Показати скорочений опис матеріалу
Прогнозування показників технологічного процесу із застосуванням методу нейронних мереж
dc.contributor.author | Юрасов, Андрій | |
dc.date.accessioned | 2020-07-30T09:24:38Z | |
dc.date.available | 2020-07-30T09:24:38Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/155890 | |
dc.description | Об'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. | ru_RU |
dc.description.abstract | 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. | ru_RU |
dc.language.iso | uk | ru_RU |
dc.subject | рудопідготовка | ru_RU |
dc.subject | нейронні мережі | ru_RU |
dc.subject | класифікатор | ru_RU |
dc.subject | збагачення | ru_RU |
dc.subject | багатошаровий персептрон | ru_RU |
dc.subject | алгоритми навчання | ru_RU |
dc.subject | штучний нейрон | ru_RU |
dc.subject | алгоритм зворотного поширення | ru_RU |
dc.subject | масштабування | ru_RU |
dc.title | Прогнозування показників технологічного процесу із застосуванням методу нейронних мереж | ru_RU |
dc.title.alternative | ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи бакалавра студента Юрасов Андрій Володимирович напряму підготовки 124 Системний аналіз | ru_RU |
dc.type | Learning Object | ru_RU |