Введение
ГЛАВА 1. Анализ управленческих решений и методов обработки информации в металлургическом производстве
1.1. Анализ металлургического производства как сложной системы 17
1.2. Применение методов математического моделирования и обработки информации в металлургическом производстве
1.3. Анализ принятия управленческих решений в металлургическом производстве
1.4. Особенности моделирования сложных технологических систем металлургического производства
1.5. Выводы по первой главе 49
ГЛАВА 2. Основы построения моделей интеллектуальной поддержки принятия решений
2.1. Постановка задач принятия решений и управления технологическими системами в условиях неопределенности
2.2. Математическое описание объектов управления в металлургическом производстве
2.3. Интеллектуальные технологии принятия решений и управления технологическими системами в условиях неопределенности
2.4. Принципы построения моделей интеллектуальной поддержки управления сложными объектами
2.5. Многослойное моделирование и интеграция информации при принятии решений в условиях неопределенности
2.6 Выводы по второй главе 141
ГЛАВА 3. Разработка моделей интеллектуальной поддержки принятия решений
3.1. Многоуровневая система моделей расчета запасов руды 143
3.2. Модели оценки запасов руды на основе теории нечетких множеств
3.3. Модель интеграции разнородной информации при расчете запасов руды в условиях неопределенности
3.4. Модель прогнозирования прокаливаемости стали на основе нечетких продукционных правил Takagi-Sugeno-Kang
3.5. Модель обработки изображений на основе биологической нейронной сети гистерезисной природы
3.6. Выводы по третьей главе 182
ГЛАВА 4. Разработка алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений и управления
4.1. Алгоритм проверки адекватности модели управления 184 прокаливаемостью стали Takagi-Sugeno-Kang
4.2. Алгоритм решения задачи оптимального управления 195 прокаливаемостью стали на основе модели Takagi-Sugeno-Kang
4.3. Алгоритмы оценки сходимости итерационных решений при управлении прокаливаемостью стали
4.4. Алгоритм сегментации изображений на основе биологической нейронной сети
4.5. Выводы по четвертой главе 217
ГЛАВА 5. Исследование и реализация моделей и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений и управления
5.1. Анализ результатов расчета запасов руды и интеграции информации на основе теории нечетких множеств
5.2. Исследование алгоритма управления выплавкой стали в опытно- промышленных условиях
5.3. Реализация модели прогнозирования твердости стали на основе нечетких продукционных правил
5.4. Сегментация изображений металлов и сплавов на основе гистерезисной нейронной сети
5.5. Выводы по пятой главе 248
Заключение и результаты исследования 250
Список литературы
