Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Zastosowanie autorskiej metody wyznaczania wartości parametrów nowoczesnych systemów technicznych do pługów i opryskiwaczy polowych

Tytuł:
Zastosowanie autorskiej metody wyznaczania wartości parametrów nowoczesnych systemów technicznych do pługów i opryskiwaczy polowych
Employing an authors method for determining values of parameters for modern technical systems in ploughs and field spraying machines
Autorzy:
Francik, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287923.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
nowoczesność
prognozowanie
maszyna rolnicza
sztuczna sieć neuronowa
modernity
predicting
farm machine
artificial neural network
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 9, 9; 49-55
1429-7264
Język:
polski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Celem pracy było zastosowanie autorskiej metody, wykorzystującej sztuczne sieci neuronowe, do prognozowania wartości parametrów technicznych nowoczesnych maszyn rolniczych do pługów zawieszanych i opryskiwaczy polowych. Opracowano schematy kolejności wyznaczania poszczególnych parametrów charakteryzujących nowoczesne maszyny objęte badaniami. Jako początkowe zmienne wejściowe przyjęto rok wprowadzenia modelu maszyny rolniczej na rynek oraz jej zapotrzebowanie na moc. Następnie opracowano 10 modeli neuronowych - po 5 dla każdego typu maszyny. Modelami tymi były wielowarstwowe perceptrony oraz sieci o radialnych funkcjach bazowych.

The purpose of the work was to employ an author's method using artificial neural networks to predict values of technical parameters for modern farm machines used in suspended ploughs and field spraying machines. The researchers developed sequence schemes for determining individual parameters characterising modern machines subject to tests. Year of launching a farm machine model into the market and its power demand were taken as initial input variables. Then, 10 neural models were developed - 5 for each machine type. The models were multi-layer perceptrons and networks with radial basic functions.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies