論文の概要: Performance Analysis of Combine Harvester using Hybrid Model of
Artificial Neural Networks Particle Swarm Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11041v1
- Date: Sat, 22 Feb 2020 22:38:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 19:10:26.671736
- Title: Performance Analysis of Combine Harvester using Hybrid Model of
Artificial Neural Networks Particle Swarm Optimization
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる粒子群最適化のハイブリッドモデルによるコンバインハーベスターの性能解析
- Authors: Laszlo Nadai, Felde Imre, Sina Ardabili, Tarahom Mesri Gundoshmian,
Pinter Gergo, Amir Mosavi
- Abstract要約: 本稿では、粒子群最適化(ANN-PSO)と統合されたニューラルネットワークに基づく新しいハイブリッド機械学習モデルを提案する。
その結果,コンバイン収穫機の性能向上に期待できる結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Novel applications of artificial intelligence for tuning the parameters of
industrial machines for optimal performance are emerging at a fast pace. Tuning
the combine harvesters and improving the machine performance can dramatically
minimize the wastes during harvesting, and it is also beneficial to machine
maintenance. Literature includes several soft computing, machine learning and
optimization methods that had been used to model the function of harvesters of
various crops. Due to the complexity of the problem, machine learning methods
had been recently proposed to predict the optimal performance with promising
results. In this paper, through proposing a novel hybrid machine learning model
based on artificial neural networks integrated with particle swarm optimization
(ANN-PSO), the performance analysis of a common combine harvester is presented.
The hybridization of machine learning methods with soft computing techniques
has recently shown promising results to improve the performance of the combine
harvesters. This research aims at improving the results further by providing
more stable models with higher accuracy.
- Abstract（参考訳）: 最適な性能のために産業機械のパラメータをチューニングするための人工知能の新たな応用が急速に進んでいる。
コンバインの調整と機械性能の向上は、収穫中の廃棄物を劇的に削減し、機械のメンテナンスにも有用である。
文献には、様々な作物の収穫者の機能をモデル化するために使われていたいくつかのソフトコンピューティング、機械学習、最適化方法が含まれている。
問題の複雑さのため、期待できる結果とともに最適な性能を予測する機械学習手法が最近提案されている。
本稿では、粒子群最適化(ANN-PSO)と統合されたニューラルネットワークに基づく新しいハイブリッド機械学習モデルを提案することにより、共通コンバインダの性能解析を行う。
近年,ソフトコンピューティング技術による機械学習手法のハイブリッド化により,コンバイン収穫機の性能向上が期待されている。
本研究は,より高精度でより安定したモデルを提供することにより,結果をさらに改善することを目的としている。
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