Поиск :
- Новые поступления
- Поиск
- Поиск одной строкой
- Помощь
- Книги по отраслям
- Книги 2022
- Книги 2023
- Книги 2024
- Ретрофонд
- Статьи из информационных обзоров за 2023
- Статьи из информационных обзоров за 2024
- Авторы
- Издательства
- Серии
- Ключевые слова
- Дерево рубрик
- Статистика поисков
- Статистика справок
Разделы фонда
Справочники
Личный кабинет :
Электронный каталог: Применение статистических методов для управления технологическими процессами
Применение статистических методов для управления технологическими процессами
Нет экз.
Статья
Автор:
Сертификация: Применение статистических методов для управления технологическими процессами
2012 г.
ISBN отсутствует
Автор:
Сертификация: Применение статистических методов для управления технологическими процессами
2012 г.
ISBN отсутствует
Статья
Применение статистических методов для управления технологическими процессами // Сертификация. – 2012. – 2012 №4. – С.31-35. - 245803. – На рус. яз.
Аспекты совершенствования процессов облагораживания и утилизации твердых, жидких и газообразных отходов, вредных для человека и окружающей среды, образующихся в результате получения аффинированных металлов, на примере деятельности ОАО "Красцветмет" - крупнейшего в мире производителя аффинированных металлов платиновой группы, золота и серебра, перерабатывающего все известные виды сырья. Анализ процесса переработки жидких отходов с целью оценки возможности повышения его эффективности многомерным статистическим методом - методом главных компонент, который позволяет обрабатывать большое количество числовых данных, выявлять среди них приоритетные, определять латентные взаимосвязи, визуализировать структуры многомерных данных. Рассмотрение влияния ряда переменных на выход процесса. Построение математической модели процесса в виде уравнения линейной регрессии на главных компонентах, хорошо согласующейся с экспериментальными данными. Выводы: в анализе данных многомерный статистический метод - метод главных компонент показал несомненное преимущество по сравнению с типичной одномерной статистикой; данный метод позволил не только выявить качественную картинку влияния переменных на выход процесса, визуализировать данные, но и создать модель для прогнозирования поведения процесса.
Ключевые слова = АНАЛИЗ
Ключевые слова = БАЗЫ ДАННЫХ
Ключевые слова = ВРЕДНОЕ ВЕЩЕСТВО
Ключевые слова = ДРАГОЦЕННЫЕ МЕТАЛЛЫ
Ключевые слова = ЗОЛОТО
Ключевые слова = КОМПОНЕНТ
Ключевые слова = МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ОБРАБОТКА
Ключевые слова = ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА
Ключевые слова = ОТХОДЫ
Ключевые слова = ОЦЕНКА
Ключевые слова = ПРЕДПРИЯТИЕ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ПРОИЗВОДСТВО
Ключевые слова = РАСЧЕТЫ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = СЕРЕБРО
Ключевые слова = СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
Ключевые слова = СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД
Ключевые слова = ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС
Ключевые слова = УТИЛИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ЦВЕТНАЯ МЕТАЛЛУРГИЯ
Ключевые слова = ЦВЕТНОЙ МЕТАЛЛ
Ключевые слова = ЧЕЛОВЕК
Ключевые слова = ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
Ключевые слова = ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ ВРЕД
Ключевые слова = ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Ключевые слова = ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВОМ. МЕНЕДЖМЕНТ. МАРКЕТИНГ
Ключевые слова = ЭКОЛОГИЯ. ОХРАНА ПРИРОДЫ
Применение статистических методов для управления технологическими процессами // Сертификация. – 2012. – 2012 №4. – С.31-35. - 245803. – На рус. яз.
Аспекты совершенствования процессов облагораживания и утилизации твердых, жидких и газообразных отходов, вредных для человека и окружающей среды, образующихся в результате получения аффинированных металлов, на примере деятельности ОАО "Красцветмет" - крупнейшего в мире производителя аффинированных металлов платиновой группы, золота и серебра, перерабатывающего все известные виды сырья. Анализ процесса переработки жидких отходов с целью оценки возможности повышения его эффективности многомерным статистическим методом - методом главных компонент, который позволяет обрабатывать большое количество числовых данных, выявлять среди них приоритетные, определять латентные взаимосвязи, визуализировать структуры многомерных данных. Рассмотрение влияния ряда переменных на выход процесса. Построение математической модели процесса в виде уравнения линейной регрессии на главных компонентах, хорошо согласующейся с экспериментальными данными. Выводы: в анализе данных многомерный статистический метод - метод главных компонент показал несомненное преимущество по сравнению с типичной одномерной статистикой; данный метод позволил не только выявить качественную картинку влияния переменных на выход процесса, визуализировать данные, но и создать модель для прогнозирования поведения процесса.
Ключевые слова = АНАЛИЗ
Ключевые слова = БАЗЫ ДАННЫХ
Ключевые слова = ВРЕДНОЕ ВЕЩЕСТВО
Ключевые слова = ДРАГОЦЕННЫЕ МЕТАЛЛЫ
Ключевые слова = ЗОЛОТО
Ключевые слова = КОМПОНЕНТ
Ключевые слова = МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ОБРАБОТКА
Ключевые слова = ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА
Ключевые слова = ОТХОДЫ
Ключевые слова = ОЦЕНКА
Ключевые слова = ПРЕДПРИЯТИЕ
Ключевые слова = ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Ключевые слова = ПРОИЗВОДСТВО
Ключевые слова = РАСЧЕТЫ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = СЕРЕБРО
Ключевые слова = СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
Ключевые слова = СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД
Ключевые слова = ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОЦЕСС
Ключевые слова = УТИЛИЗАЦИЯ
Ключевые слова = ЦВЕТНАЯ МЕТАЛЛУРГИЯ
Ключевые слова = ЦВЕТНОЙ МЕТАЛЛ
Ключевые слова = ЧЕЛОВЕК
Ключевые слова = ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
Ключевые слова = ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ ВРЕД
Ключевые слова = ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Ключевые слова = ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВОМ. МЕНЕДЖМЕНТ. МАРКЕТИНГ
Ключевые слова = ЭКОЛОГИЯ. ОХРАНА ПРИРОДЫ