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 "SOM" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    E-autobusy w Szczecińskim Obszarze Metropolitarnym : nowy kierunek rozwoju komunikacji miejskiej
    E-buses in Szczecin Metropolitan Area : new direction of urban transport development
    Autorzy:
    Mysłowski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/313502.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    e-autobus
    napęd elektryczny
    SOM
    e-bus
    electric drive
    Opis:
    Artykuł opisuje możliwości reorganizacji transportu zbiorowego poprzez zastosowani e–autobusów w Szczecińskim Obszarze Metropolitarnym. Przedstawiono ten nowy kierunek rozwoju komunikacji miejskiej jego zalety oraz perspektywy. Opierając się na faktycznych danych z różnych obszarów Europy Zachodniej autor przekonuje o słuszności tej koncepcji. Omówiono wady i zalety różnych systemów oraz opcje i możliwości na które trzeba zwrócić uwagę przy zakupie.
    This article describes the possibilities of reorganizing collective transport through the use of e-buses in Szczecin Metropolitan Area. This new direction of urban transport has been presented in its advantages and prospects. Based on the actual data from various areas of Western Europe, the author argues for the validity of this concept. The advantages and disadvantages of different systems are discussed, as well as the options and possibilities that should be considered when purchasing.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 7-8; 507-511
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rozwój przedsiębiorczości technologicznej w Polsce. Studium porównawcze przedsiębiorstw KET oraz ICT
    Development of technological entrepreneurship in Poland. comparative study of KET and ICT enterprises
    Autorzy:
    Rostek, Katarzyna
    Skala, Agnieszka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/590330.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Analiza skupień Warda
    Kluczowe technologie wspomagające
    Przedsiębiorczość technologiczna
    Przedsiębiorstwa wysokiej techniki
    Segmentacja
    SOM Kohonena
    Cluster analysis Ward
    High-tech ventures
    Key enabling technologies
    Segmentation
    SOM Kohonen
    Technology entrepreneurship
    Opis:
    Rozwój przedsiębiorczości technologicznej w Polsce wymaga inwestowania i efektywnego wspierania przedsiębiorstw, których działania koncentrują się w obszarze wysokich technologii (HT) oraz kluczowych technologii wspomagających (KET). Klasyfikacja podmiotów do jednej z tych grup jest poważnym wyzwaniem, które wymaga dopracowania zarówno definicji, jak i narzędzi wspomagających. Celem jest osiągnięcie takiej precyzji identyfikacji i typologizacji przedsiębiorstw, które zagwarantują właściwe ukierunkowanie celowych środków pomocy oraz stałe monitorowanie postępów ich rozwoju. W niniejszym opracowaniu zaprezentowano wyniki analizy przeprowadzonej dla trzech grup przedsiębiorstw – producentów oprogramowania w branży informatycznej (ICT), producentów wyrobów wysokiej techniki (HT) oraz twórców kluczowych technologii wspomagających (KET). Na tej podstawie wskazano cechy charakteryzujące przedsiębiorstwa o wysokim potencjale rozwoju oraz przygotowano rekomendacje dotyczące istotnych wyróżników tego potencjału, które stanowią elementy oceny innych podmiotów, starających się o pomoc i dofinansowanie swojej działalności.
    The development of technological entrepreneurship in Poland requires investment and effective support of companies whose activities are concentrated in the area of high technology (HT) and key enabling technologies (KETs). The classification of entities into one of these groups is a major challenge that should be developed in both areas of definition and supporting tools. The aim is to achieve such precision in identification and typology of companies that ensure proper targeting of support activities and constant monitoring of the development progress. This paper presents the results of analysis performed for the three groups of companies – manufacturers of Information Technology (ICT), HT and KETs. On the basis of specified characteristics of companies with high growth potential it has been prepared recommendations for main criteria of this potential, which are elements of the evaluation of other entities are seeking help and financial support of its functioning.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 281; 155-167
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zapewnienie ciągłości produkcji w dobie braku podzespołów elektronicznych
    Ensuring Production Continuity in an Era of Electronic Component Shortages
    Autorzy:
    Pawłowicz, Grzegorz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174237.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    produkcja urządzeń elektronicznych
    SoM
    System on Module
    podzespoły
    kasownik biletów
    electronics manufacturing
    electronic components
    ticket validator
    Opis:
    W artykule przedstawiono opis przypadku zapewnienia ciągłości produkcji urządzenia przeznaczonego do kasowania biletów przy niedoborach dostaw na rynku komponentów elektronicznych. Uwzględnione zostały kryteria podejmowanych decyzji i ich wpływ na projekt kasownika. Zaproponowano rozwiązania, które mogą zmniejszyć ryzyko wstrzymania produkcji przez wykorzystanie zamienników brakujących elementów z uwzględnieniem minimalizacji kosztów takich zmian.
    The article presents a description of the case of ensuring the continuity of production of a ticket validator device in the presence of supply shortages in the market for electronic components. The criteria for decision-making and their impact on the design of the ticket validator are considered. Solutions are proposed that can reduce the risk of production stoppage by using replacements for missing components, taking into account the minimization of the cost of such changes.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2022, 26, 4; 105--111
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie sieci neuronowej Kohonena do wizualizacji danych MPG
    Use of Kohonen neural network in MPG data visualisation
    Autorzy:
    Oszutowska-Mazurek, D. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/135818.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Techniczno-Ekonomiczna w Szczecinie
    Tematy:
    sieć neuronowa Kohonena
    samoorganizujące się mapy
    SOM
    wizualizacja danych
    dane MPG
    Kohonen neural network
    self organizing map
    Opis:
    Wstęp i cel: Zastosowanie sieci neuronowych Kohonena zapewnia zmniejszenie wielowymiarowości danych. Wizualizacja w postaci map samoorganizujących się (SOM) jest użytecznym narzędziem do wstępnego kastrowania (grupowania) danych. Materiał i metody: Wizualizację przeprowadzona dla rzeczywistych danych, udostępnionych przez uniwersytet w Kalifornii za pomocą oprogramowania SNNS v.4.3. Głównym celem pracy jest zastosowanie sieci neuronowych Kohonena zapewniające zmniejszenie wielowymiarowości danych. Wyniki: Otrzymano wizualizacje danych wskazujące jednoznacznie na dodatnie i ujemne korelacje danych MPG. Wniosek: Mapy samoorganizujące się mogą być dedykowane wizualizacji danych wielowymiarowych jednak wyniki zależą od sposobu mapowania danych wejściowych, zwłaszcza o charakterze jakościowym, nawet jeśli stosowana jest normalizacja każdego z parametrów.
    Introduction and aim: The use of Kohonen neural network ensures the decrease of data multidimensionality. Visualisation called Self organized maps is useful tool for preliminary data clustering. Material and methods: The visualisation of real data set was obtained with the use of program SNNS v.4.3 for real dataset from California University. The main aim of this paper is the use of Kohonen neural network to ensure the reduction of multidimensional data. Results: Obtained visualisations of data indicate unambiguously positive and negative correlations for MPG data Conclusion: Self organising maps could be dedicated to multidimensional data visualisation and preliminary quality assessment, but the results depend on the mapping method of input data, especially quantity type, even if normalisation of every parameter is provided.
    Źródło:
    Problemy Nauk Stosowanych; 2016, 4; 19-30
    2300-6110
    Pojawia się w:
    Problemy Nauk Stosowanych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sztuczne sieci neuronowe ANN : sieci Kohonena
    Artificial neural networks (ANN) : Kohonen networks
    Autorzy:
    Iljaszewicz, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131981.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Horyzont
    Tematy:
    Sieci Kohonena
    sieci neuronowe
    mapa samoorganizująca
    SOM
    WEBSOM
    Kohonen networks
    artificial neural networks
    ANN
    Self Organizing Map
    Opis:
    Artykuł omawia sztuczne sieci neuronowe (ang. ANN- Artificial neural networks). Jedną z odmian są sieci Kohonena zwane Mapą Samoorganizującą (ang. SOM – Self Organizing Map) realizują one proces uczenia się sieci neuronowych samodzielnie tzn. rozpoznają relacje występujące w skupieniach poprzez wykrycie wewnętrznej struktury i kategoryzują je w procesie samouczenia. SOM służy do uformowania odwzorowania z przestrzeni wielowymiarowej do przestrzeni jednowymiarowej lub dwuwymiarowej. Główną cechą SOM jest to, że tworzy on nieliniową projekcję wielowymiarową kolektora danych na regularnej, niskowymiarowej (zwykle 2D) sieci. Na wyświetlaczu klastrowanie przestrzeni danych, jak również relacje metryczno-topologiczne elementów danych, są wyraźnie widoczne. Jeśli elementy danych są wektorami, składniki, których są zmiennymi z określone znaczenie, takie jak deskryptory danych statystycznych lub pomiary, które opisują proces, siatka SOM może być wykorzystana, jako podstawa, na której może znajdować się każda zmienna wyświetlane osobno przy użyciu kodowania na poziomie szarości lub pseudo koloru. Ten rodzaj projekcji został uznany za bardzo przydatny do zrozumienia wzajemnych zależności między zmiennymi, a także strukturami zbioru danych.
    The article discusses artificial neural networks (ANN). One of the varieties is the Kohonen network, called the Self Organizing Map (SOM), that perform the learning process of neural networks independently, i.e. they recognize relationships occurring in clusters by detecting an internal structure and categorizing them in the process of self-learning. SOM is used to form mapping from a multidimensional space to a one-dimensional or two-dimensional space. The main feature of SOM is that it creates a non-linear multi-dimensional projection of a data collector on a regular, low-dimensional (usually 2D) network. On the display, data space clustering as well as metric-topological relations of data elements are clearly visible. If the data elements are vectors, the components of which are variables with defined meanings, such as statistical data descriptors or measurements that describe the process, the SOM grid can be used as a basis on which each variable can be displayed separately using gray or pseudo-color coding. This type of projection has been found to be very useful for understanding the interrelationships between variables as well as data set structures.
    Źródło:
    Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka; 2018, 8, 1; 34-39
    2082-9892
    Pojawia się w:
    Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja mikroskopowych obrazów skał przy wykorzystaniu sieci neuronowych
    Classification of the microscopic images of rocks with the use of neural networks
    Autorzy:
    Młynarczuk, M.
    Bielecka, M.
    Ślipek, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/394187.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    automatyczna klasyfikacja skał
    obrazy mikroskopowe
    sieci neuronowe
    sztuczna inteligencja
    SOM
    MLP
    LVQ
    automatic classification of rocks
    microscopic images
    neural networks
    artificial intelligence
    Opis:
    Klasyfikacja skał stanowi ważny aspekt w wielu zagadnieniach górnictwa i geologii inżynierskiej. Automatyzacja procesu klasyfikacji mikroskopowych obrazów skał może przyczynić się do usprawniania przetwarzania ogromnych zbiorów fotografii skał, poprzez jego przyspieszenie i wyeliminowanie wpływu subiektywnej oceny obserwatora na końcowy wynik klasyfikacji. Podczas pierwszego etapu badan opisanych w tym artykule wykorzystano zbiór 2700 mikroskopowych obrazów szlifów cienkich 9 skał, różniących się od siebie cechami petrograficznymi. Próbki skał zostały opisane 13-wymiarowym wektorem cech. Przy użyciu trzech różnych sieci neuronowych: dwuwarstwowej sieci jednokierunkowej (multi-layer feed-forward perceptron, MLP), samoorganizującej mapy Kohonena (self organizing Kohonen maps, SOM) oraz kwantyzacji wektorowej (learning vector quantization, LVQ), fotografie, po wcześniejszym treningu sieci odseparowanymi podzbiorami próbek, zostały poddane procesowi automatycznej klasyfikacji. Stukrotne powtarzanie losowania podzbiorów wykorzystywanych do treningu sieci oraz powtarzanie algorytmu uczenia sieci i rozpoznawania zdjęć pozwoliło na uzyskanie statystycznie wiarygodnych wyników, których wartość średnia wyniosła 99,4%. Następnie zbiór skał został zwiększony do łącznej wielkości 6300 zdjęć reprezentujących 21 różnych skał, a badania zostały powtórzone z zachowanie wektora cech oraz parametrów nauki sieci. Wynik średni poprawnych klasyfikacji dla powiększonego zbioru obrazów wyniósł 98,30%.
    Rock classification is an inherent part of numerous aspects of geology and engineering geology. Automating the classification of the microscopic images of rocks may result in improvements in analyzing vast sets of rocks' images by speeding up their recognition and eliminating the influence of the observer's subjective judgment in the final classification results. A set of 2,700 microscopic images of thin sections of 9 rocks, which differ in petrographic features, was used during the first step of the study described in the following article. Samples were displayed in a thirteen-dimensional feature space. With the use of three different neural networks multi-layer feed-forward perceptron (MLP), self-organizing Kohonen maps (SOM), and learning vector quantization (LVQ) ? images were subjected to an automated classification process preceded by the network's training with the use of isolated subset samples. Centuple repetition of subset drawings, which were used to train the network by repeating the self-learning network and images recognition algorithm, led to the achievement of statistically trustworthy results with a mean at the level of 99.4 %, and for the best drawing at 99.71%. Afterwards, the rocks set was extended to a total volume of 6,300 images of 21 different rocks, and the test was repeated preserving the feature space and self-learning network parameters. The average score of correct classifications for the extended images set was 98.30%, with the best score at 98.95%.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN; 2014, 86; 27-38
    2080-0819
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod czarnej skrzynki do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej
    Black-box forecasting of selected indicator values for influent wastewater quality in municipal treatment plant
    Autorzy:
    Szeląg, B.
    Bartkiewicz, L.
    Studziński, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/236740.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    ścieki komunalne
    modelowanie
    prognozowanie jakości ścieków metoda MARS
    metoda lasów losowych (RF)
    metoda samoorganizujących się sieci neuronowych (SOM)
    metoda drzew wzmacnianych (BT) metoda analizy składowych
    głównych (PCA)
    sewage
    modeling
    sewage quality forecasting
    MARS (multivariate adaptive regression spline)
    random forest (RF)
    self-organizing map (SOM)
    boosted trees (BT)
    principal component analysis (PCA)
    Opis:
    Prognozowanie ilości i jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej z odpowiednim wyprzedzeniem czasowym daje możliwość optymalnego sterowania wieloma parametrami procesów oczyszczania ścieków. Dlatego prowadzi się badania mające na celu opracowanie modeli matematycznych (fizykalnych deterministycznych i operatorowych statystycznych), prognozujących zarówno ilość, jak i jakość ścieków dopływających do oczyszczalni. W artykule zbadano możliwość zastosowania prostszych modeli operatorowych do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków na dopływie do oczyszczalni (BZT5, zawiesiny ogólne, azot ogólny i amonowy, fosfor ogólny) jedynie na podstawie wyników pomiarów natężenia przepływu ścieków oraz – w celu porównania – na podstawie ich zmierzonych wartości. Do tego celu zastosowano metody czarnej skrzynki typu MARS oraz lasy losowe (RF). Dodatkowo przedstawiono możliwość połączenia metody lasów losowych z modelem klasyfikacyjnym (RF+SOM). Do identyfikacji danych określających zmienność wybranych wskaźników jakości ścieków zastosowano metody drzew wzmacnianych (BT) i analizy składowych głównych (PCA). Modele opracowano na podstawie wyników ciągłych pomiarów dobowych przeprowadzonych w latach 2013–2015 w oczyszczalni ścieków komunalnych w Rzeszowie.
    Forecasting the amount and quality of wastewater flowing into a treatment plant sufficiently in advance, enables effective control of numerous treatment process parameters. Therefore, mathematical (physical deterministic and time series statistical) models forecasting both the amount and quality of wastewater inflow into a sewage treatment plant are under development. In this paper, a possibility of simpler time series models application to forecasting values of selected indicators (biochemical oxygen demand (BOD5), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and ammonium (NH4+)) of sewage quality in the inflow into a treatment plant was investigated. The research was based solely on sewage flow rate data and – for the purpose of comparison – the actual measured indicator values. For this purpose, MARS type black-box and random forest (RF) methods were used. Also, a possibility of combining the RF method with a classification model (RF+SOM) was investigated. Boosted trees (BT) and principal component analysis (PCA) methods were applied for identification of data that determine variability of the selected sewage quality indicators. The models were developed on the basis of continuous daily measurements performed in the period of 2013–2015 in the municipal sewage treatment plant in Rzeszow.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2016, 38, 4; 39-46
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selekcja podobrazów dla potrzeb dopasowywania zdjęć lotniczych oparta na histogramach gradientu i sieci neuronowej
    Selection of sub-images for aerial photographs matching purposes based on gradient distribution and neural networks
    Autorzy:
    Czechowicz, A.
    Mikrut, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131000.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    fotogrametria
    wzajemne dopasowanie
    algorytm Canny'ego
    histogram gradientów
    SOM
    sieci Kohonena
    sieci backpropagation
    photogrammetry
    mutual matching
    Canny edge detector
    gradient histogram
    Kohonen networks
    backpropagation networks
    Opis:
    Artykuł przedstawia wyniki wykorzystania sieci neuronowych do selekcji podobrazów oraz wyniki wyszukiwania wybranych obszarów na pozostałych zdjęciach z wykorzystaniem rozkładu odpowiedzi dla sieci SOM Kohonena. Zaproponowano reprezentacje fragmentu obrazu oparta na rozkładzie wartości modułu gradientu i jego kierunku. Badania przeprowadzono na dziewięciuset podobrazach zdjęć lotniczych okolic Krakowa o różnym pokryciu terenu podzielonych na trzy kategorie: obszarów korzystnych, pośrednich i niekorzystnych pod względem wyszukiwania cech do orientacji wzajemnej. Dla każdego z obrazów, w oparciu o algorytm Canny’ego, wyznaczono krawędzie. Na podstawie wartości gradientu i kierunków wykrytych krawędzi sporządzono histogram, który następnie posłużył wyznaczeniu reprezentacji podobrazu w postaci profilu kierunku. Tak przygotowana reprezentacje wykorzystano do uczenia sieci neuronowych metoda nadzorowana (backpropagation) oraz nienadzorowana (Kohonena), a następnie do klasyfikacji obszarów nauczonymi sieciami. W przypadku sieci backpropagation miara efektywności klasyfikacji był globalny współczynnik rozpoznania oraz macierz pomyłek. Dla sieci Kohonena wyznaczano współczynnik kompletności i poprawności. Wyniki zestawiono z rezultatami otrzymanymi na drodze uczenia metoda wstecznej propagacji błędów, gdzie generowane na mapie Kohonena odpowiedzi stanowiły sygnał wejściowy dla warstwy backpropagation. W dalszym etapie wytypowane obszary korzystne poszukiwano na sąsiednich obrazach. Wzmocniony funkcja preferująca wysokie wartości rozkład odpowiedzi na mapie cech siec Kohonena, uzyskany dla podobrazów korzystnych, porównywano z rozkładem dla podobrazów o tych samych wymiarach na sąsiednich zdjęciach. Za miarę podobieństwa obszarów przyjęto współczynnik korelacji dla porównywanych odpowiedzi sieci.
    This paper describes the application of neural networks for selection of sub-images and the result of the search for the selected areas on the remaining photographs with the utilisation of Kohonen’s SOM network responses distribution. Image fragment representation based on the gradient magnitude values distribution and its direction was proposed. The research was conducted on nine hundred sub-images, taken from aerial photographs of the Cracow’s environs with different terrain cover, divided into three categories: advantageous, intermediate and disadvantageous areas in respect of searching for the features for mutual matching. The edges were detected with Canny algorithm. Based on the gradient values and the directions of the edges, the histogram was created and used to determine the representation of the sub-image in the direction’s profile form. The prepared representation served for teaching the neural network using supervised (backpropagation) and unsupervised (Kohonen) method and later for the classification. For the backpropagation network, the classification effectiveness was measured using the global recognition coefficient and the cooccurrence matrix. For the Kohonen network, the completeness and correctness coefficients were determined. Afterwards, the two networks were put together: the responses generated on the Kohonen map constituted the input signal for the backpropagation layer. In the next step, the adjacent images were sought for the chosen areas. Response distribution on the Kohonen network feature map, amplified with the function preferring the high values, was compared with the distribution for the same size sub-images of the adjacent photographs. To measure the similarity of the subimages, the correlation coefficient to compare network’s responses was used.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17a; 149-158
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efektywność pracy w gospodarstwach o zbilansowanej odnawialności substancji organicznej
    Labour effectiveness in the farms with balanced renewability of soil organic matter
    Autorzy:
    Sawa, J.
    Kocira, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/239569.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    odnawialność glebowej substancji organicznej
    GSO
    dochód rodziny
    efektywność pracy
    uzbrojenie energetyczne
    gospodarstwo parytetowe
    renewability of soil organic matter
    SOM
    family income
    labour efficiency
    work energetic equipment
    parity farm
    Opis:
    Celem pracy jest określenie efektywności pracy w gospodarstwach o różnym poziomie odnawialności glebowej substancji organicznej (GSO), ocenianych w aspekcie uzyskiwanych tam efektów produkcyjnych i ponoszonych nakładów materiałowo-energetycznych. Efektywność pracy określono jako relacje między poziomem dochodu rodziny a ponoszonymi nakładami pracy w czterech grupach badanych gospodarstw, zestawionych wg poziomu odnawialności GSO, w tym: <0,2; 0,2 ≤ 0,5; 0,5 ≤ 1,0; ≤1,0 t·ha-1 UR, gdzie odnawialność GSO na poziomie 0,5 ≤ 1,0 t·ha-1 UR uznano jako zbilansowaną. Systemy produkcji w gospodarstwach z takim bilansem odnawialności, pozwalające uzyskać efektywność pracy na poziomie 15,2 zł·rbh-1, nie zapewniają tak wysokiego poziomu efektywności pracy (54,0 zł·rbh-1), jaki występuje w gospodarstwach o najmniejszej wartości wskaźnika GSO (poniżej 0,2 t·ha-1 UR). Stwierdzono, że w gospodarstwach o największej odnawialności GSO, efektywność pracy jest najmniejsza i wynosi 10,0 zł·rbh-1. Wyniki badań wskazują na konieczność podjęcia dyskusji nad dotychczasowymi zasadami dopłat obszarowych do dużych, ale ekstensywnych gospodarstw rodzinnych, lub gospodarstw o systemach produkcji, które uniemożliwiają utrzymanie minimalnego poziomu odnawialności GSO. Gospodarstwa te wykorzystują możliwości zwiększenia dochodu rodziny nieproporcjonalnie do swojego zaangażowania w rozwój zintegrowanych procesów produkcyjnych i rolnictwa zrównoważonego.
    An attempt was made to determine the labour effectiveness in the family farms with different renewability levels of soil organic matter (SOM), evaluated in aspect of obtained production results and born material and energy inputs. The scope of study included 45 family farms of the acreage ranging from 8.58 to 150 ha AL, located in different regions of the country, surveyed in 2010. The labour efficiency was defined as a relationship between the level of farmer’s family income and operation expenditures incurred in four groups of surveyed farms, compiled at the level of SOM renewability: <0.2; 0.2 ≤ 0.5; 0.5 ≤ 1.0; ≤1.0 t·ha-1 AL, where the renewal of 0.5 ≤ 1.0 t·ha-1 AL was considered as a balanced one. It was stated that the lowest labour efficiency (10.0 PLN·work-hr) occurred in the farms with highest SOM renewability. These farms have particular difficulties with collection developing investment funds, incurred in the amount of 2.35 thous. PLN per ha AL, what is possible to be completed within about 12 years. In other farms the efficiency is high enough to complete these funds within 1.5, or even 0.43 years, as in the farms with lowest rate of SOM renewability. Farms of balanced SOM renewability present the average level of labour efficiency, what is related to specialization of farms in animal production, still associated with high labour inputs of the farmer’s family members and low degree of mechanization.
    Źródło:
    Problemy Inżynierii Rolniczej; 2013, R. 21, nr 2, 2; 11-20
    1231-0093
    Pojawia się w:
    Problemy Inżynierii Rolniczej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie procesu osiadania terenu górniczego Kopalni Węgla Brunatnego Bełchatów - nowe podejście
    Land subsidence modeling in mining area of open pit Brown Coal Mine Bełchatów - a new approach
    Autorzy:
    Palmąka, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2074851.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    Bełchatów
    GIS
    geostatystyka
    interpolacja
    modele liniowe
    modele nieliniowe
    osiadanie terenu
    Sammon's mapping
    mapy samoorganizujące się
    SOM
    sieci neuronowe
    regresja liniowa
    geostatistics
    interpolation
    linear models
    land subsidence
    self-organizing map
    neural networks
    multiple linear regression
    Opis:
    From the beginning of open-pit mining works (i.e. ground massive dewatering, access excavation, cover dumping) in 1976, which were strictly connected with an exposure a brown coal beds on Bełchatów field it was noticed, that a land surface subsided in the vicinity of Brown Coal Mine Bełchatów. Quantitative land subsidence assessments, which are based on deterministic models (elastic ground model, consolidation model), are not efficient enough to simulate the process – adjusted coefficient of determination amounts R2kor2kor
    Źródło:
    Przegląd Geologiczny; 2011, 59; 245-250
    0033-2151
    Pojawia się w:
    Przegląd Geologiczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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