Decision support system for the selection of catalysts

Jazyk: ukrajinština
Rok vydání: 2020
Předmět:
Zdroj: Комп’ютерне моделювання в хімії і технологіях та системах сталого розвитку – КМХТ-2020 : збірник наукових статей Восьмої Міжнародної науково-практичної конференції, 19-22 травня 2020 року, м. Київ
Popis: Метою даної роботи було розроблення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для вибору найбільш ефективного каталізатору процесу окислювальної конденсації метану. Методи, що обрані в системі для прийняття рішень, це метод аналізу ієрархій та інтелектуальний аналіз даних на базі дерев рішень. Перший з них потребує участі людини-експерта, другий виконує інтелектуальний аналіз даних без участі фахівця. Цей підхід обраний тому що методи на основі дерев рішень входять в першу десятку за своєю ефективністю для інтелектуального аналізу даних. Для комп’ютерної реалізації системи було використано об’єктно-орієнтовне програмування на базі Microsoft Visual Studio. The object of this work was to develop an intelligent decision support system to select the most effective catalyst for the process of oxidative condensation of methane. The methods chosen in the decision-making system are the hierarchy analysis method and data mining based on decision trees. The first of them requires the participation of a human expert, the second performs data mining without the participation of a specialist. This approach was chosen because methods based on decision trees are among the top ten in terms of effectiveness for data mining. For computer implementation of the system, object-oriented programming based on Microsoft Visual Studio was used. Целью данной работы была разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений для выбора наиболее эффективного катализатора процесса окислительной конденсации метана. Методы, избранные в системе принятия решений – это метод анализа иерархий и интеллектуальный анализ данных на базе деревьев решений. Первый из них требует участия человека-эксперта, второй выполняет интеллектуальный анализ данных без участия специалиста. Этот подход выбран так как методы на основе деревьев решений входят в первую десятку по своей эффективности для интеллектуального анализа данных. Для компьютерной реализации системы было использовано объектно-ориентированное программирование на базе Microsoft Visual Studio.
Databáze: OpenAIRE