Электронный архив
Донецкого национального технического университета (г.Донецк)
Electronic archive of Donetsk national technical university (Donetsk)
 

eaDonNTU, Donetsk >
Факультет компьютерных наук и технологий (до 2021) >
Кафедра системного анализа ии моделирования >
Наукові публікації у фахових виданнях кафедри системного аналізу та моделювання >

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.ru/handle/123456789/20633

Название: РОЗВ’ЯЗАННЯ ЗАДАЧІ РОЗПОДІЛУ ЗБИРАЛЬНОЇ ТЕХНІКИ ПО ПОЛЯМ МЕТОДАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Авторы: Селякова, Светлана Михайловна
Ключевые слова: генетический алгоритм
нечёткая логика
искусственная нейронная сеть
уборочная кампания
Дата публикации: 15-Янв-2010
Издатель: Радіоелектронні і комп’ютерні системи
Серия/номер: ;1(42)
Аннотация: У 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.
Описание: In 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.
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/20633
Располагается в коллекциях:Наукові публікації у фахових виданнях кафедри системного аналізу та моделювання

Файлы этого ресурса:

Файл Описание РазмерФормат
Статья_ХАИ.pdf457.45 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.