• ВХОД

    •  

    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.
    (Шифр в БД Р3879/2023/22/4)
    ГРНТИ УДК
    28.23.37631.5:004.032.26
    28.23.29004.89
    68.2963:004.8
    РУБ ИИ
    04.01
    03.04

    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

    Экз-ры полностью Р3879/2023/22/4
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽