УДК 004.438:622.7 DOI: 10.21440/0536-1028-2018-3-40-44
ЛЕОНОВ Р. Е.
Рассмотрено обучение компьютера распознаванию участка месторождения железной руды,
из которой был получен концентрат, по параметрам концентрата: крупности; содержанию
железа; магнитной восприимчивости; намагниченности; коэрцитивной силе. Участки ме-
сторождения, из которых взята руда, условно обозначены как «классы». Классам присвоены
условные номера. Для обучения и последующего распознавания класса на контрольной выборке
данных использован метод ближайших соседей. Особенностью рассматриваемой задачи явля-
ется очень малая обучающая выборка. По необходимости выборка была дополнительно умень-
шена, так как из ее состава случайным отбором была сформирована контрольная выборка,
в которую входили представители каждого класса. Общий окончательный объем обучающей
выборки составил 46 значений, объем контрольной выборки – 13 значений. Количество различ-
ных классов – 13. Несмотря на ограниченный набор данных для обучения, результаты правиль-
ного распознавания (точность распознавания) составили более 46 %, что значительно превос-
ходит случайное значение на независимой выборке данных. Исследовано влияние на точность
распознавания количества «ближайших соседей». Показана необходимость нормирования
данных и исследованы различные способы нормирования, в том числе и с помощью препроцес-
сорных модулей, входящих в состав пакетов программы Python. Приведены документирован-
ная программа на языке Python, версия 3.6.0, и результаты распознавания. Решение задачи
выполнено в IPython, Spyder.
К л ю ч е в ы е с л о в а : машинное обучение; железные руды; распознавание; программа в IPython.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Криворучко Н. И. Проблематика исследований промышленной сейсмики в области обеспече-
ния сейсмобезопасности технологических взрывов // Universum: технические науки. 2013. Вып.1.
URL: http://7universum.com/ru/tech/archive/item/791
2. Пергамент В. Х., Калмыков В. Н., Гитерман Е. Н. Прогнозные оценки скорости колебаний и
их сопоставление с результатами измерений при экспериментальном взрыве // Проблемы и пер-
спективы развития горных наук: сб. науч. тр. междунар. конф. Т. 1. Геомеханика. Новосибирск:
СО РАН, 2005. С. 246–252.
3. Медведев С. В. Сейсмика горных взрывов. М.: Недра, 1964. 188 с.
4. Умаров Ф. Я., Бибик И. П. Разработка способа взрывания, обеспечивающего сохранность
прибортовых массивов и инженерных сооружений в карьерах от сейсмического воздействия взрыва
// ГИАБ. 2013. № 6. С. 235–239.
5. Пергамент В. Х., Бурмистров К. В., Колонюк А. А., Котик М. В. Определение сейсмически
безопасных параметров взрывных работ вблизи коммуникаций, расположенных под склонами //
Актуальные проблемы современной науки, техники и образования: сб. матер. 69-й науч.-тех. конф.
Т. 1. Магнитогорск, 2011. С. 54–57.
6. Ершов И. А., Шебалин Н. В. Проблема конструкции шкалы интенсивности землетрясений
с точки зрения сейсмологов // Прогноз сейсмических воздействий. Вопросы инженерной сейсмоло-
гии. 1984. Вып. 25. С. 78–95.
7. Пергамент В. Х., Атлас А. Б., Мельников И. Т., Сураев В. С. Автоматизированный расчет безо-
пасных условий сейсмики взрывов: уч. пособие. Магнитогорск: МГТУ. 2010. 64 с.
8. Пергамент В. Х., Медведев С. В., Богацкий В. Ф. Прогноз скоростей сейсмических колебаний
при взрывах // Сейсмобезопасное взрывание на горных предприятиях: сб. науч. тр. МГМИ. 1975.
Вып. 151. С. 3–22.
9. Технические правила ведения взрывных работ на дневной поверхности. М.: Недра, 1972. 240 с.
Поступила в редакцию 29 декабря 2017 года
