Päätöspuun käyttö tutkamaalien initialisoinnissa

Suomen ilmatilaa valvotaan reaaliaikaisesti, pääasiassa ilmavalvontatutkilla. Ilmatilassa on lentokoneiden lisäksi paljon muitakin kohteita, jotka tutka havaitsee. Tutka lähettää nämä tiedot edelleen ilmavalvontajärjestelmään. Ilmavalvontajärjestelmä käsittelee tiedot, sekä lähettää ne edelleen esitysjärjestelmään. Esitysjärjestelmässä tiedot esitetään synteettisinä merkkeinä, seurantoina joista käytetään nimitystä träkki. Näiden tietojen puitteissa sekä oman ammattitaitonsa perusteella ihmiset tekevät päätöksiä. Tämän työn tarkoituksena on tutkia tutkan havaintoja träkkien initialisointipisteessä siten, että voitaisiin määritellä tyypillinen rakenne sille mikä on oikea ja mikä väärä tai huono träkki. Tämän lisäksi tulisi ennustaa, mitkä Irakeista eivät aiheudu ilma- aluksista. Saadut tulokset voivat helpottaa työtä havaintojen tulkinnassa - jokainen lintuparvi ei ole ehdokas seurannaksi. Havaintojen luokittelu voidaan tehdä joko neurolaskennalla tai päätöspuulla. Neurolaskenta tehdään neuroverkoilla, jotka koostuvat neuroneista. Päätöspuu- luokittelijat ovat oppivia tietorakenteita kuten neuroverkotkin. Yleisin päätöpuu on binääripuu. Tämän työn tavoitteena on opettaa päätöspuuluokittelija havaintojen avulla siten, että se pystyy luokittelemaan väärät havainnot oikeista. Neurolaskennan mahdollisuuksia tässä työssä ei käsitellä kuin teoreettisesti. Työn tuloksena voi todeta, että päätöspuuluokittelijat ovat erittäin kykeneviä erottamaan oikeat havainnot vääristä. Vaikka tulokset olivat rohkaiseva, lisää tutkimusta tarvitaan määrittelemään luotettavammin tekijät, jotka parhaiten suorittavat luokittelun.

Sekoitusprosessin laadunvalvonnan suunnittelu

Nokian Renkaat Oyj:ssä on suuntaus päivittäin valmistettavien kumisekoitusten määrien lisäämiseen. Sekoitusmäärien kasvaessa myös laadunvalvontamittauksien kapasiteettia pitää nostaa tai vaihtoehtoisesti vähentää näytteiden tutkimiseen kuluvaa aikaa tai tutkittavien näytteiden määrää. On mietitty, voitaisiinko näytteenottopaikkaa vaihtamalla saada edustavampi näyte. Aikaistamalla näytteenottopaikkaa näytteet saataisiin tutkittua aikaisemmin ja siten sekoitukset saataisiin käyttöön entistä nopeammin. Teoriaosassa käsitellään kumisekoitusprosessia ja tutustutaan käytettävään prosessilaitteistoon ja prosessin eri vaiheisiin. Lisäksi tutustutaan prosessin ohjaukseen, prosessimittauksiin, prosessin säätöihin ja hälytyksiin. Työssä käsitellään myös laatuun vaikuttavia tekijöitä ja perehdytään käytössä oleviin laadunvalvontamittauksiin ja näytteiden analysointiin. Kokeellisessa osassa tutkitaan, mikä olisi paras näytteenottokohta, mietitään mittausten ja mittausajan vähentämisen vaikutuksia sekä sitä, miten näytteet tulisi merkitä. Lisäksi kokeellisessa osassa tehdään neuroverkkomalli viskositeetin ennustamiseksi.

Moottoripolttoaineiden ominaisuuksien mallintaminen

Työn tavoitteena on selvittää voidaanko neuroverkkoa käyttää mallintamaan ja ennustamaan polttoaineen vaikutusta nykyaikaisen auton päästöihin. Näin pystyttäisiin vähentämään aikaa vievien ja kalliiden koeajojen tarvetta. Työ tehtiin Lappeenrannan teknillisen yliopiston ja Fortum Oy:n yhteistyöprojektissa. Työssä tehtiin kolme erilaista mallia. Ensimmäisenä tehtiin autokohtainen malli, jolla pyrittiin ennustamaan autokohtaista käyttäytymistä. Toiseksi kokeiltiin mallia, jossa automalli oli yhtenä syötteenä. Kolmantena yritettiin kiertää eräitä aineiston ongelmia käyttämällä "sumeutettuja" polttoaineiden koostumuksia. Työssä käytettiin MLP-neuroverkkoa, joka opetettiin backpropagation algoritmilla. Työssä havaittiin ettei käytettävissä olleella aineistolla ja käytetyillä malleilla pystytä riittävällä tarkkuudella mallintamaan polttoaineen vaikutusta päästöihin. Aineiston ongelmia olivat mm. suuret mittausvarianssit, aineiston pieni määrä sekä aineiston soveltumattomuus neuroverkolla mallintamiseen.

Kysynnän ennustaminen leipomotuotteille ja ennusteen tarkkuuden arviointi

Tässä diplomityössä tutkittiin kysynnän ennustamista Vaasan & Vaasan Oy:n tuotteille. Ensin työssä perehdyttiin ennustamiseen ja sen tarjoamiin mahdollisuuksiin yrityksessä. Erityisesti kysynnän ennustamisesta saatavat hyödyt käytiin läpi. Kysynnän ennustamisesta haettiin ratkaisua erityisesti ongelmiin työvuorosuunnittelussa.Työssä perehdyttiin ennustemenetelmiin liittyvään kirjallisuuteen, jonka oppien perusteella tehtiin koe-ennustuksia yrityksen kysynnän historiadatan avulla. Koe-ennustuksia tehtiin kuudelle eri Turun leipomon koe-tuotteelle. Ennustettavana aikavälinä oli kahden viikon päiväkohtainen kysyntä. Tämän aikavälin erityisesti peruskysynnälle etsittiin ennustetarkkuudeltaan parasta kvantitatiivista ennustemenetelmää. Koe-ennustuksia tehtiin liukuvilla keskiarvoilla, klassisella aikasarja-analyysillä, eksponentiaalisen tasoituksen menetelmällä, Holtin lineaarisella eksponenttitasoituksen menetelmällä, Wintersin kausittaisella eksponentiaalisella tasoituksella, autoregressiivisillä malleilla, Box-Jenkinsin menetelmällä ja regressioanalyysillä. Myös neuroverkon opettamista historiadatalla ja käyttämistä ongelman ratkaisun apuna kokeiltiin.Koe-ennustuksien tulosten perusteella ennustemenetelmien toimintaa analysoitiin jatkokehitystä varten. Ennustetarkkuuden lisäksi arvioitiin mallin yksinkertaisuutta, helppokäyttöisyyttä ja sopivuutta yrityksen monien tuotteiden ennustamiseen. Myös kausivaihteluihin, trendeihin ja erikoispäiviin kiinnitettiin huomiota. Ennustetarkkuuden huomattiin parantuvan selvästi peruskysyntää ennustettaessa, jos ensin historiadata esikäsittelemällä puhdistettiin erikoispäivistä ja –viikoista.

Ohjelmistoarkkitehtuurien vertailu ja valinta monimediatuotteelle. CASE: AVO

Työn tavoitteena oli tutkia ja vertailla komponenttipohjaisia ohjelmistoarkkitehtuureita (Microsoft .NET ja J2EE). Työn tarkoituksena oli valita ohjelmistoarkkitehtuuri uudelle neuroverkkopohjaiselle urasuunnittelupalvelulle. Tässä työssä selvitettiin myös, miten luodaan kansainvälistettäviä ja lokalisoitavia sovelluksia, sekä kuinka Web-, Windows-, mobiili-, puhe- ja Digi-TV -käyttöliittymät soveltuvat uudelle urasuunnittelupalvelulle. Tutkimustyössä käytettiin alan kirjallisuutta, Microsoftin ja Sun Microsystemsin Web-sivuja. Tutkimustyössä analysoitiin Microsoft Pet Shop- ja Sun Microsystemsin Java Pet Store -esimerkkisovellusten suorituskykyvertailua. Analyysituloksiin perustuen urasuunnittelupalvelussa suositellaan käytettäväksi J2EE-arkkitehtuuria. Uudelle urasuunnittelupalvelulle toimenpide-ehdotus on komponenttipohjainen järjestelmä Web-, puhe- ja Digi-TV -käyttöliittymillä ja personoidulla sisällöllä. Järjestelmä tehdään viisivaiheisena hankkeena, johon sisältyy pilottitestejä. Uuteen urasuunnittelupalveluun liitetään mukaan opiskelijat, oppilaitokset ja työnantajat sekä asiantuntijoita neuroverkon opetusdatan määrittämiseen. Palvelu perustuu integroituun tietokantaan. Eri osajärjestelmissä tuotettua tietoa voidaan hyödyntää kaikkialla urasuunnittelupalvelussa.