Próba zastosowania sztucznych sieci neuronowych do oceny nowoczesności maszyn rolniczych

Zastosowano jednokierunkowe, dwuwarstwowe sztuczne sieci neuronowe (SSN) do oceny nowoczesności ciągników rolniczych. Opracowano zespół sieci neuronowych pozwalających na dokonanie oceny poszczególnych zespołów ciągnika oraz oceny ogólnej. Oceniano oddzielnie silnik, skrzynię biegów, hydraulikę, komfort, a następnie na tej podstawie, uwzględniając masę i moc ciągnika, dokonywano oceny ogólnej. Jako przykłady wykorzystywane do opracowania modeli SSN (uczenie i testowanie) użyto testów 31 ciągników czołowych producentów. Nowoczesność ciągników oceniał niezależny zespół ekspertów. Działanie opracowanych SSN zostało pozytywnie zweryfikowane na przykładzie ciągników Ursus.

One-directional, two-layer artificial neural networks were applied to evaluating the technological modernity of agricultural tractors. A set of neural networks was de-veloped which enabled evaluating of particular tractors assemblies in details as well as a general evaluation of the whole machine. The engine, gear box, hydraulic system, ergonomic features were assessed separately, next on such a basis and considering the tractor weight and power, general evaluation was completed. Tests of 31 brand-named tractors were used as the examples to developing the ANN models (teaching and testing). The tractors’ technological progression was evaluated by a team if independent experts. Functioning of developed ANN’s has been positively verified on an example of the Ursus tractors.