Вперше запропоновано математичну модель та алгоритм рішення задачі оптимізації складу багатокомпонентної шихти за критерієм мінімальної вартості у нечіткій постановці та за різних видів експертних оцінок початкових параметрів процесу. Удосконалено алгоритми, які використовують багатомодельний підхід до прогнозування поведінки виробничих процесів за рахунок додавання до групи моделей N моделей, налаштування параметрів яких здійснюється синергічно. Вперше запропоновано використання синергічного підходу до процесу навчання нечітких нейромереж, який характеризується підвищеними швидкістю навчання та якістю прогнозу. Запропоновано синергійну гібридну модель для прогнозування характеристик феросплавного та сталеплавильного виробництва. Проведено порівняльне дослідження можливостей використання багатомодельного та нечіткого нейромережного підходів щодо прогнозування показників технологічних процесів і впливу синергування моделей на ефективність передбачення.

  Скачати повний текст