КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА ИИ НА ОСНОВЕ МИВАРНЫХ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОДУКЦИИ НА ПРОИЗВОДСТВЕ ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ

О журнале

Новости

Цели и сфера

Основатель и издатель

Редакционная коллегия

Условия лицензирования

Конфиденциальность

Отношение к плагиату

Публикационная этика

Политика архивирования

Подписка

Для авторов

Инструкции для авторов

Процесс рецензирования

Авторские права

Договор о передаче прав

Редакционные сборы

Архив

Все выпуски

Поиск

Контакты

Контакты

Голобоков Александр Михайлович
студент
Институт искусственного интеллекта РТУ МИРЭА, г. Москва, Россия.
Область научных интересов: искусственный интеллект, миварные технологии логического искусственного интеллекта, умные производственные системы, обработка информации, распознавание образов, кибернетика.

Коханов Артем Александрович
студент
Институт искусственного интеллекта РТУ МИРЭА, г. Москва, Россия.
Область научных интересов: искусственный интеллект, миварные технологии логического ыискусственного интеллекта, умные производственные системы, обработка информации, распознавание образов, кибернетика.

Кац Илья Дмитриевич
студент
Институт искусственного интеллекта РТУ МИРЭА, г. Москва, Россия.
Область научных интересов: искусственный интеллект, миварные технологии логического искусственного интеллекта, умные производственные системы, обработка информации, распознавание образов, кибернетика.

Мутина Елена Игревна
кандидат технических наук
старший научный сотрудник АО «НИИ «Вычислительных комплексов»»,
Область научных интересов: вычислительные комплексы, искусственный интеллект, экспертные системы, логика, миварные технологии логического искусственного интеллекта, обработка информации, принятие решений, распознавание образов, понимание естественного языка, кибернетика.

Адамова Лариса Евгеньевна
кандидат психологических наук, доцент, доцент кафедры общей психологии и психологии труда
университет (РосНОУ).
Область научных интересов:психология, искусственный интеллект, миварные технологии логического искусственного интеллекта, обработка информации.

Скачать pdf

УДК 004.891+ 7.52 + 4.896 + 681.518 + 65.011.56
DOI 10.24412/2413-7383-27-42
Язык: Русский
Аннотация: Производство хлебобулочных изделий включает множество этапов, начиная с подготовки сырья и заканчивая упаковкой готовой продукции. Одной из ключевых задач в этой области является обеспечение контроля качества продукции. Проанализированы возможные нарушения в производственной среде хлебобулочных изделий, установлена система факторов, влияющих на них, и построена соответствующая модель прогнозирования. Обосновано, что в области умных производственных систем производства хлебобулочных изделий возможно и целесообразно создание миварной экспертной системы для повышения интеллектуализации принятия решений и обработки информации. Разработана миварная база знаний, включающая 54 миварных правила «Если, То», для обнаружения дефектов продукции на производстве хлебобулочных изделий. Обоснован потенциал новых возможностей для дальнейшего внедрения на различные этапы производства миварного подхода в комплексе с алгоритмами машинного обучения и нейронными сетями. Это позволит повысить качество производимой продукции и перейти на новый уровень создания автоматизированных систем управления производственными системами в области производства хлебобулочных изделий.
Ключевые слова: миварный подход, искусственный интеллект, обнаружение дефектов, КЭСМИ Wi!Mi РАЗУМАТОР, миварные технологии, миварные экспертные системы, машинное обучение, хлебобулочные изделия, машинное зрение.

Список литературы:
1. Варламов, О.О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. М.: «Радио и связь», 2002 286 с. EDN RWTCOP.
2. Штрак, А.А. Миварная база знаний для автоматизации исследования открытого артериального протока и слуха // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 548-556. EDN SXPYDW.
3. Клинова, В.К. МБЗ портативного спирометра для обеспечения индивидуального контроля функций внешнего дыхания // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 557-561. EDN GHUNIK.
4. Аброчнов, Е.С., Соловьева, А.М., Макеев, В.А. и др. МЭС подбора полезных продуктов // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 536-542. EDN MRBKXC.
5. Синицын, Л.С. Платформа для СПР робота на базе гибридной интеллектуальной системы // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 384-388. EDN QOSPPH.
6. Плешаков, В.И. Разработка миварной машины логического вывода для процессора Эльбрус // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 450-454. EDN EJDCAK.
7. Коваленко, А.В., Кондрахин, С.С., Смыслов, Д.О. МЭС по подбору игрового тренажера для развития навыков управления транспортным средством // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 67-72. EDN ZOXOUI.
8. Федюнев, А.Ю., Нестеров, Ю.Г., Правдина, А.Д. МЭС для контроля микроклимата в оранжерее // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 107-112. EDN HSWYCJ.
9. Шэнь, Ц. и др. Динамическое планирование траектории робота на основе семантического обнару- жения объектов с использованием миварной экспертной системы // Проблемы искусственного интеллекта. 2024 № 4(35). С. 164-176. DOI 10.24412/2413-7383-2024-4-164-176. EDN DHVOFC.
10. Коценко, А.А. Разработка моделей миварного логического пространства для обеспечения трехмерного движения автономных роботов // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 361-366. EDN HBLZQY.
11. Коценко, А.А. Анализ применения для АСУТП миварных сетей в формате двудольных и трехдольных графов // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 432- 438 EDN GLJGZV.
12. Хабчаева, А.Р., Чежегова, П.А. и др. МЭС для категорирования КИИ в АСУТП // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 37-41. EDN VEAGPO. 13. Ovchinnikov, D.A., Milevich, A.A., Fonin, M.A. et al. MES for improving the segmentation of trees from a point cloud //MIVAR’24, 2024 P. 293-297. EDN NOGUPU.
14. Мащенко, Е.И., Карпов, Д.К., Варламов, О.О. и др. Создание миварной экспертной системы для понимания образов и принятия решений при обнаружении падений людей // Проблемы искусственного интеллекта. 2024 № 4(35). С. 88-100. DOI 10.24412/2413-7383-2024-4-88-100. EDN FGLHZP.
15. Рудзинский, В.В. МБЗ техподдержки высоконагруженного безотказного кластера // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 169-173. EDN ZJYOTC. 16. Старых, Ф.A. МЭС оценки содержимого пакетных данных в локальной сети // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 102-106. EDN FKVQMO.
17. Подопригорова, Н.С., Козырев, С.А., Подопригорова, С.С. и др. Разработка миварной экспертной системы для выбора алгоритма консенсуса распределённых реестров // Проблемы искусственного интеллекта. 2024 № 4(35). С. 126-138. DOI 10.24412/2413-7383-2024-4-126-138. EDN AVXOTO.
18. Абдрашитова, А.Н., Вардумян, А.Т., Головацкий, А.Д. и др. Облачная система создания МБЗ // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 455-459. EDN LKDKGC.
19. Чувиков, Д.А., Ким, Р.И., Балдин, А.В. Анализ больших языковых моделей для построения диалоговых систем / // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 426- 431 EDN IWVZPS.
20. Andreev, A. et al. Text processing using LLM for automatic creation of agricultural crops knowledge bases // Bio Web of Conferences : International Scientific Conference on Biotechnology and Food Technology (BFT-2024). Vol.130 Les Ulis: EDP Sciences, 2024 P.10.1051/bioconf/202413001029. EDN YTLLMF.
21. Варламов, О.О. 2024: обзор областей применения миварных технологий ЛИИ // МИВАР'24 : Сборник научных статей. Москва: ИНФРА-М, 2024 С. 7-15. EDN ATMAZU.

Выпуск: 1(36)'2025
Раздел: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА
Как цитировать: Голобоков А.М., Коханов А.А., Кац И.Д., Мутина Е.И., Адамова Л.Е. КОМПЛЕКСНАЯ СИСТЕМА ИИ НА ОСНОВЕ МИВАРНЫХ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПРОДУКЦИИ НА ПРОИЗВОДСТВЕ ХЛЕБОБУЛОЧНЫХ ИЗДЕЛИЙ // Проблемы искусственного интеллекта. 2025. №1.

Назад к выпуску 1(36)'2025