Modelos ocultos de Markov: uma abordagem em controle de processos

• Autor(a) principal: Souza, Daniel Morais de
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12725
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA; Modelo Oculto de Markov; Controle estatístico On-line; Alarme Falso; Não Detecção; Hidden Markov Model; On-line statistical control; False alarm; No Detection

A metodologia do modelo oculto de Markov está sendo amplamente utilizada em todos os campos do conhecimento nos dias de hoje. Com sua forte estrutura matemática, esta metodologia é capaz de modelar diversos problemas por ser bastante maleável e irrestrita, fato que não ocorre na metodologia de cadeia de Markov. Pode-se enxergar esta metodologia como uma extensão de cadeia de Markov, uma vez que ela pode conter mais de uma cadeia de Markov. Problemas de monitoramento de cartas de controle e controle on-line podem ser modelados via cadeia de Markov, visto que o intervalo de amostragem é regular e que a condição do processo ser Markoviano geralmente é assumida. Dorea et al. (2012) assumiram a existência de um sistema interno não observável de modo que o monitoramento por controle on-line é apenas uma parte do processo. Com base nesta suposição, pode-se modelar este processo via modelo oculto de Markov, já que o processo compreende duas cadeias de Markov (uma observável e outra não observável). Este trabalho apresentará a metodologia do modelo oculto de Markov para, em seguida, aplicar a metodologia no planejamento do controle estatístico on-line a fim de estabelecer uma estimação para as probabilidades de alarme falso e a de não detecção.