Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 111,200,854
Diagnosis Failure Cause of complex Pharmaceutical System by Bayes Learning for Decision Support
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Trần Ngọc Hoàng
Nơi đăng:
International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE);
S
ố:
ISSN: 2277-3878;
Từ->đến trang
: 5-8;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
This work proposes a real application of diagnosis protocol for complex pharmaceutical process drifts. Main challenge is to identify and classify failure causes of production process. The model which we have proposed is structured in the causal graph form, named “Hierarchical Naïve Bayes” (HNB) formalism. Our contribution is the presentation of a methodology that allows developing flexibility in particular complex pharmaceutical production context. A data extraction and processing prototype is performed in this paper from real pharmacy company to build Bayesian model. Diagnosis results are decision support elements that built based on HNB probabilities. Furthermore, this work can be applied in order to improve production quality in businesses competition.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn