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 "Trajer, J" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Sztuczne sieci neuronowe w modelowaniu procesów z ograniczonym zbiorem danych w inżynierii rolniczej
    Neural networks in modeling agricultural engineering processes with limited date file
    Autorzy:
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/286483.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    modelowanie
    inżynieria rolnicza
    artificial neural network
    modeling
    agricultural engineering
    Opis:
    Celem pracy jest przedstawienie metody neuronowego modelowania procesów z ograniczonym zbiorem danych. W przykładzie wykorzystano bazę danych zmian cen przechowywanej marchwi. Podano koncepcję budowy modelu neuronowego, który pomimo ograniczonego zbioru danych posiadać może zadowalające własności uogólniające, w sensie rozszerzenia zasięgu jego stosowalności poza zbiór uczący.
    In this paper the analysis of the neural modeling of the agricultural engineering process was presented. The problems of effectiveness and quality neural networks in these processes was discussed.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 173-180
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neuronowy model prognozowania dziennego napromienienia słonecznego
    The neurals model of daily prediction of solar radiation
    Autorzy:
    Trajer, J.
    Kozłowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/286730.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    prognozowanie
    sieci neuronowe
    dzienne nasłonecznienie
    prediction
    artificial neural networks
    value of daily solar radiation
    Opis:
    W pracy przedstawiono neuronowy model prognozowania dobowych sum napromienienia słonecznego. Opracowanie stanowi kontynuację projektu prognoz długo, średnio i krótkoterminowych, w którym niezadowalający okazał się model prognoz dobowych. W ulepszonym obecnie modelu poprawiono jego skuteczność uwzględniając dodatkowe czynniki dotyczące zachmurzenia.
    The neural model of daily prediction of solar radiation are presenting. The method of prediction solar radiation was worked out with cloudiness influence. The results of six years solar radiation measurements, conducted at SGGW-Ursynów station on tilted surface oriented south and data cloudiness, were used as database. The neuronal model was worked out, in which short-term prognoses use results from medium-term model and cloudiness. Model has been veried.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 361-366
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie sum napromienienia słonecznego dla potrzeb energetyki słonecznej
    Prediction of solar radiation sums for solar energy conversion systems
    Autorzy:
    Trajer, J.
    Czekalski, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287386.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    prognoza
    suma napromienienia słonecznego
    sztuczna sieć neuronowa
    energetyka słoneczna
    prediction
    solar radiation sums
    modeling
    artificial neural network
    solar energy conversion system
    Opis:
    Prognozowanie sum napromienienia słonecznego określonych płaszczyzn może być wykorzystywane w sterowaniu pracą hybrydowych systemów pozyskujących aktywnie energię słoneczną i systemów biernych (w budownictwie). Opracowano metodę prognozowania sum napromienienia słonecznego płaszczyzny pochyłej z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej. Wykorzystano bazę danych dobowych sum napromienienia słonecznego ze stanowiska pomiarowego SGGW – Ursynów z okresu 1995-2000. Opracowano koncepcję kaskadowego modelu neuronowego, w którym prognozy krótkoterminowe wykorzystują wyniki z modelu średnioterminowego, a średnioterminowe z długoterminowego. Model poddano weryfikacji.
    Predicting the summary solar radiation on determined surfaces may be used to automatic control of both, the hybrid systems gaining actively the solar energy as well as the passive systems (applied in building engineering). The method of predicting solar radiation sums on an inclined surface was worked out with the use of artificial neural network. Data base on daily solar radiation sums from the measurements on south-oriented tilted surface at Ursynów (Agricultural University of Warsaw) within the period of 1995-2000, was used for this purpose. A cascade neural model was developed where the short-term prognoses use the results of medium-term model, whereas the medium-term – from the long-term model. The model has been verified.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 393-399
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metody wektorów nośnych oraz komputerowej analizy obrazu w klasyfikacji korzeni marchwi
    Application of support vector machines and digital image analysis in carrot roots classification
    Autorzy:
    Janaszek, M.
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290488.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    analiza obrazu
    klasyfikacja
    marchew
    SVM
    digital image analysis
    classification
    carrot
    Opis:
    W pracy poruszono zagadnienie podejmowania decyzji o przydatności przetwórczej marchwi na podstawie uproszczonej informacji o barwie jej korzeni. Sprawdzono w jakim stopniu barwa pozwoli na odwzorowanie skupień korzeni o podobnych cechach chemicznych, decydujących o dalszym przeznaczeniu surowca. Do klasyfikacji korzeni wykorzystano metodę wektorów nośnych (SVM). Barwę marchwi odczytano z cyfrowych obrazów jej korzeni. Trafność klasyfikacji w zbiorze testowym wskazuje, że barwę można wykorzystać do opracowania wielokryterialnej klasyfikacji marchwi pod względem jej przydatności przetwórczej.
    The article presents the study concerning the question of deciding on the processing suitability of carrot on the basis of simplified information about the color of roots. A possibility of mapping clusters of carrot roots having a similar chemical composition, which determine the further allocation of raw material, was examined. In classification of the roots support vector machine (SVM) was used. Carrot color was read from a digital image of its roots. Classification accuracy in the test set indicates that the color can be used to develop a multi-classification of carrots in terms of its processing suitability.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 75-80
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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