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 "Kusz, A" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    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:
    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
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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