П 32 Пилипук, Андрей Владимирович (член-корреспондент Национальной академии наук Беларуси ; род. 1980). Концепция развития цифровых двойников в сельскохозяйственном производстве: аспекты теории и практики [] / А. В. Пилипук> // Аграрная экономика = Agrarian economics : ежемесячный научный журнал. - 2023. - № 10(341). - С. 3-21. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 1818-9806
Кл.слова (ненормированные): СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО -- ПРОИЗВОДСТВО С-Х ПРОДУКЦИИ -- АПК -- ИННОВАЦИИ -- НТП -- ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА -- ЭКОНОМИКА -- ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ -- ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- ТЕХНОЛОГИИ -- МОДЕЛИРОВАНИЕ -- МЕТОДЫ -- цифровые двойники -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- 23-50 Аннотация: Представлена авторская концепция развития и системного применения технологии цифровых двойников для повышения эффективности производства в стоимостной цепи АПК. Проанализирована практика использования цифровых двойников в сельском хозяйстве. Выделены основные преимущества, недостатки, принципы, а также инфраструктура для их построения. Обоснованы экономические эффекты и актуальность применения цифровых двойников для моделирования производственно-экономических процессов на уровне предприятия, района, отрасли с выходом на формирование Платформы цифровых двойников сельскохозяйственного производства. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД (1) Свободны: ОКД (1) |
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.
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 2 : ОКД/631.3 (1), ХР (1) Свободны: ОКД/631.3 (1), ХР (1) |
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.
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 2 : ОКД/631.3 (1), ХР (1) Свободны: ОКД/631.3 (1), ХР (1) |
П 63 Построение прогноза накопления [[p]]137[[/p]]Cs древесными растениями и сельскохозяйственными культурами с использованием метода решающих деревьев [] / А. Н. Никитин [и др.]> // Весці Нацыянальнай акадэміі навук Беларусі. Серыя біялагічных навук = Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия биологических наук = Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Biological series. - 2024. - Т. 69, № 3. - С. 237-248 : рис. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 1029-8940
Кл.слова (ненормированные): ЧЕРНОБЫЛЬСКАЯ АЭС -- АЭС -- ЗОНЫ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО БЕДСТВИЯ -- ЗОНЫ -- РАДИОАКТИВНОЕ ЗАГРЯЗНЕНИЕ -- ЗАГРЯЗНЕНИЕ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ -- АГРОЭКОСИСТЕМЫ -- ЛЕСНЫЕ ЭКОСИСТЕМЫ -- ЭКОСИСТЕМЫ -- ХВОЙНЫЕ ЛЕСА -- ТИП ЛЕСА -- СОСНА -- ХВОЙНЫЕ ПОРОДЫ -- ДРЕВЕСИНА -- ТКАНИ РАСТЕНИЙ -- С-Х КУЛЬТУРЫ -- ЦЕЗИЙ -- ЩЕЛОЧНЫЕ МЕТАЛЛЫ -- РАДИОНУКЛИДЫ -- ИЗОТОПЫ -- РАДИОЦЕЗИЙ -- НАКОПЛЕНИЕ -- СИСТЕМА ПОЧВА-РАСТЕНИЕ -- ЭКОЛОГИЯ РАСТЕНИЙ -- МЕХАНИЧЕСКИЙ СОСТАВ ПОЧВЫ -- ПОЧВА -- ВЛАГООБЕСПЕЧЕННОСТЬ -- ПОЧВЕННО-КЛИМАТИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ -- ОБМЕННЫЙ КАЛИЙ -- КАЛИЙ -- ВЕГЕТАЦИОННЫЕ ИНДЕКСЫ -- ПРОГНОЗ -- ПРОГНОЗИРОВАНИЕ -- МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ДЕРЕВЬЯ РЕШЕНИЙ -- БУСТИНГ -- ИССЛЕДОВАНИЯ -- БЕЛАРУСЬ -- СТРАНЫ МИРА -- 24-33 Аннотация: Изучены закономерности накопления [[p]]137[[/p]]Cs в стволовой древесине сосновых насаждений и в урожае сельскохозяйственных культур с использованием метода градиентного бустинга на решающих деревьях и SHAP-анализа. Для сосновых насаждений в зоне отчуждения Чернобыльской АЭС выявлена нелинейная связь коэффициента перехода с высотой над уровнем моря, а также с вегетационными индексами, указывающими на общее состояние насаждений, их биологическую продуктивность и обеспеченность калием. В агроэкосистемах на территории Гомельской и Могилевской областей подтверждено влияние на коэффициент перехода вида растения и концентрации K+ в почвенном растворе. Использование интерпретируемого метода машинного обучения позволило определить характер влияния дефицита почвенной влаги на накопление [[p]]137[[/p]]Cs сельскохозяйственными растениями, а также показать сохранение вклада трансфолиарного поступления радионуклида при низких уровнях загрязнения почвы на этапе отдаленных последствий радиоактивных выпадений. Применение метода градиентного бустинга на решающих деревьях и интерпретация модели с помощью SHAP-анализа обеспечили более глубокое понимание сложных взаимосвязей факторов, влияющих на поступление [[p]]137[[/p]]Cs в растения, что открывает перспективы для повышения точности прогноза загрязнения растительных ресурсов радионуклидами. Доп.точки доступа: Никитин, А. Н.; Кудин, М. В.; Калиниченко, С. А.; Ласько, Т. В.; Шуранкова, О. А.; Мищенко, Е. В. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ОКД (1) Свободных экз. нет Экз.1 (ОКД) временно не выдается |