ivdon3@bk.ru
Данная статья исследует различные архитектуры нейронный сетей, с целью создания моделей в сфере сельского хозяйства, с акцентом на их использование в животноводческих хозяйствах. В работе приведено описание архитектуры сетей Колмогорова-Арнольда, рассмотрены этапы сбора и предварительной подготовки данных, процесс обучения нейронных сетей, а также их внедрения. В результате были разработаны модели с применением сетей Колмогорова-Арнольда и многослойного персептрона. В ходе исследования проведено сравнение эффективности предложенных архитектур. Эксперимент демонстрирует, что сети Колмогорова-Арнольда обладают более высокой точностью в предсказаниях, что делает их перспективным инструментом для прогнозирования. Разработанная модель была интегрирована в разрабатываемую информационную систему животноводческого хозяйства для прогнозирования роста, здоровья и других показателей животных, позволяя более точно управлять процессом выращивания.
Ключевые слова: точное животноводство, сеть Колмогорова-Арнольда, моделирование, нейронная сеть, мониторинг, выращивание, моделирование данных, прогнозирование
2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 4.2.4 - Частная зоотехния, кормление, технологии приготовления кормов и производства продукции животноводства
В статье приводятся результаты эксперимента по измерению пропускной способности сети WI-FI при разном количестве сетей на одном канале. Приводится формула расчета пропускной способности.
Ключевые слова: WI-FI сеть, пропускная способность, скорость сети
Кратко описан процесс планирования полета, являющийся одним из важнейших этапов решения задачи управления космическим полетом. Приведены три стадии планирования полета: стратегическая, тактическая и исполнительная. Продуктом каждой фазы планирования является определенный тип плана: номинальный план полета, общий план сопровождения, детальный план полета. Типы плана отличаются интервалом планирования и глубиной обработки данных.. Выполнено математическое представление всех необходимых данных и набора ограничений. В качестве оптимизационного критерия выбрана минимизация простоев экипажа. Разработан модифицированный генетический алгоритм для решения поставленной задачи. Описаны его основные отличия от канонического представления. Определены дальнейшие шаги в направлении оптимизации процесса планирования действий экипажа.
Ключевые слова: планирование, полетная операция, действия экипажа, оптимизация, математическое модели- рование, генетический алгоритм
05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Сведения об авторах выпуска №1 (2013)
Ключевые слова: авторы
Быстро растущие информационное пространство объединенных вычислительных сетей порождает новые потребности в обработке, представлении и особенно в поиске данных. На первое место выходит критерий релевантности, который позволяет при его корректном использовании повысить эффективность информационного поиска. Существует достаточно большое количество схем и моделей для решения задачи поиска, одной из которых является BM25.
Ключевые слова: генетический алгоритм, информационный поиск, модификация BM25
05.13.17 - Теоретические основы информатики , 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Рациональная организация информационного поиска является достаточно важной научно-технической и практической задачей, которая неразрывно связана с эффективностью и скоростью принятия решений, как в управлении, так и в других областях человеческой деятельности. Достаточно широкое распространение получила модель векторного пространства рассмотренная в данной статье.
Ключевые слова: модель векторного пространства, модель поиска, информационный поиск
Сведения об авторах выпуска №4 (часть 1), 2012
Ключевые слова: авторы
Сведения об авторах выпуска №3 (2012)
Ключевые слова: авторы