Academic Journal

Алгоритми нечіткої кластеризації для прогнозування процесів гірничо-металургійного виробництва

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Алгоритми нечіткої кластеризації для прогнозування процесів гірничо-металургійного виробництва
Πηγή: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Механіко-технологічні системи та комплекси; Том 21 (2015); 89-97
Вестник Национального технического университета «ХПИ». Серия: Механико-технологические системы и комплексы; Том 21 (2015); 89-97
Στοιχεία εκδότη: Харківський національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2015.
Έτος έκδοσης: 2015
Θεματικοί όροι: прогнозування, фільтр-апроксиматор, нечітка логіка, кластеризація, глобальна оптимізація, крупне дроблення, доменне виробництво, prediction, filter-approximator, fuzzy logic, clustering, global optimization, coarse crushing, blast furnace, прогнозирование, фильтр-аппроксиматор, нечеткая логика, кластеризация, глобальная оптимизация, крупное дробление, доменное производство, УДК 004.8: 681.51, UDC 004.8: 681.51
Περιγραφή: It is proposed to improve the accuracy prediction the processes of mining and metallurgical production to use adaptive filter-approximators based on fuzzy clustering, and settings its parameters using global optimization methods. In this case, to build adaptive filters used subtractive clustering and fuzzy clustering C-means. For global optimization methods applied genetic algorithms, multiobjective optimization, direct search, simulated annealing and threshold acceptance. For parametric optimization was used the criterion of regularity, calculated on the test sample, and for the global – the combined criterion consisting of the criterion of regularity and the criterion of minimum bias, based on the analysis of solutions. Efficiency the proposed approach is defined for prediction of technological processes for coarse crushing (class +100 mmcontent in ore output) and blast furnace (silicon content in the iron at issue).
Запропоновано для підвищення точності прогнозування процесів гірничо-металургійного виробництва використовувати адаптивні фільтри-апроксиматори на основі нечіткої кластеризації, а також проводити налаштування їх параметрів за допомогою методів глобальної оптимізації. Визначено ефективність запропонованого підходу на прикладі прогнозування технологічних процесів крупного дроблення і доменного виробництва.
Предложено для повышения точности прогнозирования процессов горно-металлургического производства использовать адаптивные фильтры-аппроксиматоры на основе нечеткой кластеризации, а также проводить настройку их параметров с помощью методов глобальной оптимизации. Определена эффективность предложенного подхода на примере прогнозирования технологических процессов крупного дробления и доменного производства.
Τύπος εγγράφου: Article
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
Γλώσσα: Ukrainian
ISSN: 2411-2798
2411-2828
Σύνδεσμος πρόσβασης: http://mtsc.khpi.edu.ua/article/view/43716
Rights: CC BY
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.scientific.p..3da1e9c7e441899bae2303a371b3bb9c
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE