All recursivemodeling was performed

All recursivemodeling was performedmaintaining the temporal ordering of the samples to simulate the application of the models in on-line process monitoring. For validating the different calibration methods, the root mean square error (RMSE) for all the validation samples was calculated using always the prediction given by the “old” model, i.e. the model updated with all the samples preceding the current sample. Thus, the RMSE describes well the general prediction ability that can be achieved in real applications. However, since the main interest of the spectral analysis is to detect sudden major process changes as soon as possible, also the RMSE during the copper content increase related to the process failure in the validation data was used to compare the modeling performances. This error (RMSE2) was calculated as the root mean
square prediction error for the eight validation samples where the copper content was greater than 1.5% due to the process failure. These samples are referred in the following as the test period

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Recursivemodeling ทั้งหมดถูก performedmaintaining ขมับสั่งของตัวอย่างจำลองการประยุกต์ใช้แบบจำลองในการตรวจสอบขั้นตอนที่ง่ายดาย สำหรับการตรวจสอบวิธีการปรับเทียบที่แตกต่าง ข้อผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสอง (RMSE) สำหรับตัวอย่างการตรวจสอบทั้งหมดถูกคำนวณโดยใช้เสมอทำนายให้รุ่น "เก่า" เช่นรุ่นที่ปรับปรุง ด้วยตัวอย่างทั้งหมดที่อยู่ก่อนหน้าอย่างปัจจุบัน จึง RMSE อธิบายด้วยความสามารถในการทำนายทั่วไปที่สามารถทำได้ในการใช้งานจริง อย่างไรก็ตาม เนื่องจากผลประโยชน์หลักของการวิเคราะห์สเปกตรัมจะตรวจหลักพลันเปลี่ยนแปลงเร็วที่สุด ยัง RMSE ในระหว่างการเพิ่มเนื้อหาทองแดงเกี่ยวข้องกับกระบวนการล้มเหลวในการตรวจสอบข้อมูลใช้การเปรียบเทียบการแสดงโมเดล ข้อผิดพลาดนี้ (RMSE2) ถูกคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยรากตารางข้อผิดพลาดในการทำนายตัวอย่างตรวจสอบแปดเนื้อหาทองแดงที่มีมากกว่า 1.5% เนื่องจากความล้มเหลวของกระบวนการ ตัวอย่างเหล่านี้จะอ้างอิงในต่อไปนี้เป็นช่วงทดสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

recursivemodeling ทั้งหมดถูก performedmaintaining การสั่งซื้อชั่วคราวของกลุ่มตัวอย่างในการจำลองการประยุกต์ใช้แบบจำลองในการตรวจสอบในกระบวนการสาย สำหรับการตรวจสอบวิธีการที่แตกต่างกันการสอบเทียบรากหมายถึงข้อผิดพลาดของตาราง (RMSE) สำหรับตัวอย่างการตรวจสอบได้รับการคำนวณโดยใช้เสมอทำนายที่ได้รับจาก "เก่า" รูปแบบคือรูปแบบการปรับปรุงด้วยตัวอย่างก่อนหน้านี้กลุ่มตัวอย่างในปัจจุบัน ดังนั้น RMSE อธิบายทั้งความสามารถในการคาดการณ์ทั่วไปที่สามารถประสบความสำเร็จในการใช้งานจริง อย่างไรก็ตามเนื่องจากความสนใจหลักของการวิเคราะห์สเปกตรัมคือการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงกระบวนการที่สำคัญอย่างฉับพลันโดยเร็วที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ยัง RMSE ระหว่างเนื้อหาทองแดงเพิ่มขึ้นที่เกี่ยวข้องกับความล้มเหลวของกระบวนการในการตรวจสอบข้อมูลที่ถูกใช้ในการเปรียบเทียบผลการดำเนินงานการสร้างแบบจำลอง ข้อผิดพลาดนี้ (RMSE2) ที่คำนวณได้เป็นรากหมายถึง
ข้อผิดพลาดทำนายตารางสำหรับแปดตัวอย่างการตรวจสอบที่มีเนื้อหาทองแดงสูงกว่า 1.5% เนื่องจากความล้มเหลวของกระบวนการ ตัวอย่างเหล่านี้จะเรียกว่าต่อไปนี้ในขณะที่ระยะเวลาการทดสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทั้งหมด recursivemodeling คือ performedmaintaining การสั่งซื้อชั่วคราวของตัวอย่างที่จำลองการประยุกต์ใช้โมเดลการตรวจสอบกระบวนการทางออนไลน์ เพื่อตรวจสอบวิธีการสอบเทียบที่แตกต่างกัน , รากค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( RMSE ) ของกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดถูกคำนวณโดยใช้การตรวจสอบมักจะทำนายให้ โดย " แบบเก่า " คือรุ่นปรับปรุงด้วยตัวอย่างก่อนหน้าอย่างปัจจุบัน ดังนั้น วิธีการอธิบายด้วยการทำนายความสามารถทั่วไปที่สามารถเกิดขึ้นได้ในการใช้งานจริง อย่างไรก็ตาม เนื่องจากดอกเบี้ยหลักของการวิเคราะห์สเปกตรัมคือการตรวจหาการเปลี่ยนแปลงกระบวนการหลักฉับพลันทันทีที่เป็นไปได้นอกจากนี้วิธีการในระหว่างทองแดงที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวข้องกับกระบวนการล้มเหลวในการใช้ข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบรูปแบบการแสดง ข้อผิดพลาดนี้ ( rmse2 ) คือคำนวณเป็นหลักหมายถึง
ตารางพยากรณ์ผิดพลาด แปด การตรวจสอบตัวอย่างที่ปริมาณทองแดงสูงกว่า 1.5% เนื่องจากกระบวนการล้มเหลว ตัวอย่างเหล่านี้จะเรียกว่าในต่อไปนี้เป็นระยะเวลาการทดสอบ