КФУ. Карточка публикации. ВЫБОР НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НА ПРИМЕРЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА МИНЕРАЛЬНОЙ ВАТЫ

RUS

- EN
- 中文
- ES

ВЫБОР НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НА ПРИМЕРЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА МИНЕРАЛЬНОЙ ВАТЫ

Форма представления

Статьи в российских журналах и сборниках

Год публикации

2018

Язык

русский

Авторы, сотрудники КФУ

Абрамова Вера Викторовна, автор

Симонова Лариса Анатольевна, автор

Авторы, аспиранты КФУ

Давлетшин Ильдар Рафаэлевич, автор

Библиографическое описание на языке оригинала

И.Р. Давлетшин, Л.А. Симонова, В.В. Абрамова ВЫБОР НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НА ПРИМЕРЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА МИНЕРАЛЬНОЙ ВАТЫ

Аннотация

Настоящая статья посвящена оценке потенциала нейронных сетей разного типа для решения задачи прогнозирования качественных характеристик на примере технологического процесса производства минеральной ваты.Моделирование выполнялось на платформе Matlab. В качестве исходных данных для моделирования были рассмотрены взаимосвязи плотности, количества связующего вещества и прочности минеральных плит. Строгое обеспечение качественных характеристик позволит снизить потери от выпуска некачественной продукции и от обеспечения страховочного запаса по ключевым параметрам.За показатели эффективности нейронных сетей приняты: коэффициент корреляции, ошибка обучения, время симуляции обученной сети. Полученные результаты подтверждают зависимость прочности от плотности и количества связующего вещества, и показывают, что нейронные сети с высокой точностьюаппроксимируют функции этого технологического процесса. Наиболее сбалансированной по принятым показателям показала себя обобщенно-регрессионная нейронная

Ключевые слова

нейронная сеть, минеральная вата, прочность, прогнозирование качественных характеристик, аппроксимация функции

Название журнала

Научно-технический вестник Поволжья

URL

http://ntvp.ru/files/%D0%9D%D0%A2%D0%92%D0%9F_2018_4.php

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку

https://repository.kpfu.ru/?p_id=159622

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Абрамова Вера Викторовна	ru_RU
dc.contributor.author	Симонова Лариса Анатольевна	ru_RU
dc.contributor.author	Давлетшин Ильдар Рафаэлевич	ru_RU
dc.date.accessioned	2018-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.available	2018-01-01T00:00:00Z	ru_RU
dc.date.issued	2018	ru_RU
dc.identifier.citation	И.Р. Давлетшин, Л.А. Симонова, В.В. Абрамова ВЫБОР НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НА ПРИМЕРЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА МИНЕРАЛЬНОЙ ВАТЫ	ru_RU
dc.identifier.uri	https://repository.kpfu.ru/?p_id=159622	ru_RU
dc.description.abstract	Научно-технический вестник Поволжья	ru_RU
dc.description.abstract	Настоящая статья посвящена оценке потенциала нейронных сетей разного типа для решения задачи прогнозирования качественных характеристик на примере технологического процесса производства минеральной ваты.Моделирование выполнялось на платформе Matlab. В качестве исходных данных для моделирования были рассмотрены взаимосвязи плотности, количества связующего вещества и прочности минеральных плит. Строгое обеспечение качественных характеристик позволит снизить потери от выпуска некачественной продукции и от обеспечения страховочного запаса по ключевым параметрам.За показатели эффективности нейронных сетей приняты: коэффициент корреляции, ошибка обучения, время симуляции обученной сети. Полученные результаты подтверждают зависимость прочности от плотности и количества связующего вещества, и показывают, что нейронные сети с высокой точностьюаппроксимируют функции этого технологического процесса. Наиболее сбалансированной по принятым показателям показала себя обобщенно-регрессионная нейронная	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	нейронная сеть	ru_RU
dc.subject	минеральная вата	ru_RU
dc.subject	прочность	ru_RU
dc.subject	прогнозирование качественных характеристик	ru_RU
dc.subject	аппроксимация функции	ru_RU
dc.title	ВЫБОР НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК НА ПРИМЕРЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА МИНЕРАЛЬНОЙ ВАТЫ	ru_RU
dc.type	Статьи в российских журналах и сборниках	ru_RU