Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Sztuczne Sieci Neuronowe" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do predykcji produkcji biogazu w warunkach laboratoryjnych
Application of the artificial neural networks in the prediction of biogas production in laboratory conditions
Autorzy:
Adamski, M.
Pronobis, L.
Dworecki, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/884340.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
sieci neuronowe sztuczne
zastosowanie
badania laboratoryjne
produkcja biogazu
prognozowanie
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2013, 2
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Tytuł:
Mozliwosc wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w nauce i praktyce lesnej
Autorzy:
Zasada, M
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/821046.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
drzewostany
wykorzystanie
sieci neuronowe sztuczne
przyrost miazszosci
obliczenia
lesnictwo
sztuczna inteligencja
Źródło:
Sylwan; 2001, 145, 01; 39-45
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowy system informatyczny wspomagajacy proces prognozowania masy mleka uzyskanego podczas doju
Neural information system helping in the process of predicting the mass of obtained milk during milking
Autorzy:
Boniecki, P
Jedrus, A.
Nizewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883594.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
system Milko
sieci neuronowe sztuczne
krowy
prognozowanie
wydajnosc mleka
produkcja zwierzeca
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2007, 05; 15-18
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza neuronowa wybranych parametrów zdolności wydojowej krów wysokowydajnych
The neural analysis of selected parameters of milking capacity for high-yield cows
Autorzy:
Jedrus, A.
Boniecki, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/884086.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
krowy wysokomleczne
zdolnosc wydojowa
mleko cwiartkowe
wydajnosc mleka
sieci neuronowe sztuczne
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2014, 1
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Budowa neuronowych modeli prognostycznych na przykladzie wybranych zagadnien inzynierii rolniczej
Construction of neural forecasting models for example of selected issues in agricultural engineering
Autorzy:
Dejewska, T
Boniecki, P.
Jakubek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883707.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
zbiory danych
modelowanie
modele prognostyczne
inzynieria rolnicza
sieci neuronowe sztuczne
uczenie sie
Opis:
Celem pracy było omówienie metodyki budowy modeli prognostycznych w oparciu o sztuczne sieci neuronowe. Podczas konstruowania modelu neuronowego realizującego predykcję występują często złożone problemy. Z uwagi na to przybliżono metody pozwalające na poprawny przebieg poszczególnych etapów budowy. Przedstawiono również wartość poznawczą i skuteczność działania tych modeli dla inżynierii rolniczej.
The aim of the following thesis was the description of methods of building of prognostic models with the use of the artificial neural networks. During constructing of neuronal model of prediction, a variety of complex problems may often appear. In consideration of those problems, some methods enabling appropriate course of each of the stages of building the model were presented. Moreover, a cognitive value and effectiveness of working of those models in the agricultural engineering were introduced.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2009, 05; 7-10
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
JabVis 1.1 ewolucja aplikacji z elementami sztucznej inteligencji
JabVis 1.1 evolution of application with elements of artificial intelligence
Autorzy:
Jakubek, A.
Boniecki, P.
Dejewska, T.
Zaborowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/884284.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
owoce
jablka
dojrzalosc owocow
stopien dojrzalosci
sieci neuronowe sztuczne
system JabVis 1.1
Opis:
Bezinwazyjne metody określania stadium dojrzałości jabłek są obszarem zainteresowań branży sadowniczej oraz przetwórczej tych owoców. Odpowiedzią na to zapotrzebowanie jest aplikacja JabVis ver. 1.1 powstała w 2010 w Instytucie Inżynierii Rolniczej. Jądro aplikacji zostało zaczerpnięte z poprzedniej wersji programu, który służył z kolei do identyfikacji trzech odmian jabłek. W JabVis 1.1 zostały zintegrowane moduły identyfikujące odmianę oraz stopień dojrzałości jabłek. Liczba odmian jabłoni oraz operowanie tylko na trzech z nich, pozwala na dalszą wielopłaszczyznową rozbudowę systemu w przyszłości.
Non-invasive methods for determining the maturity of apples are an area of interest in the horticultural industry and the processing of these fruits. Created in 2010 at the Institute of Agricultural Engineering, the application JabVis version 1.1 is answer to this need.. Application kernel is taken from a previous version, which in turn served to identify three varieties of apples. Modules able to identify the variety and ripeness of apples are integrated into JabVis 1.1. Number of varieties of apple trees and manipulations on only three of them, allows for further expansion of multi-level system in the future.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2011, 01
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przegląd możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych w zarządzaniu kosztami przedsięwzięć budowlanych
Artificial neural network applications review for cost management in construction projects
Autorzy:
Juszczyk, M.
Lesniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/887270.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
budownictwo
przedsiewziecia budowlane
koszty budowy
zarzadzanie kosztami przedsiewziec budowlanych
sieci neuronowe sztuczne
zastosowanie
Źródło:
Scientific Review Engineering and Environmental Sciences; 2012, 21, 1[55]
1732-9353
Pojawia się w:
Scientific Review Engineering and Environmental Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza mozliwosci wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do szacowania sil konkurencji wewnatrzgatunkowej w trzydziestoletnich drzewostanach brzozy brodawkowatej [Betula pendula Roth]
Analysis of the possibility of artificial neural networks utilization for strength estimation of the intraspecific competition in thirty-year stands of silver birch [Betula pendula Roth]
Autorzy:
Niedbala, G
Korzeniewicz, R.
Szmyt, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883523.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
lesnictwo
drzewostany brzozowe
brzoza brodawkowata
Betula pendula
konkurencja wewnatrzgatunkowa
prognozowanie
sieci neuronowe sztuczne
Opis:
Celem pracy było zbudowanie predykcyjnego modelu neuronowego, mającego wyznaczyć siłę konkurencji wewnątrzgatunkowej brzozy brodawkowatej w trzydziestoletnich drzewostanach. Dla jego realizacji zebrano dane empiryczne z pierwszych dziesięciu lat drzewostanu oraz z ostatniego - trzydziestego roku. Do budowy modelu użyto dwóch zmiennych niezależnych - średnicy i wysokości drzew (w każdym roku), łącznie 18 zmiennych. Wygenerowany model został oparty na sieci MLP z jedną warstwą ukrytą. Na jego podstawie przeprowadzono analizę wrażliwości sieci, która określiła jednoznacznie dwie najważniejsze cechy wpływające na przeżywalność brzozy brodawkowatej.
The aim of the work was to build the prediction neural model, to estimate strength of the intraspecific competition in thirty-year stands of silver birch. The empirical data were collected from first ten years of the stand and from last thirtieth. Two independent features were used for building of the model- diameter and height of trees (in every year), together 18 variables. The generated model was based on the MLPnetwork with one hidden layer. The analysis of the sensibility network was carried out on this model. Therewerequalifiedtwothemostimportantfeatures,whicharedeterminedintraspecificcompetitionofsilverbirch.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2010, 04; 19-22
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Grafy i sieci w technikach decyzyjnych
Graph and network analysis in decision making techniques
Autorzy:
Wozniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/62146.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Stowarzyszenie Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich PAN
Tematy:
procesy produkcyjne
zarzadzanie
grafy
teoria grafow
grafy sieciowe
drzewa decyzyjne
sieci neuronowe sztuczne
Źródło:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich; 2010, 04
1732-5587
Pojawia się w:
Infrastruktura i Ekologia Terenów Wiejskich
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja chronionych w Polsce motyli z rodziny Papilionidae z wykorzystaniem wybranych topologii neuronowych
Classification of protected Papilionidae butterflies using selected neural network topology
Autorzy:
Boniecki, P
Mueller, W.
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883223.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
zbiory danych
klasyfikacja
gatunki chronione
obrazy cyfrowe
sieci neuronowe sztuczne
paziowate
Papilionidae
uczenie sie
motyle
Opis:
Celem badań było porównanie zdolności klasyfikacyjnych modeli neuronowych, uczonych dwoma różnymi metodami: wzorcową oraz bezwzorcową. Klasyfikacji poddano wybrane owady należące do rodziny „Papilionidae”, które objęte są ochroną prawną na terenie Polski. Neuronowej klasyfikacji dokonano w oparciu o informację zakodowaną w postaci zbioru dwuwymiarowych obrazów owadów. Jako cechy reprezentatywne, stanowiące podstawę do klasyfikacji, przyjęto pięć dominujących kolorów występujących w ubarwieniu motyli. W celu porównawczym wygenerowano dwie topologie neuronowe: sieć typu MLP (ang. MultiLayer Perceptron: perceptron wielowarstwowy) uczonej technikami „z nauczycielem” orazsieæ Kohonena, która była uczona metodą „beznauczyciela”.
The aim of this study was to compare the classification ability of neural models, learned with two different ways: with reference and without reference. Selected insects subjected to classification belong to the family “Papilionidae”, and are a subject to legal protection in Poland. Neural classification was based on the information encoded in the form of a file of two-dimensional images of insects. As representatives of features, which form the basis of the classification, adopted were five dominant butterflies colors. For comparison two neural topologies were generated: a network type MLP (Multilayer Perceptron) learned by method "with the teacher" and a neural network type Kohonen, which was learned by method „without a teacher”.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2009, 03; 23-26
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Budowa prognoz złożonych dla sezonowych modeli przyczynowo-opisowych
Building of combined forecasts for seasonal causal-descriptive models
Autorzy:
Perzynska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/78511.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie
Tematy:
prognozy zlozone
modele sezonowe
modele przyczynowo-opisowe
sieci neuronowe sztuczne
analiza wariancji
analiza kowariancji
ekonometria
prognozowanie
Opis:
In the article author considers the situation in which several forecasts of the same variable are available. The forecasts was marked on basis of the causal-descriptive models for economic variable having the form of time series with seasonal fluctuations. Author creates new forecast of the same variable – the combined forecast which should be burdened with the smallest error. The author analyses four methods of creating combined forecasts as a weighted average and examines the efficiency of combined forecasts in comparison with individual forecasts. In the majority of the examination cases combined forecasts marked two methods: artificial neural networks and variance-covariance have smaller prediction errors than their component forecasts. It appears that the results of empirical research confirmed the higher efficiency of combined forecast in comparison with individual forecasts.
Źródło:
Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica; 2009, 57
2081-0644
Pojawia się w:
Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody pozyskiwania zbiorow uczacych dla modelu neuronowego identyfikujacego uszkodzenia ziarniakow
Method of learning sets extraction for identification neutral model of kernel damages
Autorzy:
Nowakowski, K
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883156.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
barwa
ksztalt
zbiory danych
wymiary
pole powierzchni
uszkodzenia mechaniczne
ziarniaki
sieci neuronowe sztuczne
uczenie sie
identyfikacja
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2007, 04; 6-7
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie zapotrzebowania na gaz ziemny w gminach wiejskich dla potrzeb planowania energetycznego
Forecasting of natural gas demand in rural municipalities for the energy planning purposes
Autorzy:
Necka, K.
Trojanowska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883921.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
gminy wiejskie
gaz ziemny
zapotrzebowanie na gaz ziemny
zuzycie gazu
prognozy dlugoterminowe
planowanie energetyczne
sieci neuronowe sztuczne
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2015, 5
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System informatyczny HISTLAB 2013 v.2.0 wspomagający ocenę geometryczną płodów rolnych
HISTLAB v.2.0 system for assist geometrical assessment of crops
Autorzy:
Przybyl, K.
Mlynski, D.
Boniecki, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883449.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
plody rolne
ocena jakosci
parametry geometryczne
identyfikacja
fotografia cyfrowa
cyfrowa analiza obrazu
sieci neuronowe sztuczne
systemy informatyczne
system HISTLAB
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2014, 4
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
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