10. Моделі для формування оптимальних стратегій керування у спорудах закритого ґрунту

Лисенко В. П., Лендєл Т. І.
Сторінки: 45-48.

Повна стаття: 
Короткий огляд
Мета. Побудувати математичні моделі, які можуть бути використані в системі автоматизованого керування для максимізації прибутку виробництва у спорудах закритого ґрунту завдяки використанню як зворотної інформації даних про якість рослинної продукції. Методи. Математично-статистичні, експериментальний. Результати. Оцінка залежності якості рослинної продукції та прибутку виробництва томатів у теплиці проводили нейронними мережами. Навчання нейронних мереж відбувалося за результатами досліджень, що проводили експериментально. Оцінку якості функціонування мереж здійснювали за похибками на етапах навчання, контрольному й тестовому (точність оцінок не перевищує 2,4%). Висновки. Досліджено, що у фазі плодоношення максимальний прибуток становитиме 0,06 грн з одного куща на добу, якщо приріст якісної продукції становить 6 г/год. З цього випливає, що за добу один кущ томату може дати прибуток в 1,44 грн.

Ключові слова: нейронна мережа, багатошаровий персептрон, якість, прибуток.

Бібліографія
  1. Адлер Ю.А. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий/Ю.А. Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В. Грановский. — М.: Наука, 1976.
  2. Боровиков В.П. Нейронные сети. STATICTICA Neural networks: Методология и технологии современного анализа данных. 2-е изд. — М.: Горячая линия. — Телеком, 2008. — 392 с.
  3. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика/В.В. Круглов. — М.: Горячая линия. — Телеком, 2002. — 382 с.
  4. Крянев А.В. Математические методы обработки неопределенных данных/А.В. Крянев, Г.В. Лукин. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. — 216 с.
  5. Новотарський М.А. Штучні нейронні мережі: обчислення. Праці Інституту математики НАН України/М.А. Новотарський, Б.Б. Нестеренко. — Т50. — К.: Ін-т математики НАН України, 2004. — 408 с.
  6. Саймон Хайкін. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: пер. с англ. — М.: ООО «И.Д. Вильямс», 2006. — 1104 с.
  7. Mohamad H. Hassoun. Fundamentals of Artificial Neural Networks. The MIT Press Cambridge, Massachusetts London, England. 1995.
  8. Pfeifer R. Neural Networks/R. Pfeifer, D. Damian, R. Fuchslin. — University of Zurich, 2010. — 109 p.
  9. Rojas R.: Neural Networks, Springer-Verlag, Berlin, 1996. — 453 р.
  10. Thornley J.H.M. An Analysis of the Growth of Young Tomato Plants in Water Culture at Different Light Integrals and C02 Concentrations/J.H.M. Thornley, R.G. Hurd//Annals of Botany. — 1979. — V. 38, Is. 2. — P. 389 – 400.