Демидов Всеволод Ігорович. Система підтримки прийняття рішень в автоматизованій системі управління технологічним процесом синтезу жирів із потрібними властивостями

brief description

Демидов Всеволод Ігорович. Система підтримки прийняття рішень в автоматизованій системі управління технологічним процесом синтезу жирів із потрібними властивостями : Дис... канд. наук: 05.13.07 2007

Демидов В.І.Система підтримки прийняття рішень в автоматизованій системі управління технологічним процесом синтезу жирів із потрібними властивостями. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.07 автоматизація технологічних процесів. Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Харків, 2007.
Дисертація присвячена побудові системи підтримки прийняття рішень в автоматизованій системі управління технологічним процесом синтезу жирів. В роботі проведено порівняльний аналіз існуючих методів оцінювання властивостей по наявній інформації про состав речовин за умов екстремально малої вибірки. Запропоновано новий вид функціоналу зв’язку відсічений апроксимаційний поліном, який дозволяє застосовувати регресійні поліноми в задачах оцінювання параметрів в умовах екстремально малої вибірки за рахунок зменшення кількості параметрів, які треба оцінити, у кілька разів. Побудовано механізм взаємодії апроксимаційного те нейромережевого підходів до вирішення задачі відновлення виду функціональної залежності. Розроблені нові процедури розбиття множини даних на навчальну, тестову і контрольну вибірки та ініціалізації матриці вагових коефіцієнтів штучної нейронної мережі, які дозволяють підвищити точність оцінювання властивостей речовин в умовах малої вибірки, та прискорюють роботу метода в цілому.
Перелічені розробки було покладено в основу системи підтримки прийняття рішень при параметричному синтезі жирів. Збудована система дозволяю вирішувати задачі оцінювання температури плавлення триацилгліцеринів і композиційних харчових жирів, а також складання рецептури жирів із потрібною температурою плавлення з відомого набору інгредієнтів.
Проведено практичну апробацію розробленої системи.

У дисертаційній роботі вирішена актуальна науково-практична задача побудови системи підтримки прийняття рішень в автоматизованій системі управління на прикладі технологічного процесу синтезу жирів. Основні результати і висновки дисертаційної роботи полягають у наступному:

Виконано аналіз методів відновлення виду функціональної залежності класу «склад-властивість» в умовах малої вибірки. Знайдено найбільш прийнятні методи для вирішення задачі оцінювання властивостей за умов екстремально малої вибірки, визначено недоліки кожного з методів.
Розроблено перспективні підходи до вирішення задачі відновлення виду функціональної залежності в умовах екстремально малої вибірки. Запропоновано ефективний вид функціоналу зв’язку відсічений апроксимаційний поліном, який дозволяє застосовувати регресійні поліноми в задачах оцінювання параметрів в умовах екстремально малої вибірки за рахунок зменшення кількості параметрів, які треба оцінити, у кілька разів в залежності від розмірності факторного простору задачі. Наведено методику розрахунку вектору оптимальних значень незалежних коефіцієнтів такого поліному.
Удосконалено наступні блоки методів відновлення виду функціональної залежності з метою підвищення точності прогнозування за умов екстремально малого об’єму навчальної вибірки:

розробка процедури розбиття даних на навчальну, тестову та контрольну вибірки, що дозволяє на 20-50% зменшити середньоквадратичну похибку в задачах оцінювання в умовах екстремально малої вибірки;
створення двох процедур ініціалізації матриці вагових коефіцієнтів ШНМ, які дозволяють підвищити якість навчання (середньоквадратична похибка в задачах оцінювання зменшується на 10-30%).

Впроваджені удосконалення є універсальними і можуть бути застосовані при вирішенні будь-яких задач оцінювання та прогнозування.

Удосконалено методи вирішення задач класу «склад-властивість» в умовах малої вибірки на прикладі визначення температури плавлення триацилгліцеринів та жирів в залежності від їх складу.
На базі взаємодії апроксимаційного та нейромережевого підходів до вирішення задачі оцінювання розроблено математичну модель для прогнозування властивостей композиційних сумішей.
Побудовано систему підтримки прийняття рішень в для знаходження оптимальної рецептури для синтезу жирів із потрібною температурою плавлення із заданого набору інгредієнтів.
Результати роботи (система підтримки прийняття рішень) були використані для впровадження у виробництво технології створення жирів із заданими властивостями в Українському науково-дослідному інституті олій та жирів.