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 (7)

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 (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

Вид документа : Статья из сборника (том многотомника)
Шифр издания :
Автор(ы) : Соколова Н. А., Забродская К. А.
Заглавие : Прогнозирование объема продаж средствами аналитической платформы Deductor
Место публикации : 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 (Шифр 591110)
УДК : 633/635 + 631.155.2 + 658.8 + 004.45 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): маркетинг--плодоовощная продукция--продукция растениеводства--с-х предприятия--предприятия--сбыт--искусственные нейронные сети--экспертные системы--информационные технологии--прогноз--беларусь--снг
Найти похожие

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

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 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

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
Шифр издания :
Автор(ы) : Бондаренко В. Ю., Шашко А. Ю., Барковский А. В., Михальченко А. А., Абламейко С. В., Краснопрошин В. В., Демидчик В. В.
Заглавие : Разработка сверточных нейронных сетей для фенотипирования декоративных растений
Коллективы : 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
Место публикации : 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. (Шифр 619794)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 630*161 + 004.032.26
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): 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.
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

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

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

10.

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

11.

Вид документа : Статья из сборника (выпуск продолж. издания)
Шифр издания : 631.362.3-52/Ю 72
Автор(ы) : Юрин А. Н.
Заглавие : Разработка архитектуры искусственной нейронной сети системы технического зрения для сортировки яблок
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, 2024. - Вып. 57. - С. 81-87: рис. (Шифр Ж 119/2024/57)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 631.362.3-52 + 004.8 + 634.11.075-021.465
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): 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.
Найти похожие

12.

Вид документа : Статья из сборника (выпуск продолж. издания)
Шифр издания : 631.362.3-52/Ю 72
Автор(ы) : Юрин А. Н.
Заглавие : Создание системы технического зрения с искусственной нейронной сетью для сортировки яблок
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, 2024. - Вып. 57. - С. 97-107: табл. (Шифр Ж 119/2024/57)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 631.362.3-52 + 004.8 + 634.11.075-021.465
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): 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 %.
Найти похожие

13.

Вид документа : Статья из сборника (выпуск продолж. издания)
Шифр издания :
Автор(ы) : Юрин А. Н.
Заглавие : Создание обучающей выборки для искусственной нейронной сети системы технического зрения
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, 2023. - Вып. 56. - С. 148-153: рис. (Шифр Ж 119/2023/56)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 634.11.075-021.465 + 631.362.3-52 + 004.93
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): 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--беларусь--страны мира--23-19
Аннотация: Рассмотрен процесс создания обучающей выборки для обучения искусственной нейронной сети системы технического зрения распознаванию дефектов плодов семечковых культур.
Найти похожие

14.

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

15.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Казакевич, Петр Петрович, Юрин А. Н., Микульский В. В., Прокопович Г. А., Ходасевич Л. А.
Заглавие : Применение искусственной нейронной сети для идентификации качества яблок при сортировке
Место публикации : Агропанорама: научно-технический журнал для работников агропромышленного комплекса/ Учреждение образования "Белорусский государственный аграрный технический университет", ООО "С.И.-Альфтек Индастрис". - Минск, 2023. - № 3(157). - С. 31-38: табл. - ISSN 2078-7138 (Шифр 980610010656/2023/3). - ISSN 2078-7138
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 634.11.075-021.465 + 631.362.3-52 + 004.93
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): 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 %.
Найти похожие

16.

Вид документа : Статья из сборника (том многотомника)
Шифр издания : 631.173/Т 41
Автор(ы) : Тимаев А. А.
Заглавие : Теоретические положения и методологические подходы оценки инновационного потенциала на предприятиях агросервиса
Место публикации : Проблемы экономики: сборник научных трудов. - Минск: Право и экономика, 2007. - Вып. 4. - С. 261-270: рис. (Шифр Ж 385/2007/4)
Примечания : Библиогр. в конце ст.
УДК : 631.173 + 001.895 + (476)
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): инженерно-технический сервис--инновации--ресурсное обеспечение--мтб--предпринимательская деятельность--искусственные нейронные сети--экспертные системы--производственный потенциал--производственные мощности--беларусь--снг
Найти похожие

17.

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

18.

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

19.

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

20.

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

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