Разработка программного продукта для распознавания видов отклонения доменной плавки от нормального режима с использованием нейросетевых технологий

Abstract

В работе обоснована необходимость выявления наличия отклонений в процессе доменной плавки от нормального режима и их оперативного устранения с использованием искусственного интеллекта. Рассмотрен способ, основанный на анализе скрытых неформализованных зависимостей параметров плавки. Разработана структура программного продукта, который реализует функционал по анализу исходного массива данных с использованием искусственных нейронных сетей. Сформулированы задачи для продолжения исследования в данном направлении.

This paper describes the need to identify the presence of deviations from normal operation and rapid elimination of it in the blast furnace process. Two approaches to solving this problem are discussed. In this paper, we consider a method based on analysis of hidden dependencies in the source data. In order to investigate the applicability of this approach, software that implements the functional analysis of the original data set using artificial neural networks was developed. Additionally tasks are designated to continue research in this direction.