Международный
научный журнал

Применения алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности использования горной техники


Using of machine learning algorithms to improve efficient of using mining machines

Цитировать:
Зиберт А.О., Мирошниченко В.В. Применения алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности использования горной техники // Universum: Технические науки : электрон. научн. журн. 2016. № 2(24). URL: http://7universum.com/ru/tech/archive/item/2968 (дата обращения: 24.04.2019).
 
Прочитать статью:

Keywords: machine learning, dispatch system, perceptron

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается возможность использования алгоритмов машинного обучения на горнотранспортном оборудовании. Рассматривается задача, связанная со снижением издержек и оптимизацией использования такого оборудования через повышение эффективности его использования. Рассматриваются системы диспетчеризации на горном предприятии (на примере системы диспетчеризации горнотранспортного комплекса «КАРЬЕР»), а также список данных о работе оборудования, которые могут храниться в базах данных.  Приводится определение машинного обучения как такового и примеры его использования.  Ставится задача применения алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности использования горного оборудования – автосамосвалов. Приводится описание и пример использования модели персептрона для предсказания периода работы без простоев из-за ремонтов на основе классификации таких периодов работы. Приводится описание обучающих данных, а также способ генерации этих данных из базы данных. Рассматриваются полученные результаты использования модели персептрона, делается вывод о возможности использования именно этой модели в задачах машинного обучения, а также общий вывод об использовании алгоритмов машинного обучения для решения поставленной задачи.

ABSTRACT

The article deals with the use of machine learning algorithms at mining transport equipment. The task connected with costs reduction and optimization of such equipment use by improving its use efficiency is considered. Dispatching systems at the mining company (based on the example of the dispatch system of mining-transport complex "KAR'ER") are considered as well as a list of the equipment data that can be stored in databases. A proper definition of machine learning and examples of its use are given. The objection of machine learning algorithms application is set to improve the utilization of mining equipment - dump trucks. A description and an example of perceptron model use to predict the period of operation without downtime due to repairs on the basis of the classification of such periods of work are presented. The description of the training data and a method of generating this data from the database is shown. Obtained results of using the perceptron model are introduced; the conclusion about the possibility of this model use in machine learning tasks is made as well as a general conclusion of machine learning algorithms use for solving this problem. 

 


Список литературы:

 1. Минский М., Пейперт С. Персептроны = Perceptrons. – М.: Мир, 1971.

2. Система диспетчеризации «КАРЬЕР»/ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://vistgroup.ru/products/carier/ (дата обращения: 25. 01.2015).
3. sklearn.linear_model.Perceptron / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Perceptron.html (дата обращения: 25. 01.2015).

 


References:

 1. Minskij M., Pejpert S. Perseptrony = Perceptrons. Moscow, Mir Publ., 1971.

2. The dispatching system QUARRY. Available at: http://vistgroup.ru/products/carier/ (Accessed: 25 January 2015)
3. sklearn.linear_model.Perceptron …/ [Electronic resource]. Available at: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.Perceptron.html (Accessed: 25 January 2015).

 


Информация об авторах:

Зиберт Андрей Оскарович Zibert Andrey

аспирант Хакасского государственного университета, 655017, Россия, Республика Хакасия, г. Абакан, ул. Ленина 90

Postgraduate student of Khakas State University, 655017, Russia, Khakasia, Abakan, Lenin street, 90


Мирошниченко Виктория Валентиновна Miroshnichenko Viktoria

магистрант 2 курса Хакасского государственного университета им. Н.Ф. Катанова, 655000, РФ, Республика Хакасия, г. Абакан, пр. Ленина, д. 90

2-year Graduate Student, Khakass State University named after N.F. Katanov, 655000, Russia, the Republic of Khakassia, Abakan, Lenina ave., b. 90


Читателям

Информация о журнале

Выходит с 2013 года

ISSN: 2311-5122

Св-во о регистрации СМИ: 

ЭЛ №ФС77-54434 от 17.06.2013

ПИ №ФС77-66236 от 01.07.2016

Скачать информационное письмо

Включен в перечень ВАК Республики Узбекистан

Размещается в: 

doi:

The agreement with the Russian SCI:

cyberleninka

google scholar

Ulrich's Periodicals Directory

socionet

Base

 

OpenAirediscovery

CiteFactor

Поделиться

Лицензия Creative CommonsЯндекс.Метрика© Научные журналы Universum, 2013-2019
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Непортированная.