Содержание
Введение
Глава I. Основные методы и алгоритмы кластеризации в задаче управления качеством производства деталей светотехнических изделий
1.1. Технологический процесс литья под давлением деталей светотехнических изделий из поликарбоната.
1.1.1. Технологические параметры, определяющие качество деталей светотехнических изделий из поликарбоната.
1.2. Управление технологическими режимами процесса ли гья под давлением деталей светотехнических изделий на основе методов кластерного анализа.
1.3. Понятие о кластеризации
1.4. Цели и задачи кластеризации
1.5. Функционалы качества кластеризации.
1.6. Меры сходства в методах кластеризации
1.7. Методы кластерного анализа.
1.7.1. Иерархические методы кластеризации.
1.7.1.1. Иерархические агломеративные методы
1.7.1.2. Иерархические дивизимные методы
1.7.2. Неиерархическне методы кластеризации.
1.8. Функция принадлежности как субъективная оценка технологического режима по параметрам.
1.9. Алгоритм .
1 Алгоритм
1 Метод эволюционной кластеризации ЕСМ
1 Виды неопределенностей, характерные для задачи кластеризации объектов по параметрам технологического процесса
1 Нечеткая модель процесса кластеризации
1 Выводы
1 Постановка задачи адаптивной нечеткой кластеризации.
Глава . Нейронечеткий алгоритм динамической кластеризации данных в задаче управления качеством производства деталей
2.1. Алгоритм нечткой самоорганизации
2.2. Алгоритм кластеризации на основе конкуренции и кооперации
2.2.1. Описание алгоритма.
2.3. Формальные критерии качества кластеризации.
2.3.1. Показатели четкости
2.3.2. Энтропийные показатели.
2.3.3. Показатель компактности и изолированности
2.3.4. Индекс эффективности.
2.4. Задача динамической кластеризации при выборе технологического режима
2.4.1. Нечткологический алгоритм динамической кластеризации
2.4.2. Выявление новых кластеров.
2.4.3. Выявление сливающихся кластеров.
2.4.4. Алгоритм выявления сливающихся кластеров
2.4.5. Выявление расщепляющихся кластеров
2.4.6. Алгоритм выявления расщепляющихся кластеров.
2.4.7. Выявление дрейфа центров кластеров
2.4.8. Выявление изменений геометрических размеров кластеров
2.5. Выводы
Глава III. Гибридный метод кластеризации на основе субъективных оценок и визуализации результатов кластеризации
3.1. Классификация проблем принятия решений
3.2. Схема гибридного метода адаптивной кластеризации и понятие рационального выбора режима ведения технологического процесса
3.3. Методы визуализации данных
3.3.1. Система визуализации данных.
3.3.2. Метод главных компонент.
3.4. Формализация нечеткой многокритериальной задачи выбора варианта кластеризации режима ведения технологического процесса производства деталей светотехнических изделий.
3.4.1. Формирование множества альтернатив для выбора оптимального технологического режима.
3.4.2. Нечеткая модель оценивания альтернатив по множеству критериев.
3.4.3. Нечеткая модель согласования важности критериев
3.4.4. Нечеткая модель выбора альтернативы из множества взаимно недоминируемых альтернатив по предпочтениям эксперта.
3.5. Алгоритм решения нечеткой многокритериальной задачи выбора варианта кластеризации оптимального технологического режима объектов.
3.6. Сравнительный анализ эффективности разработанного метода на классическом тесте Фишера для алгоритмов кластеризации.
3.7. Выводы.
Глава IV. Интеллектуальная система анализа данных технологического процесса производства деталей светотехнических изделий
4.1. Включение субъективных представлений эксперта в процедуру кластеризации
4.1.1. Обобщенный алгоритм построения базы нечетких правил
4.1.2. Формальное описание алгоритма
4.1.3. Реализация алгоритма построения базы нечетких правил.
4.1.4. Генерация нечетких правил
4.1.5. Алгоритм построения базы нечетких правил по результатам класгсризации формальным методом
4.2. Процедура настройки режимов функционирования оборудования на основе результатов кластеризации.
4.3. Нечеткая модель выбора режима ведения технологического процесса по результатам нечеткой кластеризации.
4.4. Реализация программного комплекса.
4.5. Выводы
Заключение.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Київ+380960830922