Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Наука ТНВ Огляд літератури - Страница 16

Огляд літератури - Страница 16
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 
Индекс материала
Огляд літератури
Страница 2
Страница 3
Страница 4
Страница 5
Страница 6
Страница 7
Страница 8
Страница 9
Страница 10
Страница 11
Страница 12
Страница 13
Страница 14
Страница 15
Страница 16
Все страницы
реалізації.
В основу вирішення питань автоматизованого прогнозування закладені методи моделювання, які на підставі багатолітніх метеорологічних спостере-жень дозволяють розробити низку різнорівневих емпіричних і аналітичних мо-делей [140,142,163,154].
Як відмічалось раніше значний вплив на строки проходження фаз веге-тації виявляють мікрокліматичні особливості конкретного поля, механічний склад грунтів, деякі агрозасоби. У деяких випадках цей вплив значніше за вплив загальнозональних характеристик [160,213]. Отже, як очевидною, поста-ла потреба в моделюванні фенологічних процесів вирощування культур з ура-хуванням їх біологічних особливостей і умов зовнішнього середовища [138,133,140].
Стосовно вибору алгоритму представлення знань. При роботі агроном залучає масу відомостей, багато з яких лише побічно пов’язані з задачами про-гнозу, а представлення саме таких складних знань [84] являється головним на-прямком при створенні СППР, ЕС і систем штучного інтелекту [104,59].
Методи побудови таких інтерфейсів розробляються в теорії штучного інтелекту [182].
Найбільш важливою складовою і досить складною при реалізації таких підходів до організації і представлення погано структурованих знань, вважаєть-ся фреймове представлення алгоритмів [84].
Відомо, що фрейми моделюють поняття i відношення між ними i явля-ються мінімальною структурою інформації, необхідної для представлення кла-сів об’єктів, процесів або явищ [161]. Фрейм загального поняття декомпозуєть-ся в мережу підфреймiв (субфреймів), кожний з яких вiдзеркалює визначені сторони, властивості відображати поняття. В такій мережі, субфрейми нижчих рівнів являються термінальними.
Однак, як показала практика, такий підхід виявився мало придатним для машинної реалізації, обтяжений необхідністю пошуку великої кількості додат-кової інформації, що робило б систему не надійною при використанні у вироб-ничо-експлуатаційному режимі.
Більшість цих вимог може бути виконано лише при застосуванні методів штучного інтелекту (ШІ) в контексті експертних систем інтегрованого (гібрид-ного) типу [59,145], що поєднують імітаційне моделювання розвитку посіву і представлення знань про об’єкти моделювання у вигляді продукційних правил i процедур обробки даних [144,221].




 

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить