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

Найдено в других БД:

Электронный каталог БелСХБ (11)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>U=004.032.26<.>)

Общее количество найденных документов : 11
Показаны документы с 1 по 11

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

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 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

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 : 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

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 : 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

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 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

10.

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

11.

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

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