Математическое и программное обеспечение классификации многокомпонентных жаропрочных сплавов презентация

сплавов

сплавов
при помощи их классификации
Задачи ВКР
Провести обзор и анализ моделей решения задачи классификации и кластеризации.
Провести обзор и анализ методов решения задачи классификации и кластеризации многокомпонентных сплавов.
Разработать и реализовать алгоритмы для классификации жаропрочных сплавов.
Разработать программное обеспечение, решающее задачу классификации многокомпонентных сплавов по критерию жаропрочности.
Провести вычислительные эксперименты.

3/18

которые имеют множество признаков P.
Найти: определить оптимальное число кластеров и разбить множество N на непересекающееся подмножества – кластеры так, чтобы элементы попавшие в один кластер были максимально близки по множеству признаков P.

данных осуществляется к заранее неопределенным классам. Разбиение объектов и формирование кластеров происходит одновременно

Задача классификации сводится к определению класса объекта по его характеристикам. В этой задаче множество классов, к которым может быть отнесен объект, известно заранее.

Принимая во внимание имеющуюся информацию о механизмах легирования, следует использовать интеллектуальные методы классификации/кластеризации, учитывающие эту информацию

C# с использованием технологии WPF

состава сплава

гистограмма содержания его в каждом сплаве – информация необходимая для эксперта

расстояние

расстояние.
Ошибок классификации – 3 (7%)
Критических ошибок – 0.

Количество соседей – 8.
Мера близости – Манхэттенское расстояние.
Ошибок классификации – 5 (10%)
Критических ошибок – 3 (7%).

Манхэттенское расстояние

обзор и анализ методов решения задачи классификации и кластеризации многокомпонентных сплавов.
Разработаны и реализованы алгоритмы для классификации жаропрочных сплавов.
Разработано программное обеспечение, решающее задачу классификации многокомпонентных сплавов по критерию жаропрочности.
Проведены вычислительные эксперименты и сделаны выводы по результатам

18/18