Informacja

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

Wyszukujesz frazę "knowledge representation" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
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