Informacja

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

Wyszukujesz frazę "knowledge representation" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
Zastosowanie sieci bayesowskich do modelowania rolniczego procesu produkcyjnego
Application of Bayesian networks in modeling of agricultural production process
Autorzy:
Maksym, P.
Marciniak, A. W.
Kostecki, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287765.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
systemy reprezentacji wiedzy rolniczej
modelowanie
proces produkcyjny
sieci bayesowskie
reguły modularyzacji i kompozycji
agricultural knowledge representation systems
production process
modeling
Bayesian networks
modularization and composition rules
Opis:
Zastosowanie sieci bayesowskich do modelowania rolniczego procesu produkcyjnego oraz wspomagania decyzji odnośnie wyboru działań produkcyjnych przedstawiono z perspektywy budowania komputerowych systemów reprezentacji wiedzy. Metodykę budowania modeli sprowadzono do projektowania odpowiednich modułów rozpoznawania i predykcji i łączenia ich według określonych reguł. Zaproponowaną metodę omówiono na przykładzie modelowania produkcji pszenicy ozimej.
Problem of agricultural production modeling with Bayesian Networks is discussed from the perspective of building knowledge representation systems in agricultural domain. Universal conceptualization schema of acting in changing and uncertain environments as cognitive cycles, implies the need of two elementary modules of BN, namely the recognition (diagnostic) and prediction module. Building BN model of agricultural production process can be decomposed into the design of elementary modules repository and then appropriate composing entire models with modules. Conceptualization and design of diagnostic and predictive modules, and then their linkage rules was shown on the examples concerned winter wheat production.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 12(87), 12(87); 321-330
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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