Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Bayesian networks;" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Wykorzystanie sieci bayesowskich w szacowaniu ryzyka innowacyjnego
Using bayesian networks to estimate the innovative risk
Autorzy:
Knosala, R.
Landwójtowicz, A
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/340109.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
Tematy:
innowacje
ryzyko innowacyjne
szacowanie ryzyka
innovations
innovative risk
risk estimation
Bayesian networks
Opis:
Today, the advantage of enterprises is built by the process of innovations implementation. A decision concerning the innovations implementation is always difficult and risky because innovations are specific kinds of investments and are a potential source of many threats. This is why before taking a decision about an implementation of a given solution, it is extremely important to make an analysis of its consequences. A risk analysis becomes more and more important in this aspect because it makes it possible to estimate the level of dangers which can be caused by a new investment solution. This is why the process of estimating innovation risk with the use of Bayesian networks has been presented in this work. Data from projects carried out under the Operational Programme Innovative Economy for the years 2007-2013 in Opole Province and the NETICA programme have been used in order to work out an exemplary method. It has been shown how to determine the innovative risk level with taking into consideration the adopted assumptions. Exemplary factors of the analysed risk concerning both the enterprise and the sheer undertaking have been characterised. In the first step, the most important factors of innovation risk and their measuring indicators have been specified. Assuming that the risk is a probability of an undesirable state occurrence (according to a negative concept), the authors have chosen the following indicators to estimate the danger of an innovation failure: W 1. Period of using technology in the world. W 2. Time of carrying out the project expressed in months. W 3. Value of the whole project. W 4. Size of the enterprise. W 5. Own financial resources designed for making innovation. W 6. Financial risk. W 7. Decision about granting a subsidy. The chosen factors (sources) of risk are only an exemplary set and were chosen on purpose from the point of view of an area of the analysed risk. It is necessary to remember that each potential source of danger can become the basis of a subsequent risk connected with the project being carried out. In this context, an aspect of choosing appropriate and the most important risk sources, from the point of view of the innovation efficacy, appears. It is an extremely important stage because as we know it is impossible to take into consideration all factors because the assessment of accuracy of the estimated risk shall depend on it. In this case authors also highlight the role of an expert who mainly directs the risk estimation process. This step is a little subjective but in reality, the subjectivity is present in almost every step of risk analysis. The next step included the specification of dependencies between the enumerated factors and the probability of the analysed states occurrence. Thanks to that, the elaboration of a simple Bayesian network has become possible. It has been shown, on its basis, how the level of innovation risk an be estimated if the specific information and assumptions are available.
Źródło:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem; 2013, 16, 1; 28-34
1643-4773
Pojawia się w:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesowskie algorytmy obliczeń symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną
Ayesian algorithms to calculating symbolic rates of the unreliability and the reliability of the electric supply
Autorzy:
Korniluk, W.
Petelski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267366.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sieci bayesowskie
wskaźniki niezawodności
obliczenia symboliczne
Bayesian networks
reliability indicators
symbolic calculations
Opis:
W referacie przedstawiono wykorzystanie sieci bayesowskich w obliczeniach symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną węzłów odbiorczych. Podano, stosowane przy wyznaczaniu wskaźników niezawodności za pomocą sieci bayesowskich, analityczne zależności na wyznaczanie: prawdopodobieństw bezwarunkowych stanów zdatności i niezdatności elementów układu zasilania danego węzła, łącznego rozkładu tych prawdopodobieństw, prawdopodobieństw warunkowych wystąpienia stanu zasilania lub jego braku oraz intensywności występowania przerw w zasilaniu i średniego czasu ich trwania a także ważność i wkłady poszczególnych elementów w niezawodność zasilania. Przedstawiono sposób uzyskania tych analitycznych zależności za pomocą wybranych instrukcji obliczeń symbolicznych programu Mathematica 8. Omówiono wyniki kontrolnych obliczeń symbolicznych dla wybranych układów zasilania. Zaproponowano sposoby ograniczenia czasu trwania obliczeń symbolicznych wskaźników niezawodności dla wieloelementowych złożonych układów zasilania energią elektryczną.
The report presents the use of Bayesian networks in calculation of symbolic indicators of reliability and unreliability of the electric power supplying load point. The calculation of indicators of reliability is determined by the analytical dependencies. These dependencies are used to estimate: probability of up or down state of power system components supplying the load point; total probability distribution; conditional probabilities of the state power or lack of power appearance; the intensity of current interruptions and the average time of their duration; contributions of individual power system components in the service reliability. This report describes how to obtain these analytical dependencies, using ultimate application for symbolic computations Mathematica (ver. 8). In this paper we will discuss the results of the symbolic computations for selected supply power system and methods for reducing the duration of symbolic computations of indicators for multiple-compound electrical power systems.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2013, 32; 51-54
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sieci bayesowskie jako narzędzie wspomagające proces podejmowania decyzji
Bayesian networks as a tool for supporting decision making
Autorzy:
Król, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/325273.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
systemy decyzyjne
sieci bayesowskie
wartość informacji
decision systems
Bayesian networks
value of information
Opis:
W trakcie podejmowania decyzji często istnieje konieczność wykorzystania informacji, które są niepewne lub niekompletne. Wśród wielu narzędzi formalnych wspomagających proces podejmowania decyzji godne uwagi wydają się sieci bayesowskie (przekonaniowe). Ich nazwa pochodzi od zajmującego ważne miejsce w rachunku prawdopodobieństwa i statystyce twierdzenia Bayesa, które postuluje rewizję wcześniejszych przekonań w świetle nowych faktów. Wiedza dziedzinowa jest tu zakodowana w postaci grafu, którego topologia naśladuje przyczynową strukturę dziedziny.
When decision making there is often a need to use information that is uncertain or incomplete. Among many formal tools for supporting decision-making process Bayesian networks (belief) seem to be noteworthy. The name origins from Bayes' theorem, occupying an important place in probability and statistics, which postulates a revision of the earlier beliefs in the light of new facts. The knowledge is here encoded in the form of a graph, which mimics the topology of the causal structure of the domain.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2014, 71; 209-218
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
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:
Eksploracyjna analiza i modelowanie procesu ekstruzji błyskawicznych makaronów pełnoziarnistych
Exploratory analysis and modeling of extrusion-cooking process of precooked whole wheat pasta products
Autorzy:
Wójtowicz, A.
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290522.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
makaron pełnoziarnisty
ekstruzja
modelowanie
sieci bayesowskie
whole wheat pasta
extrusion-cooking
modeling
Bayesian networks
Opis:
W pracy przedstawiono możliwości zastosowania sieci bayerowskich do analizy eksploracyjnej i modelowania procesu ekstruzji makaronów błyskawicznych. Wykrywanie i modelowanie zależności pomiędzy parametrami procesu i produktu przeprowadzono za pomocą trzech algorytmów uczenia maszynowego na danych empirycznych uzyskanych podczas procesu wytwarzania makaronów błyskawicznych: MST, Taboo oraz SopLEQ. Otrzymana topologia sieci była zgodna z przewidywaną strukturą zależności wewnątrzprocesowych pomiędzy parametrami procesu a cechami produktu, a oszacowane warunkowe rozkłady prawdopodobieństwa umożliwiły poprawne wnioskowanie predykcyjne i diagnostyczne.
The paper presents application of Bayesian Network to exploratory analysis and modeling of extrusion-cooking process of precooked wholewheat pasta products. For knowledge discovery in extrusion process data and modeling interdependencies of process and product parameters there were used machine learning methods available in BayesiaLab BN modeling system: MST, Taboo and SopLEQ. Resulted BN topology and conditional probability distributions assured satisfied accuracy of both predictive and diagnostic reasoning.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 237-244
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie transformaty Z w opisie zmian stanów obiektów
Approach of Z transform in description of changes of object states
Autorzy:
Rogala, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327452.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
modele regresji
identyfikacja zmian
sieci bayesowskie
regression model
identification of changes
Z-transform
Bayesian networks
Opis:
Niniejszy artykuł ma na celu przedstawienie spostrzeżeń i uwag dotyczących zastosowania transformaty Z do identyfikacji stanów obiektów, a przede wszystkim zmian tych stanów. W diagnostyce maszyn duża rolę odgrywa analiza zachodzących zmian stanów technicznych, będąca podstawą do prognozowania. Podstawowym problemem jest sposób interpretacji parametrów modeli diagnostycznych. Dotyczy to przede wszystkim sposobu analizowania wartości tych parametrów oraz w szczególności ich zmian. Zmiany związane ze stanem obiektu, odzwierciedlają się, bowiem w zmianach parametrów fizycznych, a te z kolei w parametrach modeli. Zastosowanie płaszczyzny zespolonej Z jako płaszczyzny reprezentacji modelu diagnostycznego może być pomocna w diagnozowaniu stanu obiektu. Praca jest kontynuacją wcześniejszych doświadczeń związanych z zastosowaniem diagnozowania maszyn wirnikowych w oparciu o analizę położenia biegunów i zer na płaszczyźnie zespolonej ciągłej.
The paper was devoted to present some notices and attentions in relation to application Z transform for purpose of identification of object state and most of all identification of their changes. An analysis of changes of technical states performs an elementary function in machine diagnostics and can be used in prediction. A manner of interpretation of the diagnostic model parameters is a principal problem. Most of all, it concern a way of analysis of values and changes of models parameters. Changes of object states are reflected in their physical parameters and they are next represented in model parameters. An application of complex plane Z as a plane of diagnostic model representation may be helpful in diagnosis of object states. This article is a continuance of earlier experiences connected with working out a method of diagnosing of rotating machine based on analysis of poles/zeros arrangement on the continuous complex plane
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 93-96
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie niezawodności farmy wiatrowej z wykorzystaniem sieci bayesowskich i procesów semi-Markowa
Wind farm availability modeling based on bayesian networks and semi-Markov processes
Autorzy:
Sobolewski, R. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267825.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
energetyka wiatrowa
niezawodność
sieci Bayesowskie
procesy semi-Markowa
wind energy
availability
Bayesian networks
semi-Markov processes
Opis:
Niezawodność urządzeń technicznych farmy wiatrowej (FW) wpływa między innymi na moc wyjściową farmy. Ilościową miarą tej niezawodności może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy, tj. stanów oznaczających ich gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do sieci elektroenergetycznej. Miarę tę można stosować do np. ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW, wykorzystujące sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący analizy niezawodności FW składającej się z 4 EW, potwierdzający użyteczność metody.
Factors that influence wind-farm output power also include the availability of a farm. The availability depends on: arrangements of a wind farm (WF), internal collection grid topology and reliability of electrical equipment included in WF (e.g. generators, transformers, cables, breakers, protective relays, busbars and so on). One of the measures of WF availability can be probability distribution of combinations of availability states of wind turbines generators (WTGs), where availability state means the WTG is able to generate and deliver power to external grid. This measure can be applied in e.g.: (1) study of different internal collection grid topologies and reliability of WF electrical equipment effects on availability of WF and (2) assessment of WF output power considering farm availability. In this work the probabilistic models of WF availability are presented. Because of stochastic nature of electrical equipment failures they rely on two modeling methods, i.e. Bayesian networks and semi-Markov processes. Both approaches allow taking into account the electrical equipment of WF, internal grid topology of WF and reliability characteristics of equipment. The case study of availability modeling is presented as well.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 42; 183-186
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sieć bayesowska jako narzędzie pozyskiwania wiedzy z ekonomicznej bazy danych
Bayesian network as a tool of extracting knowledge from an economic database
Autorzy:
Olbryś, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341033.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieć bayesowska
system wspomagający decyzje inwestycyjne
diagram wpływu
Bayesian networks
investment decision support system
influence diagram
Opis:
Proces decyzyjny w inwestowaniu rozpoczyna się od percepcji i przetwarzania napływających informacji. Podłoże decyzji stanowią przekonania dotyczące prawdopodobieństwa zajścia określonego zdarzenia. Jednostki racjonalne posługują się narzędziami teorii prawdopodobieństwa i statystyki, rozumując zgodnie z prawem Bayesa, czyli aktualizując wyobrażenia o prawdopodobieństwie zdarzenia wraz z ujawnianiem wszelkich nowych informacji, zarówno ilościowych, jak i jakościowych. Wydaje się zatem, że bardzo dobrym narzędziem wspomagającym decyzje inwestycyjne może być odpowiednio skonstruowany model sieci bayesowskiej (Bayesian Network). W artykule postawiono za cel główny prezentację możliwości zastosowania modelu sieci bayesowskiej do pozyskiwania wiedzy z ekonomicznej bazy danych, z uwzględnieniem informacji jakościowych oraz preferencji i subiektywnych ocen analityka finansowego, podejmującego decyzje w warunkach niepewności.
Making a decision in investment starts from perception and analysis of incoming information. Rational investors reason according to Bayes formula and try to develop posterior probabilities after new evidence has been added. Virtually all decisions that investors make are exercises in probability. Bayesian networks have been used in different decision support system contexts that combine qualitative and quantitative information. Main goal of this paper is to present Bayesian network as a tool of extracting knowledge from an economic database, with respect to historical quantitative information, uncertain qualitative information, incomplete knowledge and evidence.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 93-107
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Ochrona przemysłowych systemów sterowania przez analizę ruchu sieciowego
Protection of industrial control systems through analysis of network traffic
Autorzy:
Tylman, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/326425.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
industrial control systems
industrial networks
anomaly detection
Bayesian networks
MEBN networks
przemysłowe systemy sterowania
sieci przemysłowe
wykrywanie anomalii
sieci bayesowskie
sieci MEBN
Opis:
Przedstawiona jest koncepcja wysoce zautomatyzowanego rozwiązania pozwalającego na wykrywanie w przemysłowym ruchu sieciowym sytuacji odbiegających od stanu normalnego (anomalii). Omówione są zastosowania klasycznych sieci bayesowskich i sieci Multi-Entity Bayesian Networks (MEBN) wraz z dyskusją ich stosowalności w praktyce. Prace ilustrują również możliwość wykorzystania istniejącego oprogramowania (na przykładzie systemu Snort) oraz kwestie wymaganych modyfikacji związanych z pracą w sieciach nie-IP.
The paper presents a concept of a highly automated solution allowing detection, in industrial network traffic, of situations differing from the normal state (anomalies). It describes the use of classical Bayesian networks and Multi-Entity Bayesian Networks (MEBN), together with a discussion of their applicability in practice. The work also illustrates the possibility of using existing software (taking Snort system as an example) and the required modifications related to the support for non-IP networks.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2014, 74; 101-111
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Koncepcja ankietowego pomiaru kultury bezpieczeństwa pracy
A concept of the questionnaire measurement of work safety culture
Autorzy:
Maksym, P.
Pawlak, H.
Pecyna, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291598.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
pomiar ankietowy
pozyskiwanie informacji
kultura bezpieczeństwa pracy
sieci bayesowskie
questionnaire measurement
acquisition of information
work safety culture
Bayesian networks
Opis:
W artykule przedstawiono projekt systemu ankietowego pomiaru kultury bezpieczeństwa pracy w oparciu o technologię sieci bayesowskich. Pokazano założenia do budowy systemu, który wykorzystując opracowaną ankietę elektroniczną, umożliwia szybkie pozyskanie informacji, ich przetworzenie oraz dokonanie analizy odpowiedzi zarówno w obrębie jednego przedsiębiorstwa, jak i porównanie kultury bezpieczeństwa pracy pomiędzy przedsiębiorstwami. Zaproponowane rozwiązanie zakłada, że system może funkcjonować jako usługa sieciowa i posłużyć firmom do samooceny kultury bezpieczeństwa pracy. Zastosowanie mechanizmów inferencyjnych sieci bayesowskich pozwoli na określenie cech, które mają największy wpływ na końcowy wynik oceny bezpieczeństwa pracy w przedsiębiorstwie.
The article presents a project of the questionnaire system for measuring work safety culture on the basis of the Bayesian networks technology. The work presents assumptions for the construction of the system, which using an electronic questionnaire, allows for fast obtaining of information, their processing and making analysis of answers both within one enterprise as well as comparison of work safety culture between enterprises. A suggested solution assumes that the system may function as a net service and may serve companies to self estimate their work safety culture. The use of interference mechanisms of the Bayesian networks will allow for determination of properties, which have the biggest influence on the final result of the estimation of the work safety in an enterprise.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2012, R. 16, nr 2, t. 1, 2, t. 1; 189-194
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
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
Tytuł:
Modelowanie procesu eksploatacji obiektów technicznych za pomocą dynamicznych sieci bayesowskich
Modelling of operation process for engineering facilities using dynamic Bayesian networks
Autorzy:
Bartnik, G.
Kusz, A.
Marciniak, A. W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287630.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
wspomaganie decyzji
eksploatacja maszyn
modele niezawodnościowe
dynamiczne sieci bayesowskie
produkcja mleka
support of decision-making
machinery operation
reliability models
dynamic Bayesian networks
Opis:
Przedstawione zostało zastosowanie dynamicznych sieci bayesowskich do modelowania niezawodności oraz wspomagania decyzji dotyczących eksploatacji maszyn na przykładzie linii do produkcji mleka.
The paper presents application of dynamic Bayesian networks for modelling of reliability and support of decision-making processes regarding machinery operation on the example of milk production line.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 12(87), 12(87); 9-16
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod uczenia maszynowego w badaniu czynników wzrostu przedsiębiorczości
The Use of Machine Learning in Research of Entrepreneurship Growth Factors
Autorzy:
Czyżewska, Marta
Mroczek, Teresa
Lewicki, Arkadiusz
Cwynar, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/439389.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Pedagogiczny im. Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
Tematy:
analiza wielowymiarowa;
inteligentna analiza danych;
przedsiębiorczość;
sieci bayesowskie;
wskaźniki dobrego rządzenia na świecie
Bayesian networks;
entrepreneurship;
Intelligent Data Analysis;
World Governance Indicators
Opis:
Przedsiębiorczość ma kluczowe znaczenie zarówno dla wzrostu gospodarczego, jak i rozumianego wielowymiarowo rozwoju, co znalazło odzwierciedlenie w przyjmowaniu jej za jeden z czynników produkcji przez niektóre teorie. Zarówno teoretyczne, jak i empiryczne badania przedsiębiorczości świadczą o tym, że jest ona kształtowana przez wiele różnorodnych czynników, będąc wyjątkowo złożonym zjawiskiem. Tradycyjne metody badawcze okazują się niewystarczające wobec wspomnianej złożoności zjawiska. Niniejszy artykuł prezentuje wyniki badania dotyczącego wpływu poszczególnych wskaźników opracowanych przez Bank Światowy w World Governance Indicators na wzrost przedsiębiorczości. Celem artykułu jest empiryczna weryfikacja przydatności metod uczenia maszynowego w selekcji czynników kluczowych dla przedsiębiorczości w sytuacji, gdy dokonuje się jej z wykorzystaniem dużych zbiorów wielowymiarowych i zmiennych danych. Zastosowana metoda wykazała istotne różnice pomiędzy kluczowymi czynnikami determinującymi wzrost przedsiębiorczości w pięciu grupach krajów, wydzielonych ze względu na wartość tego wzrostu mierzoną przyrostem nowo zakładanych przedsiębiorstw. Otrzymane wyniki świadczą o tym, że do badania istoty i determinant przedsiębiorczości mogą zostać zaprzęgnięte niestandardowe metody, rzucając nowe światło na to zjawisko.
Entrepreneurship is crucial both for economic growth and development which is reflected in the adoption of entrepreneurship as the factor of production in certain theories. Both theoretical and empirical research present entrepreneurship as a complex phenomenon shaped by a range of different factors. Traditional research methods are insufficient with respect to the complexity of the phenomenon. This article presents the results of research on the impact of the indicators developed by the World Bank in World Governance Indicators on the entrepreneurship growth. The aim of the article is the empirical verification of machine learning use in the selection of key factors for entrepreneurship in situations when applying large multidimensional and variable data. The applied method revealed significant differences between the key factors determining the growth of entrepreneurship in five groups of countries, categorized by the value of this growth measured by the growth in newly established enterprises. The results indicate that the applying unconventional methods to research on entrepreneurship determinants shed new light on this phenomenon.
Źródło:
Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego; 2017, 31, 4; 169-186
2080-1653
Pojawia się w:
Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie problemów decyzyjnych w integrowanym systemie produkcji rolniczej
Decision process modelling in the integrated agricultural production system
Autorzy:
Hołaj, H.
Kusz, A.
Maksym, P.
Marciniak, A. W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/286833.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
produkcja rolnicza
modelowanie zagrożeń
integrowanie źródeł informacji
wspomaganie procesów decyzyjnych
sieci bayesowskie
agricultural production
modeling threats
integration of information sources
supporting decision-making processes
Bayesian networks
Opis:
W artykule przedstawiono metodę modelowania problemu oceny zagrożenia w rolniczym procesie produkcyjnym i doboru konkretnego środka ochrony oraz wielkości adekwatnej dawki w integrowanym rolniczym procesie produkcyjnym. Podstawą decyzji jest diagnoza generatywna oparta o rozkład prawdopodobieństwa określony nad zbiorem możliwych decyzji. Pokazano w jaki sposób poprzez integrację niejednorodnych i niepewnych źródeł informacji można zmniejszyć niepewność w procesie podejmowania decyzji. Przedstawioną koncepcję budowy modelu oparto na technologii sieci bayesowskich.
The study presents the modelling method of a risk assessment problem in the agricultural production process and selection of an adequate protection measure and the size of the measure in the integrated technology of the plant production. The decision results from a generative diagnosis based on the distribution of decision probability under the set of possible decisions. The study presented how an integration of non-uniform and uncertain sources of information decreases uncertainty in the process of decision taking. The concept of a model structure was presented based on the technology of the Bayesian networks. Bayesian diagnosis model shows how integration of heterogeneous uncertain information sources decrease uncertainty in process of decision-making.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2011, R. 15, nr 6, 6; 53-60
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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