1 / 20

Исполнитель: Корниенко Игорь Леонидович, студент гр. ПИ-081

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Т. Ф. ГОРБАЧЕВА» Разработка нейросетевой информационной системы для определения состава угольного концентрата.

naeva
Download Presentation

Исполнитель: Корниенко Игорь Леонидович, студент гр. ПИ-081

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «КУЗБАССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Т. Ф. ГОРБАЧЕВА»Разработка нейросетевой информационной системы для определения состава угольного концентрата Исполнитель: Корниенко Игорь Леонидович, студент гр. ПИ-081 Научный руководитель: Пимонов Александр Григорьевич, д.т.н., профессор

  2. ОАО «Кокс» одно из крупнейших в России предприятий, производящих металлургический кокс

  3. Цель и задачи работы Цель Разработка нейросетевой информационной системы, позволяющей определять состав угольного концентрата без использования дорогостоящего оборудования. Задачи • Рассмотреть классификацию углей и угольных концентратов, выполнить анализ используемых методов и существующей системы определения состава угольного концентрата. • Выполнить обзор и анализ базовых принципов построения искусственных нейронных сетей. • Разработать нейросетевую информационную систему для определения состава угольного концентрата. • Провести вычислительные эксперименты по определению состава угольного концентрата.

  4. Искусственная нейронная сеть Определение Математическая модель, построенная по принципу организации и функционирования биологической нейронной сети

  5. Нейронные сети Решение задач при неизвестных закономерностях Устойчивость к шумам во входных данных Преимущества нейронных сетей Адаптация к изменениям окружающей среды Потенциальное сверхвысокое быстродействие

  6. Технология построения интерфейсов Windows Presentation Foundation Объектно-ориентированный язык программирования C# Интегрированная среда разработкиVisual Studio 2010 Средства разработки приложения

  7. Начало работы

  8. Добавление скрытых слоев

  9. Загрузка файла

  10. Обучение сети

  11. Сохранение архитектуры

  12. Ввод параметров

  13. Определение состава

  14. Исходные данные для апробации Параметры угольных концентратов Процентное содержание углей в концентратах

  15. Результаты работы программы

  16. Погрешности в результатах

  17. Заключение Решенные задачи • Рассмотрена классификация углей и угольных концентратов, выполнен анализ используемых методов и существующей системы определения состава угольного концентрата. • Выполнен обзор современных нейросетевых технологий. • Разработана нейросетевая информационная система для определения состава угольного концентрата. • Проведены вычислительные эксперименты по определению состава угольного концентрата.

  18. Акт о внедрении

  19. Спасибо за внимание! Разработка нейросетевой информационной системы для определения состава угольного концентрата Исполнитель: Корниенко Игорь Леонидович, студент гр. ПИ-081 Научный руководитель: Пимонов Александр Григорьевич, д.т.н., профессор

  20. Архитектура многослойного персептрона A1-1 S1 A2-1 R1 A1-2 R2 A2-2 S2 A1-3

More Related