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 "artificial artificial intelligence" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    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:
    Analiza i klasyfikacja obrazów suszu warzywnego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
    Analysis and classification of dried vegetables’ images with utilization of artificial neural networks
    Autorzy:
    Koszela, K.
    Weres, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287257.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczna inteligencja
    sztuczne sieci neuronowe
    rozpoznawanie obiektów
    przetwarzanie obrazów
    artificial intelligence
    artificial neural networks
    object recognition
    image processing
    Opis:
    W życiu codziennym bardzo często dokonujemy oceny naszego otoczenia i na tej podstawie podejmujemy decyzje o klasyfikacji obserwowanej sytuacji. Czynimy to w oparciu o obserwację otoczenia jak również napływającą z różnych źródeł informację z wykorzystaniem posiadanej wiedzy i zdolności. Proces ten jest dla nas całkowicie naturalny. Jeżeli jednak chcemy podobne zadanie zlecić systemowi komputerowemu to wówczas musimy wykonać wiele kroków, które pozwolą w części odwzorować za pomocą oprogramowania ludzką zdolność do obserwacji, uczenia się i dokonywania podejmowania ostatecznej decyzji w oparciu o posiadaną wiedzę. Wzrastający poziom komplikacji informacji wywołuje rosnące zapotrzebowanie na systemy zdolne do rozpoznawania i dokonywania klasyfikacji prezentowanych im obiektów. Jednym z takich obiektów jest susz warzywny, którego ocena jakości i jego klasyfikacja przysparza szereg problemów. W pracy przedstawiono koncepcję metody analizy obrazów suszu warzywnego i zastosowanie jej do szybkiego oszacowania udziału poszczególnych frakcji w badanej próbie pod względem barwy i kształtu.
    In everyday life we often evaluate our surroundings and on this basis we make decisions about the classification of the observed situation. We do it by watching our surroundings as well as by analysing the information coming to us from various sources by means of the knowledge and the abilities we posses. This process is completely natural for us. However, if we want a computer system to do it, we need to make many steps in order to partly reflect in the software the human ability to observe, learn and make the final decision on the basis of the possessed knowledge. The increasing complexity of information causes a rising demand for systems capable of recognizing and classifying objects presented to them. One of such objects are dried vegetables whose quality evaluation and classification cause many problems. In the thesis the concept of dried vegetables’ image analysis method was presented as well as its application to quick colour and shape evaluation of individual fractions in a tested sample.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 77-82
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    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
    Tytuł:
    Wykorzystanie robota mobilnego do inspekcji rurociągów kanalizacyjnych i wentylacji
    Mobile robot utilization in case of inspection of sanitation and ventilation pipes
    Autorzy:
    Barczak, R.
    Koszela, K.
    Nowakowski, K.
    Tomczak, R. J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/336066.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    sztuczna inteligencja
    roboty mobilne
    analiza obrazów
    oprogramowanie
    identyfikacja obiektów
    monitorowanie
    artificial intelligence
    mobile robots
    image analysis
    software
    identification of objects
    monitoring
    Opis:
    Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich latach spowodował, że budowa oraz wykorzystanie w praktyce robotów mobilnych stało się faktem. Do niedawna roboty były wytworem wyobraźni reżyserów czy też kojarzone były wyłącznie z filmami science-fiction. Dziś można stwierdzić, że od kiedy są stosowane na skalę przemysłową to usprawniły i zrewolucjonizowały wiele czynności realizowanych przez człowieka, wspomagając lub całkowicie zastępując jego pracę [3]. Należy podkreślić, że roboty stosowane są wielu obszarach gospodarki, takich jak przemysł ciężki i lekki, wojsko, medycyna oraz rolnictwo. Celem pracy badawczej było zaprojektowanie i zbudowanie robota mobilnego wraz z opracowaniem autorskiego oprogramowania do procesu akwizycji obrazu oraz możliwości monitorowania miejsc trudno dostępnych dla człowieka.
    In recent years, there has been a rapid advancement in artificial intelligence and this has led to the widespread construction and usage of mobile robots. Until recently, robots were a figment of imagination of the science-fiction directors. Now, as a result of the commercial use robots have revolutionized man's work helping people in their activities or even replacing people at work [3]. It should be stressed that robots are used in many areas of the economy, such as light and heavy industry, army, medicine and agriculture. The objectives of this research work were to design and construct a mobile robot as well as to write the original software for the image acquisition, which would allow us to monitor hard-to-reach places.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 2; 11-14
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neuronowa estymacja poziomu emisji biometanu z typowych substratów rolniczych
    Neural estimation of methane emission level from typical agricultural substrates
    Autorzy:
    Pilarski, K.
    Boniecki, P.
    Dach, J.
    Koszela, K.
    Lewicki, A.
    Zbytek, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/336379.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    kiszonka
    biogaz
    metan
    procesy
    ocena
    sztuczna inteligencja
    sieci neuronowe
    modelowanie
    badania
    silage
    biogas
    methane
    processes
    evaluation
    artificial intelligence
    neural networks
    modeling
    experimentations
    Opis:
    Efektywnym podejściem do estymacji procesów zachodzących w złożonych systemach empirycznych inżynierii rolniczej jest wykorzystanie nowoczesnych metod, jakie reprezentują neuronowe techniki predykcyjne. Sztuczne sieci neuronowe stanowią intensywnie rozwijającą się dziedzinę wiedzy, coraz częściej stosowaną w wielu obszarach zarówno nauki, jak również praktyki. Podstawą działania sztucznych sieci neuronowych są algorytmy uczące, umożliwiające zaprojektowanie odpowiedniej topologii sieci oraz dobór parametrów tej struktury. W pracy zaproponowano wykorzystanie technik neuronowego modelowania do estymacji poziomu zawartości metanu w biogazie, emitowanego w trakcie procesu fermentacji metanowej kiszonki. Uzyskane wyniki badań potwierdzają hipotezę, że predykcyjny model neuronowy, opisujący produkcję metanu w trakcie procesu fermentacji kiszonki w biofermentorze, jest właściwym instrumentem dla dokonania oceny prognozowania poziomu tej emisji.
    The usage of modern methods, which represent predictive neural techniques is an effective approach to the estimation of the processes occurring in the complex empirical systems of agricultural engineering. The artificial neural networks are a rapidly expanding field of knowledge used increasingly in many areas of science, as well as practice. The learning algorithms, enabling the design of appropriate network topology and selection of the parameters of this structure, matched to the problem to be solved are the basis of functioning of artificial neural networks. The paper proposes the use of neural modeling techniques to estimate the level of methane content in the biogas emitted over the methane fermentation process of silage. Obtained research results confirm the hypothesis that predictive neural model describing the methane production during the silage fermentation process in biofermentor is an appropriate tool to assess the forecasting of the level of this emission.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 115-119
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    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