Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Sztuczne Sieci Neuronowe" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Optymalizacja procesów decyzyjnych przy zastosowaniu wybranych metod sztucznej inteligencji
Optimization of decision processes using chosen methods of artificial intelligence
Autorzy:
Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Majewski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/288891.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
system ekspercki
optymalizacja
proces decyzyjny
artificial neural network
expert system
optimization
decision cases
Opis:
Już od dawna ludzie poszukują narzędzi, które pomogłyby im w procesie podejmowania trafnych decyzji. Ze względu na nikłe jak do tej pory sukcesy rozsądnym wydaje się być wykorzystanie w tym celu wybranych metod sztucznej inteligencji. Użycie w/w technologii opartych na symulacji pracy ludzkiego umysłu daje nowe możliwości. Połączenie techniki sztucznych sieci neuronowych i systemów ekspertowych pozwoliło na stworzenie wirtualnych doradców - specjalistów w wybranej dziedzinie. Pozwalają oni skutecznie pomóc w podejmowaniu konkretnych decyzji. Nie zrobią tego za człowieka ale dzięki wykorzystanym technologią mogą pomóc w podjęciu optymalnej decyzji.
Since a long time humans seek tools which would help them take accurate decisions. Because of very little success so far, choosing methods of artificial intelligence seems to be reasonable. Using mentioned technologies based on simulation of work of human mind gives new possibilities. The connection of technique of artificial neural network and expert systems permitted to create virtual advisers' - experts in chosen field. They permit to help treat concrete decisions effectively. They will not make it instead of humans but thanks to used technology they can help undertake optimal decision.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 131-136
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja ziarniakow kukurydzy w oparciu o neuronowa identyfikacje ksztaltu
The classification of maizes kernels with supporting neuronal identification of shape
Autorzy:
Boniecki, P
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/882900.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
ksztalt
kukurydza
ziarniaki
sieci neuronowe sztuczne
aplikacja Klasyfikator
identyfikacja
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2008, 06; 21-24
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja chronionych w Polsce motyli z rodziny Papilionidae z wykorzystaniem wybranych topologii neuronowych
Classification of protected Papilionidae butterflies using selected neural network topology
Autorzy:
Boniecki, P
Mueller, W.
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883223.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
zbiory danych
klasyfikacja
gatunki chronione
obrazy cyfrowe
sieci neuronowe sztuczne
paziowate
Papilionidae
uczenie sie
motyle
Opis:
Celem badań było porównanie zdolności klasyfikacyjnych modeli neuronowych, uczonych dwoma różnymi metodami: wzorcową oraz bezwzorcową. Klasyfikacji poddano wybrane owady należące do rodziny „Papilionidae”, które objęte są ochroną prawną na terenie Polski. Neuronowej klasyfikacji dokonano w oparciu o informację zakodowaną w postaci zbioru dwuwymiarowych obrazów owadów. Jako cechy reprezentatywne, stanowiące podstawę do klasyfikacji, przyjęto pięć dominujących kolorów występujących w ubarwieniu motyli. W celu porównawczym wygenerowano dwie topologie neuronowe: sieć typu MLP (ang. MultiLayer Perceptron: perceptron wielowarstwowy) uczonej technikami „z nauczycielem” orazsieæ Kohonena, która była uczona metodą „beznauczyciela”.
The aim of this study was to compare the classification ability of neural models, learned with two different ways: with reference and without reference. Selected insects subjected to classification belong to the family “Papilionidae”, and are a subject to legal protection in Poland. Neural classification was based on the information encoded in the form of a file of two-dimensional images of insects. As representatives of features, which form the basis of the classification, adopted were five dominant butterflies colors. For comparison two neural topologies were generated: a network type MLP (Multilayer Perceptron) learned by method "with the teacher" and a neural network type Kohonen, which was learned by method „without a teacher”.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2009, 03; 23-26
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowa identyfikacja dojrzalosci wybranych odmian jablek
Neural identification of ripeness of chosen varieties of apples
Autorzy:
Boniecki, P
Jakubek, A.
Kluza, T.
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/884097.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
jablon Gala Must
jablon Lobo
jablon Rajka
owoce
jablka
dojrzalosc owocow
stopien dojrzalosci
identyfikacja
barwa owocow
skala BBCH
ksztalt owocow
wspolczynnik ksztaltu
zbiory danych
sieci neuronowe sztuczne
percepton czterowarstwowy
siec radialnych funkcji bazowych
probabilistyczna siec neuronowa
system JabVis 1.1
Opis:
Celem niniejszej pracy była identyfikacja poziomu dojrzałości wybranych odmian jabłek za pomocą sztucznych sieci neuronowych, dokonana na podstawie reprezentatywnych cech, pozyskanych metodami analizy obrazu. Aby można prawidłowo rozwiązać tak sformułowane zadanie, wymagane było zapoznanie się z metodami analizy obrazu oraz zagadnieniami klasyfikacji z wykorzystaniem modeli neuronowych. W celu wyjaśnienia tego problemu został wytworzony, zgodnie z wymaganiami inżynierii oprogramowania, neuronowy system informatyczny przeznaczony do identyfikacji, zdefiniowanych wcześniej, klas dojrzałości wybranych odmian jabłek.
The main aim of this research was to identify the level of ripeness of chosen varieties of apples using neural networks. The process was based on a set of selected features acquired by images analysis. To secure one' s object it was necessary to get to know the available and current image analysis methodologies as well as the neural networks' classification abilities. The neural computer system has been designed, regarding all requirements of software engineering in order to develop an implementation of the model proposed during the phase described above. The software is capable to identify the ripeness of an apple from the chosen varieties.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2010, 06; 7-10
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
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