Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Tukiendorf, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Use of geostatic function to describe wheat grain mass quality
Zastosowanie funkcji geostatycznej do opisu jakości masy ziarna pszenicy
Autorzy:
Szwedziak, K,
Tukiendorf, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334649.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
image analysis
quality
function geostatic
wheat
funkcja geostatyczna
komputerowa analiza obrazu
akwizycja obrazu
modelowanie neuronowe
Opis:
Examination of quality factors for agricultural and food products becomes more and more important because of their suitability for further processing and trade turnover. Independently of processing, agricultural and food industry is also expected to provide suitable protection for raw vegetable products generally characterised by inferior durability, and their processing into safe and durable food products, while maintaining proper taste quality. Computerised image analysis, neural modelling, and use of artificial intelligence methods have enormous future also in the fields of food industry and agriculture. Development of fast and efficient method is very much justified, since it will allow making accurate and quick observations without using any additional complex laboratory methods.
Badanie cech jakościowych produktów rolno-spożywczych ma coraz większe znaczenie ze względu na przydatność ich do dalszej przeróbki i obrotu handlowego. Zadaniem przemysłu rolno-spożywczego jest oprócz przetwórstwa także właściwe zabezpieczenie, na ogół mało trwałych surowców roślinnych oraz ich przetworzenie w bezpieczne i trwałe produkty spożywcze – z zachowaniem ich odpowiednich walorów smakowych. Komputerowa analiza obrazu, modelowanie neuronowe, wykorzystywanie metod sztucznej inteligencji ma ogromną przyszłość również w dziedzinie przemysłu spożywczego i rolnictwa. Opracowanie szybkiej i skutecznej metody jest jak najbardziej uzasadnione, gdyż to pozwoli na dokonywanie trafnych i szybkich obserwacji, bez używania dodatkowo skomplikowanych metod laboratoryjnych.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2014, 59, 1; 126-130
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod grupowania aglomeracyjnego w segmentacji państw Unii Europejskiej
Application of agglomerative method of clustering in segementation of European union countries
Autorzy:
Kolasa-Więcek, A.
Tukiendorf, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336399.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
rolnictwo
grunty orne
produkcja roślinna
plony roślin
analiza skupień
metoda aglomeracyjna
badania statystyczne
Unia Europejska
farming
arable land
crop production
crop yield
analysis of concentrations
agglomerative method
statistical surveys
European Union
Opis:
Badania miały na celu pogrupowanie państw UE 27 w jednorodne zbiory pod względem podobieństw w obszarze zdolności i możliwości roślinnej produkcji rolnej oraz uszeregowanie pozycji Polski w kontekście tego zagadnienia. Wykorzystano w tym celu metody grupowania aglomeracyjnego. Liczną grupę zakwalifikowaną w jedno skupienie stanowią państwa z wysokim wskaźnikiem pozyskiwania plonów z hektara upraw, tj. Austria, Belgia, Holandia, Niemcy, Francja, Szwecja, Słowenia, Irlandia, Finlandia, Wielka Brytania, Włochy. Polska charakteryzuje się wysokim udziałem gruntów ornych i jednocześnie posiada jedną z najniższych w Unii wartość uzyskiwania plonu z hektara. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu Statistica 10.0.
Research aimed to grouping the EU 27 states in homogeneous sets as regards similarities in the capacities and capabilities of crop agricultural production and ranking of Polish position in the context of this issue. The agglomerative method of clustering was used for this purpose. The states with high rates of harvesting of yields per hectare, i.e. Austria, Belgium, Holland, Germany, France, Sweden, Slovenia, Ireland, Finland, Great Britain, Italy constitute a numerous group admitted to one cluster. Poland has a high proportion of arable land in EU and also one of the lowest rate of the yields per hectare. The study was conducted using the Statistica 10.0.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 80-82
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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