ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКИ НА ОСНОВЕ ПРОЦЕССА АНАЛИТИЧЕСКОЙ ИЕРАРХИИ

2025

Full text Open access: Gold Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2025.23.3.018
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Выбор подходящей сельскохозяйственной техники — сложная задача принятия решений, включающая различные переменные, связанные с сельским хозяйством, а также экономические и социальные соображения лица, принимающего решения. Целью данного исследования является повышение производительности сельского хозяйства путем выбора оптимальной техники с помощью интеллектуальной информационной системы.В исследовании предлагается многокритериальная модель принятия решений, интегрированная в систему для устранения субъективности. Она помогает производителям, поставщикам и политикам принимать надежные решения на основе данных.Четыре зерноуборочных комбайна были оценены с использованием аналитического иерархического процесса (AHP) на основе технических параметров. В отличие от однокритериальных подходов, данное исследование обосновывает важность множественных факторов и обеспечивает надежность путем расчета коэффициента согласованности экспертных суждений.Новшество заключается в применении метода многокритериальной оценки, адаптированного к сельскохозяйственному контексту Казахстана. Этот подход может направлять закупку техники, распределение субсидий, планирование логистики и стратегии модернизации, обеспечивая научную основу для будущего принятия решений в секторе.