Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/20633
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСелякова, Светлана Михайловна-
dc.date.accessioned2013-05-31T11:01:45Z-
dc.date.available2013-05-31T11:01:45Z-
dc.date.issued2010-01-15-
dc.identifier.urihttp://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/20633-
dc.descriptionIn the article are considered the decision of the problem of deployment of harvesters on the fields and the deci-sion of auxiliary problems: the forecast of speed and coefficient of fuel expense for harvesters by methods of the evolutionary modeling, the artificial neural networks and the fuzzy logic. The developed models and algorithms is a part of the knowledge base of an intellectual control system of harvesting as subject knowledge. It is shown that application of artificial intelligence methods for decision support on management of the technological process of harvesting allows to consider its such features as unstationary and stochastic behaviour, as well as unrepeating ex-periments, incompleteness and unclear information on process.en_US
dc.description.abstractУ роботі розглядається розв’язання задачі розподілу збиральної техніки по полям і розв’язання допо-міжних для неї задач: визначення експлуатаційної швидкості та значення поправкового коефіцієнта до норми витрати палива для зернозбиральних комбайнів методами еволюційного моделювання, штучних нейронних мереж і нечіткої логіки. Дані моделі та алгоритми, як предметні знання, увійшли у склад бази знань інтелектуальної системи управління збиральною кампанією. Показано, що застосування методів штучного інтелекту для підтримки прийняття рішень з управління технологічним процесом збиральної кампанії дозволяє враховувати такі його особливості, як нестаціонарність і стохастич-ність поведінки, невідтворюванність експериментів, неповнота та розмитість інформації про процес.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherРадіоелектронні і комп’ютерні системиen_US
dc.relation.ispartofseries;1(42)-
dc.subjectгенетический алгоритмen_US
dc.subjectнечёткая логикаen_US
dc.subjectискусственная нейронная сетьen_US
dc.subjectуборочная кампанияen_US
dc.titleРОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ РОЗПОДІЛУ ЗБИРАЛЬНОЇ ТЕХНІКИ ПО ПОЛЯМ МЕТОДАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУen_US
dc.typeArticleen_US
Розташовується у зібраннях:Наукові публікації у фахових виданнях кафедри системного аналізу та моделювання

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Статья_ХАИ.pdf457,45 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.