Wheel-type tractors carry out a range of processing operations, with the exception of early spring work, when caterpillar tractors are used to reduce the compaction effect on the soil. Therefore, to plan the costs and reserves associated with fuel consumption, it is necessary to have an estimate of the fuel economy of the tractor in basic agricultural operations.
An objective assessment of fuel consumption requires a mathematical model that describes the fuel characteristics of the engine, taking into account the speed and load torque in a wide range of variation. Verification of the model is possible only with experimental data.
Since the efficiency and fuel economy of a tractor depends not only on engine performance, but also on the perfection of the transmission, the running system and the rational choice of speed, it is necessary to take into account the time-varying nature of the tractor’s traction load. The complex of agricultural operations can be divided into characteristic cycles of load change over time. This principle is the basis of PowerMix test cycles, which are conducted on a concrete track to ensure repeatability of the experiment. The use of the variable load on the tractor in the PowerMix tests is positive, but in actual field tests the results may differ due to the instability of the soil properties. On the other hand, PowerMix field cycles can be taken as standard test loads in the simulation of tractor traction tests on the ground
Решена задача дообучения классических дискретных нейронных сетей Хемминга и Хебба без потерь запомненной ранее информации. Объектом исследования являются процессы распознавания и классификации образов в системах, построенных на основе искусственных нейронных сетей. Предметом исследования являются архитектуры и алгоритмы функционирования искусственных нейронных сетей. Цель работы: разработка стабильно-пластичных нейронных сетей Хемминга и Хебба. Разработаны архитектуры и алгоритмы функционирования дискретных стабильно-пластичных нейронных сетей Хемминга и Хебба, которые не только могут дообучаться в процессе функционирования, но и распознавать новую информацию. Новые сети могут стать альтернативой дискретным нейронным сетям адаптивной резонансной теории. Разработанный подход по дообучению может быть обобщен и на другие нейронные сети. Проведены экспериментальные исследования разработанных алгоритмов функционирования искусственных нейронных сетей. Результаты экспериментов подтверждают правильность предложенного подхода. Ключевые слова: распознавание и классификация образов, стабильно-пластичные нейронные сети, нейронная сеть Хемминга, нейронная сеть Хебба, адаптивная резонансная теория.
The article analyzes the advantages and disadvantages of architectures and algorithms of training the Adaptive Resonance Theory (ART) to discrete neural networks. The authors propose some new architectures of ART neural networks and training algorithms of these networks without adaptation of link weights of distributed recognizing neurons.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.