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 "Sztuczne Sieci Neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do predykcji produkcji biogazu w warunkach laboratoryjnych
Application of the artificial neural networks in the prediction of biogas production in laboratory conditions
Autorzy:
Adamski, M.
Pronobis, L.
Dworecki, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/884340.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
sieci neuronowe sztuczne
zastosowanie
badania laboratoryjne
produkcja biogazu
prognozowanie
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2013, 2
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja ziarniakow kukurydzy w oparciu o neuronowa identyfikacje ksztaltu
The classification of maizes kernels with supporting neuronal identification of shape
Autorzy:
Boniecki, P
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/882900.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
ksztalt
kukurydza
ziarniaki
sieci neuronowe sztuczne
aplikacja Klasyfikator
identyfikacja
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2008, 06; 21-24
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowy system informatyczny wspomagajacy proces prognozowania masy mleka uzyskanego podczas doju
Neural information system helping in the process of predicting the mass of obtained milk during milking
Autorzy:
Boniecki, P
Jedrus, A.
Nizewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883594.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
system Milko
sieci neuronowe sztuczne
krowy
prognozowanie
wydajnosc mleka
produkcja zwierzeca
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2007, 05; 15-18
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza neuronowa wybranych parametrów zdolności wydojowej krów wysokowydajnych
The neural analysis of selected parameters of milking capacity for high-yield cows
Autorzy:
Jedrus, A.
Boniecki, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/884086.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
krowy wysokomleczne
zdolnosc wydojowa
mleko cwiartkowe
wydajnosc mleka
sieci neuronowe sztuczne
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2014, 1
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Budowa neuronowych modeli prognostycznych na przykladzie wybranych zagadnien inzynierii rolniczej
Construction of neural forecasting models for example of selected issues in agricultural engineering
Autorzy:
Dejewska, T
Boniecki, P.
Jakubek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883707.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
zbiory danych
modelowanie
modele prognostyczne
inzynieria rolnicza
sieci neuronowe sztuczne
uczenie sie
Opis:
Celem pracy było omówienie metodyki budowy modeli prognostycznych w oparciu o sztuczne sieci neuronowe. Podczas konstruowania modelu neuronowego realizującego predykcję występują często złożone problemy. Z uwagi na to przybliżono metody pozwalające na poprawny przebieg poszczególnych etapów budowy. Przedstawiono również wartość poznawczą i skuteczność działania tych modeli dla inżynierii rolniczej.
The aim of the following thesis was the description of methods of building of prognostic models with the use of the artificial neural networks. During constructing of neuronal model of prediction, a variety of complex problems may often appear. In consideration of those problems, some methods enabling appropriate course of each of the stages of building the model were presented. Moreover, a cognitive value and effectiveness of working of those models in the agricultural engineering were introduced.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2009, 05; 7-10
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
JabVis 1.1 ewolucja aplikacji z elementami sztucznej inteligencji
JabVis 1.1 evolution of application with elements of artificial intelligence
Autorzy:
Jakubek, A.
Boniecki, P.
Dejewska, T.
Zaborowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/884284.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
owoce
jablka
dojrzalosc owocow
stopien dojrzalosci
sieci neuronowe sztuczne
system JabVis 1.1
Opis:
Bezinwazyjne metody określania stadium dojrzałości jabłek są obszarem zainteresowań branży sadowniczej oraz przetwórczej tych owoców. Odpowiedzią na to zapotrzebowanie jest aplikacja JabVis ver. 1.1 powstała w 2010 w Instytucie Inżynierii Rolniczej. Jądro aplikacji zostało zaczerpnięte z poprzedniej wersji programu, który służył z kolei do identyfikacji trzech odmian jabłek. W JabVis 1.1 zostały zintegrowane moduły identyfikujące odmianę oraz stopień dojrzałości jabłek. Liczba odmian jabłoni oraz operowanie tylko na trzech z nich, pozwala na dalszą wielopłaszczyznową rozbudowę systemu w przyszłości.
Non-invasive methods for determining the maturity of apples are an area of interest in the horticultural industry and the processing of these fruits. Created in 2010 at the Institute of Agricultural Engineering, the application JabVis version 1.1 is answer to this need.. Application kernel is taken from a previous version, which in turn served to identify three varieties of apples. Modules able to identify the variety and ripeness of apples are integrated into JabVis 1.1. Number of varieties of apple trees and manipulations on only three of them, allows for further expansion of multi-level system in the future.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 01
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza mozliwosci wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do szacowania sil konkurencji wewnatrzgatunkowej w trzydziestoletnich drzewostanach brzozy brodawkowatej [Betula pendula Roth]
Analysis of the possibility of artificial neural networks utilization for strength estimation of the intraspecific competition in thirty-year stands of silver birch [Betula pendula Roth]
Autorzy:
Niedbala, G
Korzeniewicz, R.
Szmyt, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883523.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
lesnictwo
drzewostany brzozowe
brzoza brodawkowata
Betula pendula
konkurencja wewnatrzgatunkowa
prognozowanie
sieci neuronowe sztuczne
Opis:
Celem pracy było zbudowanie predykcyjnego modelu neuronowego, mającego wyznaczyć siłę konkurencji wewnątrzgatunkowej brzozy brodawkowatej w trzydziestoletnich drzewostanach. Dla jego realizacji zebrano dane empiryczne z pierwszych dziesięciu lat drzewostanu oraz z ostatniego - trzydziestego roku. Do budowy modelu użyto dwóch zmiennych niezależnych - średnicy i wysokości drzew (w każdym roku), łącznie 18 zmiennych. Wygenerowany model został oparty na sieci MLP z jedną warstwą ukrytą. Na jego podstawie przeprowadzono analizę wrażliwości sieci, która określiła jednoznacznie dwie najważniejsze cechy wpływające na przeżywalność brzozy brodawkowatej.
The aim of the work was to build the prediction neural model, to estimate strength of the intraspecific competition in thirty-year stands of silver birch. The empirical data were collected from first ten years of the stand and from last thirtieth. Two independent features were used for building of the model- diameter and height of trees (in every year), together 18 variables. The generated model was based on the MLPnetwork with one hidden layer. The analysis of the sensibility network was carried out on this model. Therewerequalifiedtwothemostimportantfeatures,whicharedeterminedintraspecificcompetitionofsilverbirch.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2010, 04; 19-22
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja chronionych w Polsce motyli z rodziny Papilionidae z wykorzystaniem wybranych topologii neuronowych
Classification of protected Papilionidae butterflies using selected neural network topology
Autorzy:
Boniecki, P
Mueller, W.
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883223.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
zbiory danych
klasyfikacja
gatunki chronione
obrazy cyfrowe
sieci neuronowe sztuczne
paziowate
Papilionidae
uczenie sie
motyle
Opis:
Celem badań było porównanie zdolności klasyfikacyjnych modeli neuronowych, uczonych dwoma różnymi metodami: wzorcową oraz bezwzorcową. Klasyfikacji poddano wybrane owady należące do rodziny „Papilionidae”, które objęte są ochroną prawną na terenie Polski. Neuronowej klasyfikacji dokonano w oparciu o informację zakodowaną w postaci zbioru dwuwymiarowych obrazów owadów. Jako cechy reprezentatywne, stanowiące podstawę do klasyfikacji, przyjęto pięć dominujących kolorów występujących w ubarwieniu motyli. W celu porównawczym wygenerowano dwie topologie neuronowe: sieć typu MLP (ang. MultiLayer Perceptron: perceptron wielowarstwowy) uczonej technikami „z nauczycielem” orazsieæ Kohonena, która była uczona metodą „beznauczyciela”.
The aim of this study was to compare the classification ability of neural models, learned with two different ways: with reference and without reference. Selected insects subjected to classification belong to the family “Papilionidae”, and are a subject to legal protection in Poland. Neural classification was based on the information encoded in the form of a file of two-dimensional images of insects. As representatives of features, which form the basis of the classification, adopted were five dominant butterflies colors. For comparison two neural topologies were generated: a network type MLP (Multilayer Perceptron) learned by method "with the teacher" and a neural network type Kohonen, which was learned by method „without a teacher”.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2009, 03; 23-26
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody pozyskiwania zbiorow uczacych dla modelu neuronowego identyfikujacego uszkodzenia ziarniakow
Method of learning sets extraction for identification neutral model of kernel damages
Autorzy:
Nowakowski, K
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883156.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
barwa
ksztalt
zbiory danych
wymiary
pole powierzchni
uszkodzenia mechaniczne
ziarniaki
sieci neuronowe sztuczne
uczenie sie
identyfikacja
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2007, 04; 6-7
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie zapotrzebowania na gaz ziemny w gminach wiejskich dla potrzeb planowania energetycznego
Forecasting of natural gas demand in rural municipalities for the energy planning purposes
Autorzy:
Necka, K.
Trojanowska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883921.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
gminy wiejskie
gaz ziemny
zapotrzebowanie na gaz ziemny
zuzycie gazu
prognozy dlugoterminowe
planowanie energetyczne
sieci neuronowe sztuczne
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2015, 5
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System informatyczny HISTLAB 2013 v.2.0 wspomagający ocenę geometryczną płodów rolnych
HISTLAB v.2.0 system for assist geometrical assessment of crops
Autorzy:
Przybyl, K.
Mlynski, D.
Boniecki, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883449.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
plody rolne
ocena jakosci
parametry geometryczne
identyfikacja
fotografia cyfrowa
cyfrowa analiza obrazu
sieci neuronowe sztuczne
systemy informatyczne
system HISTLAB
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2014, 4
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przykłady wykorzystania modelowania neuronowego w praktyce rolniczej
Examples of the use of neural modeling in agricultural practice
Autorzy:
Przybylak, A.
Boniecki, P.
Zaborowicz, M.
Mo, Zhou
Przybyl, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883761.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
sieci neuronowe sztuczne
wykorzystanie
modelowanie neuronowe
modele klasyfikacyjne
system ObrazKoh
system Szkodniki
modele prognostyczne
system Neuronet
system Plon 1.0
system PrognozaPlony
system ProgAzot 1.1
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2013, 1
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Koncepcja wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zawartości metanu w substratach
The concept of usage of artificial neural networks for forecasting the methane content in the substrates
Autorzy:
Koszela, K.
Pilarski, K.
Dach, J.
Boniecki, P.
Jedrus, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883640.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
biogazownie
substraty roslinne
odchody zwierzece
substraty komunalne
substraty przemyslowe
zawartosc metanu
fermentacja
produkcja biogazu
produkcja metanu
wydajnosc produkcji
prognozowanie
sieci neuronowe sztuczne
Opis:
Sztuczne sieci neuronowe wykorzystywane są z powodzeniem m.in. do analizy złożonych systemów empirycznych, w których część parametrów opisujących zachodzące zjawiska jest niemierzalna lub których precyzyjny pomiar jest trudny. W niniejszej publikacji zaprezentowano budowę i zasady działania sztucznych sieci neuronowych jako narzędzia do predykcji zawartości metanu w biogazie z bioodpadów rolniczych [3]. Prognozowanie zawartości biogazu odgrywa ważną rolę w opracowywaniu optymalnych modeli do zarządzania biogazownią. Z powodu różnorodności bazy surowcowej istotnym jest optymalne prognozowanie wydajności biogazowni. W związku z powyższym często z powodzeniem używa się modeli typu „czarna skrzynka”, które wymagają mniejszej liczby parametrów niż klasyczne modele konceptualne.
The artificial neural networks have been successfully used for analyzing of the complex systems, where some parameters describing the occurring phenomena are non-measurable or the precise measurement is very difficult. This publication presents the construction and functioning rules of the artificial neural networks as a tool for prediction of methane content in the biogas from agricultural bio-waste. Forecasting of the biogas content plays extremely important role in development of the optimal models for biogas plant management. Due to the resource base diversity the optimal prediction of biogas plant efficiency is very important. Therefore, the "black box" models which require less parameters than classic conceptual ones are very often successfully used.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2012, 04
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowa analiza wplywu sposobu doju i wybranych cech zootechnicznych krow na liczbe komorek somatycznych w mleku
Neuron analysis of the influence of the way of milking and selected characteristics of cows on somatic cell count in milk
Autorzy:
Jedrus, A
Nizewski, P.
Lipinski, M.
Boniecki, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883485.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
pozyskiwanie mleka
doj mechaniczny
liczba komorek somatycznych
sieci neuronowe sztuczne
krowy
mleko
wydajnosc mleka
kolejne dni laktacji
wiek zwierzat
liczba wycielen
metody oceny
Opis:
Sztuczne sieci neuronowe są narzędziem coraz częściej wykorzystywanym w poznawaniu złożonych procesów biologicznych. Celem pracy było wykorzystanie zalet sztucznych sieci neuronowych do oceny wpływu sposobu doju oraz wybranych cech zootechnicznych krów na liczbę komórek somatycznych w mleku.
Artificial neural networks are more and more frequently used to understand some complex biological processes. The aim of the paper was to use the advantages of artificial neural networks in order to check the impact of the milking way and selected cows' features on somatic cell count in milk.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2008, 04; 22-24
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Barwy jako kryterium w neuronowym rozpoznaniu grzybiczego stanu skóry u zwierząt
Colors as a criterion for neural diagnosis of fungal skin in animals
Autorzy:
Dejewska, T.
Boniecki, P.
Jakubek, A.
Zaborowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883577.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
bydlo
choroby skory
bydlo polskie holsztynsko-fryzyjskie
bydlo czarno-biale
bydlo jersey
grzybica skory
barwa skory
zdjecia cyfrowe
komputerowa analiza obrazu
zbiory danych
sieci neuronowe sztuczne
uczenie sie
Opis:
Celem pracy było zbadanie istoty informacji dotyczących barw zakodowanych w obrazie cyfrowym fragmentów skóry bydła domowego w procesie budowy modelu neuronowego. Prace badawcze przeprowadzono w oparciu o trzy rasy bydła domowego: polski holsztyno-fryz, czarno-biała, jersey. Wskazano optymalną topologię sieci, która dokonuje klasyfikacji jedynie na podstawie próbek koloru. Zwrócono także uwagę na wyniki kwalitatywne i możliwości polepszenia jej parametrów jakościowych. Przedstawiono również perspektywy rozbudowy systemu informatycznego do szerszego zastosowania w tej dziedzinie.
The aim of this study was to examine the essence of the information on color encoded in digital image fragments of bovine skin in the construction of neural model. Research basis on three bovine breeds: polish holsztyn-friesian, black and white, jersey. An optimal network topology, which makes a classification bases solely on the color samples has been indicated. Also the notice of the results and possibilities for improving the quality parameters has been taken. The development prospects of a computer system for wider application in this field have been presented.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 02
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 17

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