МЕТОД ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТЕПЕНИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ МЕТАЛЛОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Аннотация

Статья посвящена проблеме обеспечения достоверности информации о качестве продукции металлургических предприятий, связанных с производством металлов. Важным индикатором качества процесса получения металла из руды является степень металлизации. В работе предложен метод прогнозирования степени металлизации в процессе восстановления металла из различных соединений, основанный на использовании нейросетевых технологий. Целью работы является разработка алгоритмов, позволяющей с высокой точностью определять степень металлизации в зависимости от значений параметров процесса восстановления. Нейронная сеть, представленная в работе, включает обработку информации с помощью стратегий стохастического градиентного спуска, адаптивной оценки момента и обратного распространения ошибки. Предложенный комбинированный подход позволяет значительно повысить точность прогнозирования степени металлизации и обеспечить достоверность информации о реальной структуре металла, восстановленного из различных соединений. Достоверность информации, получаемой с помощью разработанной нейронной сети о степени металлизации, подтверждается результатами экспериментальных исследований.