Рыбанов Александр Александрович, Каблов Виктор Федорович

Волжский политехнический институт (филиал) Волгоградского государственного технического университета

В статье представлены результаты применения алгоритма поиска ассоциативных правил Apriori для анализа рецептур резиновых смесей с целью выявления технологически значимых сочетаний компонентов. Предложена методология, основанная на интеллектуальном анализе данных, которая позволяет автоматически обнаруживать устойчивые комбинации ингредиентов, сокращать пространство поиска рецептур и формализовать экспертные знания. В исследовании проанализирована база данных из 5065 промышленных рецептур с использованием метрик поддержки, достоверности и лифта. Выявлены ключевые ассоциации между ингредиентами резиновых смесей, Результаты работы демонстрируют потенциал методов ассоциативного анализа для оптимизации рецептур, сокращения времени разработки и цифровизации проектирования резиновых смесей.

ассоциативные правила, резиновые смеси, ингредиенты, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных, база данных, метрики значимости, достоверность, поддержка, лифт, цифровизация материаловедения, поиск закономерностей