首页    期刊浏览 2024年11月11日 星期一
登录注册

文章基本信息

  • 标题:Performance comparison of different clustering methods for manufacturing cell formation
  • 其他标题:İmalat hücresi oluşturulması için farklı kümeleme yöntemlerinin performans karşılaştırması
  • 本地全文:下载
  • 作者:Sinem Büyüksaatçı Kiriş ; Fatih Tüysüz
  • 期刊名称:Sakarya University Journal of Science
  • 印刷版ISSN:1301-4048
  • 电子版ISSN:2147-835X
  • 出版年度:2017
  • 卷号:21
  • 期号:5
  • DOI:10.16984/saufenbilder.310267
  • 语种:English
  • 出版社:Sakarya University
  • 摘要:This study refers to cell formation, which is the fundamental and important stage of cellular manufacturing system design. Three widely used methods that are K-means clustering algorithm, average-linkage clustering algorithm and fuzzy clustering using expectation maximization algorithm for cell formation problem are studied. A real life application of these methods for the design of cylinder department of a construction equipment manufacturer is performed. The performance of each applied algorithm is evaluated according to intracellular voids, intracellular processing intensity and intercellular transportation measures. The application results indicate that K-means clustering algorithm, which is the most widely applied and most known one of classical clustering algorithms, is still an effective method for cell formation.
  • 其他摘要:Bu çalışma, hücresel imalat sistemi tasarımının temel ve önemli aşaması olan hücre oluşturmaya değinmektedir. Çalışmada hücre oluşturma uygulamalarında yaygın olarak kullanılan üç yöntem; kortalamalar kümeleme algoritması, ortalama bağlantılı kümeleme alg
  • 关键词:Cellular Manufacturing;Cell Formation;K-Means Algorithm;Average Linkage Clustering Algorithm;Expectation Maximization Algorithm
  • 其他关键词:Hücresel imalat;Hücre oluşturma;K-ortalamalar algoritması;Ortalama bağlantılı kümeleme algoritması;Beklenti maksimizasyonu algoritması
国家哲学社会科学文献中心版权所有