Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0313U005199, 0101U000664 , Науково-дослідна робота Назва роботи Математичне моделювання в агротехнологіях. Назва етапу роботи Математичне моделювання в агротехнологіях. Керівник роботи Лисенко Віталій Пилипович, Дата реєстрації 27-08-2013 Організація виконавець НДІ електроенергетичних систем ННІ НУБіП України. Опис етапу Об'єкт дослідження - функціональні особливості нейромережевої моделі фізіологічних властивостей дикорослих рослин, кількість симбіотично фіксованого азоту бобовими рослинами, оптимальна модель даних агробіологічних досліджень. Мета дослідження - дослідження функціональних особливостей нейромережевої моделі фізіологічних властивостей дикорослих рослин; аналіз доцільності використання інтелектуальної системи прийняття рішень (ІСПР) при фітотехнологічному відновленні забруднених ксенобіотиками сільськогосподарських територій; визначення кількості симбіотично фіксованого азоту бобовими рослинами; розробка оптимальної моделі даних агробіологічних досліджень. Методи дослідження - розроблено математичні моделі в агроінженерії; нейроінформаційну модель фізіологічних властивостей дикорослих рослин; архітектуру нечіткої нейронної мережі (ННМ), яка включає у себе 8 нейронів вхідного шару, 16 правил нечітких-? продукції та 16 відповідних правил нейронів перехідного шару. Налаштування роботи ННМ відбувалося шляхом зміни вигляду функцій належності та алгоритму навчання мережі. Для створення ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) виявлення толерантних видів рослин використовували графічний інтерфейс гібридних нейронних мереж, реалізований у пакеті прикладних програм ANFIS Editor (Fuzzy Logic Toolbox) системи MatLAB. ННМ інтелектуальної системи прийняття рішень надає можливість адекватно та оперативно виділити у структурі природних рослинних угруповань стійкі до пестицидного навантаження види рослин. Розроблені також математичні моделі в агробіології; модель для визначення кількості поновленого азоту, що переходить до рослини за певний визначений термін часу; проведено дослідження азотного фонду ґрунту; розглянуто процес поновлення азоту, шо переходить до бобових рослин; побудовано математичну модель; розроблено оптимальну модель даних агробіологічних досліджень; розроблено структуру даних, яка дозволяє підвищити ефективність їх використання, як в інформаційних аналітичних системах, так і в програмних додатках MS Office, а також наведено приклади можливих варіантів обробки даних, які надають можливість запровадити запропоновану структуру. Галузь використання - агроінженерія. Опис продукції Розроблено архітектуру нечіткої нейронної мережі (ННМ), яка включає у себе: 8 нейронів вхідного шару, 16 правил нечітких продукції! та 16 відповідних правилам нейронів перехідного шару. Налаштування роботи ННМ відбувалося шляхом зміни вигляду функцій належності та алгоритму навчання мережі. Для створення ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) виявлення толерантних видів рослин використовували графічний інтерфейс гібридних нейронних мереж, реалізований у пакеті прикладних програм ANFIS Editor (Fuzzy Logic Toolbox) системи MatLAB. ННМ інтелектуальної системи прийняття рішень надає можливість адекватно та оперативно виділити у структурі природних рослинних угруповань стійкі до пестицидного навантаження види рослин. Автори роботи Вергунона Інна Миколаївна Лисенко Віталій Пилипович Тарасенко Pостислав Oлександрович Додано в НРАТ 2020-04-02 Закрити