Юрасов, АндрійАндрійЮрасов2020-07-302020-07-302020http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155890Об'єкт дослідження: підприємство СевГОК Предмет дослідження: Технологічні процеси подрібнення та класифікації Мета: Підвищення ефективності процесу прогнозування вихідного показника в першій стадії рудопідготовки. В першому розділі проаналізована діяльність підприємства СевГОК. Розглянута структура збагачувальної фабрики, та проаналізовано технологічний процес першої стадії рудопідготовки. В другому розділі розглянуті методи прогнозування, проаналізовано типові архітектури нейронних мереж, алгоритми навчання нейронних мереж, програмні пакети, та результати роботи мереж. Змодельована та реалізована нейронна мережа.Кваліфікаційна робота ступеня бакалавр напряму підготовки 124 Системний аналіз, НТУ "Дніпровська політехніка", м. Дніпро, 2020 р. У роботі використаний метод нейронних мереж для прогнозування вихідного показника класифікатора.. Отримані результати можна використати на підприємстві СЕВГОК. Значення й висновки: робота є актуальною й має практичне застосування на збагачувальних комбінатах.ukрудопідготовканейронні мережікласифікаторзбагаченнябагатошаровий персептроналгоритми навчанняштучний нейроналгоритм зворотного поширеннямасштабуванняLearning Object