РЕФЕРАТИВНА БАЗА ДАНИХ "УКРАЇНІКА НАУКОВА"
Abstract database «Ukrainica Scientific»


Бази даних


Реферативна база даних - результати пошуку


Вид пошуку
Пошуковий запит: (<.>ID=REF-0000710653<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1

Захаров В. В. 
Застосування алгоритму наївного Баєсового класифікатора для розрахунку та прогнозування процесів озонування / В. В. Захаров, О. А. Устінов, Ю. Г. Змієвський, В. Г. Мирончук // Наук. пр. Нац. ун-ту харч. технологій. - 2018. - 24, № 5. - С. 91-98. - Бібліогр.: 12 назв. - укp.

Наведено розроблену авторами експертну систему (програмне забезпечення) для розрахунку та прогнозування процесу озонування. За основу алгоритму розрахунку було взято наївний Баєсів класифікатор із застосуванням технологій "машинного навчання". Програму написано у середовищі для програмування Python. Розроблено та визначено необхідні параметри, класи та основоположні принципи формування навчальної вибірки. Запропоновано 5 класів, які відповідають певному відсотку розчиненого озону в рідкій фазі, оскільки цей показник один із головних параметрів під час визначення ефективності озонування. Принцип формування навчальної вибірки полягає у створенні набору подій, у яких сукупність значень обраних параметрів відповідає певному класу. На цьому етапі за параметри було обрано температуру оброблюваної рідини і концентрацію озону в озоно-газовій суміші. Чим більше подій відбувається у навчальній вибірці, тим точніше відбувається класифікація. Результат дослідження - базова версія експертної системи, яка надає змогу спрогнозувати процес розчинення озону в рідині за заданих значень температури та концентрації озону в озоно-газовій суміші. Загальна точність класифікації експертної системи склала приблизно 60 %. У межах значень температури <$E0~-~15~symbol Р roman C> точність класифікації можна вважати 90 %, за вищих значень температури вона поступово зменшується. Підвищити точність класифікації можна шляхом введення кількох нових параметрів. Також у програмі реалізовано функцію машинного навчання за принципом "Supervised Learning", завдяки додатковому модулю, який після визначення користувачем розчиненого озону видає запит на підтвердження правильності одержаних результатів. Якщо користувач підтверджує правильність класифікації, то задана подія вноситься до навчальної вибірки.


Індекс рубрикатора НБУВ: Н761.104.33

Рубрики:

Шифр НБУВ: Ж69879 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Повний текст  Наукова періодика України 
Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)
  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
 
Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського
Відділ наукового формування національних реферативних ресурсів
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського