Введение к работе
Актуальность проблемы. Альтернативным феноменологическому анализу биотехнологических систем, который не учитывает флуктуации характерных параметров, является статистический подход, позволяющий использовать первичные экспериментальные данные в виде нестационарных информационных потоков для выявления новых закономерностей их функционирования.
Разработка и реализация такого подхода, на примере мукомольного производства, позволяет синтезировать не только новые методы обработки информации, отвечающие потребностям предметной области, но и предложить новую классификацию критериев для контроля и диагностики состояний биотехнологических систем.
Работа основана на достижениях: Триона Р., Жамбю М., Дюрана Б., Оделла П., Орлова А.И., Олденфендера М.С., Блэшфилда Р.К., Хайкина С. и др.
Применение классических схем анализа информационных потоков в биотехнологических системах (иерархический кластерный и кластерный k-средних анализ, аппарат нечетких множеств, нейронные сети, дискриминантный метод и др.) без учета особенностей предметной области, как правило, приводит к результатам, не коррелирующим с получаемыми экспериментальными данными. В этом случае, требуется модификация этих подходов, заключающаяся в их ранжировании при обработке информационных потоков.
Диссертация выполнена в соответствии с планом научно-
исследовательских работ ФГБОУ ВПО ВГУИТ в рамках госбюд
жетной НИР «Разработка и совершенствование математических
моделей, алгоритмов регулирования, средств и систем автомати
ческого управления технологическими процессами»
(№г.р. 01960007315).
Цель: Разработка и теоретическое обоснование алгоритмов анализа информационных потоков и их классификация, инвариантная в пространстве состояний биотехнологических систем (на примере мукомольного производства).
Для достижения указанной цели поставлены задачи:
-
разработка информационной модели биотехнологической системы для управления качеством муки;
-
синтез информационной системы наиболее информативных признаков, характеризующих биотехнологическую систему;
-
оценка точности классификации качества муки;
-
разработка инженерной методики классификации биотехнологической системы;
-
экспериментальная верификация алгоритма диагностики состояния системы по определению качества муки;
-
оценка возможности инвариантного использования предложенных методов для диагностики различных биотехнологических систем.
Методы исследования. Основные результаты диссертационной работы получены на основе методов теории информатики, математической статистики, а также с помощью экспериментов, проведенных на пилотной установке мельницы.
Научная новизна заключается в формировании информационного подхода к выбору и организации характеризующих систему признаков, позволяющих осуществлять классификацию систем различной природы по степени их сложности, в оценке правильности и точности диагностики состояния системы, а также в исследовании применения методов классификации (двухэтапного кластерного, дискриминантного и нейросетевого анализа) биотехнологических систем на примере диагностики качества мукомольной продукции.
Научная новизна определяется следующими наиболее существенными результатами, полученными автором в ходе диссертационного исследования и выносимыми на защиту:
разработана оптимальная по критерию минимума ошибок диагностическая система признаков, необходимая для классификации качества муки, отличающаяся минимальным составом признаков, соответствующих стоимостному критерию затратности;
введены критерии оценки диагностики состояния биотехнологических систем по точности классификации по каждому классу качества;
предложена методика формализации признаков, характеризующих систему, отличающаяся разбиением их диапазона вариации на поддиапазоны;
синтезирована методика классификации биотехнологических систем (на примере качества муки), отличающаяся тем, что на первом этапе происходит отбор специфических признаков каждого класса качества методом корреляционного анализа, на втором - классификация методами двухэтапного кластерного, дискриминантного и нейросетевого анализа;
- разработан графический интерфейс полученных классов
качества, отличающийся возможностью предоставления инфор
мации о сформированных классах (ошибки классификации, цен
тры классов).
Объекты исследования. Массивы данных по качеству муки, полученные в ОАО «Верхнехавский элеватор», а также на экспериментальной установке дисковой мельнице.
Практическая значимость работы. Результаты исследований могут быть положены в основу диагностики состояний биотехнологических систем различной природы и сложности:
разработана информационная модель обработки статистических данных;
информационная модель качества выпускаемой продукции, а также алгоритм диагностики состояния прошли успешную апробацию в ОАО «Верхнехавский элеватор» и ОАО «Воронежский мукомольный комбинат»;
создана база данных для информационной модели, предназначенная для диагностики состояния биотехнологических систем;
сформирована обучающая выборка по качеству муки, полученной с экспериментальной установки дезинтегратора.
Апробация работы. Разработанные теоретические и методические положения автором докладывались на научно-практических конференциях различного уровня (XXV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-25», г. Саратов, 2012г.; XXVI Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях-ММТТ-26», г. Нижний Новгород, 2013г.; XXII
Международном научно-практическом семинаре «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации», г. Алушта, 2013г.).
Публикации. Основные положения, результаты и выводы диссертации опубликованы автором в 12 научных работах, в том числе в 4 статьях из списка, рекомендованного ВАК, общим объемом 5,5 п.л., из них авторский вклад составляет 2,9 п.л.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка и приложений, изложена на 135 листах основного текста, включает 61 рисунок и 10 таблиц.
