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 "field network" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Three-level neural network for data clusterization on images of infected crop field
    Autorzy:
    Doudkin, A. A.
    Inyutin, A. V.
    Petrovsky, A. I.
    Vatkin, M. E.
    Sobkowiak, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/336433.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    neural network
    crop field
    plant protection
    image
    Opis:
    The objective of this research was to use neural network approach for segmentation problem of agricultural landed-fields in remote sensing data. A neural network clusterization algorithm for segmentation of the color images of crop field infected by diseases that change usual color of agricultural plants is proposed. It can be applied for cartography of fields infected by plant diseases to reduce the use of plant protection products.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2007, 52, 1; 5-7
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Realizacja wnioskowania diagnostycznego rozpylacza opryskiwacza polowego w czasie rzeczywistym
    Implementation of diagnostic concluding for field spraying machine atomiser in real time
    Autorzy:
    Langman, J.
    Pedryc, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289765.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    diagnostyka
    komputer pokładowy
    sieć neuronowa
    ochrona roślin
    opryskiwacz polowy
    rozpylacz
    diagnostics
    onboard computer
    neural network
    plant protection
    field spraying machine
    atomizer
    Opis:
    Komputery pokładowe stosowane w opryskiwaczach spełniają głównie rolę sterowników odciążając w ten sposób operatora i dokładniej sterują procesem. Informacje dostarczane przez czujniki wykorzystywane są tylko do zmiany parametrów roboczych, ponieważ mikrokomputery nie mają zaimplementowanych procedur diagnostycznych. Rozszerzenie funkcji komputera pokładowego o moduły diagnostyczne wymaga opracowania bardzo wydajnego, a równocześnie prostego w aplikacji systemu diagnostycznego. W pracy przedstawiony został moduł wnioskowania diagnostycznego umożliwiający diagnostykę rozpylaczy opryskiwacza polowego jako osobny moduł jak również może być wykorzystany do rozbudowy istniejących komputerów pokładowych.
    On-board computers employed in spraying machines work mainly as controllers, and thus they relieve machine operators and control the process more precisely. Information delivered by sensors is used only to change working parameters, because microcomputers do not have any implemented diagnostic procedures. Adding diagnostic modules to on-board computer functions requires a diagnostic system to be developed, which would be very efficient and at the same time simple to apply. The work presents diagnostic concluding module allowing to diagnose field spraying machine atomisers that may either work as a separate module or be used to expand existing on-board computers.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 11(109), 11(109); 165-171
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decision support for hardware and software, complex for precision farming tasks: student project
    Autorzy:
    Ganchenko, V. V
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/397759.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Łódzka. Wydział Mikroelektroniki i Informatyki
    Tematy:
    image processing
    agricultural field
    fuzzy clustering
    neural network
    recognition
    przetwarzanie obrazów
    pole uprawne
    grupowanie rozmyte
    sieci neuronowe
    rozpoznawanie obrazów
    Opis:
    In the article algorithms for decision support for hardware and software complex are described. The complex is used for few precision farming tasks: data mining, data processing, decision making and control of fertilizers applying. The complex is designed to reduce costs and environmental burden on potato. The complex is based on processing aerial images photographs of potato fields.
    Źródło:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science; 2014, 5, 1; 5-13
    2080-8755
    2353-9607
    Pojawia się w:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sterowanie silnika indukcyjnego na podstawie estymowanego sygnału prędkości kątowej
    Induction motor control with utilisation estimated speed signal
    Autorzy:
    Filipek, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157793.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sterowanie polowo zorientowane
    estymacja prędkości
    sieć neuronowa
    układ adaptacyjny
    field oriented control
    speed estimation
    neural network
    adaptive systems
    Opis:
    W artykule przedstawiono porównanie dwóch koncepcji estymatorów predkości kątowej silnika indukcyjnego - układu z modelem wzorcowycm i modelem nadążnym strumienia wirnika oraz układu opartego na liniowej sieci neuronowej on-line. Szacowany przez nie sygnał prędkości wykorzystywano do śledzenia prędkości jak też w układzie automatycznej regulacji do realizacji sterowania wektorowego. Na drodze symulacji komputerowej oraz eksperymentów laboratoryjnych poddano analizie precyzję identyfikacji predkości w stanach ustalonych i dynamicznych w różnych obszarach pracy. Przedstawiono wyniki badań wrażliwości estymatorów na odstrojenie parametrów modelu silnika.
    The paper the comparison of two speed estimator concept: MRAS type and system based on linear neural network trained on-line. Estimated signal was not only used for speed tracking but also in automatic control system and indirect rotor field oriented control. Speed estimation performances were examined through computer simulations and laboratory tests for dynamic and states in wide operation range. The test results of estimator sensitivity to motor papameters variation are presented in the paper.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2005, R. 51, nr 3, 3; 26-29
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja ekotypowa samców sarny europejskiej (Capreolus capreolus L.) na podstawie wybranych pomiarów ich ciała
    Ecotype classification of the European roe deer [Capreolus capreolus L.] males on the basis of selected body parameters
    Autorzy:
    Kulak, D.
    Wajdzik, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1011776.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Leśne
    Tematy:
    samce
    pomiary zoometryczne
    zwierzeta lowne
    lowiectwo
    sarna polna
    ekotypy
    Capreolus capreolus
    lesnictwo
    kozly
    sarna
    sarna lesna
    european roe deer
    field ecotype
    forest ecotype
    regression model
    neural network
    Opis:
    The studies were carried out on the European roe deer (Capreolus capreolus L.) males from field and forest ecotypes harvested in the Opole Region. Attempts were made to identify the ecotype of the examined individuals on the basis of skull and body measurements. It was found that the most useful measurements for ecotype identification are skull dimensions: LTO (profile length), LCB (condylobasal length), LBA (basal length), LV (length between the front edge of the occipital foramen and the end of the jawbone), LHM (mandible length) and MG (body weight). 82% of individuals were correctly classified using the regression analysis method, while the use of the neural network resulted in correctness ranging from 90 to 98% depending on the type of the network applied.
    Źródło:
    Sylwan; 2009, 153, 08; 563-574
    0039-7660
    Pojawia się w:
    Sylwan
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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