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

- RUS
- 中文
- ES

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

Form of presentation

Articles in Russian journals and collections

Year of publication

2018

Язык

русский

Authors, employees of KFU

Abramova Vera Viktorovna, author

Simonova Larisa Anatolevna, author

Authors, postgraduates KFU

Davletshin Ildar Rafaelevich, postgraduate kfu

Bibliographic description in the original language

I.R. Davletshin, L.A. Simonova, V.V. Abramova VYBOR NEYRONNOY SETI DLYa REShENIYa ZADAChI PROGNOZIROVANIYa KAChESTVENNYKh KhARAKTERISTIK NA PRIMERE TEKhNOLOGIChESKOGO PROCESSA PROIZVODSTVA MINERALNOY VATY

Annotation

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

Keywords

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

The name of the journal

Научно-технический вестник Поволжья

URL

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

Please use this ID to quote from or refer to the card

https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=159622&p_lang=2

Full metadata record

Field DC	Value	Language
dc.contributor.author	Abramova Vera Viktorovna	ru_RU
dc.contributor.author	Simonova Larisa Anatolevna	ru_RU
dc.contributor.author	Davletshin Ildar Rafaelevich	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/eng/?p_id=159622&p_lang=2	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	Articles in Russian journals and collections	ru_RU