Automation technological and business - processes

ISSN-online: 2312-931X
ISSN-print: 2312-3125
ISO: 26324:2012
english_language russian_language ukranian_language

Article

КЛАСТЕРНИЙ АНАЛІЗ ДАНИХ В АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ ПРОСТЕЖУВАНОСТІ

DOI: 10.15673/atbp.v10i1.879 (ukr)


  • О. М. Жигайло
  • В. В. Борис

Abstract | Full Text: Важливою особливістю технологічних процесів харчових виробництв є істотний вплив характеристик сировини, що переробляється, на показники якості готової продукції. Тому при виділенні об'єкта управління пропонується розглядати разом: певний етап технологічного процесу, що реалізується одним агрегатом або якоюсь їх групою, та ті бізнес-процеси, які впливають на особливості його протікання і на одержуваний кінцевий результат. Для управління такими складними об'єктами використовуються різні автоматизовані системи, які накопичують у своїх базах даних великі обсяги інформації. Розробка і реалізація нових алгоритмів на основі методів інтелектуального аналізу даних, які з урахуванням цілей управління і даних про об'єкт управління могли б забезпечувати вибір найбільш ефективного варіанту управлінського рішення, є дуже актуальним завданням. Прийняті управлінські рішення, як результати використання розробленого алгоритму, повинні в подальшому забезпечувати еволюцію технологій управління розглянутими об'єктами.Широке вивчення предметної області підтвердило доцільність вибору методу кластерного аналізу як основи для розроблюваного алгоритму. Це сприяло створенню авторської класифікації різних методів і алгоритмів кластеризації. Результат їх порівняльного аналізу привів до постановки завдання реалізації процедури вдосконаленою кластеризації даних на основі методу k-means, яка б забезпечувала визначення положень початкових центрів кластерів і автоматичний розрахунок їх кількості. Розроблений новий програмний модуль кластерного аналізу «Zhy & Bor» був апробований на різних тестових прикладах набору даних і при наявності "спірних" об'єктів показав свою перевагу перед результатами використання методу k-means в таких програмних інструментах, як Deductor Studio Academic, Statistica StatSoft, SPSS Modeler IBM.

Keywords:

  • якість сировини, автоматизована система, інтелектуальний аналіз даних, кластеризація.