РОЗРОБКА АЛГОРИТМУ ПОБУДОВИ ФАКТОРНОГО ПОЛЯ ПРОЦЕСУ СУШІННЯ ТОРФУ В ПАРОВИХ ТРУБЧАСТИХ СУШАРКАХ

Автор(и)

  • Viktor Petrovych Rozen Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна https://orcid.org/0000-0002-0440-4251
  • Leonid Yaroslavovych Kulakovskyi Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1813-5420.3.2013.148037

Ключові слова:

парова трубчаста сушарка, математична модель, факторне поле, відбір ознак, штучні нейронні мережі

Анотація

У статті виділено сукупність досліджуваних факторів роботи парової трубчастої сушарки, що включає 33 фактори. Зменшення кількості ознак дозволить скоротити кількість проведених дослідів до прийнятної виробництвом кількості, підвищити швидкість виконання алгоритмів, зменшити загальну похибку моделi та спростити задачу математичного моделювання. Для досягнення цієї мети розроблено методику стиснення факторного поля для вирішення завдання управління парової трубчастої сушарки за допомогою проведення експертного оцінювання та застосування нейронних мереж, що дозволило виділити основні показники процесу сушіння.

Посилання

Гриньов А. В. Організація та управління на підприємстві / А.В. Гриньов // Харків: Вид. дім "ІНЖЕК", 2004. — 329 с.

Гнєушев В.О. Брикетування торфу: Монографія. – Рівне: НУВГП, 2010. – 167 с.

Наумович В.М. Искусственная сушка торфа / В.М.Наумович. – М.: Недра, 1984. – 78 с.

Лбов Г. С. Выбор эффективной системы зависимых признаков / Г.С.Лбов // Новосибирск: Вычислительные системы. — 1965. — Т. 19. — С. 21–34.

Загоруйко Н. Г. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей / Н.Г.Загоруйко, В.Н.Ёлкина, Г.С.Лбов. — Новосибирск: Наука, 1985.- 86 c.

Богатов Б.А. Математические методы в торфяном производстве / Б.А.Богатов, В.Д.Копенкин. – М.: Недра, 1991. – 240 с.

Бешелев С.Д. Экспертные оценки / С.Д.Бешелев, Ф.Г.Гурвич – М.: Наука, 1973. – 246 с.

Бешелев С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок / С.Д.Бешелев, Ф.Г. Гурвич. – М.: Статистика, 1980. – 263 с.

Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика: Учебное пособие / М.Б.Лагутин. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. - 472с.

Білас О.Є. Огляд нейромережевих застосувань // Вісник Державного університету "Львівська політехніка": Компютерна інженерія та інформаційні технології. - No386. -1999. – С. 68-73.

Kappen H.J. An overview of neural network applications / Foundation for Neural Network SNN. – 1995. – 26 p.

Hawley D., Johnson J. Artifical neural networks: Past, Present and Future: an overview of structure and training of Artifical learninig systems // Advanced in artificial Intellegence in Economics. JAI Press Inc. – Vol.1. - 1994. – P.1-22.

##submission.downloads##

Номер

№ 3 (2013): 34

Розділ

ТЕХНОЛОГІЇ

Ліцензія

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
  1. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
  1. Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).