Informacja

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

Wyszukujesz frazę "analiza neuronowa obrazu" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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
Tytuł:
Wpływ liczby zmiennych na jakość działania neuronowego modelu do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków kukurydzy
The impact of the number of variables on the operation quality of neuron model for identifying mechanical damage of corn seeds
Autorzy:
Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290908.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
kukurydza
uszkodzenie mechaniczne
identyfikacja
reprezentatywne dane uczące
sieć neuronowa
analiza obrazu
maize
mechanical damage
identifying
representative teaching data
neural network
image analysis
Opis:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków, prezentowanych w postaci fotografii, wymaga doboru odpowiednich cech charakterystycznych, na podstawie których zostanie przeprowadzony proces rozpoznawania. Wybór danych można zweryfikować wykorzystując narzędzie analizy wrażliwości sieci. Dzięki jego zastosowaniu można ocenić poziom istotności poszczególnych cech charakterystycznych i sprawdzić czy wszystkie wcześniej wybrane zmienne są niezbędne w procesie uczenia.
Using of artificial neuron networks for identifying mechanical damage of seeds presented on photographs requires selection of proper characteristics, which can be the basis for identification process. Data choice can be verified by using the instrument of network sensitivity analysis. Thanks to its use the significance level of particular characteristics can be evaluated, and it may be verified if all selected variables are essential in the learning process.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 6(104), 6(104); 151-157
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
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