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 "Sieci bayesowskie" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    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:
    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 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
    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:
    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
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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