Нейромережеві моделі виявлення і розпізнавання технологічних ситуацій

Abstract

У статті описано застосування комплексу методів Data Mining, нейромережевих і нечітких технологій кластеризації і класифікації, методів сегментації і вейвлет-аналізу, за спільного застосування яких можна домогтися розпізнавання більш ніж 75% відомих ситуацій у дифузійному відділенні. Розроблена система надає можливість розширити кількість класів подій, що розпізнаються; подолати обмеження щодо прийняття гіпотези (умовної) стаціонарності процесу; отримати кількісний опис і характеристики технологічних подій. The paper describes the application of complex methods Data Mining, Neural Network and Fuzzy clustering and classification technologies, methods of segmentation and wavelet analysis, joint application which can be achieved by recognizing more than 75% of the known situations in the diffusion department. The system allows you to expand the number of classes of events are recognized, to overcome restrictions on the hypothesis of (relatively) stationary process, obtain a quantitative description of the characteristics and technological developments.