Полное описание

Глухих, Игорь Николаевич. Сравнение и отбор ситуаций в системах вывода решений на прецедентах для "умной" фермы = Comparison and retrieval of situations in the case-based reasoning system for smart-farm / Глухих И. Н., Прохошин А. С., Глухих Д. И. - DOI 10.15622/ia.22.4.6. - Текст : непосредственный // Информатика и автоматизация = Informatics and Automation : научный, научно-образовательный журнал с базовой специализацией в области информатики, автоматизации, робототехники, прикладной математики и междисциплинарных исследований. - 2023. - Том 22, N 4. - С. 853-879. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2713-3192.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	631.5:004.032.26
28.23.29	004.89
68.29	63:004.8

Рубрики:
Нейронные сети -- Применение в сельском хозяйстве
Системы поддержки принятия решений
Искусственный интеллект -- Применение в сельском хозяйстве

Кл.слова (ненормированные): умная ферма -- архитектура нейросети -- нейросеть -- нейронные сети -- искусственные нейронные сети -- принятие решений -- вывод на основе прецедентов
Аннотация: Тенденция развития умных ферм направлена на их становление полностью автономными, роботизированными предприятиями. Перспективы интеллектуализации сельскохозяйственного производства и умных ферм, в частности, сегодня связываются с развитием технологий систем, применяемых для обнаружения, распознавания сложных производственных ситуаций и поиска эффективных решений в этих ситуациях. В статье рассмотрены вопросы создания ситуационных систем поддержки принятия решения на умных фермах с применением вывода решений на основе рассуждений по прецедентам (case-based reasoning). Для разработки таких систем требуется выполнение ряда нетривиальных задач, к которым относятся, прежде всего, задачи формализации представления ситуаций и построения на этой основе способов сравнения и отбора ситуаций в базах знаний. В данном исследовании умная ферма представлена как сложный технологический объект, состоящий из взаимосвязанных компонентов, которыми являются технологические подсистемы умной фермы, производимая продукция, объекты операционного окружения, а также отношения между ними. Для реализации алгоритмов ситуационного вывода решений на основе прецедентов предложено формализованное представление ситуации в виде мультивектора, который содержит информацию о состояниях этих компонентов. Это позволило разработать ряд моделей обучаемой функции схожести между ситуациями. Проведенные эксперименты показали работоспособность предложенных моделей, на основе чего разработана ансамблевая архитектура нейросети для сравнения ситуаций и их отбора из базы знаний в процессах вывода решений. Практический интерес представляет мониторинг состояния растений по их видео-, фото- изображениям, что позволяет обнаруживать нежелательные состояния растений (болезни), которые могут служить сигналом для активизации процесса поиска решений в базе знаний.
Доп. точки доступа:
Прохошин, Алексей Сергеевич
Глухих, Дмитрий Игоревич


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -703943-284166)

Шифр в сводном ЭК: 6f45cef9a23665432e492671c2677e71

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽