Полное описание

Ермоленко, Владимир Валентинович. Управление вертикальной агрофермой с использованием искусственной нейронной сети на основе многослойного перцептрона / Владимир В. Ермоленко, Дарья В. Ланская, Артем Н. Мирошниченко. - Текст (визуальный) : непосредственный // Общество и экономика знаний, управление капиталами: цифровая экономика знаний. KSEM-2024 = Society and knowledge economy, wealth management: digital knowledge economy. KSEM-2024 : материалы XIV Международной научно-практической конференции, Краснодар, 17-18 мая 2024 г. / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Кубанский государственный университет, Факультет управления и психологии. - Краснодар : КубГУ, 2024. - С. 331-341. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-8209-2463-7.
(Шифр в БД Д11-24/27669)

ГРНТИ	УДК
28.23.37	63:004.8
68.85	63:004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект -- Применение в сельском хозяйстве
Нейронные сети -- Применение в сельском хозяйстве

Кл.слова (ненормированные): автоматизированный полив -- вертикальная агроферма -- искусственные нейронные сети -- многослойный перцептрон -- оптимизация расхода воды
Аннотация: Предметом исследования является процесс управления обеспечением ресурсами вертикальной агрофермы на основе ИИ, в частности нейросети. Целью исследования является разработка программы автоматизированного полива для вертикальной агрофермы, направленной на оптимизацию расхода воды с использованием искусственной нейронной сети на основе многослойного перцептрона. В работе применялись методы машинного обучения для анализа и обработки данных о влажности почвы, температуре, освещенности и других параметрах, влияющих на потребность растений в воде. Основываясь на этих данных, была разработана и обучена искусственная нейронная сеть, способная предсказывать оптимальный график полива для различных типов растений, выращиваемых на вертикальной агроферме. Основные результаты показали, что использование предложенной программы позволяет сократить расход воды по сравнению с традиционными методами полива, при этом не снижая урожайность. Выводы подчеркивают значимость применения искусственных нейронных сетей для оптимизации ресурсоемких процессов в агропромышленности и демонстрируют эффективность разработанной программы. Новизна работы заключается в адаптации многослойного перцептрона для задач автоматизированного полива в условиях вертикальной агрофермы, что открывает новые перспективы для повышения эффективности использования водных ресурсов в агропромышленном комплексе.
Доп. точки доступа:
Ланская, Дарья Владимировна
Мирошниченко, Артем
Кубанский государственный университет(Краснодар). Факультет управления и психологии


Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ХРЦ (1)
Свободны: ХРЦ (1)

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽