Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Разработка и применение алгоритмов и комплекса программ распознавания образов для прогноза теплового состояния технологических процессов: на примере доменной плавки

Диссертация: Разработка и применение алгоритмов и комплекса программ распознавания образов для прогноза теплового состояния технологических процессов: на примере доменной плавки
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Построена и апробирована модель прогнозирования теплового состояния доменной печи в виде коллектива решающих правил, полученных на основе разнородных алгоритмов распознавания образов в признаковых пространствах разной размерности, показавшая при тестировании на реальных данных 81% совпадения результатов прогноза с фактическими данными. Проблема заключается в том, что в настоящее время… Читать ещё >

Содержание

  • ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
  • Глава 1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА, ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ
  • Глава 3. АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
    • 3. 1. Представление и подготовка данных для решения задач распознавания образов
    • 3. 2. Обоснование выбора методов распознавания образов для прогнозирования теплового состояния доменной печи
    • 1. 1. Современные тенденции развития компьютерных систем поддержки принятия решений для управления сложными 10 технологическими системами в металлургии
    • 1. 2. Модельные и экспертные системы поддержки принятия решений при выплавке чугуна в доменных печах
    • 1. 3. Основные задачи распознавания образов и их практическое применение
    • 1. 4. Постановка задач диссертационного исследования
  • Глава 2. ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕПЛОВОГО СОСТОЯНИЯ ДОМЕННОЙ ПЕЧИ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
    • 2. 1. Влияние теплового состояния доменной печи на величину содержания кремния в чугуне
    • 2. 2. Технологические основы сбора и хранения данных о ходе доменной плавки
    • 2. 3. Параметры, характеризующие тепловой режим доменной плавки
    • 2. 4. Учет динамики доменного процесса
    • 2. 5. Анализ зависимости величины содержания кремния от температуры чугуна на выпуске
    • 2. 6. Выводы
    • 3. 3. Задача обучения по прецедентам
    • 3. 4. Задача выбора информативных признаков и ^ совершенствование алгоритмов
    • 3. 5. Задача таксономии
    • 3. 6. Выводы
  • Глава 4. АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕПЛОВОГО СОСТОЯНИЯ 96 ДОМЕННОЙ ПЕЧИ МЕТОДОМ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
    • 4. 1. Алгоритмическое обеспечение решения задачи прогноза
    • 4. 2. Построение прогностической модели. Полученные результаты
    • 4. 3. Выводы
  • Глава 5. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕПЛОВОГО СОСТОЯНИЯ ДОМЕННОЙ
    • 5. 1. Принципы построения и средства разработки системы ^ ^ «Прогноз-ТП»
    • 5. 2. Реализация системы «Прогноз-ТП» и описание пользовательского интерфейса
    • 5. 3. Выводы 131 ОСНОВНЫЕ
  • ВЫВОДЫ 132 БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ
  • СПИСОК
  • ПРИЛОЖЕНИЯ

Разработка и применение алгоритмов и комплекса программ распознавания образов для прогноза теплового состояния технологических процессов: на примере доменной плавки (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность работы. Современный этап развития металлургического производства характеризуется разработкой, внедрением и широким использованием компьютерных систем поддержки принятия решения, выполненных на основе методов математического моделирования и экспертных систем. Их применение в сочетании с комплексом прочих программно-аппаратных средств позволяет строить мощные и эффективные системы управления технологическими операциями. Однако при разработке сложных систем часто возникают проблемы, связанные с недостаточной изученностью протекания некоторых процессов. Это значительно затрудняет разработку аналитических моделей и экспертных подсистем в рамках разрабатываемой системы управления.

Не является исключением и доменное производство. Здесь важнейшее значение имеет задача эффективного управления тепловым состоянием доменной печи, которое определяет протекание процесса плавки, ход доменной печи и качество выпускаемого чугуна. В то же время корректировка теплового состояния доменного агрегата требует серьезных энергетических затрат, связанных с расходом дорогостоящего и дефицитного кокса, на экономию которого и направлены основные мероприятия по совершенствованию технологии плавки. Сегодня уровень этой технологии в первую очередь определяется именно расходом кокса. Важным показателем в этой связи является показатель содержания кремния в чугуне на выпуске из печи. Величина и пределы изменения данного показателя являются индикатором теплового состояния горна доменной печи и стабильности процесса доменной плавки.

Проблема заключается в том, что в настоящее время на приемлемом уровне не решена задача своевременного определения и прогнозирования содержания кремния в чугуне. Величина данного показателя определяется со значительной задержкой после выпуска чугуна. Вследствие этого затрудняется своевременная корректировка хода доменной плавки.

Настоящая работа посвящена вопросам разработки алгоритмического и программного обеспечения для прогнозирования теплового состояния доменной печи, а в частности, величины содержания кремния в чугуне, с использованием методов распознавания образов (РО).

Цель работы. Разработка алгоритма и программного обеспечения для прогнозирования теплового состояния доменной печи на основе использования методов распознавания образов.

Задачи исследования:

1. Обоснование выбора методов распознавания образов для решения задачи прогнозирования теплового состояния доменной печи;

2. Сбор, предварительная обработка и оценка качества технологических данных о работе доменных печей;

3. Оценка возможности интеграции математической модели доменного процесса УГТУ-УПИ и методов РО для прогнозирования технологических параметров доменной плавки;

4. Разработка алгоритма прогнозирования теплового состояния доменной печи на основе методов РО и соответствующего программного обеспечения, предназначенного для оперативного решения задачи прогноза.

Методы исследований. Методической основой диссертационной работы является использование многофакторного анализа, в частности методов распознавания образов, а также современных информационных технологий и средств разработки программного обеспечения.

Научная новизна исследования состоит в том, что:

— разработан алгоритм решения задачи прогнозирования теплового состояния (по величине содержания кремния в чугуне) доменной печи;

— построена и апробирована модель в виде коллектива решающих правил, полученных на основе разнородных алгоритмов распознавания образов в признаковых пространствах разной размерности, показавшая при тестировании на реальных данных 81% совпадения результатов прогноза с фактическими данными;

— предложен новый алгоритм формирования информативных подсистем признаков, учитывающий особенности работы со статистически зависимыми и статистически независимыми признаками;

— в целях повышения качества прогнозирования теплового состояния доменной печи наряду с автоматически измеряемыми показателями процесса плавки использованы комплексные параметры теплового, шлакового и газодинамического режимов, полученные с использованием модели доменного процесса УГТУ-УПИ.

Практическая значимость. Полученные в ходе выполнения работы результаты найдут практическое применение:

— при совершенствовании методов управления ходом доменной плавки, что позволит повысить технико-экономические показатели выплавки чугуна;

— разработке современных интеллектуальных систем управления металлургическими агрегатами;

— преподавании дисциплин для студентов соответствующих специальностей.

Достоверность полученных положений, выводов и рекомендаций основана на применении современной методологии исследований, хорошо зарекомендовавших себя методов анализа данных, а также на совпадении экспериментальных и прогнозируемых значений параметров.

Использование результатов работы. Разработанный алгоритм прогнозирования явился основой практической реализации программного продукта для прогнозирования технологических параметров доменной плавки с использованием методов распознавания образов («Прогноз-ТП»), предназначенного для опытно-промышленного использования инженерно-техническим персоналом металлургических заводов, имеющих доменное производство.

Программное обеспечение передано аглодоменному отделу центра АСУ управления информационных технологий ОАО «ММК» для испытания.

Материалы диссертации внедрены в учебный процесс в ГОУ ВПО УГТУ-УПИ при преподавании следующих дисциплин:

— направление 230 200 — Информационные системы (дипломированные специалисты). Специальность 230 201 — Информационные системы и технологии. Дисциплины:

• Проектирование пакетов прикладных программ;

• Информационные системы в металлургии;

• Моделирование процессов и объектов в АСУТП.

• направление 651 300 — Металлургия (дипломированные специалисты). Специальность 150 103 — Теплофизика, автоматизация и экология промышленных печей. Дисциплина — Информационные технологии в металлургии.

Личный вклад автора состоит в разработке алгоритма прогнозирования теплового состояния доменной печи на основе методов распознавания образов (РО) и создании соответствующего программного обеспечения. Предмет защиты:

— обоснование использования методов РО для прогнозирования теплового состояния доменной печи (по величине содержания кремния в чугуне);

— алгоритм прогнозирования величины содержания кремния в чугуне с использованием методов распознавания образов;

— новый алгоритм формирования информативных подсистем признаков;

— программное обеспечение для оперативного решения задачи прогнозирования теплового состояния доменной печи.

Апробация работы. Материалы исследований доложены на конференциях.

— международного уровня: конференции «Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании». Екатеринбург, 2006;

— всероссийского уровня:

IV Всероссийской научно-практической конференции «Системы автоматизации в образовании, науке и производстве». Новокузнецк, 2003; 6-й Всероссийской научно-технической конференции. Магнитогорск, 2005; 2-й Всероссийской научно-практической конференции.

Моделирование, программное обеспечение и наукоемкие технологии в металлургии". Новокузнецк, 2006.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 10 печатных работах, в том числе в двух научных публикациях в изданиях, рекомендованных ВАК, и пяти докладах в сборниках трудов конференций.

Структура и объем диссертации

Диссертационная работа изложена на 154 страницах машинописного текста, включая 26 рисунков, 11 таблиц, и состоит из общей характеристики работы, 5 глав, заключения, библиографического списка из 143 источников отечественных и зарубежных авторов, 4 приложений.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ.

Целью исследований, составивших основу настоящей диссертации, была разработка алгоритма и программного обеспечения для прогнозирования теплового состояния доменной печи на основе использования методов распознавания образов.

Основные научные и практические результаты диссертационной работы могут быть сформулированы следующим образом:

1. Разработан алгоритм решения задачи прогнозирования теплового состояния (по величине содержания кремния в чугуне) доменной печи.

2. Построена и апробирована модель прогнозирования теплового состояния доменной печи в виде коллектива решающих правил, полученных на основе разнородных алгоритмов распознавания образов в признаковых пространствах разной размерности, показавшая при тестировании на реальных данных 81% совпадения результатов прогноза с фактическими данными.

3. В ходе исследования предложен новый алгоритм формирования информативных подсистем признаков. Его основные достоинства:

— учет особенностей работы со статистически зависимыми и статистически независимыми признаками;

— за достаточное малое число шагов (не большее чем число доступных в задаче признаков) алгоритм позволяет даже при больших объемах обучающей информации использовать полноценные процедуры обучения и контроля для оценки информативности подсистем признаков.

4. При разработке алгоритма прогнозирования наряду с автоматически измеряемыми показателями процесса плавки в целях повышения качества прогнозирования теплового состояния доменной печи использованы комплексные параметры теплового, шлакового и газодинамического режимов, полученные с использованием модели доменной печи УГТУ-УПИ. Оценка эффективности данного решения позволяет утверждать, что при одинаковой размерности признакового пространства совместное использование этих данных повышает эффективность прогноза на 10% по сравнению с вариантом обучения без данных модели УГТУ-УПИ.

5. Разработано программное обеспечение «Прогноз-ТП», предназначенное для оперативного решения задачи прогнозирования теплового состояния доменной печи.

6. Программный продукт «Прогноз-ТП» передан аглодоменному отделу центра АСУ управления информационных технологий ОАО «ММК» для испытания. Материалы диссертации внедрены в учебный процесс в ГОУ ВПО УГТУ-УПИ при преподавании соответствующих дисциплин.

Таким образом, в диссертационной работе представлено решение новых задач по разработке алгоритмов и программного обеспечения для прогнозирования теплового состояния доменной печи на основе использования методов распознавания образов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Компьютерные методы моделирования доменного процесса / О. П. Онорин и др.- под ред. Н. А. Спирина. // Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2005. -301 с.
  2. Информационные системы в металлургии: Учебник для вузов / Н. А. Спирин, Ю. В. Ипатов, В. И. Лобанов и др. // Екатеринбург: УГТУ-УПИ. 2001. -617 с.
  3. Е.Л. Определение методом моделирования показателей доменного процесса при изменении условий плавки / Е. Л. Суханов, С. А. Загайнов, Ю. О. Раев // Изв. вузов. Черная металлургия, 1989. № 8. С. 129— 133.
  4. Современные принципы построения математической модели доменного процесса для решения технологических задач / С. А. Загайнов, О. П. Онорин, Н. А. Спирин, Ю. Г. Ярошенко // «Известия вузов. Черная металлургия», 2003. № 12. С. 3−7.
  5. Доменное производство. Справочник. Т.1 / Под редакцией И. П. Бардина // М.: Металлургиздат, 1963. 648 с.
  6. . Тепловые балансы и теплообмен в доменной печи / Ж. Мишар // М.: Металлургиздат, 1963. 151 с.
  7. .И. Теплотехника доменного процесса / Б. И. Китаев, Ю. Г. Ярошенко, Е. Л. Суханов, Ю. Н. Овчинников, B.C. Швыдкий // М.: Металлургия, 1978. 248 с.
  8. Пус А. Будущее доменных печей / А. Пус // РЖ «Производство чугуна». 1991. № 5. Реф. 5 В. 144 с.
  9. Г. Г. Металлургия чугуна / Г. Г. Ефименко, А. А. Гиммельфарб, В. Е. Левченко //Киев: Вища школа, 1981. 495 с.
  10. Восстановление, теплообмен и гидродинамика в доменном процессе / Под ред. С. В. Шаврина // Труды института металлургии УФАН СССР. Часть1, вып. 24, 1970. 130 с. Часть 2, вып. 26, 1972. 140 с.
  11. Л.И. Пирометаллургическая переработка комплексных руд / Л. И. Леонтьев, Н. А. Ватолин, С. В. Шаврин, Н. С. Шумаков // М.: Металлургия, 1997.432 с.
  12. Шур А. Б. Составление материальных и тепловых балансов доменной плавки / А. Б. Шур // Доменное производство: приложение к журналу «Сталь». М.: Металлургиздат. 1961. С. 13−23.
  13. .Ф. Практика доменного производства / Б. Ф. Чернобривец, В. В. Капорулин, В. А. Завидонский // М.: Металлургия, 1992. 111 с.
  14. А.Н. Современный доменный процесс / А. Н. Рамм // М., Металлургия, 1980. 304 с.
  15. С.Д. Макрокинетика восстановления железорудных материалов газами. Математическое описание / С. Д. Абрамов, Л. Ф. Алексеев, Д. З. Кудинов, А. В. Ченцов, С. В. Шаврин // М.: Наука, 1982. 104 с.
  16. И.Г. Развитие расчетных методов анализа доменной плавки в XX веке / И. Г. Товаровский // Сталь. 2001. № 7. с. 8−10.
  17. Blast Furnace Aerodynamics / Ed. by N. Standish // Wollongong, 1975. 220 p.
  18. Л.Ф. Восстановление железных руд / Л. Ф. Богданди, Г. Ю. Энгель // М.: Металлургия, 1971. 519 с.
  19. Проблемы автоматизированного управления доменным производством / Под ред. Шумилова К. А. // Киев.: Наукова Думка, 1974. 284 с.
  20. Тепловая работа шахтных печей и агрегатов с плотным слоем / Я. М. Гордон, Б. А. Боковиков, B.C. Швыдкий, Ю. Г. Ярошенко // М.: Металлургия. 1989. 120 с.
  21. Н.Г. Особенности теплообмена в доменной печи / Н. Г. Маханек // В кн. «Металлургия чугуна». Свердловск. 1960. Вып. 105. С. 22−26.
  22. В.А. Основы физики доменного процесса / В. А. Клименко, JI.C. Токарев // Челябинск: Металлургия, 1991. 288 с.
  23. Теплообмен и повышение эффективности доменной плавки / Н. А. Спирин, Ю. Н. Овчинников, B.C. Швыдкий, Ю. Г. Ярошенко // Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 1995. 243 с.
  24. О схемах теплообмена в доменной печи / Н. А. Спирин, Ю. Н. Овчинников, Ю. В. Федулов и др. // Изв.вузов. Черная металлургия. 1991. № 9. С. 16−18.
  25. JI.C. Математическое моделирование и оптимизация теплоэнергетических установок / JI.C. Попырин // М.: Энергия, 1978. 415 с.
  26. Н.Н. Выделение и использование тепла в доменной печи: курс лекций / Н. Н. Бабарыкин // Магнитогорск: МГМА, 1997. 100 с.
  27. В.А. Зондовая сканирующая система: пат. РФ / В. А. Доброскок, И. Ф. Курунов, Ю. С. Карабасов и др. // № 2 119 537 по заявке № 97 114 197 от 20.08.1997.
  28. Д.Н. Информационное, алгоритмическое и программное обеспечение для решения задач оптимизации доменной шихты / Д. Н. Тогобицкая, А. Ф. Хамхотько, А. И. Белькова // Металлург. 1999. № 6. С. 42−43.
  29. Г. М. Определение параметров вязкопластичной зоны в доменной печи / Г. М. Никитин, В. Н. Беляков, Н. Т. Данаев // Сталь. 1992. № 4. С. 11−16.
  30. Е.Ф. Теоретические проблемы металлургии чугуна / Е. Ф. Вегман, В. О. Чугель // М.: Машиностроение, 2000. 348 с.
  31. В.П. Газодинамика доменного процесса / В. П. Тарасов // М.: Металлургия, 1982. 222 с.
  32. Принципы построения экспертных систем в металлургии на примере экспертной системы «Советчик мастера доменной печи» / В. Г. Лисиенко, В. П. Чистов, А. Е. Пареньков и др. // Екатеринбург: УГТУ, 1996. 45 с.
  33. И.С. Десульфурация чугуна / И. С. Куликов // М.: Металлургия, 1962. 306 с.
  34. Н.Н. Восстановление и плавление рудных материалов в доменной печи: курс лекций / Н. Н. Бабарыкин // Магнитогорск: МГМА, 1995. 164 с.
  35. А.В. Балансовая логико-статистическая модель доменного процесса / А. В. Ченцов, Ю. А. Чесноков, С. В. Шаврин // М.: Наука, 1991. 92 с.
  36. В.А. Метод разработки новых технологических режимов доменной плавки на основе комплекса математических моделей / В. А. Доброскок, А. И. Туманов, А. В. Ганчев // Изв. вузов. Черная металлургия. 1987. № 5. С. 146−147.
  37. А.Н. Двумерная математическая модель доменного процесса /
  38. A.Н. Дмитриев, С. В. Шаврин // Сталь. 1996. № 12. С. 7−13.
  39. В.П. Идентификация промышленных объектов с учетом нестационарностей и обратных связей / В. П. Авдеев, Т. М. Даниелян, П. Г. Белоусов // Новокузнецк: изд-во Сибирского металлургического института, 1984. 88 с.
  40. Закономерности теплообмена в доменной печи при неравномерном распределении потоков материала и газа / Ю. Г. Ярошенко, Н. А. Спирин,
  41. B.C. Новиков, Ю. Н. Овчинников, Ю. В. Федулов // Изв.вузов. Черная металлургия. 1992. № 6. С. 55−58.
  42. В.Н. Основы теории систем и системный анализ / В. Н. Волкова, А. А. Денисов // СПБ.: СПБГТУ, 1977. 510 с.
  43. Элементы теории систем и численные методы моделирования процессов тепломассопереноса: учебник для вузов / B.C. Швыдкий, Н. А. Спирин, М. Г. Ладыгичев, Ю. Г. Ярошенко, Я. М. Гордон // М.: Интермет-Инжиниринг, 1999. 520 с.
  44. П.С. Принципы построения моделей / П. С. Краснощеков, А. А. Петров // М.: изд-во МГУ, 1983. 264 с.
  45. А.А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры / А. А. Самарский, А. П. Михайлов // М.: Наука, Физматлит, 1997.320 с.
  46. Математика и кибернетика в экономике. Словарь-справочник. Изд. 2-е, перераб. и доп. М., Экономика, 1975, 700 с.
  47. М.А. Металлургия чугуна. 4.2. Доменный процесс / М. А. Павлов // М.: Металлургия, 1949. 628 с.
  48. Ю.В. Оптимизация хода доменной плавки / Ю. В. Федулов // М.: Металлургия, 1989. 151 с.
  49. А.И. Математическая модель газодинамики в зоне плавления доменной печи / А. И. Туманов, В. А. Доброскок, А. В. Воложин // Изв. вузов. Черная металлургия. 1987. № 3. С. 146−147.
  50. B.C. Задачи классификации и их программное обеспечение (пакет КВАЗАР) / B.C. Казанцев // М.: Наука.- 1990.- 135 с.
  51. Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н. Г. Загоруйко // Новосибирск, Издательство института математики, 1999. -270 с.
  52. В.Н. Теория распознавания образов (статистические проблемы обучения) / В. Н. Вапник, А .Я. Червоненкис // М.: Наука, 1974. 416 с.
  53. Rosenblatt F. The perseptron, a probability model for information storage and organization in the brain / F. Rosenblatt Psychol // Rev., 65, 1958. P. 94−106.
  54. Ф. Принципы нейродинамики. Перцептрон и теория механизмов мозга / Ф. Розенблатт // М.: Мир, 1965. 480 с.
  55. А.А. Опознавание образов / А. А. Харкевич // «Радиотехника», т.14,15. 1959
  56. Novikoff A. On convergence proofs for perseptrons. Proceedings of Symposium on Mathematical Theory of Automata / A. Novikoff // Polytechnic Institute of Brooklyn, v. XII, 1963. P. 18−36
  57. Н.Г. Классификация задач рспознавания образов / Н. Г. Загоруйко //Новосибирск, 1966. Вып22. С. 13−19.
  58. Фу К. Структурные методы в распознавании образов / К. Фу // М.: Мир, 1977.320 с.
  59. М. И. Синтаксический анализ двумерных зрительных сигналов в условиях помех / М. И. Шлезингер // Кибернетика. 1976. № 4. С. 113−130.
  60. Ту Дж. Принципы распознавания образов / Дж. Ту, Р. Гонсалес // М.: Мир, 1978. 412 с.
  61. Э. М. Структурные методы обработки эмпирических данных / Э. М. Браверман, И. Б. Мучник // М.: Наука, 1983. 464 с.
  62. М.А. Теоретические основы метода потенциальных функций в задаче об обучении автоматов разделению входных ситуаций на классы / М. А. Айзерман, Э. М. Браверман, Л. И. Розоноэр // Автоматика и телемеханика. 1964, т XXV, Т, С. 917 936.
  63. В.И. Распознающие системы. Справочник / В. И. Васильев // Киев: Наукова думка, 1969. 292 с.
  64. Н.Г. Методы распознавания и их применение / Н. Г. Загоруйко // М.: Сов. радио, 1972. 206 с.
  65. М. А. Метод потенциальных функции в теории обучения машин / М. А. Айзерман, Э. М. Браверман, JI. И. Розоноэр // М.: Наука, 1970. 384 с.
  66. JI.A. Метод коллективного распознавания / JI.A. Растригин, Р. Х. Эренштейн //М.: Энергия, 1981. 80 с.
  67. Перцептрон система распознавания образов: Сб. науч. тр. / Под ред. А. Г. Ивахненко // Киев: Наук, думка, 1975. 431 с.
  68. Вл. Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации / Вл. Д. Мазуров // М.: Наука. 1990. — 248 с.
  69. Osborne М. L. The seniority logic a logic for a committee machine / M. L. Osborne // IEEE Trans. Comput. 1977. Vol. 26, N 12. P. 1302−1306.
  70. H. Г. Применение комитетов для многоклассовой классификации. Численный анализ решения задач линейного и выпуклого программирования / Н. Г. Белецкий // Свердловск, 1983. С. 156−162.
  71. М. М. Проблема узнавания / М. М. Бонгард // М.: Наука, 1967, 320 с.
  72. С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский // М.: Финансы и статистика. 2002. -344 с.
  73. А.В. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем / А. В. Назаров, А. И. Лоскутов // М.: Наука и техника. 2003. -384 с.
  74. Г. С. Непараметрические системы классификации в задачах исследования медико-биологических процессов. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Г. С. Высоцкая // Красноярск, 1998. 22 с.
  75. Пакет прикладных программ ОТЭКС / Н. Г. Загоруйко, В. Н. Елкина, Г. С. Лбов, С. В. Емельянов // Изд. «Финансы и статистика», М., 1986. 158 с.
  76. Л. И. Алгоритмы комитетного распознавания и их применение для решения практических задач классификации: Автореф. дис. канд. техн. наук / Л. И. Тягунов // Свердловск, 1973. 24 с.
  77. Э. Машинный анализ связи химической структуры и биологической активности / Э. Стьюпер, У. Брюггер, П. Джуре // М. Мир, 1982.- 235 с.
  78. Ю.П. Технолог-доменщик / Ю. П. Волков, Л. Я. Шпарбер, А. К. Гусаров // М.: Металлургия. 1986. 263 с.
  79. Г. С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных / Г. С. Лбов // Изд. «Наука» Сибирское отделение, Новосибирск, 1981. 157 с.
  80. И.Г. Доменная плавка. Эволюция, ход процессов, проблемы и перспективы / И. Г. Товаровский // Днепропетровск: ПОРОГИ, 2003. -596 с.
  81. Нестационарные процессы и повышение эффективности доменной плавки. / Ю. Н. Овчинников, В. И. Мойкин, Н. А. Спирин, Б. А. Боковико // Челябинск, Металлургия, Челябинское отделение, 1989, 120 с.
  82. Н.Г. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей / Н. Г. Загоруйко, В. Н. Елкина, Г. С. Лбов // Новосибирск: Наука, 1985.- 110 с.
  83. А.А. Автоматическое управление доменным процессом /
  84. A.А.Гиммельфарб, Г. Г. Ефименко // Изд-во «Металлургия», 1969, с. 309.
  85. В. Н. Рекуррентный алгоритм разделения выпуклых оболочек двух множеств. Алгоритмы обучения распознаванию образов / Под ред.
  86. B. Н. Вапника // М.: Сов. радио, 1972. С. 43−50.
  87. Plotnikov S.V. Correction of Object Parameters in Committee Classification / S.V. Plotnikov, N.G. Beletskii, T.V. Lyalina // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 4, No. 4, 1994, c. 403−407.
  88. Merill T. On the effectiveness of receptors in recognition systems / T. Merill, O.M. Green // JRE Trans. Inform. Theory, 1963, vol. JT-9, P. 11−17.
  89. Автоматическое распознавание образов / Барабаш Ю. Л., Варский Б. В. и др. // Изд. КВАИУ, Киев, 1964.
  90. А.Г. Обучение машины распознаванию образов / А. Г. Аркадьев, Э. М. Браверман // М: Наука, 1964. 110 с.
  91. П. В. Метод корреляционных плеяд / П. В. Терентьев // Вестн. ЛГУ. Биология. 1959. № 9. С. 137−141.
  92. К. Теория графов и ее применения / К. Берж // М.: Изд-во иностр. лит., 1962.319 с.
  93. Ведение доменной плавки. Технологическая инструкция ТИ 101-П-Д-22−97 // Магнитогорск, 1997. 126 с.
  94. Л.А. Основы построения систем распознавания образов. Курс лекций, Часть 1 / Л. А. Белозерский // Донецкий государственный институт искусственного интеллекта, 1997. -103 с.
  95. А.Н. Исследование температурных и скоростных полей с помощью двумерной математической модели при использовании новых технических решений / А. Н. Дмитриев, С. В. Шаврин // Сталь. 1998. № 5.1. C. 5−8.
  96. Л.Г. Теория и практика принятия решений / Л. Г. Евланов // М.1. Экономика, 1984. 350 с.
  97. В.Н. Алгоритмы направленного таксономического поиска информативных подсистем признаков (НТПП). Вычислительные системы: Сб. тр. ИМ СО АН СССР Вып.59 / В. Н. Елкина, Н. Г. Загоруйко, B.C. Темиркаев//Новосибирск, 1974. С.49−70.
  98. Н.Г. Гипотезы компактности и 1-компактности в методах анализа данных. Сибирский журнал индустриальной математики / Н.Г. Загоруйко//Изд. ИМ СО РАН. Том 1, N1, 1998, С. 114−126.
  99. Н.Г. «Эмпирическое предсказание» / Н. Г. Загоруйко // Новосибирск, Наука, 1979. 124 с.
  100. B.C. Математические методы и новые информационные технологии в решении медицинских задач (лекции) /B.C. Казанцев // Екатеринбург, 2002. 80 с.
  101. Разработка экспертной системы для долгосрочного управления работой доменной печи / Kenaga Yasuharu // Дзайре то пуросэсу Curr. and Mater, and Proc.- 1991. 4, № 5. — С. 1384.
  102. Ю.В. Прогнозирование структуры и свойств конечных доменных шлаков: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук /Ю.В. Кочержинская // Магнитогорск, 2004 -20 с
  103. Lida О. Application of a techniques to blast furnase operation / О. Lida, S. Taniyochi, T. Hetani // Kawasaki Steel Techn Dept. 1992. — № 26. — P. 30−37.
  104. Дж.Г. Доменный процесс. Теория и практика: Пер. с англ. / Дж.Г. Писи, В. Г. Давенпорт, Под ред. Карабасова Ю. С. // М.: Металлургия, 1984. 142 с.
  105. И.Г. Применение математических методов и ЭВМ для анализа и управления доменным процессом / И. Г. Товаровский, Е. И. Райх, К. К. Шкодин // Металлургия, 1978. 264 с.
  106. Э. С# и платформа .NET. Библиотека программиста / Э. Троелсен // СПб.: Питер, 2006. 796 е.: ил.
  107. И.Т. Опознание образов. Детерминировано-статистический подход / И. Т. Турбович, В. Г. Гитис, В. К. Маслов // Изд-во «Наука», 1971, С. 246.
  108. Тягунов Л. И, Шевелева Л. И. Алгоритм таксономии в метрике Хемминга // Программы оптимизации- (Оптимальное планирование). Свердловск, 1976, Вып. 5. С. 79−87.
  109. Экспертная система управления ходом доменной плавки/ М. М. Френкель, Ю. В. Федулов, О. А. Белова, В. А. Краснобаев // Сталь. 1992. — № 7. — С. 15−18.
  110. К. Основы инженерии программного обеспечения. 2-е изд. Пер. с англ. / К. Гецци, М. Джазайери, Д. Мандриоли // СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 832 с.
  111. И. Вигерс. Разработка требований к программному обеспечению / Карл И. Вигерс // М.: Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2004.-576 с.
  112. А. Быстрая разработка программного обеспечения / А. Коберн // Пер. с англ. М.: ЛОРИ, 2002. 314 с.
  113. Э. Быстрая и качественная разработка программного обеспечения / Э. Кармайкл, Д. Хейвуд // Пер. с англ. М.: Вильяме, 2003. 400 с.
  114. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения / Г. Буч // М.: Конкорд, 1992. 519 с.
  115. Характеристики качества программного обеспечения / Б. Боэм, Дж. Браун, X. Каспар и др. // М.: Мир, 1981. 206 с.
  116. Ю.В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем / Ю. В. Новоженов // М., 1996. 115 с.
  117. М. Управление программными проектами. Практическое руководство по разработке успешного программного обеспечения.: Пер. сангл. / М. Кантор // М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. 176 с.
  118. И.О. Профессиональное программирование. Системный подход. 2-е изд. / И. О. Одинцов // СПб.: БХВ-Петербург, 2004. 624 с.
  119. Федоров A. ADO в Delphi / А. Федоров, Н. Елманова / Пер. с англ. // СПб.: БХВ-Петербург, 2002. 816 с.
  120. А.Я. Язык Pascal и основы программирования в Delphi. Учебное пособие / А. Я. Архангельский // М.: «Бином-Пресс», 2004. 496 с.
  121. Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем / Пер. с англ. / Д. Раскин // СПб: Символ-Плюс, 2003.-272 с.
  122. Г. Надежность программного обеспечения / Пер. с англ. Ю. Ю. Галимова / Под ред. В. Ш. Кауфмана. М.: Мир, 1980. — 360 с.
  123. R. Совершенная технология управления и систем контроля для доменной печи / Otsuka R., Ikenda Y., Sibuta H., e.a. // Сумитомо киндзоку-Sumitomo Metals.-1992. 44, № 1. С. 161−172.
  124. Э.А. С#. Начала программирования / Э. А. Ишкова // Бином, 2007, С. 333.
  125. Благо датских В. А. Стандартизация разработки программных средств / В. А. Благодатских, В. А. Волнин, К. Ф. Поскакалов // Финансы и статистика, 2006, С. 284.
  126. Э.В. Пакеты прикладных программ / Э. В. Фуфаев, Л. И. Фуфаева // Академия, 2006, С. 352.
  127. М. Объектно-ориентированный подход: Java, .Net, С++ / Пер. с анг. / М. Вайсфельд // КУДИЦ-Образ, 2005, С. 336
Заполнить форму текущей работой

На отлично!