Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Marciniak, P." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie sieci bayesowskich do modelowania rolniczego procesu produkcyjnego
Application of Bayesian networks in modeling of agricultural production process
Autorzy:
Maksym, P.
Marciniak, A. W.
Kostecki, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287765.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
systemy reprezentacji wiedzy rolniczej
modelowanie
proces produkcyjny
sieci bayesowskie
reguły modularyzacji i kompozycji
agricultural knowledge representation systems
production process
modeling
Bayesian networks
modularization and composition rules
Opis:
Zastosowanie sieci bayesowskich do modelowania rolniczego procesu produkcyjnego oraz wspomagania decyzji odnośnie wyboru działań produkcyjnych przedstawiono z perspektywy budowania komputerowych systemów reprezentacji wiedzy. Metodykę budowania modeli sprowadzono do projektowania odpowiednich modułów rozpoznawania i predykcji i łączenia ich według określonych reguł. Zaproponowaną metodę omówiono na przykładzie modelowania produkcji pszenicy ozimej.
Problem of agricultural production modeling with Bayesian Networks is discussed from the perspective of building knowledge representation systems in agricultural domain. Universal conceptualization schema of acting in changing and uncertain environments as cognitive cycles, implies the need of two elementary modules of BN, namely the recognition (diagnostic) and prediction module. Building BN model of agricultural production process can be decomposed into the design of elementary modules repository and then appropriate composing entire models with modules. Conceptualization and design of diagnostic and predictive modules, and then their linkage rules was shown on the examples concerned winter wheat production.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 12(87), 12(87); 321-330
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie syntezy działań ochronnych w rolniczym procesie produkcyjnym
Modelling a protective action synthesis for the agricultural producution process
Autorzy:
Maksym, P.
Marciniak, A. W.
Kusz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292152.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
rolniczy proces produkcyjny
działanie prewencyjno-interwencyjne
wspomaganie komputerowe
proces decyzyjny
sieci bayesowskie
agricultural production process
prevention activities
intervention activities
computer aiding
decision-making processes
Bayesian networks
Opis:
W artykule przedstawiono metodę modelowania problemów decyzyjnych, polegającą na syntezie działań prewencyjno-interwencyjnych w rolniczym procesie produkcyjnym. W zależności od spektrum zagrożenia, zbiór działań musi spełniać szereg ograniczeń wynikających z ich stosowania, pilności i wykonalności. Ostatecznym kryterium wyboru działania jest wynik predykcji straty plonu. Przedstawioną koncepcję budowy modelu oparto na technologii sieci bayesowskich.
The article presents a method of modelling decision problems which is based on a synthesis of prevention and intervention activities in the agricultural production process. Depending on the threat spectrum, the set of actions must comply with a number of limitations arising from their use, urgency and feasibility. The final criterion for the choice of action is the result of the yield loss prediction. The concept of building a model presented in the article is based on Bayesian network technology.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2011, R. 15, nr 4, 4; 213-220
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie problemów decyzyjnych w integrowanym systemie produkcji rolniczej
Decision process modelling in the integrated agricultural production system
Autorzy:
Hołaj, H.
Kusz, A.
Maksym, P.
Marciniak, A. W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/286833.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
produkcja rolnicza
modelowanie zagrożeń
integrowanie źródeł informacji
wspomaganie procesów decyzyjnych
sieci bayesowskie
agricultural production
modeling threats
integration of information sources
supporting decision-making processes
Bayesian networks
Opis:
W artykule przedstawiono metodę modelowania problemu oceny zagrożenia w rolniczym procesie produkcyjnym i doboru konkretnego środka ochrony oraz wielkości adekwatnej dawki w integrowanym rolniczym procesie produkcyjnym. Podstawą decyzji jest diagnoza generatywna oparta o rozkład prawdopodobieństwa określony nad zbiorem możliwych decyzji. Pokazano w jaki sposób poprzez integrację niejednorodnych i niepewnych źródeł informacji można zmniejszyć niepewność w procesie podejmowania decyzji. Przedstawioną koncepcję budowy modelu oparto na technologii sieci bayesowskich.
The study presents the modelling method of a risk assessment problem in the agricultural production process and selection of an adequate protection measure and the size of the measure in the integrated technology of the plant production. The decision results from a generative diagnosis based on the distribution of decision probability under the set of possible decisions. The study presented how an integration of non-uniform and uncertain sources of information decreases uncertainty in the process of decision taking. The concept of a model structure was presented based on the technology of the Bayesian networks. Bayesian diagnosis model shows how integration of heterogeneous uncertain information sources decrease uncertainty in process of decision-making.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2011, R. 15, nr 6, 6; 53-60
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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