AGRIS - 

Data provenance by Country

2017

Ibyatov, R.I. | Shajkhutdinov, F.Sh. | Valiev, А.А., Kazan State Agrarian Univ.

The possibility of use of the factor analysis to reduce the importance of factors affecting spring wheat productivity (SWP) was evaluated. To carry out the analysis among eight factors most affecting crop productivity the dataset of 32 years was used. All the dataset has been pre-normalized, being centered and presented in tabular form. The data were obtained on 10 varieties of wheat cultivated in the conditions of the Republic of Tatarstan. Eight principal components (PC) were calculated, and the factor loadings were determined. According to the factor loadings it was been decided to take four PC describing 84% of general dispersion. Each PC were presented as a linear combination of factor loadings and factors. The use of PC allowed reducing the size of initial dataset from eight factors to four. The obtained information was given in the PC space. The new coordinates of the experimental dataset on SWP were estimated by the obtained interdependences. The initial dataset was given in a graphic form to search latent interdependences among factors. The number of diagrams in four principal components is six variables in a binary space and four ones in tree-dimensional space. It has been given a diagram of the data according to the first and the fourth PC. The location of the points shows that the largest value of kernel weight is connected with high indexes of gluten content. A model was constructed on the basis of neural network (multiclass perceptron) with one input, one output and one latent layer. The neural network has been preliminary studied according to initial dataset and checked for adequacy. The developed model can predict SWP of 4 PC. | Оценивали возможность применения факторного анализа для уменьшения размерности факторов, влияющих на урожайность яровой пшеницы (УЯП). Для проведения анализа между 8 факторами, наиболее сильно влияющими на УЯП, была использована выборка за 32 года. Данные получены на 10 сортах пшеницы, возделываемых в условиях Республики Татарстан. Все данные выборки были предварительно нормализованы, центрованы и представлены в виде таблицы. Вычислительным путем были построены 8 главных компонент (ГК), определены факторные нагрузки. По полученным факторным нагрузкам было решено оставить 4 ГК, описывающих в сумме 84% общей дисперсии. Каждую ГК представили в виде линейной комбинации факторных нагрузок и факторов. Использование ГК позволило понизить размерность исходных данных с 8 входных факторов до 4. Полученная информация была представлена в пространстве ГК. Новые координаты опытных данных по УЯП вычислены полученными соотношениями. Для поиска скрытых связей между факторами исходные данные были представлены в графическом виде. В двухмерном пространстве количество диаграмм по 4 ГК составляет 6 возможных вариантов, а в трехмерном пространстве - 4. Отдельные точки были поименованы с учетом их вариации по отдельным факторам. Приведена диаграмма данных в плоскости первой и четвертой ГК. Расположение точек указывает на то, что большие значения массы зерна связаны с высокими показателями содержания клейковины. Была построена исследовательская модель на базе нейронных сетей типа многослойный персептрон с одним входным, одним выходным и одним скрытым слоем. Нейронная сеть была предварительно обучена по исходным данным и проверена на адекватность. Разработанная модель в состоянии прогнозировать УЯП по 4 ГК.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2017

Kalichkin, V.K. | Pavlova, A.I., Siberia Research and Development Inst. of Farming and Chemization of Agriculture, Novosibirsk region

The computer-aided methods for classification of placor lands using Geographical Information Systems (GIS) and a neural expert system (NES) are suggested. Quantitative relief characteristics are adopted as a basis for recording. In the GIS ArcGIS 10 system, an electronic map of placor lands located in Maslyanino District of Novosibirsk Region was created, a database consisting of topographical and soil maps was formed. By the method of ANUDEM interpolation a topologically correct digital relief model (DRM) was developed containing maps as follows: hypsometric; angle and exposure of slopes; plan, profile and total curvature of the Earth's surface; cumulative runoff. The boundaries of elementary surfaces (ES), being homogeneous morphological formations, were established. Parameters reflecting the intensity of erosion processes (SPI index) were taken into consideration. The main point of the classification is to attribute the ES to a certain group of lands as to a complex of traits, for which particular scales containing characteristics of relief, soil cover, drainage of a territory, a degree of the erosion development have been created. A knowledge base was formed to train multi-layer neural network using GIS databases and particular scales; a neural network was trained. By means of neural expert system, classification and topology of lands were conducted. Placor lands are located on flat and weakly expressive sites, and characterized by the following traits: plan curvature of the Earth's surface of 0 to 0.03, profile of 0 to 0.15, and total of 0 to 0.22; angles of relief incline less than 1.5 deg; horizontal dismemberment of relief less than 0.5 km/km2; vertical dismemberment of relief less than 5 m; SPI index changes from –13.80 to –6.47. | Предложена методология автоматизированного способа классификации плакорных земель с применением географической информационной системы (ГИС) и нейронной экспертной системы. За основу учета приняты количественные показатели рельефа. В ГИС ArcGIS 10 создана электронная карта плакорных земель, находящихся в Маслянинском районе Новосибирской области, сформирована база данных, состоящая из топографической и и почвенных карт. Методом интеполирования ANUDEM создана топологическая корректная цифровая модель рельефа, содержащая карты: гипсометрическую, крутизны и экспозиции склонов, плановой, профильной и общей крутизны земной поверхности, кумулятивного стока. Установлены границы элементарных поверхностей, представляющих собой однородные морфологические образования. Учтены параметры, отражающие интенсивность протекания эрозионных процессов (индекс SPI). Суть классификации состоит в отнесении элементарных поверхностей по комплексу признаков к определенной группе земель, для чего созданы частные шкалы с характеристиками рельефа, почвенного покрова, дренированности территории, степени развития эрозии. Сформирована база знаний для обучения многослойной нейронной сети с использованием базы данных ГИС и частных шкал оценок, обучена нейронная сеть. С помощью нейронной экспертной системы проведены классификация и топология плакорных земель, распространенных на плоских и слабовыпуклых участках и характеризующихся следующими показателями: кривизна земной поверхности – плановая изменяется от 0 до 0,03, профильная – от 0 до 0,15 и общая – от 0 до 0,22; углы наклона рельефа менее 1,5 град.; горизонтальное расчленение рельефа менее 0,5 км на квадратный километр; вертикальное – менее 5 м; индекс SPI изменяется от –13,80 до –6,47.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2016

Katkov, Yu.N., Russian State Agrarian Univ., Moscow

Purpose of neural networks' usage was identified: focused on finding of regularities which characterize pre-bankruptcy of the organizations of agribusiness and identification of the optimal strategy of their further development. Self-organizing maps (SOM's) are called one of the effective methods of such regularities' finding. Operating procedures of SOM are presented. Possibilities of usage of SOM's in the accounting and analytical system of the organizations of agribusiness are considered. SOM's are one of the most effective measures used for primary data's analysis, they let to study development of the organization eventually, to compare its condition with the competitors' one and create sector maps. Authorial application diagram of SOM's for estimate of strategy groups in agribusiness is proposed. SOM's will be used in every strategic direction of agriholding's activity (crop production, cattle rising, industry) and in the whole. Process of primary analysis and agriformation's estimate using SOM's will be performed in accounting and analytical system of the enterprise. Such maps let the organization's management not only to visualize the agriholding's status in the region's (country's) strategic group, but also to estimate in detail on crop production, cattle rising, and industry getting wherein information for the current enterprise's strategy's analysis. After implementing efficient measures to optimize the organization's activity intermediate strategy with correcting is formed. Economic climate is dynamic, so it is necessary to carry out analysis of strategic groups using SOM's consistently. In views of this usage of SOM's for strategic groups' estimate let agriformations to present actual information visually, to respond to changes in economy immediately, to correct the own development strategy and to be competitive organizations. | Определено назначение использования нейронных сетей: нацелено на отыскание закономерностей, характеризующих предбанкротное состояние организаций АПК и определение оптимальной стратегии их дальнейшего развития. Одним из эффективных методов отыскания таких закономерностей названы самоорганизующиеся карты Кохонена (СОК). Представлен алгоритм действия СОК. Рассмотрены возможности применения СОК в учетно-аналитической системе организаций АПК. СОК является одним из самых эффективных средств, используемых для первичного анализа данных, позволяет изучать развитие организации с течением времени, сравнивать ее положение с положением конкурентов и создавать секторные карты. Предложена авторская схема применения самоорганизующихся карт для оценки стратегических групп в АПК. СОК будут использоваться по каждому стратегическому направлению деятельности агрохолдинга (растениеводство, животноводство, промышленность) и в целом. Процесс первичного анализа и оценки агроформирования с помощью СОК будет осуществляться в учетно-аналитической системе предприятия. Такие карты позволяют руководству организации не только визуализировать положение агрохолдинга в стратегической группе региона (страны), но и оценить статус с детализацией по растениеводству, животноводству, промышленности, получая при этом информацию для анализа текущей стратегии предприятия. После проведения оперативных мероприятий по оптимизации деятельности организации формируется переходная стратегия с корректировкой. Экономическая ситуация носит динамичный характер, поэтому анализ стратегических групп с помощью СОК необходимо проводить систематически. Таким образом, использование СОК для оценки стратегических групп позволяет агроформированиям представлять актуальную информацию визуально, оперативно реагировать на изменения в экономике, корректировать собственную стратегию развития и быть конкурентоспособными организациями.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2016

Trebukhov A.V.

One of the pathognomonic signs of ketosis in farm animals is an increased level of ketone bodies in blood (acetonemia). There are many methods to determine ketone bodies in the blood including those using sophisticate and expensive equipment the use of which is not always practical in a production environment. The research goal was to develop a new technique of instant diagnosis of ketone bodies level in the blood. The studies involved comparable cows through the winter-spring period. The blood biochemical study took into account ketone bodies and their fractions, beta-hydroxybutyric acid, acetone and acetoacetic acid, inorganic phosphorus, total calcium, total protein, glucose and alkaline reserve. The statistical analysis of the studied biochemical indices revealed that the blood glucose and serum alkaline reserve retained a high degree of correlation between each other and total ketone bodies both in clinically healthy cows and in the cows with subclinical ketosis. Based on the revealed regular patterns, a technique of calculating the level of ketone bodies in blood using the neural network analysis was proposed. As a result, a computer program has been developed | the program enables to calculate the ketone bodies concentration in the blood of cows using the known values of blood glucose and blood serum alkaline reserve with an average error of ± 11.2% of the calculated value. | Одним из патогномоничных признаков кетоза сельскохозяйственных животных является увеличение уровня кетоновых тел в крови (ацетонемия). Существует большое количество методик определения кетоновых тел в крови, в т.ч. с использованием сложной и дорогостоящей аппаратуры, использование которой бывает не всегда возможным в производственных условиях. Цель работы – разработка нового метода экспресс-диагностики уровня кетоновых тел в крови. Исследования проводились на коровах-аналогах в зимне-весенний период. При биохимическом исследовании в крови учитывали кетоновые тела и их фракции, бетооксимасляную кислоту, ацетон и ацетоуксусную кислоту, неорганический фосфор, общий кальций, общий белок, глюкозу и щелочной резерв. В ходе статистического анализа было установлено, что глюкоза крови и щелочной резерв сыворотки крови сохраняют высокую степень взаимосвязи между собой и общими кетоновыми телами как у клинически здоровых, так и у больных субклиническим кетозом коров, относительно проанализированных биохимических показателей. На основании выявленных закономерностей был предложен метод вычисления уровня кетоновых тел в крови с использованием метода нейросетевого анализа. В результате была получена компьютерная программа, позволяющая рассчитывать концентрацию кетоновых тел в крови коров по заранее известным значениям глюкозы крови и щелочной резерв сыворотки крови со средней ошибкой ±11,2% от вычисленной величины.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2015

Bartenev, I.M., Voronezh State Forestry Engineering Univ.

Существует проблема обеспечения поперечной устойчивости почвообрабатывающих машинно-тракторных агрегатов (МТА). Концептуально она может быть решена за счет использования биометрической нейросетевой корректируемой управляющей системы, реализуемой на базе упомянутого МТА. Предлагается разработать программный комплекс, обеспечивающий слежение за поведением оператора МТА в реальном масштабе времени. Получаемые данные будут подаваться на вход искусственных нейронных сетей различной топологии. При этом будет рассчитываться оптимальный алгоритм управления и порядок действий оператора, используемый в качестве маркера правильного решения задачи управления. Искусственная нейронная сеть, обученная таким образом, должна обеспечить точность прогноза не менее 85-90%, что повысит управляемость и устойчивость МТА. Предлагается перспективная конструкция многофункционального культиваторного орудия, предназначенного для проведения агротехнических уходов в рядках культур. При сползании орудия вниз по склону или при переезде через препятствие орудие начинает отклоняться от курса, при этом возникающий угол между продольными осями трактора и орудия фиксируется датчиком угла поворота. Данные передаются на ЭВМ, где происходит их анализ и выработка управляющих воздействий, передаваемых на соответствующие приводы. Приводы согласованно изменяют углы атаки рабочих органов, увеличивая его на одном и уменьшая на другом. Этим достигается восстановление курса орудия. Если поперечное смещение орудия не устранено в автоматическом режиме, то оператор МТА производит коррекцию вручную. Разработанная система позволяет существенно снизить напряженность труда оператора. | There is a problem of ensuring transverse stability of the machine and tractor tillage unit (МТА). It can be solved by using biometric neural network control systems on the base of above-mentioned МТА. It is planned to develop a software system that provides tracking the behavior of machine and tractor unit operator in real time. The resulting data will be fed to the input of artificial neural networks of different topologies. At this time it will be calculated the optimal control algorithm and procedures of the operator which is used as a marker for the correct solution of the problem of management. Artificial neural network trained in this way shall ensure the accuracy of prediction of at least 85-90 % of which will increase the handling and stability of the machine and tractor unit. The perspective multifunctional cultivator for agrotechnical measures of culture rows is proposed. When the machine is moving down the hill or crossing the balk it begins deviating from the course and at this moment the angle appearing between the length way axis of the tractor and the machine is fixed by the angle turn transducer. The results are transmitted to the computer where they are analysed and the controlling actions are performed and then all these are transmitted to the corresponding drives. The drives interactively change the impinging angles of the operating elements, increasing or reducing these angles on the elements. In such a way the returning of the track is achieved. If the transverse displacement is not eliminated automatically the operator performs it manually. This system allows essentially reducing the operator work tension.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2014

Lopatin, S.V. | Samolovov, A.A., Siberia and Far East Inst. of Experimental Veterinary Medicine, Novosibirsk Region (Russian Federation) | Magerova, T.M.

На основании ретроспективных эпизоотологических данных составлены базы данных в формате DBF4 (dBase IV), включающие сведения по комплексным эпизоотологическим данным, кормам, питательной ценности кормового рациона и биохимическим исследованиям сыворотки крови крупного рогатого скота. Основная база данных комплексная, в нее вошли показатели по 158 животноводческим помещениям неблагополучных по некробактериозу хозяйств. В комплексной базе в качестве входных параметров использованы данные по санитарному состоянию, длине стойла, наличии или отсутствию решеток, моциону, общей питательности рациона, компонентам рациона. Составлена база данных кормов. Подготовлена отдельная база данных по питательной ценности рациона по входным параметрам. Сформирована нейронная сеть на основе базы данных биохимических показателей сыворотки крови КРС из разных хозяйств. На основании эпизоотологических баз данных о хозяйствах подготовлены искусственные нейронные сети с использованием программы NeuroPro, версия 0,25, для прогнозирования заболеваемости КРС некробактериозом. Эффективность прогнозирования на примере 18 неблагополучных фермах с известной заболеваемостью и эпизоотологическими данными составила 79-100%. Применение нейронных сетей может быть полезно при планировании противонекробактериозных мероприятий. | Based on retrospective epizootological data were created as DBF4 databases (dBase IV) comprising data on comprehensive epizootological data, feeds, nutritional values of diets and biochemical blood serum examinations in cattle. The master database is of integrated type; it contains indicators on 158 animal buildings of farms having a necrobacillosis problem. This database uses the following input parameters: data on sanitary state, length of stall, presence or absence of grids, physical exercise, total nutritional value of diet, diet components. The database on feeds was created as well. A particular database on nutritive values of diets according to input parameters was prepared. A neural network was formed with the help of database on biochemical blood serum values of cattle from various farms. Based on epizootological databases across farms were developed artificial neural networks using NeuroPro 0.25 to forecast morbidity of cattle with necrobacillosis. The forecasting efficiency exemplified by 18 problem farms with known incidence and epizootological data was 79-100%. The use of neuronal networks may be useful in planning anti-necrobacillosis actions.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2014

Kuz'min, V.N., Russian Research and Development Inst. of Information and Feasibility Studies on Engineering Support of Agroindustrial Complex (

The purpose of the publication is analysis and selection of tools to ensure a more accurate resource evaluation (grants allocated) and targets (quantity of purchased machines) when the development of programs for technical equipment of agriculture. Three groups of methods were studied that can be employed for programs development: the traditional and probabilistic (statistical) programs, as well as the artificial neural networks (ANN). As a criterion for evaluating the method there was adopted a correlation coefficient between estimated and actual values. A normative method was studied as a traditional one. The Design and analysis of artificial neural networks application (ANN) (the Ward Systems Group Inc. NeuroShell 2 package) showed the highest accuracy among the studied methods: the correlation coefficients were 0.88-0.97. Fifteen types of networks were studied: the standard networks; the recurrence networks; the neural networks with total regression (NNTR); the Word networks; the method of group accounting of arguments (MGAA); the augmented MGAA The best results were obtained with the following network architecture: the augmented and simple MGAA, NNTR. The artificial neural networks (ANN) enable to solve problems with multiple outputs simultaneously. Further improvement of this method can be a variation in network settings, studying of the impact of new factors (inputs). For the development of state programs of technical equipment it is recommended to use the designed ANN, a statistical method; as well as multiple regression of dependence of agricultural machinery purchase on a level of budgetary security of a region, profit before taxation, margin of profit and other factors. | Цель работы - анализ и выбор инструментария, дающего более точную оценку ресурсов (выделяемых субсидий) и целевых показателей (число приобретенных машин) при разработке программ технического оснащения сельского хозяйства. Исследованы 3 группы методов, которые могут быть применены для разработки программ: традиционные, вероятностные (статистические), а также искусственные нейронные сети (ИНС). В качестве критерия для оценки метода принят коэффициент корреляции между расчетными и фактическими значениями. В качестве традиционного исследован нормативный метод. Проектирование и анализ применения искусственных нейронных сетей (ИНС) (пакет NeuroShell 2 фирмы Ward Systems Group, Inc) показало самую высокую точность среди исследованных методов: коэффициенты корреляции составили 0,88-0,97. Исследованы 15 типов сетей: стандартные; рекуррентные; нейронные сети с общей регрессией (НСОР); сети Ворда; метод группового учета аргументов (МГУА); Наилучшие результаты получены при следующих архитектурах сетей: МГУА расширенный и простой, НСОР. ИНС позволяют решать задачи с несколькими выходами одновременно. Дальнейшее совершенствование этого метода может идти в направлении варьирования настроек сети, исследования влияния новых факторов (входов). Для разработки государственных программ технического оснащения рекомендуется применять спроектированные ИНС, а также статистический метод; множественную регрессию зависимости показателей приобретения сельхозтехники от уровня бюджетной обеспеченности региона, от прибыли до налогообложения, рентабельности по прибыли и других факторов.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2012

Goyal, Sumit | Goyal, Gyanendra Kumar

This paper highlights the significance of computational intelligence models for predicting shelf life of processed cheese stored at 7-8oC. Linear Layer and Generalized Regression models were developed with input parameters: Soluble nitrogen, pH, Standard plate count, Yeast & mould count, Spores, and sensory score as output parameter. Mean Square Error, Root Mean Square Error, Coefficient of Determination and Nash - Sutcliffo Coefficient were used in order to compare the prediction ability of the models. The study revealed that Generalized Regression computational intelligence models are quite effective in predicting the shelf life of processed cheese stored at 7-8oC.

Show more [+]

Less [-]

iVolga Press - Russian Federation

2012

Mart'yanov, A.S. | Bednyakov, D.A. | Nevalennaya, A.A., Astrakhan State Technical Univ.

The aim of the work is to analyze the possibility of the usage of the neural network of multilayer perceptron type for the forecasting of changes of the level of activity of alpha-amylase of mucous tissue of the intestine of Russian sturgeon (Acipenser güldenstädtii Brandt) during the influence of the osmotic pressure on this enzyme. The activity of the enzyme was tested by means of standard physiological and biochemical methods. Necessary level of osmotic pressure was created by means of sodium chloride. All the experiments were carried out in vitro at the temperature + 25 deg C. For the simulation of changes of the level of activity of the enzyme a multilayer perceptron with one hidden layer was used. There were three neurons in the hidden layer of the neural network. For the learning of the model there were created training, validation and test groups from the experimental data. The learning cycle consists of 60 epochs. The analysis of the changes of the root-mean-square error of the model in the course of the learning allows drawing the conclusion about high quality of the learning of the neural network and the absence of the effect of overtraining. This conclusion was confirmed by the analysis of linear regression and correlation between the experimental data and the results of simulation. A high accuracy of the forecasting of the model and good generalization were confirmed. The conclu-sion about availability of the neural network simulation while analyzing the impact of environmental factors on the digestive enzymes of fish has been made. Besides it is necessary to state that learning algorithms of neural networks do not guarantee minimization of the error. Such index as the root-mean-square error, being rather accurate, can be unevenly distributed across the researching range of influence. | Цель работы – анализ возможности применения нейронной сети типа многослойного персептрона для прогнозирования изменений уровня активности альфа-амилазы слизистой оболочки кишечника русского осетра (Acipenser güldenstädtii Brandt) при воздействии на данный фермент осмотического давления. Активность фермента определяли с использованием стандартных физиолого-биохимических методик. Необходимое осмотическое давление создавалось с помощью хлорида натрия. Все эксперименты проводились в условиях in vitro при температуре +25 град. С. Для моделирования изменений уровня активности фермента использовался многослойный персептрон с одним промежу-точным слоем. Число нейронов в промежуточном слое было выбрано равным трем. Для обучения модели из набора экспериментальных данных были сформированы обучающая, тестовая и контрольная выборки. Цикл обучения сети составил 60 эпох. Анализ изменения среднеквадратической ошибки модели в ходе обучения позволил сделать вывод о хорошем качестве обучения нейронной сети и об отсутствии нежелательного эффекта переобучения. Данный вывод был подтвержден при исследовании линейной регрессии и корреляции между экспериментальными данными и результатами моделирования. Подтверждена высокая точность прогнозирования модели наряду с хорошей обобщающей способностью. Сделан вывод о перспективности нейросетевого моделирования при анализе воздействия факторов среды на пищеварительные ферменты рыб. Вместе с тем необходимо отметить, что алгоритмы обучения нейронных сетей не гарантируют достижения минимально возможной ошибки, а такой показатель точности моделирования, как среднеквадратическая ошибка сети, хотя и является достаточно надежным, может быть неравномерно распределен по исследуемому диапазону воздействия.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2011

Kalyagina, L.V. | Pyzhikova, N.I., Krasnoyarsk State Agrarian Univ.

The approaches to forecasting agri-economical systems (AESs) have been outlined, forecasts being classified by problems, objectives, management systems, forestalling periods, and objects of investigation. Conventional methods of forecasting have been compared to the "artificial neuron networks" method (the ANNM). The ANNM advantage is that it allows to classify multi-measure determinants along with reducing their dimensions. The generalized scheme for modeling AESs with the ANNM embraces the following stages: AESs data collection and evaluation, data pre-processing and a teaching sample formation, the ANN architecture and parameter choice, teaching and tuning the ANN, and the ANN parameters and model storage. The above scheme was approved of the AES, including some animal raising activities and own feed production, as well as the AES, based on cereal production. Moreover, the data pre-processing method for the back-spread ANN was modified and the development indicator system was elaborated. | Представлен аналитический обзор методов прогнозирования агроэкономических систем (АЭС) с типизацией прогнозов по проблемно-целевому критерию, по формам конкретизации управления, периоду упреждения и объекту исследования. Дан сравнительный анализ традиционных методов прогнозирования и нейросетевого метода. Одним из преимуществ искусственных нейронных сетей (ИНС) является то, что они позволяют одновременно решать как задачи классификации многомерных признаков при исследовании АЭС, так и задачи снижения размерности этих признаков. Обобщенная схема моделирования АЭС методами ИНС включает следующие этапы: сбор и анализ информации об АЭС; предварительная обработка информации и формирование обучающей выборки, выбор архитектуры и параметров ИНС, настройка и обучение ИНС, сохранение параметров ИНС и модели. Указанная схема апробирована на примере АЭС, включающей ряд отраслей животноводства и собственную кормовую базу, а также АЭС, основным компонентом которой является производство зерна. Кроме того, проведена модификация метода предподготовки данных обучающего множества ИНС обратного распространения и разработана система показателей развития АЭС.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation