Научная публикация

00:00
Голос Науки
Голос Науки
...
Статья в журнале
Фев, 2019

Цифровизация машинной технологии уборки лука искусственными нейронными сетями

Сибирёв А.В., Дорохов А.С., Аксенов А.Г.

PDF
DOI: 10.30766/2072-9081.2019.20.1.84-91

Аннотация

Решение задачи прогнозирования качественных показателей работы машины для уборки лука осуществляли с использованием методологии системного анализа и синтеза, физического моделирования, основанных на теории искусственных нейронных сетей. Анализ математической модели процесса работы машины для уборки лука позволяет констатировать, что повышение качественных показателей уборки лука возможно обеспечить оптимальным соотношением внутренних нерегулируемых параметров отдельных рабочих органов. Изменение же технологических параметров средств механизации уборки лука в установленных конструкцией пределах не обеспечивает соблюдения агротехнических требований. Модель оценки качественных показателей работы функционирующих элементов машины для уборки лука на основе теории искусственных нейронных сетей позволяет прогнозировать качественные показатели работы на основании большого числа внешних воздействий X, оказывающих определяющее влияние на процесс уборки. Теория искусственных нейронных сетей позволяет обеспечить описание технологического процесса работы машины для уборки лука, ее отдельных функционирующих элементов, а также прогнозировать и оценивать качественные показатели работы как отдельных функционирующих элементов, так и машины в целом.

Полный текст: https://www.agronauka-sv.ru/jour/article/view/305
ИнфоАвторыИнтервью автораОбсуждения
Список пуст

К сожалению этот список сейчас пуст. Пожалуйста, попробуйте обновить страницу или вернитесь сюда позже.

Логотип "Голос Науки"
Спонсор
* не является рекламой
Регистрация
Аграрная наука Евро-Северо-Востока
Научный журнал
Для цитирования:

Сибирёв А.В., Дорохов А.С., Аксенов А.Г. Цифровизация машинной технологии уборки лука искусственными нейронными сетями // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. – 2019. – Т. 20. – № 1. – С. 84-91. https://doi.org/10.30766/2072-9081.2019.20.1.84-91

скопировано