Strojno določanje delovnih operacij pri sečnji z motorno žago s pomočjo ropota.Petrovčič, Rok (Avtor) Poje, Anton (Mentor) strojno učenjesečnjaropotmotorna žagaKer je terensko zbiranje podatkov zelo zamudno in drago opravilo, je bil namen diplomske naloge ugotoviti, kako natančno je mogoče določiti dele delovnega časa in delovne operacije sečnje z motorno žago s pomočjo podatkov o jakosti ropota in strojnega učenja. Poleg treh metod strojnega učenja (Naključni gozd, Nevronska mreža, Odločitveno drevo) smo določevanje izvedli tudi s pomočjo pogojnih stavkov v MS Excel programu. Podatke o sestavi delovnega časa in jakosti ropota smo razdelili na učno (27 dreves) in testno množico (26 dreves). Kot najuspešnejša metoda se je izkazala Naključni gozd. Efektivni in obratovalni čas motorne žage je bil določen s 96,0 % in 99,4 % natančnostjo, glavni in pomožni produktivni čas z 92,0 % in 65,7 % natančnostjo in podfazi podiranje in izdelava lesa pa s 84,1 % in 94,9 %. Največja natančnost določanja delovnih operacij je bila pri izdelavi zaseka in kleščenju (80,3 % in 89,5 %), najmanjša pa pri beljenju panja, obdelavi korenovca in prežagovanju (od 7,6 % do 14,0 %). Raziskava je pokazala na velik potencial strojnega učenja za pridobivanje podatkov o sestavi časa.[R. Petrovčič]20212021-10-01 08:15:02Diplomsko delo/naloga131666UDK: 630*30+630*36(043.2)=163.6VisID: 199188COBISS_ID: 78991363sl