Автоматизированная система статистического анализа прогнозирования параметров технологического процесса производства
Характеристика технологического процесса и существующей системы обработки информации. Автоматизированная система ввода, проверки логической целостности и корректировки вводимой информации. Требования к функциям, видам обеспечения. Спецификация атрибутов.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 31.03.2011 |
| Размер файла | 3,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
|
Факторы\Свойства |
суммаpные затpаты (pуб/т) |
суммаpные затpаты (k(min)) |
|
|
входная толщина (мм) |
1 |
1 |
|
|
входная шиpина (мм) |
0 |
0 |
Кластерный анализ
Метод К-средних.
Итерации решения представлены в табл. 19 и табл. 20.
Таблица 19. Расстояния между кластерами и точками
|
Точки\Кластеры |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
1 |
0,3886 |
0,38747 |
0,42144 |
0,21468 |
0,04175 |
|
|
2 |
0,45239 |
0,45239 |
0,47816 |
0,29867 |
0,1185 |
|
|
3 |
0,059343 |
0,063094 |
0,071621 |
0,17277 |
0,37176 |
|
|
4 |
0,057928 |
0,07634 |
0,038081 |
0,23114 |
0,42759 |
|
|
5 |
0,02593 |
0,057231 |
0,04457 |
0,18929 |
0,38964 |
|
|
6 |
0,036504 |
0,069752 |
0,031206 |
0,21111 |
0,40659 |
|
|
7 |
0,045873 |
0,070556 |
0,085905 |
0,13854 |
0,34441 |
|
|
8 |
0,082564 |
0,094416 |
0,13499 |
0,092244 |
0,3203 |
|
|
9 |
0,065195 |
0,099832 |
0,13447 |
0,089472 |
0,31156 |
|
|
10 |
0,19376 |
0,24341 |
0,26982 |
0,068215 |
0,17232 |
|
|
11 |
0,1794 |
0,22308 |
0,25873 |
0,022153 |
0,20908 |
|
|
12 |
0,12466 |
0,17367 |
0,20224 |
0,048479 |
0,23896 |
|
|
13 |
0,20865 |
0,25077 |
0,28822 |
0,054397 |
0,1965 |
|
|
14 |
0,18737 |
0,23456 |
0,26527 |
0,021671 |
0,1879 |
|
|
15 |
0,22173 |
0,26946 |
0,29901 |
0,052123 |
0,1569 |
|
|
16 |
0,34393 |
0,39476 |
0,41738 |
0,17349 |
0,050205 |
|
|
17 |
0,34747 |
0,39766 |
0,4217 |
0,17489 |
0,04716 |
|
|
18 |
0,17304 |
0,20843 |
0,25269 |
0,057445 |
0,23319 |
|
|
19 |
0,18377 |
0,22098 |
0,26363 |
0,042569 |
0,21956 |
|
|
20 |
0,27063 |
0,31742 |
0,34818 |
0,095605 |
0,11109 |
|
|
21 |
0,35117 |
0,40071 |
0,4261 |
0,17264 |
0,046905 |
|
|
22 |
0,08846 |
0,07632 |
0,013081 |
0,273 |
0,42581 |
|
|
23 |
0,042854 |
0,043429 |
0,039343 |
0,22969 |
0,38949 |
|
|
24 |
0,074369 |
0,070776 |
0,014123 |
0,25756 |
0,40993 |
|
|
25 |
0,043117 |
0,095674 |
0,11418 |
0,14526 |
0,30806 |
Центры кластеров:1: (0,609;0,929). Ненормированные координаты: (2,5578;598,02)2: (0,54762;0,92366). Ненормированные координаты: (2,3;594,58)3: (0,553;0,985). Ненормированные координаты: (2,3226;634,06)4: (0,758;0,826). Ненормированные координаты: (3,1836;531,71)5: (0,941;0,837). Ненормированные координаты: (3,9522;538,79)
Итерация 1
Таблица 20. Расстояния между кластерами и точками
|
Точки\Кластеры |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
1 |
0,061383 |
0,00598 |
0,055621 |
0,23452 |
0,40414 |
|
|
2 |
0,061612 |
0,0033615 |
0,061575 |
0,23194 |
0,40281 |
|
|
3 |
0,094665 |
0,050457 |
0,032692 |
0,27507 |
0,43796 |
|
|
4 |
0,13796 |
0,18728 |
0,21866 |
0,045852 |
0,22673 |
|
|
5 |
0,34061 |
0,39753 |
0,41666 |
0,17529 |
0,028692 |
|
|
6 |
0,32851 |
0,38753 |
0,40125 |
0,17648 |
0,022459 |
|
|
7 |
0,39101 |
0,452 |
0,45448 |
0,2655 |
0,11084 |
|
|
8 |
0,038587 |
0,06129 |
0,049602 |
0,21039 |
0,36979 |
|
|
9 |
0,088781 |
0,074001 |
0,017056 |
0,2693 |
0,42654 |
|
|
10 |
0,047298 |
0,055065 |
0,032382 |
0,22747 |
0,38775 |
|
|
11 |
0,069629 |
0,067398 |
0,016153 |
0,24882 |
0,40544 |
|
|
12 |
0,010527 |
0,069738 |
0,079043 |
0,17668 |
0,34129 |
|
|
13 |
0,055997 |
0,09508 |
0,129 |
0,13348 |
0,31411 |
|
|
14 |
0,047529 |
0,1002 |
0,12808 |
0,12963 |
0,30604 |
|
|
15 |
0,18168 |
0,24373 |
0,26275 |
0,038383 |
0,16432 |
|
|
16 |
0,16759 |
0,22378 |
0,25204 |
0,0093513 |
0,19841 |
|
|
17 |
0,11259 |
0,17398 |
0,19532 |
0,061308 |
0,23263 |
|
|
18 |
0,19694 |
0,25158 |
0,28159 |
0,033764 |
0,18354 |
|
|
19 |
0,17533 |
0,23505 |
0,25834 |
0,016814 |
0,17841 |
|
|
20 |
0,20966 |
0,26994 |
0,29201 |
0,046034 |
0,14585 |
|
|
21 |
0,3319 |
0,39502 |
0,41016 |
0,17191 |
0,029799 |
|
|
22 |
0,33542 |
0,39798 |
0,41451 |
0,1729 |
0,036393 |
|
|
23 |
0,16222 |
0,20954 |
0,24657 |
0,053669 |
0,23146 |
|
|
24 |
0,17267 |
0,22202 |
0,25736 |
0,041642 |
0,21775 |
|
|
25 |
0,25858 |
0,31799 |
0,3412 |
0,090241 |
0,10867 |
|
|
26 |
0,3391 |
0,40108 |
0,41894 |
0,17264 |
0,042792 |
|
|
27 |
0,099395 |
0,073981 |
0,015917 |
0,273 |
0,42581 |
|
|
28 |
0,054469 |
0,041275 |
0,031886 |
0,22969 |
0,38949 |
|
|
29 |
0,084857 |
0,068407 |
0,011325 |
0,25756 |
0,40993 |
|
|
30 |
0,031045 |
0,095547 |
0,11183 |
0,14526 |
0,30806 |
Состав кластеров:1-й кластер: 8; 12; 13; 14; 30; 2-й кластер: 1; 2; 3-й кластер: 3; 9; 10; 11; 27; 28; 29; 4-й кластер: 4; 15; 16; 17; 18; 19; 20; 23; 24; 25; 5-й кластер: 5; 6; 7; 21; 22; 26;
Результат работы метода к-средних представлен на рис. 42.
Рис. 42. График результата метода к-средних
Метод FOREL
Результат работы метода FOREL представлен на рис. 42.
Рис.43. График результата метода FOREL
Состав кластеров:
1-й кластер: 4;15;16;17;18;19;20;23;24;25;
Координаты кластера: 0,757;0,826;
2-й кластер: 1;2;3;8;9;10;11;12;13;14;27;28;29;30;
Координаты кластера: 0,580;0,952;
3-й кластер: 5;6;21;22;26;
Координаты кластера: 0,929;0,819;
4-й кластер: 7;
Координаты кластера: 1,000;0,927;
6. Метод KRAB
Итерации решения представлены в табл. 21.
Результат решения представлен на рис. 44.
Табл. 21. Итерация 29
|
Точки графа\Своб.точки |
7 |
|
|
1 |
0,20466 |
|
|
2 |
0,20466 |
|
|
28 |
0,18477 |
|
|
10 |
0,17962 |
|
|
8 |
0,16529 |
|
|
11 |
0,19186 |
|
|
29 |
0,1963 |
|
|
27 |
0,20999 |
|
|
9 |
0,20999 |
|
|
12 |
0,14707 |
|
|
30 |
0,1277 |
|
|
14 |
0,12865 |
|
|
13 |
0,13628 |
|
|
3 |
0,22864 |
|
|
17 |
0,084338 |
|
|
4 |
0,089204 |
|
|
16 |
0,074106 |
|
|
19 |
0,062028 |
|
|
15 |
0,053246 |
|
|
18 |
0,07014 |
|
|
20 |
0,049534 |
|
|
24 |
0,09059 |
|
|
23 |
0,098112 |
|
|
25 |
0,041237 |
|
|
26 |
0,021361 |
|
|
22 |
0,018859 |
|
|
5 |
0,018498 |
|
|
21 |
0,016496 |
|
|
6 |
0,010577 |
Рис. 44. График результата метода KRAB.
Библиографический список
1. Кузнецов Л.А., Ведищев В.В. Математическое моделирование сложных технологических процессов (на примере системы управления качеством проката). // Датчики и системы 2001 №9. С.10-13
2. Кузнецов Л.А., Корнеев А.М. Автоматизированная система выбора оптимальной технологии производства проката. //Известия ВУЗов. ЧМ 1994 №5. С. 45-49.
3. Загоруйко Н.Г., Ёлкина В.Н., Емельянов С.В., Лбов Г.С. Пакет прикладных программ ОТЭКС. - М.: Финансы и статистика, 1986. 241 с.
4. Кузнецов Л.А., Погодаев А.К., Бурцев В.Д. «Объектно-ориентированный подход к моделированию сложных систем». // Известия ВУЗов. Черная металлургия. 2001. №7. С. 55 - 58.
5. Кузнецов Л. А. «Современный подход к управлению металлургической технологией (Часть I)» // Производство проката. 1999. №9. С. 4-7.
6. Кузнецов Л. А. «Современный подход к управлению металлургической технологией (Часть II)» // Производство проката. 2000. №3. С.5-8.
7. Барабаш И., Лукинский С. «Из опыта автоматизации спиртового производства» // Современные технологии автоматизации. 1998. №3. С. 41-43.
8. Кузнецов Л.А., Ведищев В.В., Комаров В.В. Система моделирования технологии производства проката //Датчики и системы 2001 №4. С 2-7.
9. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: исследование зависимостей: Справ. изд. М.: Финансы и статистика,1985. 353 с.
10. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.:ИИФРА, 1998. 526 с.
11. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник - СПб: Питер, 2001. 752 с.
12. Мюллер П., Нойман П., Шторм Р. Таблицы по математической статистике. - Финансы и статистика, 1982. 278 с.
13. Ликеш И., Ляга Й. Основные таблицы математической статистики.- М.:Финансы и статистика, 1985, 356 с.
14. Петров А.П. Статистическая обработка результатов экспериментальных исследований: Учебное пособие. - Курган: Издательство Курганского гос. ун-та, 1998. 85 с.
15. Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики. - М.: Финансы и статистика, 1983. 518 с.
16. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. - М.:Финансы и статистика, 1982. 198 с.
17. Плохинский Н.А. Основные вопросы в биометрии //Биометрический анализ в биологии. - М.:Издательство Московского университета. - 1982. С. 7-11.
18. Дюран Б., Одел П. Кластерный анализ, М: Статистика, 1977. 318 с.
19. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: специальный справочник, СПб: Питер, 2001. 412 с.
20. Стратонович Р.Л. Теория информации. М.:Советское радио, 1975 424 с.
21. Кузнецов Л.А. // Известия ВУЗов. ЧМ 1989 №3. С 82-84.
22. Корнеев А.М., Яриков А.В. Исследование метода автоматизированного выбора оптимальной технологии. - В кн.: Математическое и информационное обеспечение автоматизированных систем. Сборник научных трудов. - Липецк, ЛГТУ, 1997. С.61-65
23. Кузнецов Л.А., Корнеев А.М. Критерий оценки связи технологии и выходных свойств. - В кн.: Теория и практика производства проката: Сборник научных трудов Международной научно-технической конференции. - Липецк: ЛГТУ, 2001. С.408-413.
Размещено на Allbest
Подобные документы
Cоздание и описание логической модели автоматизированной системы обработки информации. Проектирование структуры системы в виде диаграмм UML. Анализ программных средств разработки программного обеспечения и интерфейса. Осуществление тестирования программы.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 25.01.2015Трудность создания, внедрения и эксплуатации автоматизированной системы документационного обеспечения управления. Защита информации в электронном документообороте. Автоматизированная система LanDocs. Основные функции системы. Принципы защиты информации.
реферат [31,1 K], добавлен 11.12.2009Минимизация времени между совершением производственно-хозяйственных операций и их информационным отображением при принятии управленческих решений. Автоматизированная система обработки экономической информации на примере предприятия "Дорремстрой".
контрольная работа [28,3 K], добавлен 27.07.2009Проектирование подсистем реализации автомобиля, ввода и редактирования информации, составления отчётов и подсистемы администрирования. Требования к системе. Использование CASE средства AllFusion Process Modeler BPWin для создания моделей бизнес-процессов.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 29.06.2012Необходимость применения систем электронного документооборота. Выводы по ценам, функциональным возможностям, сегментации рынка. Схема обработки информации автоматизированной системой. Нормативно-справочная информация для системы, структура алгоритмов.
дипломная работа [2,9 M], добавлен 24.06.2009Проектирование и разработка автоматизированной информационной системы (АИС) публикации и обработки данных для работников детского сада № 176. Недостатки существующей АИС, снижающие эффективность работы организации. Прототип пользовательского интерфейса.
дипломная работа [7,7 M], добавлен 19.07.2012Описание объекта автоматизации и технологического процесса (доменная печь). Требования к структуре и функционированию системы, информационное обеспечения, стандартизация и унификация. Компоненты системы управления. Режим работы участка автоматизации.
дипломная работа [4,3 M], добавлен 19.01.2017Описание входной и выходной информации. Программно-технические средства, необходимые для разработки программы "Автоматизированная информационная справочная система аптеки". Возможность формирования и корректировки файлов, тестирование программы.
курсовая работа [761,7 K], добавлен 18.12.2013Предметная область предприятия по производству мебели: изучение и диагностический анализ структуры предприятия, его деятельности и существующей системы обработки информации. Проектирование моделей, форм входных и выходных документов предприятия.
курсовая работа [545,7 K], добавлен 30.01.2013Разработка программного обеспечения для выполнения работ по проведению кампании массового уведомления налогоплательщиков – юридических лиц о начисленных суммах по налогам. Описание и состав входной и выходной информации, запросов, структуры базы данных.
дипломная работа [4,6 M], добавлен 12.12.2010
