Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Gruszczynski, S." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Przydatność różnych typów sieci neuronowych w klasyfikacji gleb
    Application of different types of the neural networks in soils classification
    Autorzy:
    Gruszczyński, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/269264.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    sieci neuronowe
    klasyfikacja gleb
    neural network
    soils classification
    Opis:
    Zaprezentowano zastosowanie trzech algorytmów sieci neuronowych do klasyfikowania gleb na podstawie cech możliwych do interpretacji z dostępnej, analogowej dokumentacji kartograficznej. Spośród przebadanych algorytmów najlepsze wyniki klasyfikacji dają sieci typu MLP oraz probabilistyczne (PNN). Połączenie wyników działania sieci PNN oraz SOM pozwala na pogłębioną analizę zależności klasyfikacyjnych w obszarze opracowania, polegającą między innymi na zobrazowaniu rozmytych relacji między poszczególnymi kompleksami w terenie
    The application of three neural networks algorithm in task soils classification, on the basis of features obtained from analog cartographic documentation, is presented. The MLP (Multi-Layer Perceptron) type net and PNN (Probabilistic Neural Network) give the best classification results among examined algorithms. The PNN and SOM (Self-Organizing Map) combination of net operational results gives more deep classification relations within sphere this study, based among others on fuzzy relationships visualization between complexes in analyzed area
    Źródło:
    Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie; 2006, 11, 1; 13-25
    1426-2908
    Pojawia się w:
    Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena i prognozowanie stanu gleb na potrzeby planów i programów
    The assessment and prediction of the soil condition for the needs of the plans and programs
    Autorzy:
    Gruszczyński, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/269273.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    gleby
    środowisko przyrodnicze
    soils
    environmental planning
    Opis:
    Środowiskowa ocena skutków realizacji planów i programów jest w polskiej praktyce oceny oddziaływania na środowisko pewną nowością. W najbliższych latach należałoby oczekiwać wzrostu zapotrzebowania na tego rodzaju opracowania, do których tworzenia niezbędne jest wykorzystanie metod możliwie wszechstronnego opisu i prognozowania stanu środowiska. Ocena stanu aktualnego oraz prognoza przyszłych stanów gleb wymaga odpowiedniej bazy metodycznej, w tym stosownych procedur ustalania wiarygodnego opisu przewidywanych przekształceń i ich skutków. W pracy przeanalizowano niektóre aspekty problemu, koncentrując uwagę na cyfrowych metodach przetwarzania i integracji informacji
    The environmental assessment of effects of the plans and programs realization is relatively novelty in Polish Environmental Impast Assessment practice. In the next few years one might await a considerable increase of demand of this kind of studies. The evaluation of the present state and also the prognosis of future soils states needs methodological basis, including the applied procedures settling a reliable description of forecast transformation and their effects. The paper presents some aspects of this problem, putting interest mainly on digital methods data processing and information integration
    Źródło:
    Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie; 2006, 11, 1; 53-70
    1426-2908
    Pojawia się w:
    Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie algorytmów interpolacji i sztucznych sieci neuronowych do wyznaczania charakterystyki zawartości chromu w glebach
    Application of interpolation algorithms and artificial neural networks for chromium contents in soils characterization
    Autorzy:
    Gruszczyński, S.
    Urbański, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/269225.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    algorytmy interpolacji
    sieci neuronowe
    sztuczne sieci neuronowe
    gleby
    zanieczyszczenie gleb
    chrom
    zawartość chromu w glebach
    Opis:
    Przeanalizowano różne podejścia do ustalania trendu rozkładu poziomego chromu (Cr) w glebie w warunkach silnego zanieczyszczenia tym pierwiastkiem. Zastosowano algorytmy regresji wielomianowej (wielomiany I, II i III stopnia), algorytmy interpolacji (TIN, Kriging, RST) oraz sztuczne sieci neuronowe (MLP, CANFIS, RBF, GRNN, PNN, MDN). Wykorzystano dane pochodzące z badań terenowych przeprowadzonych w otoczeniu Zakładów Chemicznych "Alwernia". Różnice między poszczególnymi podejściami zaprezentowano w formie graficznej oraz niektórych statystyk rozkładu reszt. Badania rozkładu przestrzennego zanieczyszczenia gleb nasunęły wniosek, iż ważnym elementem staje się określenie precyzji informacji oraz granic błędu przez akceptację jakiegoś oszacowania zanieczyszczenia, natomiast na dalszy plan schodzi wykrycie lub uwypuklenie regularności związanej z mechanizmem zjawiska imisji. Wydaje się, że zmienność zawartości chromu w glebach, zauważalna nawet na bliskich dystansach, utrudnia akceptację metod interpolacji jako sposobu oceny rozkładu zanieczyszczeń. Z drugiej strony znaczące nieliniowości utrudniają akceptację modeli regresji. W tych warunkach możliwością wartą rozważenia jest modelowanie z użyciem sieci neuronowych, w tym także wykorzystanie rozwiązań hybrydowych (np. MDN), pozwalających na pogłębioną analizę zmienności koncentracji Cr w glebach.
    Various ways of approach, to determine the horizontal distribution trend (tendency) of Chromium (Cr) in soil, where is high pollution by this element are analysed. Polynominal regression algorithms (I, II, III degree polynominals), interpolation algorithms (TIN, Kriging, RST), and also artificial neural networks (MLP, CANFIS, RBF, GRNN, PNN, MDN) are applied. Data from field experiments, carried out in the area of Chemical Plant in Alwernia were used. The differences between several ways of approach are presented in a graphical form, and also in some remainders distribution statistics. The soil pollution spatial distribution examinations lead to following conclusion, that in the first place is the information precision determination, and also the limit of error, through the pollution evaluation acceptance, whereas in the second place is the indication or standing out the regularity connected with the imission effect mechanism. It seems that the chromium concentration in soils variation, noticed even on short distances, makes it difficult the acceptance of interpolation method, as a method of contamination distribution evaluation. On the other hand the considerable nonlinearity makes difficult the acceptance of regression model. In these circumstances, the possibility which is worth consideration, is the modelling with the application of neuron networks, that is also hybrid solution application (for instance MDN), which gives the possibility of Cr concentration in soils variation deeper analysis.
    Źródło:
    Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie; 2005, 10, 1; 15-44
    1426-2908
    Pojawia się w:
    Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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