Informacja

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

Wyszukujesz frazę "artificial intelligence" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Ways of Selecting Internal Patterns in Multilayer Perceptron Network
Autorzy:
Kolibabka, M.
Cader, A.
Siwocha, A.
Krupski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108637.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi
Tematy:
neural networks
artificial intelligence
back propagation
Opis:
Creating and later learning one-way neural networks depends on many factors. Selecting many of them has estimated and experimental character. The suggested method is the Allows weakness of the influence of the not optimal choice of the net structure, also speed and momentum values are less influential in classic Back then Propagation Method. There are few modes of choosing elements to use in Followed algorithm.
Źródło:
Journal of Applied Computer Science Methods; 2012, 4 No. 1; 63-73
1689-9636
Pojawia się w:
Journal of Applied Computer Science Methods
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Is Management a Science or an Art? From Theory to Practice of Management
Autorzy:
Grudzewski, Wiesław Maria
Wilimowska, Zofia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/633673.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
management
models
artificial intelligence
neural networks
agent
risk
Opis:
Purpose – The purpose of this article is to discuss and show that management is a science, not just an art. Decision-making in the enterprise requires talent and special skills supported by the right qualifications. According to Tatarkiewicz, management can be considered as an art, which can be interpreted as follows: “(...) man’s conscious creation is a work of art always when it recreates reality, shapes forms, or expresses experience, yet it is able either to delight, or touch, or shock” (Tatarkiewicz, 1972). On the other hand, the company management is understood as a continuous process of making decisions based on reliable knowledge, observations and experiences – it is, therefore, a science, and modern managers are not just passive consumers of research knowledge, but also its creators. Contemporary theories focus attention on constructing appropriate models, which support the decisions of managers allowing them to somehow “spy” and observe the effects of their decisions. The aim of the paper is to show that in the modern economy, design models to support the management of the enterprise is the science that uses the achievements of other sciences, creative adaptation of these achievements in modeling phenomena occurring in the world economy. The aim of this article is to show that management sciences are increasingly exploiting modern knowledge to build models for developing practical concepts of management systems.Design/Methodology/Approach – The authors present the review of mathematical models, computer models (used in situations where the analytical models cannot find the best solution), and in particular artificial intelligence algorithms and selected models of dynamic system for managing the organization and some examples of applications.Findings – The results obtained show that in the management sciences, many models are used to support managerial decisions. Of course, the achievements of other sciences are very often used, management is of an application, but also of scientific nature, because, in order to skillfully use knowledge from other fields, decision-making models should be developed to solve problems in management and allow to use the achievements of these other areas.Research limitations/implications – The limitations of this paper result from the fact that only selected models are presented in the article. The authors hope that these selected models will be the argument that management science is becoming more and more science and not an art only.Originality/Value – This paper presents the review of modern methods used in management sciences to show that modern management is more a science than an art.
Źródło:
International Journal of Synergy and Research; 2017, 6
2083-0025
Pojawia się w:
International Journal of Synergy and Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Archipelag sztucznej inteligencji. Część I
Autorzy:
Tadeusiewicz, Ryszard
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1857327.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Wydawnictwo Druk-Art
Tematy:
sztuczna inteligencja
metody sztucznej inteligencji
test Turinga
algorytmy genetyczne
sieci neuronowe
artificial intelligence
artificial intelligence methods
Turing test
genetic algorithms
neural networks
Opis:
Tytuł tego artykułu może budzić wątpliwości Czytelników. Sztuczna inteligencja? Wiadomo! Ale jakiś archipelag? Już wyjaśniam. Otóż sztuczna inteligencja tylko z nazwy jest dziedziną integralną, jak – nawiązując do tytułu miesięcznika – napędy albo sterowanie. W istocie sztuczna inteligencja to zbiór bardzo różnych metod, które ludzie wymyślili w tym celu, żeby maszyny lepiej zaspokajały ich potrzeby. Te metody w większości nie mają ze sobą nawzajem absolutnie nic wspólnego. Są od siebie odległe i nie ma łatwego sposobu przejścia od jednej z nich do innej. Pozwoliłem sobie porównać tę sytuację do archipelagu wysp.
Źródło:
Napędy i Sterowanie; 2020, 22, 12; 26-40
1507-7764
Pojawia się w:
Napędy i Sterowanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Perception-based reasoning: evaluation systems
Autorzy:
Rutkowska, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1931577.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
fuzzy sets
perception-based systems
fuzzy neurons
neural networks
artificial intelligence
Opis:
A perception-based interpretation of evaluation systems is proposed in this paper. Thus, a perception-based approach to create intelligent systems is considered. The evaluation systems can be employed eg. in order to assess student exams, as well as to other applications. Evaluation marks used in these systems are given as perceptions expressed by words. The words play the role of labels of perceptions, and are represented by fuzzy sets. This means that the idea of perception-based systems, introduced by Zadeh, is applied. Various algorithms of overall assessment are suggested in this paper. Overall evaluation is produced as an aggregation of component evaluation marks. Systems of this kind can be obtained using fuzzy neurons, so fuzzy neural networks are also mentioned as a method of perception-based reasoning. The usefulness in artificial intelligence of both fuzzy sets and neural networks, and especially a combination of these, is shown.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2003, 7, 1; 131-145
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using neural networks to prediction on warsaws stock exchange
Autorzy:
Lichy, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/95045.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
artificial intelligence
neural networks
stock market
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
giełda
Opis:
The paper describes an experiment consisting of the application of artificial intelligence algorithms in the processes of predicting the stock market. A special tool was developed to evaluate whether artificial neural networks can predict stock market behavior. The aim of this paper was also to test how neural networks tapping trivial and easily attainable input data perform in an environment which is both complex and difficult to predict.
Źródło:
Information Systems in Management; 2016, 5, 4; 508-519
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:
Information Systems in Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Intelligent methods of ANN type in symptom diagnostic of motocar vehicles electrical equipment
Inteligentne metody typu SSN w symptonowej diagnostyce wyposażenia elektrycznego pojazdów samochodowych
Autorzy:
Yastrebov, A.
Gad, S.
Słoń, G.
Łaskawski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328946.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
sztuczna inteligencja
sieć neuronowa
diagnostyka
pojazd
artificial intelligence
neural networks
diagnostic
vehicle
Opis:
In this paper the intelligent computer diagnostic system for specified symptom models is presented. Concluding rules are executed with the help of artificial neural networks (ANN) and fuzzy neural networks (type MLP and TSK). Performed system was used for diagnosing of the vehicle's electrical equipment. Results of the computer simulations presented in the paper, carried out for the simulated and real signals, prove efficiency of the system.
W artykule przedstawiono inteligentny komputerowy system diagnostyczny dla szczególnych modeli symptomowych. Reguły wnioskujące są realizowane z pomocą sztucznych sieci neuronowych (SSN) oraz sieci neuronowo-rozmytych (typu MLP oraz TSK). Opracowany system został zastosowany do diagnozowania wyposażenia elektrycznego w pojeździe. Wyniki symulacji komputerowych przedstawione w artykule, uzyskane dla sygnałów symulacyjnych oraz zmierzonych, potwierdzają skuteczność systemu.
Źródło:
Diagnostyka; 2006, 1(37); 69-76
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tractography Methods in Preoperative Neurosurgical Planning
Autorzy:
Koryciński, Mateusz
Ciecierski, Konrad A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839329.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
artificial intelligence
diffusion tensor imaging
Dijkstra's algorithm
graph traversing
MRI
neural networks
tractography
Opis:
Knowledge of the location of nerve tracts during the surgical preoperative planning stage and during the surgery itself may help neurosurgeons limit the risk of causing neurological deficits affecting the patient’s essential abilities. Development of MRI techniques has helped profoundly with in vivo visualization of the brain’s anatomy, enabling to obtain images within minutes. Different methodologies are relied upon to identify anatomical or functional details and to determine the movement of water molecules, thus allowing to track nerve fibers. However, precise determination of their location continues to be a labor-intensive task that requires the participation of highly-trained medical experts. With the development of computational methods, machine learning and artificial intelligence, many approaches have been proposed to automate and streamline that process, consequently facilitating image-based diagnostics. This paper reviews these methods focusing on their potential use in neurosurgery for better planning and intraoperative navigation.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2021, 3; 78-85
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Utilisation of the artificial neural network in the strategy for the allocation of storage space
Autorzy:
Janke, Piotr
Jończyk, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1883695.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
logistics
machine learning
artificial intelligence
neural networks
logistyka
uczenie maszynowe
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
Opis:
Purpose: The main goal of the article is to develop a method that automatically allocates the warehouse zones of the product range of the studied enterprise for the selected machine learning algorithm. Design/methodology/approach: The problem of the studied issue is presented in the context of a specific company. The research used the double ABC method for the initial classification of zones. Input data were prepared according to the developed methodology. Selected machine learning algorithms were tested for the same data. Findings: Machine learning methods can be used to classify storage zones in that specific warehouse. Especially Boosted Trees and Neural Networks gives small errors at training stage witch our methodology. There may be differences in errors at the stage of learning the algorithm and the stage of implementing it with completely new data. Originality/value: Machine learning is a new solution that is increasingly used in various areas of logistics. The article draws attention to some problems in implementing this solution for enterprises.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2020, 145; 197-209
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On application of some artificial intelligence methods in ship design
Autorzy:
Meler-Kapcia, M.
Zieliński, S.
Kowalski, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/259171.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
artificial intelligence
expert system
neural networks
relational database
case-based reasoning method
aided ship design
Opis:
In the paper were presented examples of use of some intelligence tools such as a neural network, expert system and relational database to ship design. The neural network of back-propagation of errors was applied to select required power of ship main propulsion system on the basis of ship main parameters. Results obtained by using the network were compared with resulting values for similar ships found in Access database application. To aid design of the main propulsion system and ship power plant automation fuzzy logic was applied as an element of Case Based Reasoning (CBR) method in Exsys expert system as well as a few methods for selection of similar ships, elaborated by the authors.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2005, 1; 14-20
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System informatyczny "nStraw" wspomagający neuronową identyfikację stopnia dojrzałości kompostu
Computer system "nStraw" assisting a neural identification of compost maturity
Autorzy:
Boniecki, P.
Jakubek, A.
Kuzimska, T.
Pilarski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336465.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
kompost
dojrzałość
analiza obrazu
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
compost
maturity
image analysis
artificial intelligence
neural networks
Opis:
Celem pracy była neuronowa identyfikacja stopnia rozkładu materiału organicznego (słomy) na podstawie informacji graficznej, uzyskanej przy użyciu metod analizy obrazu. W tym celu opracowano oryginalny system informatyczny "nStraw", umożliwiający edycję obrazów cyfrowych, akwizycję danych graficznych, ich analizę oraz konwersję do zbiorów uczących w postaci akceptowalnej przez symulator sztucznych sieci neuronowych.
The aim of this study was to describe a neural identification of the level of decomposition of organic material, based on graphic information, which is obtained by using image analysis. For this purpose, a neural network "nStraw" was generated for editing images, data retrieval and analysis.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 21-25
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe
Object classification with deep neural networks
Autorzy:
Kwasigroch, A.
Grochowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/268601.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
uczenie głębokie
sieci neuronowe
sztuczna inteligencja
przetwarzanie obrazu
deep learning
neural networks
artificial intelligence
image processing
Opis:
W referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez człowieka. Zbadano wpływ pojawienia się nietypowych zdjęć na wynik klasyfikacji. Ponadto przeanalizowano zdjęcia niepoprawnie sklasyfikowane i porównano je z interpretacjami człowieka. Uzyskano bardzo wysokie wyniki klasyfikacji. Do oceny systemów użyto miar statystycznych takich jak: dokładność, czułość, swoistość, krzywe ROC.
Deep neural networks are modern algorithms from the family of artificial intelligence, that are widely used these days for task of an image analysis. In this paper, we present results of research on deep neural network for image recognition. We tested 2 different neural architectures, namely: modified VGG19, ResNet50. In order to improve the classification results we employed two methods called dropout and transfer learning. The systems were trained on the dataset containing 22 000 training images and 3000 test images. The dataset used contains different pictures of animals (cats and dogs). The dataset of animals make analyses of network performance easier, because they are easy to interpret by human. The employed systems were tested qualitatively and quantitatively. The influence of atypical inputs were examined, also. Moreover, the analysis of improperly classified images was performed. We achieved high classification results. In order to evaluate the classification performance we utilized the following set of statistical measures: accuracy, specificity, sensitivity and ROC curves.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 60; 63-66
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce maszyn
Application of artifical inteligence in machine diagnostics
Autorzy:
Bartol-Smardzewska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329334.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka techniczna
system informatyczny
sieci neuronowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
computer systems
neural networks
artificial intelligence
Opis:
W ciągu ostatnich lat wzrasta zapotrzebowanie na diagnostykę techniczną, zmieniły się bowiem radykalnie kryteria oceny obiektów. Pojawiają się nowe zastosowania osiągnięć mikroelektroniki, techniki komputerowej, sieci neuronowych i sztucznej inteligencji, skutecznie wspomagają one możliwości diagnostyki technicznej. To wszystko diametralnie zmienia poglądy i dokonania w obszarze wykrywania i nadzorowania zmian stanu obiektów metodami diagnostyki technicznej. Daje to możliwość nadzorowania zmian stanu, lokalizacji uszkodzeń i minimalizacji skutków uszkodzeń.
In last few years request of technical diagnostics increase, cause of radically change of object's rate standard. New adoption of achievement of microelectronics, computer technology, neural nets and artificial intelligence succor power of technical diagnostics efficiently. All of that, change diametrically ideas and performance of detection and inspection by technical diagnostics methods of object's state changes. It gives the possibility to inspect changes of state, location of damage and reducing of damage results.
Źródło:
Diagnostyka; 2005, 33; 193-198
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System informatyczny PiAO2 jako narzędzie wspomagające bezwzorcową neuronową klasyfikację pomidorów
Computer system PiAO2 as a tool for assist neural classification of tomatoes without supervision
Autorzy:
Boniecki, P.
Zaborowicz, M.
Przybył, K.
Pilarski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336447.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
pomidory
analiza obrazu
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
systemy informatyczne
tomatoes
image analysis
artificial intelligence
neural networks
computer systems
Opis:
Analiza obrazów oraz pozyskiwanie danych zawartych w obrazach cyfrowych są istotnym elementem w procesie generowania zbiorów uczących, przeznaczonych do budowy modeli neuronowych. Wraz z rozwojem komputerowej analizy obrazu możliwe jest pozyskiwanie coraz większej ilości danych. Dlatego zasadne jest tworzenie nowych oraz modyfikowanie istniejących systemów informatycznych, wspierających neuronową analizę obrazów o nowe funkcje, zwiększające użyteczność tych aplikacji.
Image analysis and gathering data from digital images is an important element in process of generating learning sets for the construction of the neural models. With the development of computer image analysis it is possible to obtain more data. This is a reason to create and develop computer systems that support neural image analysis and increase usability of this software.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 26-28
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Neural Networksin the Tests of Hand Grenade Fuses
Zastosowanie sieci neuronowych w badaniach zapalników do granatów ręcznych
Autorzy:
Ampuła, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/208533.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
artificial intelligence
neural networks
activation function
hidden neurons
fuse
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
funkcja aktywacji
neurony ukryte
zapalnik
Opis:
The neural networks, which find currently use in the unusually wide range of problems, in such fields as: finance, medicine, geology or physics, were characterized in the article. It was accent, that neural networks are very sophisticated technique of modelling, able to map extremely complex functions. It was noticed particularly, that neural networks had a non-linear character, what very essentially improve the possibilities of their applications. Some previous applications of neural networks were introduced, both in the area of domestic and foreign, including also military applications. The fuse of UZRGM type (Universal Modernized Fuse of Hand Grenades) was characterized, describing his building and way of action, special attention-getting on the tested features during laboratory diagnostic tests. Necessary technical parameters for the first and the second laboratory diagnostic tests, whose purpose was to build two independent neural networks, on the basis of existing test results and undertaken post-diagnostic decisions were designed. A few artificial neural networks were made and finally the best two independent neural networks were chosen. The main parameters of the chosen active neural networks were introduced in the pictures. Concise information, relating to the built artificial neural networks, for the first and the second laboratory diagnostic tests of the fuses of UZRGM type, was presented in the end of the article. In the summary, clearly distinguished are advantages of the applications of the proposed evaluation method, which significantly shortens an evaluation process of new empirical test results and causes complex automatization of an evaluation process of the tested fuses.
W artykule scharakteryzowano sieci neuronowe, które znajdują obecnie zastosowanie w niezwykle wielu problemach, w takich dziedzinach jak: finanse, medycyna, geologia czy fizyka. Podkreślono, że sieci neuronowe są bardzo wyrafinowaną techniką modelowania, zdolną do odwzorowania nadzwyczaj złożonych funkcji. W szczególności zauważono, że sieci te mają charakter nieliniowy, co bardzo istotnie wzbogaca możliwości ich zastosowania. Przedstawiono niektóre dotychczasowe zastosowania sieci neuronowych, zarówno w obszarze krajowym, jak i zagranicznym, włączając w to także zastosowania wojskowe. Scharakteryzowano zapalnik typu UZRGM, opisując jego budowę oraz sposób działania, zwrócono szczególną uwagę na badane cechy podczas laboratoryjnych badań diagnostycznych. Zaprojektowano niezbędne parametry techniczne dla pierwszych i drugich laboratoryjnych badań diagnostycznych, których celem była budowa dwóch niezależnych sieci neuronowych na podstawie istniejących wyników badań oraz podjętych decyzji podiagnostycznych. Zbudowano wiele sztucznych sieci neuronowych, których wynikiem były zaprojektowane i wybrane jako najlepsze dwie niezależne sieci neuronowe. Na rysunkach przedstawiono główne parametry wybranych aktywnych sieci neuronowych. Na końcu artykułu znajdują się zwięzłe informacje dotyczące zbudowanych sztucznych sieci neuronowych dla pierwszych i drugich laboratoryjnych badań diagnostycznych zapalników typu UZRGM. W podsumowaniu jasno wyróżniono zalety stosowania zaproponowanej metody oceny, która znacząco skraca proces oceny nowych empirycznych wyników badań oraz powoduje pełną automatyzację procesu oceny badanych zapalników.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2019, 68, 1; 197-212
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja suszu pietruszki z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
Classification of dried parsnip using artificial neural networks
Autorzy:
Koszela, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336411.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
zastosowanie komputerów
analiza obrazów
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
susz pietruszki
computer applications
image analysis
artificial intelligence
neural networks
dried parsnip
Opis:
W ostatnich latach prace naukowo-badawcze realizowane w inżynierii rolniczej coraz częściej wykorzystują nowoczesne narzędzie modelowania, jakim są sztuczne sieci neuronowe. To narzędzie, jako uniwersalny aproksymator, w połączeniu z komputerową analizą obrazów, stosowane jest do tworzenia modeli empirycznych, opisujących zjawiska i procesy występujące w pozyskiwaniu i przetwarzaniu materiałów roślinnych. Szczególną cechą sztucznych sieci neuronowych jest zdolność uogólniania nabytej wiedzy, co jest ważnym aspektem w badaniach na obiektach o dużej liczbie czynników determinujących dany proces. Celem pracy badawczej było opracowanie modelu neuronowego do oceny jakości suszu pietruszki i jego klasyfikacji na podstawie cyfrowych fotografii. Do analizy i klasyfikacji wykorzystano susz pietruszki pozyskany metodą konwekcyjną. Do modelu klasyfikacyjnego wybrano cechy charakterystyczne, które umożliwiały klasyfikację ze względu na jakość suszu. W wyniku przeprowadzonych badań wygenerowano kilka modeli neuronowych, które poddano weryfikacji i walidacji.
In recent years, agricultural engineers working in research have been using modern modeling tools, such as artificial neural networks, with increasing frequency. This tool, as a universal approximator together with computer image analysis is used to create empirical models that describe phenomena and processes involved in extracting and processing plant materials. Artificial neural networks are able to generalize from acquired knowledge, and this is an important feature when analyzing data involving a large range of factors to determine a given process. The objective of this research work was to develop a neural model allowing the assessment of dried parsnip quality and its classification on the basis of digital photos. Obtained by the convection method, the dried parsnip was analysed and classified. Its characterisctic features were chosen, allowing classification according to quality. As the result of the research, a number of generated neural models were verified and validated.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 87-90
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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