Сравнение и отбор ситуаций в системах вывода решений на прецедентах для «умной» фермы
Тенденция развития умных ферм направлена на их становление полностью автономными, роботизированными предприятиями. Перспективы интеллектуализации сельскохозяйственного производства и умных ферм, в частности, сегодня связываются с развитием технологий систем, применяемых для обнаружения, распознавани...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Federal Research Center
2023-07-01
|
| Series: | Информатика и автоматизация |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15803 |
| Summary: | Тенденция развития умных ферм направлена на их становление полностью автономными, роботизированными предприятиями. Перспективы интеллектуализации сельскохозяйственного производства и умных ферм, в частности, сегодня связываются с развитием технологий систем, применяемых для обнаружения, распознавания сложных производственных ситуаций и поиска эффективных решений в этих ситуациях. В статье рассмотрены вопросы создания ситуационных систем поддержки принятия решения на умных фермах с применением вывода решений на основе рассуждений по прецедентам (case-based reasoning). Для разработки таких систем требуется выполнение ряда нетривиальных задач, к которым относятся, прежде всего, задачи формализации представления ситуаций и построения на этой основе способов сравнения и отбора ситуаций в базах знаний. В данном исследовании умная ферма представлена как сложный технологический объект, состоящий из взаимосвязанных компонентов, которыми являются технологические подсистемы умной фермы, производимая продукция, объекты операционного окружения, а также отношения между ними. Для реализации алгоритмов ситуационного вывода решений на основе прецедентов предложено формализованное представление ситуации в виде мультивектора, который содержит информацию о состояниях этих компонентов. Это позволило разработать ряд моделей обучаемой функции схожести между ситуациями. Проведенные эксперименты показали работоспособность предложенных моделей, на основе чего разработана ансамблевая архитектура нейросети для сравнения ситуаций и их отбора из базы знаний в процессах вывода решений. Практический интерес представляет мониторинг состояния растений по их видео-, фото- изображениям, что позволяет обнаруживать нежелательные состояния растений (болезни), которые могут служить сигналом для активизации процесса поиска решений в базе знаний. |
|---|---|
| ISSN: | 2713-3192 2713-3206 |