Informacja

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

Wyszukujesz frazę "sieci probabilistyczne" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
System oceny ryzyka w procesie produkcji wyrobu medycznego
System of risk assessment in the production process of medical product
Autorzy:
Bartnik, G.
Kalbarczyk, G.
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/395204.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sieci probabilistyczne
inżynieria wiedzy
analiza ryzyka
probabilistic networks
knowledge engineering
risk analysis
Opis:
Ogólne regulacje zawarte w normie PN-EN ISO 14971 dostarczają wytwórcom wyrobów medycznych podstaw do konkretyzacji normy w postaci systemu oceny ryzyka dla konkretnego procesu i wyrobu. System ten jest zazwyczaj reprezentowany w postaci dokumentacji papierowej. Celem pracy było przekształcenie systemu oceny ryzyka do postaci modelu komputerowego. Opracowano metodykę budowy takiego modelu w technologii sieci bayesowskich. Technologia ta umożliwia funkcjonowanie modelu w trybie adaptacyjnej bazy wiedzy - tworzenie i uaktualnianie jej zawartości odbywa się poprzez interaktywny dialog z użytkownikiem a użytkowanie sprowadza się do zadawania pytań na których odpowiedzi generowane są za pomocą typowych dla sieci bayesowskich algorytmów inferencyjnych.
The general regulations contained in the standard PN-EN ISO 14971 provide to medical product manufacturers a basis for precise specificationin the form of risk assessment system for a particular process and product. This system is usually represented in the form of paper documentation. The aim of this study was to transform the system of risk assessment into a computer model. The method of that transformation involves translation the paper based system specificationto the form of bayesian network. This technology enables the model to function as adaptive knowledge base, where creation and adaptation of its content is going through an interactive dialogue with the user and its operation is reduced to asking questions to which answers are generated using standard for bayesian networks inference algorithms.
Źródło:
Postępy Nauki i Techniki; 2012, 12; 5-12
2080-4075
Pojawia się w:
Postępy Nauki i Techniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Probabilistyczne modele zjawisk przestrzennych w rolnictwie
Probabilistic models of spatial phenomena in agriculture
Autorzy:
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291394.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
system informacji przestrzennej
GIS
probabilistyczna predykcja
probabilistyczna interpolacja
obiekt przestrzenny
sieci bayesowskie
probabilistic prediction
approximation prediction
spatial objects
Bayesian networks
Opis:
Niepewność, zarówno stochastyczna jak i epistemiczna, obecna w modelach zjawisk czaso-przestrzennych w rolnictwie uzasadnia zastosowanie metod probabilistycznych predykcji, wyjaśnianiu i aproksymacji obiektów przestrzennych. Z metodologicznego, obliczeniowego i inferencyjnego punktu widzenia odpowiednią technologią modelowania są tu sieci bayesowskie traktowane jako systemy reprezentacji wiedzy. W takim ujęciu modelowanie sprowadza się do translacji wiedzy z języka naturalnego na formalny i wykonywalny język sieci bayerowskich. Logiczną spójność i efektywność takiego rozumienia procesu modelowania pokazano na przykładzie budowy modelu aproksymacji i predykcji plonu pszenicy.
Uncertainty, both stochastic and epistemic, occurring in models of space-time phenomena in agriculture justifies application of probabilistic methods in predication, clarifying and approximation of spatial objects. From methodological, computational and inferential point of view, in this case proper modelling technologies include Bayesian networks treated as knowledge representation systems. From this perspective modelling comes down to translation of knowledge from natural language to formal and executable language of Bayesian networks. Logical coherence and effectiveness of this definition of modelling process is shown on the example of building a model of wheat crop approximation and prediction.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 5, 5; 193-199
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