К вопросу о прогнозировании свойств сверхтвердых материалов на основе системного анализа информации

• Veröffentlicht in: Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения
• Datum: 2012
• Hauptverfasser: Лебедева, А.А., Чистяков, Е.М., Гордашник, К.З.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут надтвердих матеріалів ім. В.М. Бакуля НАН України 2012
• Schlagworte: Инструментальные, конструкционные и функциональные материалы на основе алмаза и кубического нитрида бора
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/136218
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: К вопросу о прогнозировании свойств сверхтвердых материалов на основе системного анализа информации / А.А. Лебедева, Е.М. Чистяков, К.З. Гордашник // Породоразрушающий и металлообрабатывающий инструмент – техника и технология его изготовления и применения: Сб. науч. тр. — К.: ІНМ ім. В.М. Бакуля НАН України, 2012. — Вип. 15. — С. 431-435. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Рассмотрен подход к прогнозированию свойств сверхтвердых материалов на основе системного анализа информации. Данные о свойствах веществ рассматриваются как информационный ресурс с определенными требованиями к выбору информационных технологий. Показано, что прогнозирование свойств сверхтвердых материалов требует использования интеллектуального анализа данных и нейронно-сетевых технологий. В статті розглянуто підхід до прогнозування властивостей надтвердих матеріалів на основі системного аналізу інформації. Дані про властивості речовин розглядають як інформаційний ресурс з певними вимогами до вибору інформаційних технологій. Показано, що розв'язання задач прогнозування властивостей надтвердих матеріалів вимагає використання інтелектуального аналізу даних та нейронно-мережевих технологій. The paper discusses a systemic-data-analysis-based approach to the forecasting of properties of superhard materials. Data concerning properties of materials are presented as an information resource with specific requirements set for information technology selection. It is demonstrated that to forecast properties of superhard materials intellectual data analysis and neural network methods need be applied.