( K ) ไม่ได้เหมือนกัน
สูง มี 8 ตัวแปรแฝงเงื่อนไขจำนวนสูงสุด
ถูกเก็บไว้ประมาณ 106 , ซึ่งมั่นใจว่าไม่เกิดปัญหาเกิดขึ้นเมื่อกลับหัวเมทริกซ์ตัวเลข
.
t