Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Marciniak, A" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Niepewność w reprezentacji zjawisk przestrzennych
Uncertainty in representing spatial phenomena
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291362.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
zjawisko przestrzenne
modelowanie
niepewność
system GIS
spatial phenomena
modelling
uncertainty
GIS system
Opis:
W artykule omówiono problem niepewności związany z przetwarzaniem danych czasoprzestrzennych związanych z produkcją rolniczą z wykorzystaniem systemów GIS. Scharakteryzowano źródła niepewności na każdym etapie budowy aplikacji. Przeprowadzono przykładowe obliczenia powierzchni pola oraz wysokości plonu ilustrujące niepewność wynikającą z przetwarzania danych w systemie GIS. Do obliczeń wykorzystano wyniki eksperymentu polowego.
The article discusses the issue of uncertainty connected with processing of space and time related data concerning farm production using GIS systems. Sources of uncertainty at each application construction stage have been characterised. The research involved example computations on field area and crop volume illustrating uncertainty resulting from data processing in the GIS system. Field experiment results have been used in computations.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 5, 5; 147-154
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie niezawodności złożonych systemów bioagrotechnicznych
Modelling of reliability of complex bioagrotechnical systems
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/286916.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
system bioagrotechniczny
niezawodność procesu
dynamiczne sieci bayesowskie
bioagrotechnical system
process reliability
dynamic Bayesian networks
Opis:
W artykule omówiono metodę modelowania niezawodności złożonych systemów bioagrotechnicznych. Przedstawiono koncepcję modelu niezawodności procesowej opartą na technologii sieci bayesowskich. Niezawodność procesu zdefiniowano jako miarę probabilistyczną na zbiorze wartości pewnego funkcjonału reprezentującego potencjalny plon i jego ewentualny spadek powodowany zagrożeniami biologicznymi i częściowo kształtowany poprzez warunki klimatyczne i działania interwencyjne. Ewolucję zmian niezawodności procesu odwzorowano korzystając z sieci dynamicznych, które uwzględniają lokalizację w czasie.
The article deals with the method of modelling of reliability of complex bioagrotechnical systems. The concept of the model of process reliability based on the technology of Bayesian networks was presented. The reliability of the process was defined as a probabilistic measure on the set of values of a certain functional representing the potential yield and its possible decrease caused by biological threats and shaped partly by climate conditions and intervention actions. The evolution of changes of reliability of the process was mapped with the use of dynamic networks that take time location into account.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 4, 4; 157-162
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamiczne sieci probabilistyczne jako system reprezentacji wiedzy
Dynamic Bayesian Networks as knowledge representation system
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A. W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287774.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
system reprezentacji wiedzy
sieci probabilistyczne
bayesowskie sieci dynamiczne
modele niezawodnościowe
knowledge representation system
probabilistic networks
dynamic Bayesian networks
reliability models
Opis:
W pracy przedstawiono podstawowe założenia metodyczne związane z budową formalnych systemów reprezentacji wiedzy. Omówiono sieci probabilistyczne, które są szczególnie przydatnym systemem reprezentacji wiedzy w przypadku, gdy trzeba w sposób jawny zakodować czynnik niepewności i rozumowania w kategoriach niedeterministycznych związków przyczynowo-skutkowych. Sprecyzowano zasady budowy modelu oraz omówiono metody wnioskowania specyficzne dla sieci bayesowskich.
The paper presents Bayesian Networks (BN) technology in the context of methodological requirements for building knowledge representation systems in the domain of agricultural engineering. BN, by their nature, are especially useful for modeling uncertain domains like agricultural production and food chains management.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 12(87), 12(87); 285-294
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Precyzyjne rolnictwo - implikacje technologiczne i organizacyjne
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A.W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/801475.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Opis:
W artykule zwięźle przedstawiono ideę precyzyjnego rolnictwa i wynikające z niej wymagania odnośnie konstrukcji, użytkowania i utrzymania maszyn rolniczych. Ważną cechą precyzyjnego rolnictwa, dyskutowaną w artykule, jest wzrost znaczenia wiedzy i informacji w rolniczym procesie produkcyjnym i jego konsekwencje edukacyjne i organizacyjne.
The paper concisely presents the idea of precision agriculture and the resulting requirements concerning agricultural machinery construction, operation and maintenance. Important feature of precision agriculture discussed in the paper is an increased role of knowledge and information in agricultural production process and its educational and organisational consequences.
Źródło:
Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych; 1998, 454, 1
0084-5477
Pojawia się w:
Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementation of computation process in a bayesian network on the example of unit operating costs determination
Implementacja procedury obliczeniowej w sieci bayesowskiej na przykładzie wyznaczania jednostkowych kosztów eksploatacji
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A.
Skwarcz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365961.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
agricultural machinery operation
computing processes
unit operating costs
Bayesian networks
eksploatacja maszyn rolniczych
procesy obliczeniowe
jednostkowe koszty eksploatacji
sieci bayesowskie
Opis:
In technical systems understood in terms of Agile Systems, the important elements are information flows between all phases of an object existence. Among these information streams computation processes play an important role and can be done automatically and also in a natural way should include consideration of uncertainty. This article presents a model of such a process implemented in a Bayesian network technology. The model allows the prediction of the unit costs of operation of a combine harvester based on the monitoring of dependent variables. The values of the decision variables representing the parameters of the machine’s operation and the intensity and the conditions for its operation, are known to an accuracy, which is defined by a probability distribution. The study shows, using inference mechanisms built into the network, how cost simulation studies of various situational options can be carried out.
W systemach technicznych rozumianych w kategoriach Agile Systems istotnym elementem są przepływy informacyjne pomiędzy wszystkimi fazami istnienia obiektu. Pośród tych strumieni informacyjnych istotną rolę odgrywają procesy obliczeniowe, które mogą być realizowane automatycznie a ponadto w naturalny sposób powinny umożliwiać uwzględnienie niepewności. W artykule przedstawiono przykład takiego procesu realizowanego w technologii sieci bayesowskiej. Model umożliwia predykcję jednostkowych kosztów eksploatacji kombajnu zbożowego na podstawie monitorowania wielkości zmiennych od których one zależą. Wartości zmiennych decyzyjnych reprezentujących parametry pracy maszyny oraz intensywność i warunki jej eksploatacji są znane z dokładnością do rozkładu prawdopodobieństwa. W pracy pokazano w jaki sposób wykorzystując mechanizmy wnioskowania wbudowane w sieci można prowadzić symulacyjne badania kosztów w różnych wariantach sytuacyjnych.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 2; 266-272
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie procesu eksploatacji obiektów technicznych za pomocą dynamicznych sieci bayesowskich
Modelling of operation process for engineering facilities using dynamic Bayesian networks
Autorzy:
Bartnik, G.
Kusz, A.
Marciniak, A. W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287630.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
wspomaganie decyzji
eksploatacja maszyn
modele niezawodnościowe
dynamiczne sieci bayesowskie
produkcja mleka
support of decision-making
machinery operation
reliability models
dynamic Bayesian networks
Opis:
Przedstawione zostało zastosowanie dynamicznych sieci bayesowskich do modelowania niezawodności oraz wspomagania decyzji dotyczących eksploatacji maszyn na przykładzie linii do produkcji mleka.
The paper presents application of dynamic Bayesian networks for modelling of reliability and support of decision-making processes regarding machinery operation on the example of milk production line.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 12(87), 12(87); 9-16
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:
Bayesian networks as knowledge representation system in domain of reliability engineering
Sieci bayesowskie jako system reprezentacji wiedzy w dziedzinie inzynierii niezawodnosci
Autorzy:
Kusz, A.
Maksym, P.
Marciniak, A.W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/793464.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
Tematy:
reliability model
probabilistic network
Bayesian network
knowledge representation
building
reliability analysis
reliability engineering
block diagram
Opis:
The paper presents Bayesian Networks (BNs) in the context of methodological requirements for building knowledge representation systems in the domain of reliability engineering. BNs, by their nature, are especially useful as a formal and computable language for modeling stochastic and epistemic uncertainty intrinsically present in conceptualization and reasoning about reliability.
W artykule przedstawiono sieci bayesowskie (BNs) w kontekście wymogów metodologicznych do budowy systemów reprezentacji wiedzy w dziedzinie inżynierii niezawodności. Ze swej natury, sieci bayesowskie, są szczególnie przydatne jako formalny i obliczalny język do modelowania niepewności stochastycznej i epistemicznej, Takie rodzaje niepewności są istotną cechą konceptualizacji i rozumowania o niezawodność.
Źródło:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2011, 11C
1641-7739
Pojawia się w:
Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
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 1-9 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