Method for predicting quality or manufacturing condition of cementProvided is a method capable of predicting the quality of cement in a short time period and with high accuracy. The method of predicting the quality or manufacturing conditions of cement through use of a neural network including an input layer and an output layer includes: performing learning of the neural network for a sufficiently large number of times of learning such that σL<σM is obtained, using learning data and monitor data; then repeating the learning of the neural network until σL?σM is obtained while the number of times of learning is decreased; inputting specific observation data to the input layer of the neural network in which a judgment value for analysis degree obtained from the neural network after the learning is less than a preset value; and outputting an estimated value of specific evaluation data from the output layer of the neural network.A method of predicting quality or manufacturing conditions of cement through use of a neural network including an input layer and an output layer,the input layer being used for inputting an actually measured value of observation data in cement manufacturing, and the output layer being used for outputting an estimated value of evaluation data related to evaluation of the quality or the manufacturing conditions of the cement,the observation data and the evaluation data being used in one of the following combinations:(i) a combination in which the observation data comprises one or more kinds of data selected from data on a clinker raw material, data on burning conditions, data on grinding conditions, and data on clinker, and the evaluation data comprises data on a clinker raw material, data on burning conditions, data on grinding conditions, data on clinker, or data on cement; and(ii) a combination in which the observation data comprises one or more kinds of data selected from data on a clinker raw material, data on burning conditions, data on grinding conditions, data on clinker, and data on cement, and the evaluation data comprises data on physical properties of a cement-containing hydraulic composite,the method comprising the steps of:(A) performing initial setting of a number of times of learning;(B) performing learning of the neural network for the set number of times of learning through use of a plurality of learning data each comprising a combination of an actually measured value of the observation data and an actually measured value of the evaluation data;(C) calculating a mean square error (σL) between an estimated value of the evaluation data obtained by inputting an actually measured value of the observation data of the plurality of learning data to the input layer of the neural network in which learning has been performed in the latest step (B) and an actually measured value of the evaluation data of the plurality of learning data, and a mean square error (σM) between an estimated value of the evaluation data obtained by inputting an actually measured value of the observation data in monitor data, which comprise a combination of an actually measured value of the observation data and an actually measured value of the evaluation data and which is used for confirming reliability of a learning result of the neural network, to the input layer of the neural network in which learning has been performed in the latest step (B) and an actually measured value of the evaluation data in the monitor data, performing a step (D) when the calculated σL and am satisfy a relationship of σL?σM, and performing a step (E) when the calculated σL and σM satisfy relationship of σL<σM;(D) increasing the set number of times of learning to reset the increased set number of times of learning as a new number of times of learning, and performing the steps (B) and (C) again;(E) resetting a number of times of learning obtained by reducing the number of times of learning for which the latest learning of the neural network has been performed as a new number of times of learning;(F) performing the learning of the neural network for the set number of times of learning through use of the plurality of learning data used in the step (B);(G) calculating a mean square error (σL) between an estimated value of the evaluation data obtained by inputting an actually measured value of the observation data of the plurality of learning data to the input layer of the neural network in which learning has been performed in the latest step (F) and an actually measured value of the evaluation data of the plurality of learning data and a mean square error (σM) between an estimated value of the evaluation data obtained by inputting an actually measured value of the observation data in the monitor data to the input layer of the neural network in which learning has been performed in the latest step (F) and an actually measured value of the evaluation data in the monitor data, performing a step (I) when the calculated σL and σM satisfy a relationship of σL?σM, and performing a step (H) when the calculated σL and σM satisfy a relationship of σL<σM;(H) performing the steps (E) to (G) again when the number of times of learning of the neural network in the step (F) performed most recently is more than a preset numerical value, and performing a step (K) when the number of times of learning of the neural network in the step (F) performed most recently is equal to or less than the preset numerical value;(I) calculating a judgment value for analysis degree by the following equation (1), and when the analysis degree determination value is less than a preset value, inputting an actually measured value of the observation data in the cement manufacturing to the input layer and outputting an estimated value of the evaluation data related to the evaluation of the quality or the manufacturing conditions of the cement from the output layer, and when the analysis degree ...
시멘트 품질 또는 제조 조건의 예측 방법단시간에 그리고 고 정밀도로 시멘트 품질을 예측하는 방법을 제공한다. 입력층 및 출력층을 가지는 뉴럴 네트워크를 이용한 시멘트 품질 또는 제조 조건의 예측 방법에 있어서, 학습 데이터와 모니터 데이터를 이용하여 σL＜σM이 되도록 충분히 많은 학습 횟수로 뉴럴 네트워크 학습을 수행한 후에 학습 횟수를 줄이면서 뉴럴 네트워크 학습을 σL≥σM이 될 때까지 학습을 반복하고 학습 후에 뉴럴 네트워크에서 얻어진 해석도 판정치가 미리 정했던 설정치 미만인 뉴럴 네트워크의 입력층에 특정의 감시 데이터를 입력하여 상기 뉴럴 네트워크의 출력층으로부터 특정의 평가 데이터 추측치를 출력하는 시멘트 품질 또는 제조 조건의 예측 방법이다.입력층 및 출력층을 가지는 뉴럴 네트워크를 이용한 시멘트 품질 또는 제조 조건의 예측 방법에 있어서,상기 입력층은 시멘트 제조에서의 감시 데이터 실측치를 입력하기 위한 것이고 상기 출력층은 시멘트 품질 또는 제조 조건의 평가와 관련하는 평가 데이터 추측치를 출력하기 위한 것이며,상기 감시 데이터와 상기 평가 데이터의 조합이,(i) 상기 감시 데이터가 클링커 원료에 관한 데이터, 소성 조건에 관한 데이터, 분쇄 조건에 관한 데이터 및 클링커에 관한 데이터 중에서 선택되는 한 종 이상의 데이터이면서 또한, 상기 평가 데이터가 클링커 원료에 관한 데이터, 소성 조건에 관한 데이터, 분쇄 조건에 관한 데이터, 클링커에 관한 데이터, 시멘트에 관한 데이터인 조합, 또는,(ii) 상기 감시 데이터가 클링커 원료에 관한 데이터, 소성 조건에 관한 데이터, 분쇄 조건에 관한 데이터, 클링커에 관한 데이터 및 시멘트에 관한 데이터이면서 또한, 상기 평가 데이터가 시멘트 함유 수경성 조성물의 물성에 관한 데이터인 조합이며,(A) 학습 횟수의 초기설정을 수행하는 공정과,(B) 감시 데이터 실측치와 평가 데이터 실측치의 조합인 학습 데이터를 복수 이용하여 뉴럴 네트워크 학습을 설정된 학습 횟수 수행하는 공정과,(C) 학습 데이터의 감시 데이터 실측치를 바로 직전 공정(B)에서 학습이 수행된 뉴럴 네트워크의 입력층에 입력해서 얻어진 평가 데이터 추측치와 학습 데이터의 평가 데이터 실측치와의 평균 2승 오차(σL) 및 뉴럴 네트워크 학습 결과의 신뢰성을 확인하기 위한 감시 데이터 실측치와 평가 데이터 실측치의 조합인 모니터 데이터 중의 감시 데이터 실측치를 바로 직전 공정(B)에서 학습이 수행된 뉴럴 네트워크의 입력층에 입력해서 얻어진 평가 데이터 추측치와 모니터 데이터 중의 평가 데이터 실측치와의 평균 2승 오차(σM)를 산출하고 산출된 σL과 σM의 관계가 σL≥σM인 경우, 공정(D)을 실시하고 산출된 σL과 σM의 관계가 σL＜σM인 경우, 공정(E)을 실시하는 공정과,(D) 설정된 학습 횟수를 늘려 새로운 학습 횟수로서 재설정하고 다시 한 번 공정(B)~(C)를 실시하는 공정과,(E) 바로 직전의 뉴럴 네트워크 학습에서 수행한 학습 횟수를 줄인 학습 횟수를 새로운 학습 횟수로서 재설정하는 공정과,(F) 공정(B)에서 사용된 학습 데이터를 이용하여 뉴럴 네트워크 학습을 설정된 학습 횟수 수행하는 공정과,(G) 학습 데이터의 감시 데이터 실측치를 바로 직전 공정(F)에서 학습이 수행된 뉴럴 네트워크의 입력층에 입력해서 얻어진 평가 데이터 추측치와 학습 데이터의 평가 데이터 실측치와의 평균 2승 오차(σL) 및 모니터 데이터 중의 감시 데이터 실측치를 바로 직전 공정(F)에서 학습이 수행된 뉴럴 네트워크의 입력층에 입력해서 얻어진 평가 데이터 추측치와 모니터 데이터 중의 평가 데이터 실측치와의 평균 2승 오차(σM)를 산출하고 산출된 σL과 σM의 관계가 σL≥σM인 경우, 공정(I)을 실시하고 산출된 σL과 σM의 관계가 σL＜σM인 경우, 공정(H)을 실시하는 공정과,(H) 직전에 수행한 공정(F)에서의 뉴럴 네트워크 학습 횟수가 미리 정한 수치를 초과한 경우, 다시 한 번 공정(E)~(G)를 실시하여 직전에 수행한 공정(F)에서의 뉴럴 네트워크 학습 횟수가 미리 정한 수치 이하인 경우, 공정(K)을 실시하는 공정과,(I) 아래 식(1)을 이용하여 해석도 판정치를 산출하고 이 해석도 판정치가 미리 정한 설정치 미만인 경우, 상기 입력층에 시멘트 제조에서의 감시 데이터 실측치를 입력하여 상기 출력층으로부터 시멘트 품질 또는 제조 조건의 평가에 관련하는 평가 데이터 추측치를 출력하고 해석도 판정치가 미리 정한 설정치 이상인 경우, 공정(K)을 실시하는 공정과,(K) 학습 조건의 초기화를 수행하여 다시 한 번 공정(A)~(K)를 실시하는 공정을 포함하는 것을 특징으로 하는 시멘트 품질 또는 제조 조건의 예측 방법.[수학식1][이미지](상기 식(1) 중, 학습 데이터의 평균 2승 오차(σL)란 학습 데이터의 감시 데이터 실측치를 학습 후의 뉴럴 네트워크의 입력층에 입력해서 얻어진 평가 데이터 추측치와 학습 데이터의 평가 데이터 실측치와의 평균 2승 오차(σL)이다. 평가 데이터 추측치의 평균치란 학습 데이터의 감시 데이터 실측치를 학습 후의 뉴럴 네트워크의 입력층에 입력해서 얻어진 평가 데이터 추측치의 평균치이다.)