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 "Zaliwski, A." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Walidacja systemu wspomagania decyzji ZeaSoft - modele plonów
    Validation of the ZeaSoft decision support system - yield models
    Autorzy:
    Zaliwski, A. S.
    Nieróbca, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290528.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    system wspomagania decyzji
    kukurydza
    model plonów
    walidacja modeli
    decision support system
    maize
    yield model
    model validation
    Opis:
    Dokonano walidacji regresyjnych modeli plonów kiszonki i ziarna systemu ZeaSoft z wykorzystaniem ok. 10 000 rekordów danych historycznych z doświadczeń odmianowych kukurydzy. Do automatyzacji przetwarzania i analizy tych zbiorów opracowano program komputerowy. Przy jego pomocy wygenerowano zestawienia danych doświadczalnych i korespondujących wyników pochodzących z modeli regresyjnych plonów ziarna i kiszonki, interpolowanych dla miejscowości przy pomocy modelu indeksu klimatycznego kukurydzy. Wstępna analiza wyników pozwoliła stwierdzić błąd systematyczny modelu plonów kiszonki wynoszący średnio 24% i błąd modelu plonów ziarna wynoszący średnio 11%.
    A validation of the regression models of silage and grain yields of the ZeaSoft system was conducted using approximately 10 000 historical data records from maize variety field experiments. A computer program was developed in order to automate the processing and analysis of the data. With its aid experimental data sets and the corresponding results derived from the silage and grain yield regression models, interpolated for the locations with the model of climatic maize index, were generated. A preliminary analysis of the results indicate a systematic error of the silage yield model of about 24% and an error of the grain yield model of about 11%.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 253-259
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Expert systems as a tool for decision support in integrated pest management
    Systemy ekspertowe jako narzędzia wspierające decyzje w integrowanej ochronie roślin
    Autorzy:
    Nieróbca, A.
    Zaliwski, A. S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93971.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    expert system
    decision support system
    integrated pest management
    integrated crop production
    system ekspertowy
    system wspomagania decyzji
    integrowana ochrona roślin
    integrowana produkcja roślinna
    Opis:
    An offer of the existing expert systems (ES) for crop production in our country is presented. It was established that the recommendation decision support systems in plant protection are ES-like, since they comprise components typical of ES. The DSS formulate recommendations solving problems concerning justification of protective treatments. Thus such DSS behave similarly to the ES. The availability of the information from the ES in plant protection is still scant in our country. It is necessary to develop new ES for the most important crops. Interpretation of the EU provisions allowed stating the need of presenting the integrated pest management issues in a wider scope of the integrated crop production. The multifaceted scope of these issues calls for a multidisciplinary handling of the ES development: cooperation of agronomists, phytopathologists, plant-protection specialists, meteorologists, economists, agricultural advisers, farmers as well as specialists in databases, software engineering, artificial intelligence, etc.
    Przedstawiono istniejącą w kraju ofertę systemów ekspertowych (SE) dla produkcji roślinnej. Stwierdzono, że rekomendacyjne systemy wspomagania decyzji (SWD) w ochronie roślin są SE-podobne, ponieważ wykorzystują komponenty właściwe systemom ekspertowym. SWD formułują zalecenia rozwiązując problemy dotyczące zasadności wykonania zabiegu ochronnego, zachowują się więc podobnie jak SE. Dostępność informacji pochodzącej z SE w zakresie integrowanej ochrony roślin jest jeszcze w naszym kraju niewielka. Konieczne jest opracowanie nowych SE dla najważniejszych upraw. Interpretacja przepisów UE pozwoliła stwierdzić potrzebę ujęcia zagadnień integrowanej ochrony roślin w szerszym kontekście integrowanej produkcji roślinnej. Wieloaspektowość zagadnień integrowanej produkcji roślinnej wymagać będzie multidyscyplinarnego podejścia do budowy SE: współpracy agronomów, fitopatologów, specjalistów od ochrony roślin, meteorologów, ekonomistów, doradców rolniczych, producentów rolnych, a także specjalistów od baz danych, inżynierii oprogramowania, sztucznej inteligencji, itd.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2014, 18, 4; 185-193
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Updating databases of the internet decision support system for cereals protection
    Aktualizacja baz danych internetowego systemu wspomagania decyzji w ochronie zbóż
    Autorzy:
    Zaliwski, A. S.
    Nieróbca, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/94046.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    data quality
    information quality
    data updating
    database
    decision support system
    jakość danych
    jakość informacji
    aktualizacja danych
    baza danych
    system wspomagania decyzji
    Opis:
    The process of data updating in the databases of the Internet decision support system for cereals protection is presented. The system uses three kinds of data: on spring and winter wheat varieties, on plant protection products (fungicides and insecticides against wheat diseases and pests) and on product doses. It was found that it is possible to obtain all the necessary data for the updating from available web resources. Data sources for variety information are the COBORU materials and websites of agricultural plant breeders. The search engine of plant protection products available on the website of the Ministry of Agriculture and Rural Development is an essential source of the data on protection products and their doses. Other sources of these data are websites of plant protection product producers and online shops. In the data updating process the following stages were distinguished: owned-resources stocktaking, data quality criteria selection, credible data sources determination, data acquisition by the application of the criteria, data adaptation to the system requirements, data entry, data verification. Each one of the itemized stages contributes to the ultimate data quality after the updating. The stages of credible data sources determination, data acquisition and data adaptation to the system requirements were found to be labour intensive. About a triple reduction of labour input into the updating was achieved through the improvement of the data acquisition process, gaining proficiency in the database editors operation and the cumulative effect of build-up of specific data resources in the system. The adopted verification procedures for update correctness are described.
    Przedstawiono proces aktualizacji danych w bazach danych internetowego systemu wspomagania decyzji w ochronie zbóż. System wykorzystuje trzy rodzaje danych: o odmianach pszenicy jarej i ozimej, o środkach ochrony roślin (fungicydy i insektycydy przeciw chorobom i szkodnikom pszenicy) i o dawkach środków. Stwierdzono, że wszystkie niezbędne dane do aktualizacji można pozyskać z dostępnych zasobów internetowych. Źródłem danych o odmianach są materiały COBORU oraz strony internetowe hodowców roślin rolniczych. Istotnym źródłem danych o środkach ochrony roślin i ich dawkach jest wyszukiwarka środków ochrony roślin udostępniana na stronach Ministerstwa Rolnictwa i Rozwoju Wsi. Inne źródła tych danych to strony internetowe producentów środków ochrony roślin oraz sklepy internetowe. W procesie aktualizacji danych wyróżniono następujące etapy: inwentaryzacja posiadanych zasobów, wybór kryteriów jakości danych, ustalenie wiarygodnych źródeł, pozyskanie danych z zastosowaniem kryteriów, dostosowanie danych do potrzeb systemu, wprowadzanie, weryfikacja danych. Każdy z wymienionych etapów ma wpływ na ostateczną jakość danych po aktualizacji. Stwierdzono dużą pracochłonność etapów: ustalenia wiarygodnych źródeł, pozyskiwania danych i dostosowania danych do potrzeb systemu. Około trzykrotne zmniejszenie pracochłonności aktualizacji uzyskano na skutek ulepszenia procesu technologicznego pozyskiwania danych, zdobycie doświadczenia w obsłudze edytorów baz danych i kumulatywny efekt wzrostu zasobów określonych danych w systemie. Opisano przyjęte procedury weryfikacji poprawności wprowadzenia danych.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2014, 18, 3; 227-235
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rozwój internetowego systemu wspomagania decyzji w ochronie zbóż
    The development of an internet decision support system for crop protection
    Autorzy:
    Nieróbca, A.
    Zaliwski, A. S.
    Horoszkiewicz-Janka, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290477.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    system wspomagania decyzji
    zboże
    ochrona roślin
    decision support system
    cereal
    plant protection
    Opis:
    W pracy przedstawiono założenia logistyczne funkcjonowania internetowego systemu wspomagania decyzji w ochronie zbóż. W Polsce pierwsze prace nad opracowaniem złożonego systemu wspomagania decyzji rozpoczęto już w 2001 roku. Głównym założeniem Systemu jest precyzyjne wykorzystywanie wartości progowych do podejmowania decyzji o konieczności wykonania zabiegu. Opracowany prototyp Systemu może stanowić podstawę do opracowania krajowego sytemu wspomagania decyzji z uwzględnieniem wymagań UE.
    The work presents logistic assumptions for operation of an Internet system supporting decisions within crop protection. First works on developing a complex decision support system started in Poland in 2001. The main premise of the system was to precisely use threshold values for deciding if there was a necessity of introducing a treatment. The developed prototype might be the basis to develop a domestic decision support system that meets the European Union requirements.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 167-173
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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