Дослідження методів уніфікації та попередньої обробки експериментальних даних для підвищення якості інтеграції в ШІ-моделі компенсації ексцентриситету валків

Simple item page
dc.contributor.authorПотап, Михайло Олеговичuk_UA
dc.contributor.authorГнатушенко, Вікторія Володимирівнаuk_UA
dc.contributor.authorСелівьорстова, Тетяна Віталіївнаuk_UA
dc.date.accessioned2026-06-19T11:24:27Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionМ. Потап: ORCID 0009-0000-1116-6020; Вік. Гнатушенко: ORCID 0000-0001-5304-4144; Т. Селівьорстова: ORCID 0000-0002-2470-6986uk_UA
dc.description.abstractUKR: У роботі розглянуто питання уніфікації та попередньої обробки експериментальних даних для їх ефективного використання в ШІ-моделях компенсації ексцентриситету валків у процесах листової прокатки. Обґрунтовано, що якість функціонування інтелектуальних моделей значною мірою залежить від узгодженості, повноти та інформативності вхідних даних. Проаналізовано підходи до синхронізації часових рядів, очищення даних, фільтрації шумів, нормалізації та формування ознак. Показано, що застосування процедур уніфікації та попередньої обробки сприяє підвищенню якості інтеграції даних у ШІ-моделі та створює передумови для більш точної компенсації ексцентриситету валків.uk_UA
dc.description.abstractENG: The paper addresses the issues of unification and preprocessing of experimental data for their effective use in AI models for roll eccentricity compensation in sheet rolling processes. It is substantiated that the performance quality of intelligent models largely depends on the consistency, completeness, and informativeness of the input data. Approaches to time-series synchronization, data cleaning, noise filtering, normalization, and feature engineering are analyzed. It is shown that the application of data unification and preprocessing procedures improves the quality of data integration into AI models and creates prerequisites for more accurate roll eccentricity compensation.en
dc.identifier.citationПотап М. О., Гнатушенко Вік. В., Селівьорстова Т. В. Дослідження методів уніфікації та попередньої обробки експериментальних даних для підвищення якості інтеграції в ШІ-моделі компенсації ексцентриситету валків. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2026 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 21-23 березня 2026 р.). Дніпро, 2026. C. 83–87. DOI: https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.016.uk_UA
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.016en
dc.identifier.issn2708-0102 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/itmm/uk/article/view/2400en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/22451en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпроuk_UA
dc.rightsCreative Commons Attribution 4.0 International Licenseen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
dc.subjectекспериментальні даніuk_UA
dc.subjectуніфікація данихuk_UA
dc.subjectпопередня обробка данихuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectексцентриситет валківuk_UA
dc.subjectлистова прокаткаuk_UA
dc.subjectадаптивне керуванняuk_UA
dc.subjectчасові рядиuk_UA
dc.subjectінженерія ознакuk_UA
dc.subjectexperimental dataen
dc.subjectdata unificationen
dc.subjectdata preprocessingen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectroll eccentricityen
dc.subjectsheet rollingen
dc.subjectadaptive controlen
dc.subjecttime seriesen
dc.subjectfeature engineeringen
dc.subjectКІТСuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGYen
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Chemical engineeringen
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Chemical engineering::Metallurgical process and manufacturing engineeringen
dc.titleДослідження методів уніфікації та попередньої обробки експериментальних даних для підвищення якості інтеграції в ШІ-моделі компенсації ексцентриситету валківuk_UA
dc.title.alternativeResearch on Methods of Unification and Preprocessing of Experimental Data to Improve the Quality of Integration into AI Models for Roll Eccentricity Compensationen
dc.typeThesisen

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Potap.pdf
Size:
201.72 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
159 B
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ'26»
Інші праці КІТС (ДМетІ)