Белорусская сельскохозяйственная библиотека

На сайт БелСХБ

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

Электронный каталог БелСХБ- результаты поиска

Вид поиска

Электронный каталог БелСХБ

Имидж-каталог

Журнал «Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия аграрных наук»

Аграрные издания НАН Беларуси

Библиотека-депозитарий ФАО

Труды белорусских ученых-аграриев

Органическое сельское хозяйство

Аграрная книга кон. XIX - нач. XX вв.

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД:

Журнал «Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия аграрных наук» (1)

Аграрные издания НАН Беларуси (5)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ<.>)

Общее количество найденных документов : 28
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-28

Вид документа : Статья из сборника (том многотомника)
Шифр издания :
Автор(ы) : Чанышев Д. И., Гребенникова И. Г., Алейников А. Ф., Степочкин П. И.
Заглавие : Алгоритм прогнозирования селекционной ценности образцов тритикале на основе искусственных нейронных сетей
Место публикации : Информационные технологии, системы и приборы в АПК: материалы 5-ой международной научно-практической конференции АГРОИНФО-2012, (Новосибирск, 10-11 октября 2012 г.)/ ГНУ Сибирское региональное отделение Россельхозакадемии, Институт вычислительных технологий Сибирского отделения РАН, Департамент науки, инноваций, информатизации и связи администрации Новосибирской области, ГНУ Сибирский физико-технический институт аграрных проблем Россельхозакадемии, ГНУ Агрофизический научно-исследовательский институт Россельхозакадемии, ФГНУ Российский научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследований по инженерно-техническому обеспечению АПК, ФГБОУ ВПО Новосибирский государственный аграрный университет, ФГБОУ ВПО Новосибирский государственный технический университет, ФГБОУ ВПО Сибирская государственная геодезическая академия, ФГУП Сибирский государственный научно-исследовательский институт метрологии. - Новосибирск, 2012. - Ч. 2. - С. 107-113: рис. (Шифр 605570)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 633.112.9 + 631.52 + 004.032.26 + 004.421 + (571.13/.55)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): селекционная ценность--биологические свойства--пшенично-ржаные гибриды--искусственные нейронные сети--экспертные системы--методы--сибирский федеральный округ--россия
Найти похожие

Вид документа : Статья из сборника (выпуск продолж. издания)
Шифр издания : 633.16/Б 39
Автор(ы) : Безлюдный В. Н.
Заглавие : Использование ближней инфракрасной спектроскопии в селекционной оценке пивоваренных свойств зерна ярового ячменя
Место публикации : Земледелие и селекция в Беларуси: сборник научных трудов/ Национальная академия наук Беларуси, РУП "Научно-практический центр НАН Беларуси по земледелию". - Минск, 2012. - Вып. 48. - С. 402-407: табл. - (Шифр Ж 120/2012/48)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 633.16 + "321" + 631.527 + 543.4 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): зерновые культуры--яровые культуры--с-х культуры--инфракрасная спектроскопия--пивоваренные сорта--пивоваренные качества--искусственные нейронные сети--экспертные системы--урожай зерна--урожай--беларусь--снг
Найти похожие

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 587043
Автор(ы) : Борисевич М. Н.
Заглавие : Автоматизация технологических процессов в ветеринарной медицине
Выходные данные : Витебск: ВГАВМ, 2006
Колич.характеристики :247 с.: рис., табл.
Примечания : Библиогр.: с. 238-245. - Приложение: с.226-237
ISBN, Цена 985-6803-17-9: Б.ц.
УДК : 619 + 616 + 004.9 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): ветеринария--медицина--информационные системы--ветеринары--работники сельского хозяйства--планирование--математические методы--методы--организация труда--труд--болезни животных--диагностика--лечение--профилактика--эпизоотология--инфекционные болезни животных--мониторинг--асутп--асу--искусственные нейронные сети--экспертные системы--информационные технологии--технологии--моделирование--прогнозирование--программное обеспечение--математическое обеспечение--технологические процессы--беларусь--снг
Аннотация: Программные модули интегрированной автоматизированной информационной системы.
Экземпляры : всего : ОКД/619/587043(1), ХР(1)
Свободны : ОКД/619/587043(1), ХР(1)
Найти похожие

Вид документа : Статья из сборника (том многотомника)
Шифр издания :
Автор(ы) : Борячок М. Д., Борячок В. М.
Заглавие : Решение задачи прогнозирования и оценки экологических показателей на основе обучения нейронной сети
Место публикации : Аграрная наука - основа инновационного развития АПК: материалы международной научно-практической конференции, 19-20 апреля 2011 г./ Министерство сельского хозяйства РФ, ФГОУ ВПО "Курганская государственная сельскохозяйственная академия имени Т. С. Мальцева", Департамент сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Курганской области. - Курган, 2011. - Т. 2. - C.380-381: рис. (Шифр 603151)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 574 + 504.5 + 004.032.26 + (477.54)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): искусственные нейронные сети--экспертные системы--экология--загрязнение окружающей среды--харьковская обл--украина
Найти похожие

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
Шифр издания :
Автор(ы) : Гируцкий И. И., Немирович С. И.
Заглавие : Использование искусственных нейронных сетей для обработки изображения в оптико-электронном методе определения массы крупного рогатого скота
Коллективы : Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Учреждение образования "Белорусский государственный аграрный технический университет", "Энергосбережение - важнейшее условие инновационного развития АПК", международная научно-техническая конференция
Место публикации : "Энергосбережение - важнейшее условие инновационного развития АПК", международная научно-техническая конференция. Энергосбережение - важнейшее условие инновационного развития АПК: материалы Международной научно-технической конференции (Минск, 21-22 декабря 2021 г.)/ Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Учреждение образования "Белорусский государственный аграрный технический университет". - Минск: БГАТУ, 2021. - С. 266-268: табл. - ISBN 978-985-25-0143-9 (Шифр 626914). - ISBN 978-985-25-0143-9
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 636.22/.28.061.8 + 004.032.26
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): искусственные нейронные сети--экспертные системы--крс--с-х животные--живая масса--масса животных--экстерьер--измерение--корреляционно-регрессионный анализ--статистические методы--исследования--беларусь--страны мира--23-16
Аннотация: Расписана методика оптико-электронного определения массы крупного рогатого скота. Отмечается точность данного метода, даны соответствующие рекомендации.
Найти похожие

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
Шифр издания :
Автор(ы) : Ефремов А. А., Пилат Е. Ю.
Заглавие : Генеративно-состязательные нейронные сети как инструмент прогнозирования объемов производства сельскохозяйственной продукции
Коллективы : Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Главное управление образования, науки и кадровой политики, Учреждение образования "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия", "Современная аграрная экономика: наука и практика", международная научно-практическая конференция
Место публикации : "Современная аграрная экономика: наука и практика", международная научно-практическая конференция. Современная аграрная экономика: наука и практика: материалы Международной научно-практической конференции, Горки, 29-30 апреля 2020 г./ "Современная аграрная экономика: наука и практика", международная научно-практическая конференция (2020 ; Горки) , Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Главное управление образования, науки и кадровой политики, Учреждение образования "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия". - Горки: БГСХА, 2021. - С. 68-73: рис. - ISBN 978-985-882-055-8 (Шифр 625820). - ISBN 978-985-882-055-8
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 338.436.33 + 631.153 + 004.032.26 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): апк--агропромышленные комплексы--продукция сельского хозяйства--продукция--системный анализ--аналитические методы--прогнозирование--методы--искусственные нейронные сети--экспертные системы--информационные системы--экономико-математическое моделирование--моделирование--беларусь--страны мира--22-16
Аннотация: Проведено системное исследование и анализ генеративно-состязательной сети в АПК с целью создать подобную архитектуру для прогнозирования объема продукции сельского хозяйства в фактически действовавших ценах. Математическое моделирование для воссоздания распределения данных, которые дополнять картину для будущей экономической картины сельскохозяйственных предприятий.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Жудро М. К., Лавриненко О. В.
Заглавие : Обоснование целесообразности использования нейронных сетей в задачах прогнозирования объемов продаж
Место публикации : Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии: научно-методический журнал/ Белорусская государственная сельскохозяйственная академия. - Горки, 2007. - № 2. - С.27-31: рис. (Шифр В8/2007/2)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 339.187 + 637.1 + 004.032.26 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): маркетинг--торговля--молочные продукты--продукты питания--искусственные нейронные сети--экспертные системы--прогнозирование--методы--производство с-х продукции--регрессионный анализ--статистические методы--беларусь--снг
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания : 519.6/К 12
Автор(ы) : Кабильджанов А. С., Бозоров Э. О., Охунбобоева Ч. З.
Заглавие : Интеллектуализация поддержки принятия решений в задачах оптимизации сложных технических систем на основе нейро-нечетких сетей ANFIS
Место публикации : Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии: научно-методический журнал/ Белорусская государственная сельскохозяйственная академия. - Горки, 2023. - № 3. - С. 212-219: табл. - ISSN 2076-5215 (Шифр В8/2023/3). - ISSN 2076-5215
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 519.6
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): оптимизация--искусственные нейронные сети--экспертные системы--электрофизическая обработка--технологические процессы--24-07
Аннотация: Рассмотрены основные проблемы, возникающие при решении задач многокритериальной оптимизации параметров сложных технических систем. Предлагается схема скаляризации векторных критериев оптимальности, основанная на комплексном применении методов максиминной и среднестепенной сверток, которая позволяет получить гладкий критерий оптимальности и обойти негативный эффект «заклинивания». Разработанный глобальный критерий оптимальности направлен на максимизацию запаса, с которым выполняются функциональные ограничения на выходные параметры технической системы, который позволяет преодолеть проблему «овражности» и получить единственное решение, используя при этом простейшие алгоритмы гладкой оптимизации. Предложен интеллектуальный алгоритм поддержки принятия решений в задачах многокритериальной оптимизации параметров сложных технических систем в условиях «неопределенности приоритетов», которая выражается в неопределенности весовых коэффициентов по выходным параметрам технической системы. Основу алгоритма составляют процедуры максимизации функции предпочтений лица, принимающего решение, и ее аппроксимации нейро-нечеткой сетью ANFIS. Рассмотрен пример реализации предложенной методики решения задачи многокритериальной оптимизации параметров сложных технических систем применительно к установке электро-импульсной обработки корневой системы томатов.
Найти похожие

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Казакевич, Петр Петрович (член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси; род. 1955), Юрин А. Н., Прокопович Г. А.
Заглавие : Система технического зрения распознавания дефектов яблок: обоснование, разработка, испытание
Место публикации : Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серыя аграрных навук/ Нацыянальная акадэмія навук Беларусі. - Минск: Беларуская навука, 2021. - Т. 59, № 4. - С. 488-500: рис. - ISSN 1817-7204 (Шифр В1/2021/59/4). - ISSN 1817-7204
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 634.11.075-021.465 + 631.362.3-52 + 004.93 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): яблоки--плоды--послеуборочная обработка--сортировка--дефекты--качество--идентификация--диагностические методы--визуальная оценка--оценка--автоматизация--технологические линии--автоматические линии--системы технического зрения--компьютеризированные системы--принцип действия--характеристики--сканирующие устройства--устройства--программное обеспечение--математическое обеспечение--оптические датчики--датчики--искусственные нейронные сети--экспертные системы--исследования--беларусь--страны мира--21-50
Аннотация: Наиболее рациональным методом идентификации качества плодов является оптический метод с использованием СИЗ, обладающий точностью и стабильностью измерения, а также дистанционностью и высокой производительностью. Представлена классификация систем распознавания качества плодов и обоснована конструктивно-технологическая схема системы технического зрения для их сортировки, состоящая из оптического модуля с установленной структурной подсветкой и видеокамерой, электронного блока управления с интерфейсом и исполнительными механизмами сортировщика и конвейера для плодов. В процессе исследования обоснованы однопоточный тип потока плодов в СИЗ с принудительным их вращением, конструктивно-технологическая схема СТЗ с питающим конвейером, оптическим модулем и блоком управления, разработаны алгоритм функционировании программное обеспечение СТЗ на основе алгоритма сегментации цветов плодов, алгоритма трекинга и глубокого обучения ИНС, обеспечивающие распознавание размеров и цветов плодов, а также повреждений от механического воздействия, вредителей и болезней. Разработанная СТЗ внедрена в технологическую линию сортировки и фасовки яблок, ЛСП-4 успешно прошла предварительные испытания и производственную проверку в ОАО "Остромечево". В ходе предварительных испытаний линии ЛСП-4 установлено, что она обеспечивает распознавание плодов с вероятностью не менее 95 %, при этом производительность труда составляет 2,5 т/ч.
Перейти к внешнему ресурсу: Полный текст
Найти похожие

10.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 605951
Автор(ы) : Калягина Л. В., Пыжикова Н. И.
Заглавие : Прогнозирование устойчивого развития агроэкономических систем в условиях неопределенности
Выходные данные : Красноярск, 2011
Колич.характеристики :216 с.: рис., табл.
Коллективы : Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, Красноярский государственный аграрный университет
Примечания : Библиогр.: с. 174-185. - Приложения: с. 186-214
ISBN, Цена 978-5-94617-237-0: Б.ц.
УДК : 631.153 + 004.032.26 + (470+571)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): устойчивое развитие--экономические кризисы--экономические циклы--экономика--планирование--методы--математические методы--обработка информации--информатика--искусственные нейронные сети--экспертные системы--информационные технологии--сельское хозяйство--производственные системы--организация производства--россия--страны мира
Содержание : АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ ПРОГНО3ИРОВАНИЯ АГРОЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ ; Истоки и современное состояние прогнозирования ; Типология прогнозов и основные направления прогнозирования агроэкономических систем ; Математико-экономические методы прогнозирования ; Основные методы моделирования и аналитического прогнозирования агроэкономических систем ; Сравнительный анализ традиционных методов прогнозирования с нейронными сетями ; Использование нейросетевых моделей ; КЛАССИФИКАЦИЯ И СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ ТРАДИЦИОННЫМИ СТАТИСТИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ ; Классификация как средство анализа и обработки статистической информации ; Методы классификации в социально-экономических исследованиях ; Методы снижения размерности многомерных признаков ; Сравнительный анализ традиционных методов классификации и снижения размерности с нейронными сетями ; МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ АГРОЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ СРЕДСТВАМИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ; Требования к информации, используемой для построения искусственных нейронных сетей ; Моделирование сложной агроэкономической системы в условиях неопределенности методами искусственных нейронных сетей ; Аналитическое решение задач прогнозирования и классификации в нейросетевом базисе ; Показатели качества и адекватности моделей прогнозирования в условиях неопределенности ; Решение задач прогнозирования и классификации методами искусственных нейронных сетей ; РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСНОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ АГРОЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С МОДИФИКАЦИЕЙ МЕТОДА ПРЕДПОДГОТОВКИ ДАННЫХ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ; Общее представление нейронной сети с обратным распространением ошибки ; Обучение нейронной сети с обратным распространением ошибки ; Проблемы программной реализации экспертных информационных систем на базе нейронных сетей ; Модификация метода предподготовки данных обучающего множества нейронной сети обратного распространения ; Комплексное представление показателей, характеризующих развитие агроэкономической системы ; Системное рассмотрение объекта исследования ; Моделирование подсистемы анализа и прогнозирования экономического развития агроэкономической системы ; Функциональное представление разрабатываемой подсистемы ; Методы многокритериальной оценки вариантов развития агроэкономической системы
Аннотация: Приводятся сравнительный анализ существующих методов прогнозирования и классификации в условиях неопределенности, новые информационные технологии, составной частью которых являются интеллектуальные средства обработки информации. Такими средствами являются нейронные сети, объединение которых с методами и моделями статистического, математико-экономического моделирования и прогнозирования, аналитического аппарата анализа сложных экономических систем, численными методами оптимизации позволяет существенно расширить классы решаемых задач прогнозирования и классификации в управлении. В работе доказывается целесообразность и перспективность внедрения методов нейронных сетей для работы со сложными агроэкономическими системами.
Экземпляры :ОКД/338.43/605951(1)
Свободны : ОКД/338.43/605951(1)
Найти похожие

11.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Волчек А. А., Шешко Н. Н., Костюк Д. А., Петров Д. О.
Заглавие : Классификация гидрографов весеннего половодья на основе анализа функции плотности распределения объема стока (на примере р. Припять)
Место публикации : Прыроднае асяроддзе Палесся: асаблівасці і перспектывы развiцця: зборнiк навуковых прац/ Нацыянальная акадэмiя навук Беларусi, Палескi аграрна-экалагiчны iнстытут. - Брэст: Альтернатива, 2015. - Вып. 8. - С. 15-19: рис. (Шифр Ж 520/2015/8)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 627.512 + 004.94 + (476.7)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): припять--гидрографы--половодье--паводки--стихийные бедствия--сток--речной сток--расход--объем--расчет--реки--естественные водоемы--искусственные нейронные сети--экспертные системы--брестская обл--беларусь--снг
Аннотация: Приведены результаты исследования форм гидрографа весеннего половодья для целей обучения искусственных нейронных сетей. Предложен подход для классификации формы гидрографа на основании вероятности появления расчетного расхода. Подходы апробированы на данных наблюдений за стоком реки Припять. Полученные результаты указывают на применимость разработанных подходов.
Найти похожие

12.

Вид документа : Статья из сборника (том многотомника)
Шифр издания :
Автор(ы) : Кожевников М. М.
Заглавие : Методы мониторинга состояния промышленных роботов-манипуляторов
Место публикации : Техника и технология пищевых производств: VIII международная научно-техническая конференция, 27-28 апреля 2011 года : тезисы докладов : в 2 ч./ Министерство образования Республики Беларусь, Учреждение образования "Могилевский государственный университет продовольствия". - Могилев, 2011. - Ч. 2. - С. 122 (Шифр 600560)
УДК : 664.08 + 621.865.8-5 + 004.032.26 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): роботы--манипуляторы--приборы--пищевая промышленность--промышленность--технологическое оборудование--оборудование--погрузочно-разгрузочные работы--робототехника--управление--искусственные нейронные сети--экспертные системы--беларусь--снг
Найти похожие

13.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания : 635-021.66/Л 38
Автор(ы) : Левшук О. Н., Мыслыва, Тамара Николаевна
Заглавие : Моделирование и прогнозирование пространственного распределения загрязнения тяжелыми металлами картофеля и овощей, выращиваемых на агроселитебных территориях
Место публикации : Мелиорация: научный журнал/ РУП "Институт мелиорации". - Минск, 2021. - № 3(97). - С. 85-98: табл. - ISSN 2070-4828 (Шифр Ж 3/2021/3). - ISSN 2070-4828
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 635-021.66 + 581.192.6 + 504.5 + 004 + (476.4)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): овощи--продукты питания--овощные культуры--с-х культуры--картофель--клубнеплодные культуры--свекла столовая--морковь--корнеплодные культуры--капуста белокочанная--капуста кочанная--лук репчатый--лук--личные подсобные хозяйства--хозяйства--тяжелые металлы--загрязнение--накопление--загрязнение почвы--загрязнение окружающей среды--загрязненные почвы--антропогенные почвы--качество с-х продукции--качество--безопасность для здоровья--безопасность--прогнозирование--методы--исследования--искусственные нейронные сети--экспертные системы--горки--города--могилевская обл--беларусь--страны мира--21-41
Аннотация: На основании собственных экспериментальных исследований выполнена комплексная оценка загрязнения тяжелыми металлами (Cu, Zn, Mn, Pb, Cd) картофеля и овощей, выращиваемых в пределах территории с индивидуальной жилой застройкой г. Горки. Установлено, что загрязнение овощей и картофеля имеет полиэлементный характер, а доминирующими их загрязнителями являются: для картофеля - Cd; для свеклы столовой и моркови столовой - Zn и Cd; для капусты белокочанной и лука репчатого - Zn; для свеклы столовой - Cu . По способности к биологическому накоплению тяжелые металлы располагаются в следующие ниспадающие ряды: картофель: Cu Cd Zn Pb Mn; свекла столовая: Cu Zn Cd Mn Pb; морковь столовая: Cd Zn Cu Pb Mn; капуста белокочанная и лук репчатый: Zn Cu Cd Pb Mn. Для моделирования пространственного распределения загрязнения тяжелыми металлами картофеля и овощей использовался метод радиальных базисных функций, с помощью которого определены три зоны с различным уровнем комплексного загрязнения. Посредством применения автоматизированных нейронных сетей из многослойных перцептронов с минимальным и максимальным количеством скрытых нейронов 3 и 10 соответственно созданы модели, позволяющие прогнозировать накопление тяжелых металлов в картофеле и овощах. Результаты исследования могут быть использованы как местными органами государственного управления, так и исследователями для разработки мер по снижению риска для здоровья населения от употребления в пищу загрязненной продукции.
Найти похожие

14.

Вид документа : Статья из сборника (выпуск продолж. издания)
Шифр издания : 629.3.014.2/Л 46
Автор(ы) : Ленский А. В., Жешко А. А.
Заглавие : Анализ методов расчета оптимальных маршрутов движения машинно-тракторного агрегата по полевому участку произвольной конфигурации
Коллективы : Национальная академия наук Беларуси, Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства"
Место публикации : Механизация и электрификация сельского хозяйства: межведомственный тематический сборник/ Национальная академия наук Беларуси, Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства". - Минск: Беларуская навука, 2018. - Вып. 51. - С. 212-220: рис. (Шифр Ж 119/2018/51)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 629.3.014.2 + 629.3.015 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): мта--эксплуатация--траектория движения--маршрут--оптимизация--методы--планирование--математические методы--алгоритмы--с-х угодья--поле--карты--с-х карты--экспертные системы--искусственные нейронные сети--охрана окружающей среды--загрязнение окружающей среды--безопасность--экологическая безопасность--системы земледелия--точное земледелие--технологические процессы--управление--управление производством--инновации--рационализация--расчет--математическое обеспечение--программное обеспечение--снг--беларусь
Аннотация: Технологический прогресс в сельском хозяйстве определяется не только повышением эффективности использования материальных ресурсов и ростом производственных показателей, но также сопровождается необходимостью соблюдения экологических требований и внедрения в практику современных методов планирования и управления. В этой связи имеется объективная необходимость применения инновационных решений, в том числе основанных на технологиях точного земледелия, которые обеспечат оптимизацию использования ограниченных ресурсов и позволят минимизировать воздействие на окружающую среду. В частности, наиболее перспективным направлением в области механизации является применение автономных полевых роботов, что потребует разработки специализированных программных комплексов для оптимизации движения техники. В предлагаемой статье выполнен аналитический обзор применяемых математических методов расчета оптимальной траектории движения машинно-тракторного агрегата по полевому участку, начиная от моделей перебора возможных вариантов до применения нейронных сетей и алгоритмов "муравьиной" оптимизации. Результаты исследований направлены на формирование информационной и методической базы, что позволит разработать оригинальный алгоритм расчета оптимальной траектории и нормирования производительности МТА для заданных условий эксплуатации техники.
Найти похожие

15.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 627923
Автор(ы) : Ломакина Л. С., Манцеров С. А., Панов А. Ю.
Заглавие : Методология интеллектуального управления качеством и экобезопасностью состояний технических и технологических объектов : монография
Выходные данные : Воронеж: Научная книга, 2022
Колич.характеристики :180 с.: рис., табл.
Примечания : Библиогр.: с. 171-180 (100 назв.)
ISBN, Цена 978-5-907328-16-7: Б.ц.
УДК : 005.6 + 658.562 + 004.891.3
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): технические системы--сложные системы--технологические объекты--техническая диагностика --техобслуживание--управление качеством--экологическая безопасность--безопасность--искусственные нейронные сети--экспертные системы--23-25
Содержание : ВВЕДЕНИЕ ; МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ И ЭКОБЕЗОПАСНОСТЬЮ СОСТОЯНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ; Проблемы управления качеством и безопасностью состояний технических и технологических объектов ; Роль и место рассматриваемой проблемы и ее значимость, важность и необходимость ; Сравнительный анализ известных работ в области управления качеством и экобезопасностью состояний технических и технологических объектов ; Обоснование нового общего интеллектуального подхода к решению проблемы управления качеством и безопасностью состояний технических и технологических объектов ; ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ И ЭКОБЕЗОПАСНОСТЬЮ СОСТОЯНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ; Стратегии управления качеством состояний технических и технологических объектов ; Индекс технического состояния объектов ; Основные принципы технического обслуживания и ремонта объектов ; Выводы ; МОДИФИЦИРОВАННАЯ ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМАТИКА В ЗАДАЧАХ ЭКОБЕЗОПАСНОСТИ СОСТОЯНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ; Оценка экобезопасности технических и технологических объектов ; Модификация методов функциональной систематики для обеспечения экобезопасности объектов ; Выводы ; Система наукоемких моделей вычислений ; Модели "мягких" вычислений ; Нейросетевые модели вычислений ; Нечеткие модели (отношения) ; Нейро-нечеткие модели вычислений ; Биоинспирированные модели вычислений ; Модифицированные эволюционно-генетические модели вычислений ; Популяционные модели вычислений ; Авторегрессионные модели вычислений ; Выводы ; МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНТРОЛЕПРИГОДНОСТИ, ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ И ЭКОБЕЗОПАСНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ОПТИМИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ИХ СИНТЕЗА ; Оптимальный синтез контролепригодных систем ; Информационный критерий глубины диагностирования ; Информационный синтез на основе метода динамического программирования ; Оптимальный синтез отказоустойчивых объектов ; Оптимальный синтез отказоустойчивых объектов на основе алгебраических моделей ; Оптимальный синтез отказоустойчивых объектов на основе граф-моделей ; Оптимальный синтез экобезопасных объектов ; Выводы ; ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ И ЭКОБЕЗОПАСНОСТЬЮ СОСТОЯНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ ; Практическая реализация результатов работы ; Оборудование газотранспортного предприятия ; Электронный блок питания ; Фрезерный станок корвет-82 ; Гидрирование этан-этиленовой фракции ; Роботехнический комплекс ; Заключение
Аннотация: Рассматривается методология интеллектуального управления качеством и экобезопасностью состояний технических и технологических объектов на основе наукоемких моделей вычислений и технологий, а также оптимальный синтез контролепригодных, отказоустойчивых и экобезопасностных объектов. Показана практическая реализация для различных сложных технических объектов, в том числе для оборудования газотранспортного предприятия, станочного оборудования, робототехнических комплексов, а также для технологических объектов, в том числе для процесса гидрирования этан-этиленовой фракции.
Экземпляры :ОКД/62/627923(1)
Свободны : ОКД/62/627923(1)
Найти похожие

16.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 585347
Автор(ы) : Магерова Т.М.
Заглавие : Критерии оценки эпизоотической ситуации и прогнозирование заболеваемости крупного рогатого скота некробактериозом на основе искусственных нейронных сетей : автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата ветеринарных наук
Выходные данные : Новосибирск, 2006
Колич.характеристики :20 с.: рис., табл.
Коллективы : ГНУ "Институт экспериментальной ветеринарии Сибири и Дальнего Востока" СО РАСХН
Примечания : Библиогр.: с. 20
УДК : 636.2 + 619 + 616.5-002.3 + 004.032.26 + (571)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): крс--с-х животные--анаэробные инфекции--искусственные нейронные сети--экспертные системы--эпизоотическая ситуация--эпизоотии--ветеринарно-санитарная экспертиза--экспертиза--сибирь--россия--авторефераты диссертаций
Экземпляры :ХР(1)
Свободны : ХР(1)
Найти похожие

17.

Вид документа : Статья из сборника (выпуск продолж. издания)
Шифр издания : 635.21/М 74
Автор(ы) : Мозоль А. А.
Заглавие : Прогнозирование урожайности картофеля в Республике Беларусь на основе нейросетевого моделирования
Коллективы : Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Учреждение образования "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия"
Место публикации : Сборник научных трудов "Проблемы экономики"/ Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Учреждение образования "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия". - Горки: БГСХА, 2022. - № 1 (34). - С. 57-67: рис. (Шифр Ж 756/2022/1(34))
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 635.21 + 631.559 + 519.87 + 004.032.26 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): картофелеводство--растениеводство--картофель--клубнеплодные культуры--урожайность--хозяйственно полезные признаки--прогнозирование--методы--прогнозирование урожая--урожай--моделирование--математические модели--модели--искусственные нейронные сети--экспертные системы--нейросетевое моделирование--беларусь--страны мира--22-29
Аннотация: Рассмотрены актуальные вопросы прогнозирования производства агропромышленной продукции. Проведен анализ временного ряда урожайности картофеля в Республике Беларусь. Рассчитаны прогнозные значения уровня урожайности картофеля в зависимости от погодно-климатических условий на 2022-2030 годы с использованием нейросетевого моделирования. Полученные результаты позволят повысить эффективность распределения ресурсов и результативность агропромышленного производства.
Найти похожие

18.

Вид документа : Статья из сборника (выпуск продолж. издания)
Шифр издания : 636.22/.28.034/М 74
Автор(ы) : Мозоль А. В., Мозоль А. А.
Заглавие : Нейросетевая модель определения рисков и индикаторов развития молочного скотоводства
Коллективы : Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Учреждение образования "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия"
Место публикации : Сборник научных трудов "Проблемы экономики"/ Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Учреждение образования "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия". - Горки: БГСХА, 2018. - № 2. - С. 149-158: ил. (Шифр Ж 756/2018/2)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 636.22/.28.034 + 005.334 + 004.032.26 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): нейросетевые модели--скотоводство--молочное скотоводство--развитие отрасли--продуктивность--молочная продуктивность--риск--анализ риска--информационные технологии--технологии--искусственные нейронные сети--экспертные системы--искусственный интеллект--модели--снг--беларусь
Аннотация: Современные быстроизменяющиеся условия хозяйствования требуют совершенствования и развития методологии, методик и практического инструментария выявления и прогнозирования состояния и уровня воздействия рисковых ситуаций и рисковых факторов на производственно-финансовую деятельность предприятий агропромышленного комплекса. Точная оценка условий формирования организационно-экономической среды функционирования субъекта хозяйствования с учетом наиболее актуальных природно-экономических факторов требует применения наиболее актуальных современных методов анализа среды и прогнозирования возможных результатов. Предпринята попытка применения нейронных сетей для разработки нейросетевой модели определения рисков и индикаторов развития молочного скотоводства с учетом методов и алгоритмов систем оценки проявлений уровня и величины действия факторов неэффективности сельскохозяйственного производства.
Найти похожие

19.

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
Шифр издания :
Автор(ы) : Головко В. А., Маньяков Н. В., Безобразова С. В., Хацкевич М. В.
Заглавие : Нейросетевая модель прогнозирования гидрологических характеристик
Место публикации : Прыроднае асяроддзе Палесся: асаблiвасцi i перспектывы развiцця: тэзiсы дакладаў IV Міжнароднай навуковай канферэнцыі (Брэст,10-12 верасня 2008 г.)/ Нацыянальная акадэмiя навук Беларусi, Палескi аграрна-экалагiчны iнстытут, Беларускi рэспубліканскі фонд фундаментальных даследаванняў. - Брэст, 2008. - С.311 (Шифр 592659)
УДК : 556.047 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): гидрологические факторы--расход воды--водоснабжение--искусственные нейронные сети--экспертные системы--прогностические модели--модели--беларусь--снг
Найти похожие

20.

Вид документа : Статья из сборника (том многотомника)
Шифр издания :
Автор(ы) : Передня, Владимир Иванович (доктор технических наук; род. 1933), Бакач Н. Г., Цой Ю. А.
Заглавие : Приоритетные направления по созданию "умной" молочной фермы
Коллективы : Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Учреждение образования "Белорусский государственный аграрный технический университет", Белорусский республиканский фонд фундаментальных исследований, "Техническое и кадровое обеспечение инновационных технологий в сельском хозяйстве", международная научно-практическая конференция
Место публикации : Техническое и кадровое обеспечение инновационных технологий в сельском хозяйстве: материалы Международной научно-практической конференции (Минск, 24-25 октября 2019 г.) : в 2 ч./ Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь, Учреждение образования "Белорусский государственный аграрный технический университет", Белорусский республиканский фонд фундаментальных исследований, "Техническое и кадровое обеспечение инновационных технологий в сельском хозяйстве", международная научно-практическая конференция (2019 ; Минск). - Минск: БГАТУ, 2019. - Ч. 1. - С. 31-39: рис. (Шифр 621864)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 636.22/.28.034 + 004.89
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): молочное скотоводство--скотоводство--производство молока--производство с-х продукции--молочные фермы--животноводческие хозяйства--автоматизация--информационные технологии--технологии--цифровые технологии--биомашсистемы--интеллектуальные фермы--искусственный интеллект--искусственные нейронные сети--экспертные системы--интеллектуальные технологии--системный подход--20-19
Аннотация: Целью исследования является разработка концепции создания умной молочной фермы в сложившемся общепринятом понимании. Для чего привлекается современный системный подход и интеллектуальные технологии биомашсистем.
Найти похожие

1-20 21-28

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)


Журналы и газеты		Научное издание ACTA HORTICULTURAE				Научное издание UNASYLVA		Персональные страницы ученых-аграриев Беларуси