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Inspection by exception: A new machine learning-based approach for multistage manufacturing

机译：例外检查：一种新的多级制造方法的基于机器学习方法

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作者
Moschos Papananias; Thomas E. McLeay; Olusayo Obajemu; Mahdi Mahfouf; Visakan Kadirkamanathan;
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年度 2020
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1. Machine learning-based anomaly detection via integration of manufacturing, inspection and after-sales service data [J] . Ko Taehoon, Lee Je Hyuk, Cho Hyunchang, Industrial management & data systems . 2017,第5期

机译：通过集成制造，检验和售后服务数据，基于机器学习的异常检测
2. Planning quality inspection operations in multistage manufacturing systems with inspection errors [J] . J. Lee, S. Unnikrishnan International Journal of Production Research . 1998,第1期

机译：计划具有检查错误的多阶段制造系统中的质量检查操作
3. A Machine Learning Approach for Collaborative Robot Smart Manufacturing Inspection for Quality Control Systems [J] . Thadeu Brito, Jonas Queiroz, Luis Piardi, Procedia Manufacturing . 2020,第186期

机译：用于质量控制系统的协作机器人智能制造检验机器学习方法
4. Machine Learning-Based Detection of Open Source License Exceptions [C] . Christopher Vendome, Mario Linares-Vásquez, Gabriele Bavota, International Conference on Software Engineering . 2017

机译：基于机器学习的开源许可证例外检测
5. Decision Model for Multistage Imperfect Manufacturing and Assembly System Using Cost of Quality Approach [D] . Hock Kheng, Sim. 2014

机译：质量成本法的多阶段不完善制造装配系统决策模型
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机译：集区块链物联网和机器学习的集成为多级质量控制和增强智能制造中的安全性
7. Developing Machine Learning-Based Models for Railway Inspection [O] . Chunsheng Yang, Yanmin Sun, Chris Ladubec, 2020

机译：制定基于机器学习的铁路检查模型

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