Белорусская сельскохозяйственная библиотека

На сайт БелСХБ

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

- 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:

Электронный каталог БелСХБ (28)

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

Нейросетевая модель прогнозирования гидрологических характеристик [Текст] / В. А. Головко [и др.] // 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

УДК

556.047

(476)

Кл.слова (ненормированные):
ГИДРОЛОГИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ -- РАСХОД ВОДЫ -- ВОДОСНАБЖЕНИЕ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ -- МОДЕЛИ -- БЕЛАРУСЬ -- СНГ

Доп.точки доступа:
Головко, В. А.; Маньяков, Н. В.; Безобразова, С. В.; Хацкевич, М. В.

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ХР (2)
Свободны: ХР (2)

Найти похожие

Соколова, Н. А.
Прогнозирование объема продаж средствами аналитической платформы Deductor [Текст] / Н. А. Соколова, К. А. Забродская // Научно-инновационная деятельность в агропромышленном комплексе : сборник научных статей 3-й Международной научно-практической конференции (Минск, 29-30 мая 2008 г.) : в 2-х частях. - Минск, 2008. - Ч. 2. - С. 243-247

УДК

Кл.слова (ненормированные):
МАРКЕТИНГ -- ПЛОДООВОЩНАЯ ПРОДУКЦИЯ -- ПРОДУКЦИЯ РАСТЕНИЕВОДСТВА -- С-Х ПРЕДПРИЯТИЯ -- ПРЕДПРИЯТИЯ -- СБЫТ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- ПРОГНОЗ -- БЕЛАРУСЬ -- СНГ

Доп.точки доступа:
Забродская, К. А.

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ОКД/338.43/591110 (1), ХР (1)
Свободны: ОКД/338.43/591110 (1), ХР (1)

Найти похожие

635.21
М 74

Мозоль, А. А.
Прогнозирование урожайности картофеля в Республике Беларусь на основе нейросетевого моделирования / А. А. Мозоль // 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. - Библиогр. в конце ст.

УДК

Кл.слова (ненормированные):
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.

Доп.точки доступа:
Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь; Учреждение образования "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия"

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ОКД/338.43 (1), ХР (1)
Свободны: ОКД/338.43 (1), ХР (1)

Найти похожие

Ефремов, А. А.
Генеративно-состязательные нейронные сети как инструмент прогнозирования объемов производства сельскохозяйственной продукции / А. А. Ефремов, Е. Ю. Пилат // 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. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-985-882-055-8

УДК

Кл.слова (ненормированные):
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.

Доп.точки доступа:
Пилат, Е. Ю.; Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики БеларусьГлавное управление образования, науки и кадровой политики; Учреждение образования "Белорусская государственная сельскохозяйственная академия"; "Современная аграрная экономика: наука и практика", международная научно-практическая конференция(2020 ; Горки)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД/338.43/625820 (1)
Свободны: ОКД/338.43/625820 (1)

Найти похожие

Передня, Владимир Иванович (доктор технических наук ; род. 1933).
Приоритетные направления по созданию "умной" молочной фермы [] / В. И. Передня, Н. Г. Бакач, Ю. А. Цой // 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. - Библиогр. в конце ст.

УДК

636.22/.28.034

004.89

Кл.слова (ненормированные):
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.

Доп.точки доступа:
Бакач, Н. Г.; Цой, Ю. А.; 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)

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ОКД/631.17/621864 (1), ХР (1)
Свободны: ОКД/631.17/621864 (1), ХР (1)

Найти похожие

Разработка сверточных нейронных сетей для фенотипирования декоративных растений / В. Ю. Бондаренко [и др.] // Биологическое разнообразие лесных экосистем: состояние, охранение и использование : материалы международной научно-практической конференции (Гомель, 13-15 ноября 2018 г.) / Национальная академия наук Беларуси, Министерство лесного хозяйства Республики Беларусь, НПЦ HAH Беларуси по биоресурсам, Институт леса HAH Беларуси, "Биологическое разнообразие лесных экосистем: состояние, охранение и использование", международная научно-практическая конференция (2018 ; Гомель). - Гомель, 2018. - С. 28-30 : рис. - Библиогр. в конце ст.

УДК

630*161

004.032.26

Кл.слова (ненормированные):
ДЕКОРАТИВНЫЕ РАСТЕНИЯ -- ФИЗИОЛОГИЯ -- ФИЗИОЛОГИЯ РАСТЕНИЙ -- фенотипирование -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ -- КОМПЬЮТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Аннотация: Фенотипирование - это количественное описание анатомических, онтогенетических, физиологических и биохимических свойств растений. В настоящее время активно развиваются методы неинвазивной феномики на основе анализа изображений, которые позволяют охарактеризовать свойства большого количества растений с высокой пропускной способностью. За последнее десятилетие область фенотипирования на основе изображений расширила свое внимание от первоначального анализа свойств одного растения в контролируемых условиях до исследований в реалистичных полевых условиях обширных участков растительного покрова. Важным компонентом успешности подходов феномики является комплексная характеристика растений, что может быть достигнуто при помощи нескольких методологий, начиная от мультиспектрального анализа изображений и заканчивая измерениями параметров роста, в т. ч. изучение фенотипа корневой системы.

Доп.точки доступа:
Бондаренко, В. Ю.; Шашко, А. Ю.; Барковский, А. В.; Михальченко, А. А.; Абламейко, С. В.; Краснопрошин, В. В.; Демидчик, В. В.; Национальная академия наук Беларуси; Министерство лесного хозяйства Республики Беларусь; НПЦ HAH Беларуси по биоресурсам; Институт леса HAH Беларуси; "Биологическое разнообразие лесных экосистем: состояние, охранение и использование", международная научно-практическая конференция(2018 ; Гомель)

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ОКД/630*/619794 (1), ХР (1)
Свободны: ОКД/630*/619794 (1), ХР (1)

Найти похожие

Казакевич, Петр Петрович (член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси ; род. 1955).
Система технического зрения распознавания дефектов яблок: обоснование, разработка, испытание / П. П. Казакевич, А. Н. Юрин, Г. А. Прокопович // Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серыя аграрных навук = Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия аграрных наук = Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Agrarian series. - 2021. - Т. 59, № 4. - С. 488-500 : рис. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 1817-7204

УДК

Кл.слова (ненормированные):
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

Доп.точки доступа:
Юрин, А. Н.; Прокопович, Г. А.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД (1)
Свободны: ОКД (1)

Найти похожие

635-021.66
Л 38

Левшук, О. Н.
Моделирование и прогнозирование пространственного распределения загрязнения тяжелыми металлами картофеля и овощей, выращиваемых на агроселитебных территориях / О. Н. Левшук, Т. Н. Мыслыва // Мелиорация : научный журнал. - 2021. - № 3(97). - С. 85-98 : табл. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 2070-4828

УДК

Кл.слова (ненормированные):
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.

Доп.точки доступа:
Мыслыва, Тамара Николаевна (доктор сельскохозяйственных наук ; род. 1973)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД (1)
Свободны: ОКД (1)

Найти похожие

Гируцкий, И. И.
Использование искусственных нейронных сетей для обработки изображения в оптико-электронном методе определения массы крупного рогатого скота [] / И. И. Гируцкий, С. И. Немирович // 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. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-985-25-0143-9

УДК

636.22/.28.061.8

004.032.26

Кл.слова (ненормированные):
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.

Доп.точки доступа:
Немирович, С. И.; Министерство сельского хозяйства и продовольствия Республики БеларусьУчреждение образования "Белорусский государственный аграрный технический университет"; "Энергосбережение - важнейшее условие инновационного развития АПК", международная научно-техническая конференция(2021 ; Минск)

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД/62/626914 (1)
Свободны: ОКД/62/626914 (1)

Найти похожие

10.

519.6
К 12

Кабильджанов, А. С.
Интеллектуализация поддержки принятия решений в задачах оптимизации сложных технических систем на основе нейро-нечетких сетей ANFIS / А. С. Кабильджанов, Э. О. Бозоров, Ч. З. Охунбобоева // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии : научно-методический журнал. - 2023. - № 3. - С. 212-219 : табл. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 2076-5215

УДК

519.6

Кл.слова (ненормированные):
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.

Доп.точки доступа:
Бозоров, Э. О.; Охунбобоева, Ч. З.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД (1)
Свободных экз. нет
Экз.1 (ОКД) временно не выдается

Найти похожие

11.

631.362.3-52
Ю 72

Юрин, А. Н.
Разработка архитектуры искусственной нейронной сети системы технического зрения для сортировки яблок [] / А. Н. Юрин // 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, 2024. - Вып. 57. - С. 81-87 : рис. - Библиогр. в конце ст.

УДК

631.362.3-52

004.8

634.11.075-021.465

Кл.слова (ненормированные):
ЯБЛОКИ -- ПЛОДЫ -- ПОСЛЕУБОРОЧНАЯ ОБРАБОТКА -- СОРТИРОВКА -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ -- ДЕФЕКТЫ -- КАЧЕСТВО -- МЕХАНИЧЕСКИЕ ПОВРЕЖДЕНИЯ -- ПОВРЕЖДЕНИЯ -- СОРТИРОВКИ -- МАШИНЫ ДЛЯ ПОСЛЕУБОРОЧНОЙ ОБРАБОТКИ -- АВТОМАТИЗАЦИЯ -- ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- ТЕХНОЛОГИИ -- СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ -- КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ТОЧНОСТЬ -- ХАРАКТЕРИСТИКИ -- ИДЕНТИФИКАЦИЯ -- ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ -- ИССЛЕДОВАНИЯ -- БЕЛАРУСЬ -- СТРАНЫ МИРА -- 24-25
Аннотация: Об актуальности создания технического средства для автоматизации процесса сортировки яблок, в частности, основного ее элемента - системы технического зрения. Представлено обоснование способа обучения искусственной нейронной сети (ИНС) дефектам плодов, предложена ее архитектура для решения данной задачи, обоснованы критерии оценки точности и полноты распознавания дефектов, а также приведены результаты функционирования системы технического зрения (СТЗ) с применением предложенной ИНС. Разработанная СТЗ внедрена в линию сортировки и фасовки яблок ЛСП-4, успешно прошедшую приемочные испытания и производственную проверку в ОАО "Остромечево" Брестской области. В ходе приемочных испытаний линии ЛСП-4 установлено, что она обеспечивает точность сортировки по размеру 75,4 %, по наличию дефектов - 73,1 % и производительность труда - 1,8 т/ч.

Доп.точки доступа:
Национальная академия наук Беларуси; Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства"

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД/631.3 (1)
Свободных экз. нет
Экз.1 (ОКД/631.3) временно не выдается

Найти похожие

12.

631.362.3-52
Ю 72

Юрин, А. Н.
Создание системы технического зрения с искусственной нейронной сетью для сортировки яблок [] / А. Н. Юрин // 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, 2024. - Вып. 57. - С. 97-107 : табл. - Библиогр. в конце ст.

УДК

631.362.3-52

004.8

634.11.075-021.465

Кл.слова (ненормированные):
ЯБЛОКИ -- ПЛОДЫ -- ПОСЛЕУБОРОЧНАЯ ОБРАБОТКА -- СОРТИРОВКА -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ -- ДЕФЕКТЫ -- КАЧЕСТВО -- МЕХАНИЧЕСКИЕ ПОВРЕЖДЕНИЯ -- ПОВРЕЖДЕНИЯ -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЛИНИИ -- СОРТИРОВКИ -- МАШИНЫ ДЛЯ ПОСЛЕУБОРОЧНОЙ ОБРАБОТКИ -- АВТОМАТИЗАЦИЯ -- ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- ТЕХНОЛОГИИ -- СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ -- КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- БАЗЫ ДАННЫХ -- ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ТОЧНОСТЬ -- ХАРАКТЕРИСТИКИ -- ИДЕНТИФИКАЦИЯ -- ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ -- БЕЛАРУСЬ -- СТРАНЫ МИРА -- 24-25
Аннотация: Рассмотрен процесс создания обучающей выборки для обучения искусственной нейронной сети (в дальнейшем - ИНС) системы технического зрения. Обучение ИНС проводилось на основе аннотированных изображений реальных яблок, содержащих описание различных дефектов в виде отдельных полигонов посредством программы LabelMe. На изображении плода размечалось само яблоко и его помологические особенности, такие как цветоложе, плодоножка и лист, а также 10 различных дефектов плодов, каждому из которых присваивалось соответствующее название: сетка, нажим, порез, гниль, парша, градобоина и т. д. Полученные размеченные изображения плодов с дефектами сформировали эталонную обучающую выборку для ИНС. Проверка эффективности работы ИНС осуществлялась путем оценки правильности распознавания изображений плодов при сравнивании их с эталонными изображениями. Обучение ИНС каждому из дефектов яблок останавливалось при достижении 95 % вероятности правильной оценки дефекта. ИНС, обученная на созданной обучающей выборке, использована в системе технического зрения технологической линии ЛСП-4, обеспечивающей сортировку яблок на три товарных сорта по размеру и дефектам от механических повреждений, болезней и вредителей. Точность сортировки по размеру составила 75,4 %, а по наличию дефектов - 73.1 %.

Доп.точки доступа:
Национальная академия наук Беларуси; Республиканское унитарное предприятие "Научно-практический центр Национальной академии наук Беларуси по механизации сельского хозяйства"

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД/631.3 (1)
Свободных экз. нет
Экз.1 (ОКД/631.3) временно не выдается

Найти похожие

13.

634.11.075-021.465
Ю 72

Юрин, А. Н.
Создание обучающей выборки для искусственной нейронной сети системы технического зрения [] / А. Н. Юрин // 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, 2023. - Вып. 56. - С. 148-153 : рис. - Библиогр. в конце ст.

УДК

634.11.075-021.465

631.362.3-52

004.93

14.

627923

    Ломакина, Л. С.
    Методология интеллектуального управления качеством и экобезопасностью состояний технических и технологических объектов : монография / Л. С. Ломакина, С. А. Манцеров, А. Ю. Панов. - Воронеж : Научная книга, 2022. - 180 с. : рис., табл. - Библиогр.: с. 171-180 (100 назв.). - ISBN 978-5-907328-16-7 : Б. ц.
    Содержание:
ВВЕДЕНИЕ . - С .6-8
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ И ЭКОБЕЗОПАСНОСТЬЮ СОСТОЯНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Проблемы управления качеством и безопасностью состояний технических и технологических объектов . - С .9
Роль и место рассматриваемой проблемы и ее значимость, важность и необходимость . - С .9-18
Сравнительный анализ известных работ в области управления качеством и экобезопасностью состояний технических и технологических объектов . - С .18-21
Обоснование нового общего интеллектуального подхода к решению проблемы управления качеством и безопасностью состояний технических и технологических объектов . - С .22
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ И ЭКОБЕЗОПАСНОСТЬЮ СОСТОЯНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Стратегии управления качеством состояний технических и технологических объектов . - С .23
Индекс технического состояния объектов . - С .23-27
Основные принципы технического обслуживания и ремонта объектов . - С .28-37
Выводы . - С .37
МОДИФИЦИРОВАННАЯ ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ СИСТЕМАТИКА В ЗАДАЧАХ ЭКОБЕЗОПАСНОСТИ СОСТОЯНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Оценка экобезопасности технических и технологических объектов . - С .38-42
Модификация методов функциональной систематики для обеспечения экобезопасности объектов . - С .43-52
Выводы . - С .52
Система наукоемких моделей вычислений . - С .52-53
Модели "мягких" вычислений . - С .53-54
Нейросетевые модели вычислений . - С .54-59
Нечеткие модели (отношения) . - С .59-66
Нейро-нечеткие модели вычислений . - С .67-74
Биоинспирированные модели вычислений . - С .74-75
Модифицированные эволюционно-генетические модели вычислений . - С .75-91
Популяционные модели вычислений . - С .91-99
Авторегрессионные модели вычислений . - С .99-116
Выводы . - С .116-117
МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОНТРОЛЕПРИГОДНОСТИ, ОТКАЗОУСТОЙЧИВОСТИ И ЭКОБЕЗОПАСНОСТИ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ОПТИМИЗАЦИЯ АЛГОРИТМОВ ИХ СИНТЕЗА . - С .117-118
Оптимальный синтез контролепригодных систем . - С .118
Информационный критерий глубины диагностирования . - С .118-125
Информационный синтез на основе метода динамического программирования . - С .125-128
Оптимальный синтез отказоустойчивых объектов . - С .129-130
Оптимальный синтез отказоустойчивых объектов на основе алгебраических моделей . - С .130-137
Оптимальный синтез отказоустойчивых объектов на основе граф-моделей . - С .138-140
Оптимальный синтез экобезопасных объектов . - С .140-144
Выводы . - С .145
ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРОБЛЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ И ЭКОБЕЗОПАСНОСТЬЮ СОСТОЯНИЙ ТЕХНИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Практическая реализация результатов работы . - С .146
Оборудование газотранспортного предприятия . - С .146-148
Электронный блок питания . - С .148-151
Фрезерный станок корвет-82 . - С .152-155
Гидрирование этан-этиленовой фракции . - С .155-162
Роботехнический комплекс . - С .162-169
Заключение . - С .170

УДК

005.6

658.562

004.891.3

Кл.слова (ненормированные):
ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ -- сложные системы -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОБЪЕКТЫ -- ТЕХНИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА -- ТЕХОБСЛУЖИВАНИЕ -- УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ -- ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ -- БЕЗОПАСНОСТЬ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- 23-25
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.

Доп.точки доступа:
Манцеров, С. А.; Панов, А. Ю.
Экземпляры всего: 1
ОКД/62/627923 (1)
Свободны: ОКД/62/627923 (1)
Найти похожие

15.

634.11.075-021.465
П 76

Применение искусственной нейронной сети для идентификации качества яблок при сортировке [] / П. П. Казакевич [и др.] // Агропанорама : научно-технический журнал для работников агропромышленного комплекса. - 2023. - № 3(157). - С. 31-38 : табл. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 2078-7138

УДК

634.11.075-021.465

631.362.3-52

004.93

Кл.слова (ненормированные):
ЯБЛОКИ -- ПЛОДЫ -- ПОСЛЕУБОРОЧНАЯ ОБРАБОТКА -- СОРТИРОВКА -- ФАСОВАНИЕ -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ -- ДЕФЕКТЫ -- КАЧЕСТВО -- ПОВРЕЖДЕНИЯ -- МЕХАНИЧЕСКИЕ ПОВРЕЖДЕНИЯ -- ВИЗУАЛЬНАЯ ОЦЕНКА -- ОЦЕНКА -- АВТОМАТИЗАЦИЯ -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЛИНИИ -- АВТОМАТИЧЕСКИЕ ЛИНИИ -- СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ -- КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ -- ВИДЕОТЕХНИКА -- РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- ЭФФЕКТИВНОСТЬ -- 23-34
Аннотация: Рассмотрен процесс создания обучающей выборки для обучения искусственной нейронной сети (ИНС) системы технического зрения. Обучение ИНС проводилось на основе аннотированных изображений реальных яблок, содержащих описание различных дефектов в виде отдельных полигонов посредством программы LabelMe. На изображении плода размечалось само яблоко и его помологические особенности, такие как цветоложе, плодоножка и лист, а также 10 различных дефектов плодов, каждому из которых присваивалось соответствующее название: сетка, нажим, порез, гниль, парша, градобоина и т.д. Полученные размеченные изображения плодов с дефектами сформировали эталонную обучающую выборку для ИНС. Проверка эффективности работы ИНС осуществлялась путем оценки правильности распознавания изображений плодов при сравнивании их с эталонными изображениями. Обучение ИНС каждому из дефектов яблок останавливалось при достижении 95 % вероятности правильной оценки дефекта. ИНС, обученная на созданной обучающей выборке, использована в системе технического зрения технологической линии ЛСП-4, обеспечивающей сортировку яблок на три товарных сорта по размеру и дефектам от механических повреждений, болезней и вредителей. Точность сортировки по размеру составила 75,4 %, а по наличию дефектов - 73,1 %.

Доп.точки доступа:
Казакевич, Петр Петрович (член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси ; род. 1955); Юрин, А. Н.; Микульский, В. В.; Прокопович, Г. А.; Ходасевич, Л. А.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД (1)
Свободны: ОКД (1)

Найти похожие

16.

631.173
Т 41

Тимаев, А. А.
Теоретические положения и методологические подходы оценки инновационного потенциала на предприятиях агросервиса [] / А. А. Тимаев // Проблемы экономики : сборник научных трудов. - Минск : Право и экономика, 2007. - Вып. 4. - С. . 261-270 : рис. - Библиогр. в конце ст.

УДК

631.173

001.895

(476)

Кл.слова (ненормированные):
ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ СЕРВИС -- ИННОВАЦИИ -- РЕСУРСНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ -- МТБ -- ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ -- ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ МОЩНОСТИ -- БЕЛАРУСЬ -- СНГ

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ОКД/338.43 (1), ХР (1)
Свободны: ОКД/338.43 (1), ХР (1)

Найти похожие

17.

Кожевников, М. М.
Методы мониторинга состояния промышленных роботов-манипуляторов [] / М. М. Кожевников // 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

УДК

Кл.слова (ненормированные):
РОБОТЫ -- МАНИПУЛЯТОРЫ -- ПРИБОРЫ -- ПИЩЕВАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ -- ПРОМЫШЛЕННОСТЬ -- ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОРУДОВАНИЕ -- ОБОРУДОВАНИЕ -- ПОГРУЗОЧНО-РАЗГРУЗОЧНЫЕ РАБОТЫ -- РОБОТОТЕХНИКА -- УПРАВЛЕНИЕ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- БЕЛАРУСЬ -- СНГ

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ОКД/664/600560 (1), ХР (1)
Свободны: ОКД/664/600560 (1), ХР (1)

Найти похожие

18.

Борячок, М. Д.
Решение задачи прогнозирования и оценки экологических показателей на основе обучения нейронной сети [] / М. Д. Борячок, В. М. Борячок // 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. - Библиогр. в конце ст.

УДК

Кл.слова (ненормированные):
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- ЭКОЛОГИЯ -- ЗАГРЯЗНЕНИЕ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ -- ХАРЬКОВСКАЯ ОБЛ -- УКРАИНА

Доп.точки доступа:
Борячок, В. М.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД/63/603151 (1)
Свободны: ОКД/63/603151 (1)

Найти похожие

19.

585347

Магерова, Т. М.
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 / Т. М. Магерова ; ГНУ "Институт экспериментальной ветеринарии Сибири и Дальнего Востока" СО РАСХН. - Новосибирск, 2006. - 20 с. : рис., табл. - Библиогр.: с. 20. -

УДК

Кл.слова (ненормированные):
КРС -- С-Х ЖИВОТНЫЕ -- АНАЭРОБНЫЕ ИНФЕКЦИИ -- ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ -- ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ -- ЭПИЗООТИЧЕСКАЯ СИТУАЦИЯ -- ЭПИЗООТИИ -- ВЕТЕРИНАРНО-САНИТАРНАЯ ЭКСПЕРТИЗА -- ЭКСПЕРТИЗА -- СИБИРЬ -- РОССИЯ -- авторефераты диссертаций

Держатели документа:
БелСХБ

Доп.точки доступа:
ГНУ "Институт экспериментальной ветеринарии Сибири и Дальнего Востока" СО РАСХН
Экземпляры всего: 1
ХР (1)
Свободны: ХР (1)
Найти похожие

20.

587043

Борисевич, М. Н.
Автоматизация технологических процессов в ветеринарной медицине [] / М. Н. Борисевич ; рец.: В. В. Рубаник, В. В. Малашко. - Витебск : ВГАВМ, 2006. - 247 с. : рис., табл. - Библиогр.: с. 238-245. - ISBN 985-6803-17-9
Приложение: с.226-237

УДК

Кл.слова (ненормированные):
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.

Доп.точки доступа:
Рубаник, В. В. \рец.\; Малашко, В. В. \рец.\
Экземпляры всего: 2
ОКД/619/587043 (1), ХР (1)
Свободны: ОКД/619/587043 (1), ХР (1)
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