Wszystkie pola: Identyfikacja - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Neuronowa identyfikacja wybranych owadów z wykorzystaniem komputerowych technik analizy obrazu
Neural identification of selected kinds of insects based on computer technology for the images analysis
Autorzy:: Boniecki, P.
Piekarska-Boniecka, H.
Nowakowski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335273.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: owad
technika komputerowa
identyfikacja
analiza obrazu
insect
computer technology
identification
image analysis
Opis:: Celem zrealizowanych badań była analiza możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych jako instrumentu przeznaczonego do identyfikacji motyli. Rozpoznawane owady reprezentowały gatunki, które są objęte ochroną prawną na terenie Polski. Neuronowej identyfikacji dokonano na podstawie (uprzednio pozyskanych) dwuwymiarowych obrazów, przedstawiających owady z rodziny Papilionidae.
There has been noticed growing explorers' interest in drawing conclusions based on information of data coded in a graphic form. The neuronal identification of pictorial data, with special emphasis on both quantitative and qualitative analysis, is more frequently utilized to gain and deepen the empirical data knowledge. Extraction and then classification of selected picture features, such as color or surface structure, enables one to create computer tools in order to identify these objects presented as, for example, digital pictures. The work presents original computer system designed to digitalize pictures on the basis of color criterion. The system has been applied to generate a reference "learning" file for the neural system to identify selected kinds of insects.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 2; 24-27
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Neuronowa identyfikacja uszkodzeń ziarna pszenicy spowodowanych przez wołka zbożowego (Sitophilus granarius L.)
Neural identification of wheat grain damages caused by a grain weevil (Sitophilus granarius L.)
Autorzy:: Świerczyński, K.
Boniecki, P.
Nawrocka, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336096.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: identyfikacja
uszkodzenie
ziarno
pszenica
wołek zbożowy
identification
wheat grain
damages
grain weevil
Opis:: Celem pracy było określenie cech reprezentatywnych, opisujących wewnętrzne uszkodzenia ziarniaków wywołane przez wołka zbożowego. Na tej podstawie zbudowano 2 warianty zbiorów uczących (opartych na 2 różnych zbiorach zmiennych reprezentatywnych), które posłużyły do generowania 2 zestawów klasyfikatorów neuronowych. Następnie dokonano porównania jakościowego wytworzonych modeli oraz zaproponowano sieć optymalną (z punktu widzenia przyjętych założeń). Podkreślono aspekt utylitarny przeprowadzonych badań, wskazując na możliwość wsparcia (automatyzacji) procesów decyzyjnych zachodzących w trakcie magazynowania zbóż.
Determining characteristics of representative features, describing internal injuries triggered by a grain weevil was a purpose of the work. On this base teaching sets essential to produce classification neural models were built (for 2 variants). Next, the qualitative comparison of created models was executed and an optimal network proposed (taking into account admitted assumption). The investigations were being dedicated for assisting decision-making processes which occur during cereal crops storing.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 2; 165-173
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Identyfikacja parametrów agregatu pojazd-lekka naczepa rolnicza GN2000 z zastosowaniem metody eksperymentalnej analizy modalnej
Identification of parameters of the set the vehicle-the lightweight semitrailer GN2000 by means of the experimental modal analysis method
Autorzy:: Pawłowski, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335048.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: identyfikacja
parametry
naczepa rolnicza
analiza modalna
identification
parameters
semitrailer
modal analysis
Opis:: Przedstawiono wyniki identyfikacji agregatu pojazd-lekka naczepa rolnicza metodami eksperymentalnej analizy modalnej, Metody te pozwalają na identyfikację częstotliwości drgań własnych i wizualizację postaci drgań własnych agregatu. Uzyskane modele modalne mogą być stosowane do weryfikacji i walidacji modeli analitycznych, uzyskanych metodami elementów skończonych.
This paper presents results of experimental modal analysis of the set the vehicle - the lightweight semitrailer GN-2000. These method can be successfully used in the process of identification of resonant frequencies and visualization of modal shape of the set. Obtained experimental modal models can be used for updating FE models of agricultural machines.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2011, 56, 4; 62-66
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Identyfikacja parametryczna na przykładzie sztywności poprzecznej agregatu rolniczego w aspekcie bezpieczeństwa ruchu
Parametric identification on the example of the lateral stiffness of the agricultural unit in the aspect of traffic safety
Autorzy:: Pawłowski, T.
Wojciechowski, J.
Osmólski, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335943.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: ciągniki
przyczepy
drogi publiczne
bezpieczeństwo ruchu
identyfikacja parametryczna
modele matematyczne
tractors
trailers
public roads
safety of the move
parametric identification
mathematical models
Opis:: W artykule przedstawiony został opis procesu identyfikacji parametrycznej modelu agregatu rolniczego ciągnik - przyczepa. Jako model wyjściowy wybrano płaski model, który jest rozwinięciem znanego w literaturze dwukołowego modelu (tzw. model rowerowy). Jako metodę identyfikacji zastosowano minimalizację funkcji strat, zależnej od różnicy między wartościami otrzymanymi z obliczeń symulacyjnych i z eksperymentu identyfikacyjnego. W skrócie opisano przeprowadzony eksperyment identyfikacyjny. Przedstawiono zagadnienie doboru algorytmu optymalizacyjnego oraz zagadnienie identyfikacji obciążeń działających na pojazd w czasie ruchu. Zaprezentowano również przykładowe wyniki identyfikacji.
The article presents description of parametric identification process of agricultural unit model. It is a 2D (flat) model based on the so-called bicycle models that are often referenced in the literature. The minimization of loss function is used as identification method. The function depends on difference between results obtained by simulation and by identification experiment. The identification test was described in short. Problem of optimization algorithm selection and the problem of identification of loads acting on the vehicle while in motion were presented. Some results of identification were also presented.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 2; 145-152
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Neuronowa identyfikacja dojrzalosci wybranych odmian jablek
Neural identification of ripeness of chosen varieties of apples
Autorzy:: Boniecki, P
Jakubek, A.
Kluza, T.
Nowakowski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/884097.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: jablon Gala Must
jablon Lobo
jablon Rajka
owoce
jablka
dojrzalosc owocow
stopien dojrzalosci
identyfikacja
barwa owocow
skala BBCH
ksztalt owocow
wspolczynnik ksztaltu
zbiory danych
sieci neuronowe sztuczne
percepton czterowarstwowy
siec radialnych funkcji bazowych
probabilistyczna siec neuronowa
system JabVis 1.1
Opis:: Celem niniejszej pracy była identyfikacja poziomu dojrzałości wybranych odmian jabłek za pomocą sztucznych sieci neuronowych, dokonana na podstawie reprezentatywnych cech, pozyskanych metodami analizy obrazu. Aby można prawidłowo rozwiązać tak sformułowane zadanie, wymagane było zapoznanie się z metodami analizy obrazu oraz zagadnieniami klasyfikacji z wykorzystaniem modeli neuronowych. W celu wyjaśnienia tego problemu został wytworzony, zgodnie z wymaganiami inżynierii oprogramowania, neuronowy system informatyczny przeznaczony do identyfikacji, zdefiniowanych wcześniej, klas dojrzałości wybranych odmian jabłek.
The main aim of this research was to identify the level of ripeness of chosen varieties of apples using neural networks. The process was based on a set of selected features acquired by images analysis. To secure one' s object it was necessary to get to know the available and current image analysis methodologies as well as the neural networks' classification abilities. The neural computer system has been designed, regarding all requirements of software engineering in order to develop an implementation of the model proposed during the phase described above. The software is capable to identify the ripeness of an apple from the chosen varieties.
Źródło:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2010, 06; 7-10
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Neuronowy model do identyfikacji makrouszkodzeń ziarniaków
Neural model for identification of damages of corn kernels
Autorzy:: Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336815.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: model neuronowy
makrouszkodzenie
ziarniak
identyfikacja
neural model
damage
corn kernel
identification
Opis:: Realizacja projektu obejmowała zbudowanie i wytrenowanie neuronowego modelu do identyfikacji makrouszkodzeń ziarniaków. Rozpoznawania uszkodzeń dokonywano na podstawie cyfrowych fotografii skonwertowanych przez wytworzony system informatyczny do postaci zbiorów uczących dedykowanych dla sztucznej sieci neuronowej. Do uczenia sieci wybrano zestaw reprezentatywnych cech. W zbiorze tym zawarto informacje o barwie (zakodowanej do postaci liczbowej), polu powierzchni, obwodzie i wybranych współczynnikach kształtu. Pojedynczy przypadek uczący zawierał 1031 zmiennych, z czego 1024 to zmienne zawierające informacje o barwie. Identyfikacji makrouszkodzeń dokonano na ziarniakach kukurydzy odmiany Clarica FAO 280.
The realization of project enclosed construction and training neuronal model to identification of damages of corn kernels. Recognizing the damages was made on basis of digital photos converted by produced computer system to learning files dedicated for artificial neural network. The network was learned on chosen representative tags. The taught model marks abilities of identification approximate quality to human. Neural model can in real time identify larger number of kernels than man. The number of kernels is only limited by method of images acquisition and the computational power of applied equipment to implementation of model. Big advantage is also the lack of natural man limitations which for example are: fatigue and subjective opinion.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 2; 79-81
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Technical and economic comparison of cattle dairy management systems based on radio-frequency and infra-red identification
Autorzy:: Kitikov, V. O.
Ternov, E. V.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335660.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: porównanie
bydło
identyfikacja
comparison
cattle
identification
Opis:: Automated dairy management systems (DMS) for cattle herd on commercial farms and complexes of yard housing now are an integral part of the "know-how" of milk production technology. Ali known DMSs use radio-frequency (RF) or infra-red (IR) method of animal identification. In development of the software of automated workplace of a livestock specialist at DMS the relative density of functions of data exchange with the technological equipment makes 40-50 %. By virtue of close communication with the system of automation of milking created on the basis of concrete means of automatics and high labor input of the development it has information compatibility only with strictly certain set of the equipment of milking automation. Thus its information functions regarding management of dairy (reports, statistics, registration of all kinds) do not depend on the external equipment and as a whole coincide for DMS-IR and DMS-RF. Thereby, it is reasonable to make the comparison of functionalities of DMS mainly with reference to the features basic means of automatics being used.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 3; 130-132
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Identification of parameters of PID controller of agricultural machines drives operation
Identyfikacja parametrów regulatora PID sterującego pracą napędów w maszynie rolniczej
Autorzy:: Maleszka, M.
Wojciechowski, J.
Osmólski, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334054.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: PID
controller
coefficient
regulator
współczynnik
Opis:: The article describes the determination and verification of regulator PID coefficients exampled by regulator which is a part of the control system of pumps for liquids. To implement the identification process we used functions available in Matlab. Obtained in the simulation result amounted to 93.59% of setpoint. The effectiveness of the method is illustrated by the graph allowing comparison of the preset value of the variable capacity of the pump operation with the results obtained from the simulation of the arrangement: the control system - the pump.
W artykule przedstawiono opis wyznaczenia i weryfikacji współczynników regulatora PID na przykładzie regulatora w układzie sterującym pompy do substancji płynnych. Do realizacji procesu identyfikacji zastosowano funkcje dostępne w środowisku Matlab. Otrzymany w procesie symulacji wynik wyniósł 93,59% nastawy. Skuteczność metody zilustrowano za pomocą wykresu umożliwiającego porównanie zadanych zmiennych wartości wydajności pracy pompy z wynikami uzyskanymi z symulacji pracy układu: system sterujący - pompa.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2016, 61, 1; 48-51
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Identyfikacja parametrów modelu agregatu rolniczego ciągnik - sadzarka do ziemniaków
Parameters identification of agricultural combination tractor - potato planter model
Autorzy:: Szczepaniak, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336789.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: agregat rolniczy
ciągnik
sadzarka do ziemniaków
parametry
parameters
potato planter model
tractor
Opis:: Artykuł zawiera opis procesu identyfikacji parametrycznej modelu agregatu rolniczego ciągnik - sadzarka do ziemniaków. Jako metodę identyfikacji zastosowano minimalizację funkcji strat, zależnej od różnicy między wartościami otrzymanymi z obliczeń symulacyjnych i z eksperymentu identyfikacyjnego. W skrócie opisano model matematyczny agregatu oraz eksperyment identyfikacyjny. Przedstawiono zagadnienie wyboru algorytmu optymalizacyjnego oraz wyniki identyfikacji.
The paper includes description of parametrical identification process of agricultural combination tractor - potato planter model. The minimization of loss function is used as identification method. The function depends on difference between results obtained by simulation and by identification experiment. The combination model and identification test were described in short. Problem of optimization algorithm selection and results of identification were presented.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 2; 16-20
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Neural image analysis in process of compost quality identification
Neuronowa analiza obrazu w procesie identyfikacji jakości kompostu
Autorzy:: Boniecki, P.
Dach, J.
Jakubek, A.
Dejewska, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/334309.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: neuronowa analiza obrazu
identyfikacja
kompost
neural image analysis
compost
identification
Opis:: The paper presents the experiments of compost images analysis carried out with two types of digital cameras working in daylight and ultraviolet light. The data collected with two cameras were analysed with the usage of neural network model (using part of application Statistica v. 8.0). The results of images analysis were combined also with the results of chemical and physical analysis of composted material.
W pracy zaproponowano oryginalną metodę oceny jakości kompostu, z wykorzystaniem nowoczesnych technik analizy obrazu, dokonaną w oparciu o zdjęcia pozyskane z dwóch typów aparatów cyfrowych, pracujących w świetle dziennym oraz świetle ultrafioletowym. Zebrane dane poddane zostały analizie za pomocą sztucznych sieci neuronowych z wykorzystaniem numerycznego symulatora SNN zaimplementowanego w postaci modułu w komercyjnym pakiecie Statistica v. 8.0. Otrzymane wyniki zostały następnie skojarzone z danymi uzyskanymi w oparciu o przeprowadzoną analizę chemiczną oraz fizyczną wybranych materiałów organicznych, poddanych procesowi kompostowania w warunkach laboratoryjnych.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 1; 9-11
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Neural image analysis in identification process of mechanical damages of kernels
Neuronowa analiza obrazu w procesie identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków
Autorzy:: Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Dach, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/335305.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: ziarniak
uszkodzenie
identyfikacja
analiza neuronowa
kernel
damage
neural analysis
identification process
Opis:: The subject of the study was to develop a neural model for the identification of mechanical damage in maize caryopses based on digital photographs. The author has selected a set of features that distinguish between damaged and healthy caryopses. The study has produced an artificial neural network of a multilayer perceptron type whose identification capacity approximates that of a human.
Celem projektu badawczego było opracowanie modelu neuronowego do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków kukurydzy na podstawie ich cyfrowych fotografii. Wybrany został zestaw cech charakterystycznych na podstawie, których możliwa jest klasyfikacja ziarniaków na zdrowe i uszkodzone. W wyniku badań otrzymano sztuczną sieć neuronową typu perceptron wielowarstwowy charakteryzującą się zdolnościami identyfikacyjnymi zbliżonymi do umiejętności człowieka.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 2; 77-80
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Wykorzystanie sieci neuronowych w procesie identyfikacji wołka zbożowego
Using of artificial neuronal networks in identification process of granary weevils
Autorzy:: Świerczyński, K.
Olejarski, P.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336833.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: sieć neuronowa
wołek zbożowy
zboże
identyfikacja
neuronal network
identification
granary weevil
cereal crop
Opis:: Szkodniki magazynowe stanowią poważny problem podczas przechowywania zbóż. Zarażenie całej masy przechowywanego materiału może nastąpić przez niewielką ilość dostarczonego towaru wraz z szkodnikiem. Do tych najgroźniejszych szkodników zaliczamy wołka zbożowego [Sitophilus granarius (L.)], który rozmnaża się wewnątrz ziarniaka, powodując jednocześnie obniżenie jakości ziarna, co w efekcie końcowym wynosić może 5% strat. Jednym ze sposobów nie dopuszczenia do opisywanej sytuacji jest identyfikacja wołka podczas dostarczania zboża do magazynu. Możliwym rozwiązaniem jest wykorzystanie zdolności klasyfikacyjnych, jakie m.in. reprezentują sztuczne sieci neuronowe. Zbiór uczący, służący do budowy modeli neuronowych, został wygenerowany na postawie uzyskanych danych empirycznych z wykorzystaniem urządzania SKCS 4100 (Single Kernel Characterization System). Przeprowadzono analizę uzyskanych modeli, w wyniku której określono przydatność stosowania ich w procesie identyfikacji występowania wołka w ziarniaku.
Pests of granary constitute the serious problem while keeping cereal crops. Infecting the entire amount of stored material can follow through the sparseness of delivered goods together with pest. For most dangerous from the ones we rate granary weevil [Sitophilus granarius (L.)], which lives inside of kernel. It causes degradation of quality and the final effect, up to the 5% of losses. One resolution is that we cannot let to describable situation and we have to identify of weevil while we deliver cereal to granary. We can use classification ability of artificial networks. Data set, which we use for creation of neuronal models, was generated on the basis of received empirical data with using SKCS 4100 (Single Kernel Characterization System) device. Analysis of obtained models was carried out determining usefulness of applying them in the process of the identification of appearing of weevil in kernel.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 2; 73-75
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Identyfikacja czasu reakcji kierowcy w aspekcie bezpieczeństwa ruchu maszyn rolniczych
Identification of driver reaction time in safety of movement of agricultural machines
Autorzy:: Pawłowski, T.
Kromulski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336989.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: kierowca
czas reakcji
maszyna rolnicza
bezpieczeństwo
driver
reaction time
safety
agricultural machine
Opis:: Sterowany przez kierowcę pojazd może być rozpatrywany jako system regulacji, w którym kierowca jest regulatorem a maszyna rolnicza obiektem regulowanym. Źródłem sił zewnętrznych docierających do kierującego i wywierających wpływ na dynamikę samochodu jest zmieniające się otoczenie pojazdu. Efektywność działań kierowcy zależy od sytuacji na drodze, własności pojazdu oraz od cech psychofizycznych kierowcy. Kierowca jest włączony w układ droga - pojazd - kierowca jako ogniwo sprzężenia zwrotnego. Jego funkcje dają się opisać jako przetwarzanie pochodzących z zewnątrz informacji dotyczących ruchu pojazdu na sterowanie stanem poszczególnych układów. Parametry opisujące zachowania kierowcy (np. - czas reakcji kierowcy) można wyznaczyć na podstawie znajomości modelu układu opisanego w dziedzinie widma za pomocą transmitancji widmowych lub w dziedzinie czasu za pomocą korelacji.
Vehicle driven by driver may be considered as control system with driver as a controller and vehicle as controlled system. Changeable vehicle environment is the source of outer forces reaching driver and having effect on vehicle dynamics. Driver efficiency depends on situation on the road, vehicle characteristic and psychical and physical driver features. Driver is included in road-vehicle-driver system as feedback element. His functions can be described as concerning running vehicle input data processing into control of vehicle systems. Parameters describing drives behaviour (eg - driver reaction time delay) can be identified basing on model of system in frequency domain (from transmissibility) or in time domain (from correlation).
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 4; 33-36
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Neuronowa identyfikacja poziomu zawartości tłuszczu w tkance mięśniowej owiec
Neural identification of the lambs intramuscular fat level content
Autorzy:: Przybylak, A.
Boniecki, P.
KOozłowski, R. J.
Ślósarz, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336831.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: sieć neuronowa
tłuszcz
owca
tkanka mięśniowa
zawartość
neural network
lamb
content
intramuscular
fat
Opis:: Rozwiązanie problemu identyfikacji ilości tłuszczu w mięsie, na podstawie informacji zawartej w obrazie ultrasonograficznym wykonanym na żywym zwierzęciu, ma istotne znaczenie utylitarne. W pracy zaproponowano wykorzystanie nowoczesnych metod sztucznej inteligencji, a w szczególności aproksymacyjnych technik sztucznych sieci neuronowych do określania poziomu zawartości tłuszczu w tkance mięśniowej owiec.
The solution of the problem in the identification process of the quantity of the intramuscular fat, on the basis of contained information in the ultrasonographic image from living animal, has the essential utilitarian meaning. This paper investigates the utilization of methods of artificial intelligence, in particularly approximation algorithms of artificial neural network models.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 2; 76-78
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Identyfikacja" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język