Параметрична класифікація як основа системи підтримки прийняття рішень для управління виплавкою зносостійкого чавуну
Ключові слова:
управління процесом виплавки, система підтримки прийняття рішень, зносостійкий чавун, класифікаційне правилоАнотація
В результаті дослідження встановлено класифікуюче правило, що дозволяє визначити, чи відноситься чавун до класу з HRC>52, чи до класу з HRC<52. Це принципово дуже важливо, бо така межа дозволяє визначити область використання чавуну за елементами його хімічного складу. Отримане класифікаційне правило має вигляд лінійної дискримінантної функції та може бути застосовано в системах підтримки прийняття рішень для управління процесами виплавки зносостійкого чавунуПосилання
Demin, D. A. (2014). Tipizacija matematicheskogo opisanija v zadachah sinteza optimal'nogo reguljatora tehnologicheskih parametrov litejnogo proizvodstva. Vostochno-Evropejskij zhurnal peredovyh tehnologij, 1 (4 (67)), 43–56. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/21203/19147
Demin, D. A. (2013). Adaptivnoe modelirovanie v zadache poiska optimal'nogo upravlenija termovremennoj obrabotkoj chuguna. Vostochno-Evropejskij zhurnal peredovyh tehnologij, 6 (4 (66)), 31–37. Available at: http://journals.uran.ua/eejet/article/
view/19453/17110
Vasenko, Ju. A. (2012). Technology for improved wear iron. Technology Audit and Production Reserves, 1(1(3)), 17–21. doi: 10.15587/2312-8372.2012.4870
Manikaeva, O., Arsirii, Е., Vasilevskaja, A. (2015). Development of the decision support subsystem in the systems of neural network pattern recognition by statistical information. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (78)), 4. doi: 10.15587/1729-4061.2015.56429
Ponomarenko, O. I., Trenjov, N. S. (2013). Computer modeling of crystallization processes as a reserve of improving the quality of pistons of ICE. Technology Audit and Production Reserves, 6 (2 (14)), 36–40. doi: 10.15587/
-8372.2013.19529
Demin, D. A. (2010). Prinjatie reshenij v processe upravlenija jelektroplavkoj s uchetom faktorov nestabil'nosti tehnolo-
gicheskogo processa. Vestnik NTU «HPI», 17, 67–72.
Demin, D. A., Bozhko, A. B., Zrajchenko, A. V., Nekrasov, A. G. (2006). Identifikacija chuguna dlja opredelenija racional'nyh rezhimov legirovanija. Vostochno-Evropejskij zhurnal peredovyh tehnologij, 4 (1 (22)), 29–32.
Fraze-Frazenko, O. O. (2012). Algorithm of study neural network for image recognition. Technology Audit and Produc-
tion Reserves, 4 (1 (6)), 33–34. doi: 10.15587/2312-8372.
4781
Unglert, K., Radić, V., Jellinek, A. M. (2016). Principal component analysis vs. self-organizing maps combined with hierarchical clustering for pattern recognition in volcano seismic spectra. Journal of Volcanology and Geothermal Research, 320, 58–74. doi: 10.1016/j.jvolgeores.2016.04.014
Mourad, A. (2016). Localization of vectors–patterns in the problems of parametric classification with the purpose of increasing its accuracy. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (4 (82)), 10–12. doi: 10.15587/1729-4061.2016.76171
Demin, D. A. (2013). Nechetkaja klasterizacija v zadache postroenija modelej «sostav – svojstvo» po dannym passivnogo jeksperimenta v uslovijah neopredeljonnosti. Problemy mashinostroenija, 16 (6), 15–23.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2017 Є. П. ДИМКО, В. В. ЮРЧЕНКО, А. В. ШАМРАЙ, С. Ю. КИЯШКО, А. В. ДЬОМІНА, Д. М. МАКАРЕНКО
![Creative Commons License](http://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png)
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.