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
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
