Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kujawa, M" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Porównanie algorytmów optymalizacji globalnej w modelowaniu odwrotnym procesów suszenia produktów rolniczych
Comparison of global optimization algorithms in inverse modeling of drying processes of agricultural products
Autorzy:
Siatkowski, M.
Weres, J.
Kujawa, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290471.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
modelowanie odwrotne
algorytm optymalizacji globalnej
suszenie
produkt rolniczy
inverse modeling
global optimization algorithms
drying
agricultural product
Opis:
W celu zapewnienia zadowalająco niskiej niepewności modeli matematycznych stosowanych do opisu procesu suszenia produktów rolniczych niezbędne okazuje się wyznaczenie wartości ich współczynników. Można to uczynić na drodze modelowania odwrotnego, z użyciem odpowiednio dobranego algorytmu optymalizacji. Ważną grupę takich algorytmów stanowią algorytmy optymalizacji globalnej, takie jak: symulowane wyżarzanie, przeszukiwanie z tabu i algorytm genetyczny. W pracy porównano te trzy algorytmy w zastosowaniu do modelowania odwrotnego procesów suszenia produktów rolniczych i określono ich przydatność w uzyskiwaniu wyników obarczonych najmniejszą niepewnością w najkrótszym czasie.
To attain a satisfactorily low level of uncertainty for mathematical models used to describe drying processes of agricultural products it is essential to determine values of their coefficients. It can be done in a process of inverse modeling, with the use of adequately selected optimization algorithm. Global optimization algorithms, like simulated annealing, tabu search and genetic algorithm are of particular interest. In the paper all the three algorithms were compared in inverse modeling of drying of agricultural products. Their usefulness was estimated in obtaining results of the lowest uncertainty in the shortest time.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 191-198
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Struktura danych geometrycznych AutoCAD oraz możliwości jej rozbudowy
The structure of geometry data in AutoCAD and its development possibilities
Autorzy:
Mueller, W.
Gruszczyński, M.
Weres, J.
Kujawa, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287062.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
AutoCAD.NET
AutoCAD VBA
dane rozszerzające
wizualizacja lokalizacji czujników
budynek inwentarski
extended data
sensors placement visualization
Opis:
Należy oczekiwać, że obecnie nowo powstającym inwestycjom, dotyczącym również rolnictwa, będzie towarzyszyć, a właściwie będzie je poprzedzać, wykonana dokumentacja cyfrowa. W związku z powyższym wydaje się zasadnym pytanie, na ile powstałe modele geometryczne mogą stanowić podstawę budowy aplikacji, wspomagających funkcjonowanie przedsiębiorstw rolniczych, w sytuacji gdy informacje geometryczne już posiadane są równie istotne, co dodatkowe dane znakowe. Próba odpowiedzi na to pytanie, z jednoczesnym poparciem stosownym przykładem aplikacji, wzbogacającej dane geometryczne tworzące model sieci czujników pomiarowych o dodatkowe dane znakowe, stanowi treść niniejszego artykułu.
One should expect that newly created investments, including agricultural, will be provided with digital documentation. Therefore, it seems to be reasonable to ask a question, to what extent these geometric models can be the basis for the application for supporting the functioning of agricultural companies when geometric information is as important as the additional character data. An attempt to answer this question with simultaneous support of an appropriate example of application, which enriches the geometrical data forming a network model of sensors with additional character data, constitutes the content of this article.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2013, R. 17, nr 3, t. 1, 3, t. 1; 273-279
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Growth curve functions in modeling the thin-layer drying of corn
Krzywe wzrostu w modelowaniu procesu suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie
Autorzy:
Siatkowski, M.
Weres, J.
Kujawa, S.
Szabelska, A.
Zyprych, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287022.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
Informacyjne Kryterium Akaike
bayesowskie kryterium informacyjne Schwarza
krzywe wzrostu
kukurydza
modelowanie
Akaike Information Criterion
Bayesian Information Criterion
growth curve models
corn
modeling
R package
Opis:
Modeling the thin-layer drying process for corn is described using 37 growth curve functions. The most effective functions were qualified by the application of Akaike Information Criterion and Bayesian Information Criterion. Both criteria showed that the thin-layer drying process for corn was best described by the baroreflex five-parameter function.
Modelowanie procesu suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie zostało opisane przy użyciu 37 krzywych wzrostu. Najlepiej dopasowane krzywe zostały wyłonione w oparciu o Informacyjne Kryterium Akaike oraz Bayesowkie Kryterium Informacyjne Schwarza. Oba współczynniki pokazały, iż proces suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie najlepiej odwzorowuje pięcioparametrowa krzywa baroreflex.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 6, 6; 89-95
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
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