Статті

У статті представлено розроблену авторами експертну систему(програмне забезпечення) для розрахунку та прогнозування процесу озонування. За основу алгоритму розрахунку було взято наївний Баєсів класифікатор із застосуванням технологій «машинного навчання». Програму написано у середовищі для програмування Python. Розроблено і визначено необхідні параметри, класи та основоположні принципи формування навчальної вибірки. Запропоновано п ’ять класів, які відповідають певному відсотку розчиненого озону в рідкій фазі, оскільки цей показник один із головних параметрів при визначенні ефективності озонування. Принцип формування навчальної вибірки полягає у створенні набору подій, у яких сукупність значень обраних параметрів відповідає певному класу. На цьому етапі за параметри було обрано температуру оброблюваної рідини і концентрацію озону в озоно-газовій суміші. Чим більше подій відбувається у навчальні вибірці, тим точніше проходить класифікація.

У статті представлено методику визначення достовірності ймовірнісно-статистичної моделі для розрахунку процесу озонування. Завдяки проведенню статистичного аналізу полігонів частот і розподілів імовірностей різних параметрів по класах виявлено, що на процес озонування температура впливає більше, ніж концентрація озону в озоно-газовій суміші. Значення температури дає змогу визначити діапазон розчинності озону, тобто розраховувати ефективність процесу озонування. Результатом подальших досліджень стала методика визначення достовірності ймовірнісно-статистичної моделі для розрахунку процесу озонування. Для аналізу алгоритмів обробки даних використовувались такі метрики, як точність (Precision) і повнота (Recall). В подальшому їх використали для розрахунку ще однієї метрики — F-міри (F-score). Ця метрика враховує і повноту, і точність, тому стало можливим визначити ефективність алгоритму розрахунку. F-міру розраховували як середнє гармонічне між точністю та повнотою та приймали в межах значення від 0 до 1. Чим ближче F-міри знаходилась до 1, тим точнішими були результати розрахунку. За допомогою запропонованої методики встановлено, що усереднений за всіма класами показник F-міра дорівнює 0,9069. Встановлено точність розрахунку розробленої моделі. Так, для діапазону розчинності озону в межах 60... 80% точність сягає 100%, для інших діапазонів точність коливається від 83 до 99(%), при середній точності 92,25%, що загалом є високим показником. Запропонована модель дає змогу визначити ефективність процесу озонування залежно від заданих значень температури та концентрації озону в озоно-газовій суміші. У подальшому запропонована авторами методика для визначення достовірності ймовірнісно-статистичної моделі розрахунку процесу озонування може забезпечити постійний контроль за правильністю розрахунків при поповненні вибірки даних моделі. The paper presents a method for determining the reliability of the probability-statistical model for calculating the ozonation process. Due to the statistical analysis of frequency ranges and probability distributions of different parameters by classes, it was found that the temperature has a greater effect on the ozonation process than the concentration of ozone in the ozone-gas mixture. The temperature value makes it possible to determine the range of ozone solubility, that is to calculate the efficiency of the ozonation process. The result of further work was a method for determining the reliability of the probability-statistical model for calculating the ozonation process. Metrics such as Precision and Recall were used to analyze the data processing algorithms. Subsequently, they were used to calculate another metric—F-score. This metric takes into account both completeness and accuracy and allowed to determine the efficiency of the calculation algorithm. The F- score was calculated as the average harmonic between accuracy and completeness and was taken in the range from 0 to 1. The closer the F- score was to 1, the more accurate the calculation results were. Using the proposed method, it was found that the average F-measure for all classes is 0.9069. The accuracy of calculation of the developed model was established, for the range of ozone solubility within 60...80% accuracy reaches 100%, for other ranges accuracy fluctuates from 83 to 99(%), at average accuracy of 92.25% that in general is a high indicator. The proposed model allows to determine the efficiency of the ozonation process depending on the set values of temperature and ozone concentration in the ozone-gas mixture. In the future, the method proposed by the authors to determine the reliability of the probabilistic-statistical model of calculation of the ozonation process can provide constant control over the correctness of the calculations when replenishing the sample data of the model.

Статті

Переглянути

Фільтри

Налаштування

Сортувати за

Результатів на сторінку

Результати пошуку