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 "methods" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Nowoczesne metody oraz perspektywy zagospodarowania nawozów naturalnych
    Modern methods and perspectives for management of manures
    Autorzy:
    Pilarska, A.
    Pilarski, K.
    Dach, J.
    Boniecki, P.
    Dobrzanski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/884005.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    nawozy naturalne
    gnojowica
    obornik
    stosowanie
    uzdatnianie
    fermentacja metanowa
    wspolfermentacja
    produkcja biogazu
    Źródło:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2014, 2
    1732-1719
    2719-4221
    Pojawia się w:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optymalizacja procesów decyzyjnych przy zastosowaniu wybranych metod sztucznej inteligencji
    Optimization of decision processes using chosen methods of artificial intelligence
    Autorzy:
    Nowakowski, K.
    Boniecki, P.
    Majewski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/288891.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    system ekspercki
    optymalizacja
    proces decyzyjny
    artificial neural network
    expert system
    optimization
    decision cases
    Opis:
    Już od dawna ludzie poszukują narzędzi, które pomogłyby im w procesie podejmowania trafnych decyzji. Ze względu na nikłe jak do tej pory sukcesy rozsądnym wydaje się być wykorzystanie w tym celu wybranych metod sztucznej inteligencji. Użycie w/w technologii opartych na symulacji pracy ludzkiego umysłu daje nowe możliwości. Połączenie techniki sztucznych sieci neuronowych i systemów ekspertowych pozwoliło na stworzenie wirtualnych doradców - specjalistów w wybranej dziedzinie. Pozwalają oni skutecznie pomóc w podejmowaniu konkretnych decyzji. Nie zrobią tego za człowieka ale dzięki wykorzystanym technologią mogą pomóc w podjęciu optymalnej decyzji.
    Since a long time humans seek tools which would help them take accurate decisions. Because of very little success so far, choosing methods of artificial intelligence seems to be reasonable. Using mentioned technologies based on simulation of work of human mind gives new possibilities. The connection of technique of artificial neural network and expert systems permitted to create virtual advisers' - experts in chosen field. They permit to help treat concrete decisions effectively. They will not make it instead of humans but thanks to used technology they can help undertake optimal decision.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 131-136
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Liniowe sieci neuronowe a metody analizy regresji w aspekcie ich wykorzystania w inżynierii rolniczej
    Linear neural networks vs. regression analysis methods in the aspect of their applications in agricultural engineering
    Autorzy:
    Boniecki, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290860.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sieci neuronowe
    analiza regresji
    metoda
    neural netwoks
    regression analysis
    method
    Opis:
    Nieustanne dążenie badaczy do pełniejszego rozumienia i wyjaśnienia praw rządzących przyrodą spowodowało, że rosnącego znaczenia nabierają poszukiwania nowych metod badawczych, coraz efektywniej wspomagających procesy poznawcze. Należą do nich niewątpliwie uzupełniające modele symulacyjne, tworzone dedukcyjnie na zbiorach przesłanek, wynikających z aktualnego stanu wiedzy naukowej. Techniki eksperymentu wirtualnego, wspomagające proces badania złożonych systemów empirycznych, powinny znajdować zastosowanie praktyczne również w dyscyplinie naukowej, jaką jest inżynieria rolnicza. Dynamiczny rozwój technik informatycznych spowodował pojawienie się zupełnie nowych możliwości obliczeniowych, bazujących na wzorcach pochodzących bezpośrednio z obserwacji procesów naturalnych, a w szczególności pracy mózgu. Kluczową rolę spełniają tu metody sztucznych sieci neuronowych, stanowiące w wielu przypadkach modele ekwiwalentne (a często znacznie rozszerzające potencjalne widmo zastosowań) w stosunku do tradycyjnych metod statystycznych.
    Endless efforts made by researches in order to better understand and explain principles governing the nature, has caused that it is becoming of greater importance to seek new investigation methods, which play an increasingly more significant role in enhancing the cognitive processes. Such are, beyond all doubt, the supplementary simulation models, created by inference based on the sets of indications, resulting from the current status of knowledge. Virtual experimentation techniques, aiding the process of examining complex empirical systems, should be utilized practically, also in such domain as the agricultural engineering. Dynamic growth of IT techniques has brought completely new computing capacities, based on the examples originating directly from observation of natural processes, especially the function of brain. The methods of artificial neural networks, which often serve as equivalent models (and often considerably extending potential spectrum of applications) in relation to traditional statistical methods, play the key role here.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 31-43
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sieciowe projektowanie prac maszynowych w rolnictwie z zastosowaniem baz danych
    Methods of network planning for tools and machines used in agriculture with the use of databases
    Autorzy:
    Grzelak, J
    Boniecki, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/884159.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    mechanizacja pracy
    projektowanie sieciowe
    produkcja roslinna
    mechanizacja produkcji roslinnej
    bazy danych
    rolnictwo
    Źródło:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2007, 04; 20-24
    1732-1719
    2719-4221
    Pojawia się w:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metody prognozowania wybranych zagadnień inżynerii rolniczej z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
    The methods of predicting the issues of agricultural engineering with the use of artificial neural networks
    Autorzy:
    Dejewska, T.
    Boniecki, P.
    Jakubek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/335271.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    inżynieria rolnicza
    sztuczna sieć neuronowa
    prognoza
    artificial neural network
    agricultural engineering
    predicting
    Opis:
    Celem pracy było omówienie neuronowych metod prognozowania oraz porównanie ich efektywności w wybranych zagadnieniach inżynierii rolniczej przy użyciu sztucznych sieci neuronowych. Wskazano przy tym topologie sieci, które w rozwiązaniu problemów predykcyjnych charakteryzowały się najlepszą skutecznością.
    The aim of the following thesis was the description of chosen methods of the prediction and the comparison of their efficiency in the field of agricultural engineering with the use of artificial neural networks. There were also pointed the typolgies of networks which turned out to be the most effective in the process of solving the prediction problems.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 2; 28-31
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wybrane metody sztucznej inteligencji w procesie diagnozowania wybranych ciągników rolniczych
    Selected methods of artificial intelligence in the process of diagnosing of chosen agricultural tractors
    Autorzy:
    Boniecki, P.
    Krysztofiak, A.
    Czechlowski, M.
    Przybylak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/335793.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    ciągnik rolniczy
    sztuczna inteligencja
    eksploatacja
    diagnozowanie
    agricultural tractor
    diagnostic
    exploitation
    artificial intelligence
    Opis:
    Systemy ekspertowe jako jedne z elementów sztucznej inteligencji, bywają narzędziem stosowanym w wielu dziedzinach gospodarki, w tym również w rolnictwie [4]. Jednym z problemów wysoko towarowych gospodarstw rolniczych jest problem diagnozowania maszyn rolniczych. W produkcji rolniczej często wykorzystuje się ciągniki, których prawidłowa eksploatacja determinuje efektywność prac polowych. Celem pracy jest budowa systemu ekspertowego służącego do diagnostyki oraz prawidłowej obsługi ciągników typu MF, niezbędnej w procesie eksploatacji.
    Expert systems as elements of artificial intelligence, are sometimes a practical tool in many spheres of economy, and also in agriculture [4]. One from the problems of large-scale production agricultural farms is problem of diagnosing of agricultural machines. In agricultural production often used tractors, correct exploitation of which determines efficiency of field works. Aim of this work is to build an expert system to diagnosing and correct services of MF type tractors, in process of their exploitation.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2005, 50, 2; 20-23
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena efektywności neuronowego prognozowania w oparciu o wybrane metody na przykładzie dystrybucji produktów rolniczych
    Assessment of effectiveness of the neural prediction based on selected methods exemplified by distribution of agricultural products
    Autorzy:
    Koszela, K.
    Boniecki, P.
    Weres, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287927.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczna inteligencja
    sztuczne sieci neuronowe
    prognozowanie
    szeregi czasowe
    artificial intelligence
    artificial neural networks
    prediction
    time series
    Opis:
    Prognozowanie staje się bardzo ważnym etapem w każdej działalności. W przypadku dystrybucji produktów rolniczych mamy do czynienia z szeregiem złożonych bodźców, które przekładają się na wynik końcowy. Natomiast jakość tych prognoz ma ogromne znaczenie na kolejne etapy w łańcuchu produkcyjno-dystrybucyjnym. Sieci neuronowe są bardzo wysublimowaną techniką modelowania, zdolną odwzorować bardzo złożone funkcje. Modelowanie z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych stosuje się wówczas, gdy nie jest znany dokładny opis matematyczny rozpatrywanego zjawiska, natomiast dobrze określone są jego wejścia i wyjścia. Sztuczna sieć neuronowa potrafi nauczyć się rozpoznawać analizowany problem, dając szybko odpowiedź na zmieniające się parametry wejściowe procesu. W pracy przedstawiono porównanie dwóch metod neuronowego modelowania sprzedaży wybranego produktu.
    Prediction becomes a very important stage in many activities. In case of distributing agricultural products we deal with a number of stimuli which consequently transform into the end effect. It is clear that the quality of those predictions has a great influence on subsequent stages in the production and distribution chain. Neural networks are a sophisticated technique of modeling capable of reflecting very complex functions. Modeling using artificial neural networks is used when exact mathematical description of investigated phenomenon is not known but its inputs and outputs are well defined. Artificial neural network can learn to recognize the problem analyzed giving an answer to changing input parameters. In the paper two methods of neural modeling of a chosen agricultural product distribution were presented.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 69-76
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja pól temperatur wykorzystywanych do oceny niejednorodności przepływu powietrza przez kamienne złoże z użyciem technik neuronowych
    Identification of temperature fields applied for evaluation of air flow heterogeneity through a rock bed storage by means of neural methods
    Autorzy:
    Mueller, W.
    Boniecki, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291688.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    nierównomierność przepływu
    regenerator kamienny
    sieć neuronowa
    inequality of air flow
    stone regenerator
    neuronal net
    Opis:
    Efektywność wykorzystania kamiennych regeneratorów, a w tym również współpracujących z nimi niekonwencjonalnych źródeł energii zależy między innymi od nierównomierności przepływu powietrza przez złoże. Kontynuując wcześniej podjętą problematykę badawczą autorzy zajęli się tym razem wspomnianym zjawiskiem, ale podczas fazy rozładowywania kamiennego akumulatora. Zrealizowane badania na stanowisku badawczym nie dostarczyły odpowiedniej ilości profili czasowych temperatury, co miało swoje uzasadnienie w ograniczonej z przyczyn technicznych liczbie punktów pomiaru temperatury. Podjęto, zatem wysiłki zmierzające do wykorzystania predykcyjnych możliwości sieci neuronowych [Boniecki 2004]. Efekty zrealizowanych badań i symulacji na bazie wytworzonych modeli neuronowych zaprezentowano w niniejszej publikacji.
    Utilization efficiency of stone regenerators, including unconventional sources of energy working with them, depends - among other factors - on inequality of air flow through the deposit. Following their research of the phenomenon, authors of this paper investigated a stone storage during the unloading phase. Tests conducted did not deliver a reliable quantity of time temperature profiles, due to a limited number of temperature measurement points. Therefore, it was undertaken to utilize a predictive potential of neuronal nets. This paper presents results of stone storage tests and simulations based on created neuronal models.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 13(88), 13(88); 351-363
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Use of methods of image processing and analysis to determine the distribution class of cortical granules in bovine oocytes
    Wykorzystanie metod przetwarzania i analizy obrazu do określenia klasy rozmieszczenia ziaren korowych w oocytach pochodzenia bydlęcego
    Autorzy:
    Górna, K.
    Balcerzak, K.
    Idziaszek, P.
    Nowakowski, K.
    Boniecki, P.
    Przybył, K.
    Zaborowicz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/334711.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    image processing
    image analysis
    cortical granules
    oocyte
    bovine oocytes
    COC
    przetwarzanie obrazu
    analiza obrazu
    ziarno korowe
    oocyt
    oocyt bydlęcy
    KOK
    Opis:
    Image processing and analysis are one of the tools to achieve data coded in digital images. Development of these methods enables to gain more data coded in digital images, even those which are not visible to the human eyes. Therefore it is justified to create new computer systems appointed in functions and filters that support process of gaining new information coded in digital image. In this study system for classification of oocytes has been described. The cells are classified taking into account distribution of cortical granulae according to three-class scale. In addition, knowing the diameter of the follicle from which the oocyte was aspired and class of oocyte-cumulus complex, it is possible to determine developmental competence of oocyte.
    Przetwarzanie i analiza obrazu stanowią narzędzia do uzyskania danych zawartych w obrazach cyfrowych. Dzięki rozwojowi tych metod można uzyskać więcej informacji na temat danych zakodowanych w obrazach cyfrowych, nawet tych które nie są widoczne dla ludzkiego oka. Dlatego też uzasadnione jest tworzenie nowych systemów informatycznych wyposażonych w funkcje i filtry, które wspierają proces pozyskiwania informacji zakodowanych w obrazach cyfrowych . W pracy opisano system do klasyfikacji oocytów. Komórki są klasyfikowane pod względem rozmieszczenia ziaren korowych zgodnie z trójstopniowa skala. Ponadto, przy znajomości średnicy pęcherzyka, z którego został wyaspirowany oocyt i klasę kompleksu oocyt-kumulus, możliwe jest ustalenie w systemie kompetencji rozwojowej komórki jajowej.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2015, 60, 1; 14-18
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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