Informacja

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

Wyszukujesz frazę "linie DH" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Sieci neuronowe typu MLP w prognozowaniu plonu jęczmienia jarego
MLP artificial neural networks in predicting the yield if spring barley
Autorzy:
Janaszek-Mańkowska, Monika
Mańkowski, Dariusz R.
Kozdój, Janusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2198009.pdf
Data publikacji:
2011-03-31
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
jęczmień jary
MLP
linie DH
prognozowanie plonu
sztuczne sieci neuronowe
artificial neural networks
DH lines
spring barley
yield prediction
Opis:
U roślin zbożowych, poszczególne cechy plonotwórcze oraz struktura morfologiczna kłosa kształtują się w określonych fazach rozwojowych, które zachodzą w zmiennych warunkach środowiska. Interakcja genotypu z biotycznymi i abiotycznymi czynnikami środowiska w trakcie trwania okresu wegetacji roślin również wpływa na kształtowanie się wielkości plonu. W niniejszej pracy dokonano aproksymacji wielkości plonu na podstawie cech, charakteryzujących nie tylko okres wegetacji roślin, ale także fazę ich pełnej dojrzałości. Do aproksymacji wykorzystano sieć MLP o bardzo prostej topologii, wynikającej zarówno z liczby, jak i struktury dostępnych danych. Efekt wytrenowania sieci był pozytywny. Uzyskane wyniki wyraźnie wskazują, iż sieć typu MLP może służyć jako narzędzie wspomagające prognozowanie plonu jęczmienia jarego.
In cereal plants, individual yielding characteristics and the morphological structure of the spike are formed in certain phases of development, which occur in varying environmental conditions. The interaction of genotype with the biotic and abiotic environmental factors during the period of vegetation also affects the formation of yield. In this paper we approximate the yield on the basis of traits that characterize not only the vegetation period, but also the phase of full maturity. For the approximation, an MLP network with a very simple topology, resulting from both the number and structure of available data, was used. The effect of network training was positive. The results obtained show clearly that the MLP network may be used as a support tool for the prediction of the yield of spring barley.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2011, 259; 93-112
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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