- Tytuł:
-
Liniowe sieci neuronowe a metody analizy regresji w aspekcie ich wykorzystania w inżynierii rolniczej
Linear neural networks vs. regression analysis methods in the aspect of their applications in agricultural engineering - Autorzy:
- Boniecki, P.
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/290860.pdf
- Data publikacji:
- 2005
- Wydawca:
- Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
- Tematy:
-
sieci neuronowe
analiza regresji
metoda
neural netwoks
regression analysis
method - Opis:
-
Nieustanne dążenie badaczy do pełniejszego rozumienia i wyjaśnienia praw rządzących przyrodą spowodowało, że rosnącego znaczenia nabierają poszukiwania nowych metod badawczych, coraz efektywniej wspomagających procesy poznawcze. Należą do nich niewątpliwie uzupełniające modele symulacyjne, tworzone dedukcyjnie na zbiorach przesłanek, wynikających z aktualnego stanu wiedzy naukowej. Techniki eksperymentu wirtualnego, wspomagające proces badania złożonych systemów empirycznych, powinny znajdować zastosowanie praktyczne również w dyscyplinie naukowej, jaką jest inżynieria rolnicza. Dynamiczny rozwój technik informatycznych spowodował pojawienie się zupełnie nowych możliwości obliczeniowych, bazujących na wzorcach pochodzących bezpośrednio z obserwacji procesów naturalnych, a w szczególności pracy mózgu. Kluczową rolę spełniają tu metody sztucznych sieci neuronowych, stanowiące w wielu przypadkach modele ekwiwalentne (a często znacznie rozszerzające potencjalne widmo zastosowań) w stosunku do tradycyjnych metod statystycznych.
Endless efforts made by researches in order to better understand and explain principles governing the nature, has caused that it is becoming of greater importance to seek new investigation methods, which play an increasingly more significant role in enhancing the cognitive processes. Such are, beyond all doubt, the supplementary simulation models, created by inference based on the sets of indications, resulting from the current status of knowledge. Virtual experimentation techniques, aiding the process of examining complex empirical systems, should be utilized practically, also in such domain as the agricultural engineering. Dynamic growth of IT techniques has brought completely new computing capacities, based on the examples originating directly from observation of natural processes, especially the function of brain. The methods of artificial neural networks, which often serve as equivalent models (and often considerably extending potential spectrum of applications) in relation to traditional statistical methods, play the key role here. - Źródło:
-
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 31-43
1429-7264 - Pojawia się w:
- Inżynieria Rolnicza
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł