Title: Нечёткие модели прогнозирования технического состояния объектов
Other Titles: Fuzzy models for predicting the technical state of objects
Authors: Кувайскова, Ю.Е.
Крашенинников, В.Р.
Клячкин, В.Н.
Алексеева, А.В.
Issue Date: 2020
Citation: Кувайскова Ю.Е. Нечёткие модели прогнозирования технического состояния объектов / Ю.Е. Кувайскова, В.Р. Крашенинников, В.Н. Клячкин, А.В. Алексеева // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020). Сборник трудов по материалам VI Международной конференции и молодежной школы (г. Самара, 26-29 мая): в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В. А. Фурсова]. – Самара: Изд-во Самар. ун-та, 2020. – Том 4. Науки о данных. – 2020. – С. 366-371.
Abstract: С целью обеспечения надёжного функционирования объекта целесообразно проводить диагностику и прогнозирование его технического состояния. Зачастую получение информации о состоянии объекта затруднено. В работе для распознавания и прогнозирования технического состояния объекта в условиях ограниченной информации предлагается использование моделей нечёткой логики. Для оценки качества результатов прогнозирования нечёткими моделями используются такие критерии, как процент верных прогнозов, критерий AUC и F-мера. Предлагаемые модели, алгоритмы и критерии программно реализованы в виде информационно-математической системы, которая может быть использована в производственной и научной деятельности предприятий для повышения эффективности функционирования различных технических объектов. Проведены экспериментальные исследования по апробации и анализ эффективности предлагаемых моделей, алгоритмов и информационно-математической системы на реальных технических объектах (система водоочистки для питьевой воды, система управления гидроагрегатом). In order to ensure reliable operation of the facility, it is advisable to carry out diagnostics and predicting of its technical state. Often, obtaining information about the state of an object is difficult. The article proposes the use of fuzzy logic models to recognize and predict the technical state of an object in conditions of limited information. To assess the quality of predicting results by fuzzy models, criteria such as the percentage of correct predictions, the AUC criterion, and the F-measure are used. The proposed models, algorithms and criteria are programmatically implemented in the form of an information-mathematical system that can be used in the production and scientific activities of enterprises to increase the efficiency of various technical objects. Experimental studies were conducted to test and analyse the effectiveness of the proposed models, algorithms and the information-mathematical system on real technical objects (a water treatment system for drinking water, a hydrounit control system).
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12713
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ИТНТ-2020_том 4-366-371.pdf579.73 kBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.