Имитационная модель подбора технологических параметров для получения агломерата с высокими потребительскими свойствами на основе метода комитетов

В последние годы резко возрос интерес к использованию искусственного интеллекта практически во всех отраслях промышленности, в том числе и в металлургии. Успехи в этой области показывают как отечественные металлургические предприятия (НЛМК, ЕВРАЗ, Север сталь, ММК), так и зарубежные [1–10].

Достаточно подробный обзор различных методов машинного обучения и доли каждого из них в исследованиях в металлургии приведен в работе [5]. Возможности современных компьютеров позволяют использовать такие достаточно сложные для вычисления методы, как нейронные сети, случайные леса, фрактальную аппроксимацию и др. [11], эти методы открывают новые возможности для исследований.

Однако на практике специалисты, которым необходимо внедрять данные исследования и строить на их основе процедуры управления процессом производства, сталкиваются с трудностями интерпретации излишне сложных методов, что существенно затрудняет их внедрение.