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 "fuzzy classification" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Typologia struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym z zastosowaniem klasyfikacji rozmytej
    Typology of agrarian structure of voivodships in dynamic aspect according to fuzzy classification
    Autorzy:
    Bożek, Jadwiga
    Bożek, Bogusław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453301.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    struktura agrarna województw
    klasyfikacja rozmyta
    dynamika
    agrarian structure of voivodships
    fuzzy classification
    dynamics
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki grupowania województw pod względem podobieństwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002, 2008. Zastosowano metodę klasyfikacji rozmytej. Przyjęto następujące grupy obszarowe gospodarstw: 1-5 ha, 5-10 ha, 10-20 ha, 20-50 ha, 50 i więcej ha. Następnie, poprzez zastosowanie wybranych mierników taksonomicznych, przeprowadzono analizę porównawczą uzyskanych wyników pod względem kierunku i stopnia zmian strukturalnych w wyodrębnionych grupach, jak również zmian w zróżnicowaniu międzygrupowym.
    The paper presents the results of grouping procedure carried out for voivodships according to the similarity of agrarian structure of farms for the data from the year 1996, 2002, 2008. Fuzzy classification method was applied. The following areal groups were established:1-5 hectares, 5-10 hectares, 10-20 hectares, 20-50 hectares, 50 hectares and more. Afterwards, by the application of chosen taxonomic measures comparative analysis of the results was carried out with respect the direction and degree of structural changes in delimitated groups as well as changes in differentiation between groups.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 91-100
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Struktura obszarowa gospodarstw rolnych w Polsce na tle innych krajów Unii Europejskiej
    Area structure of farms in Poland against the background of other European Union countries
    Autorzy:
    Bożek, Jadwiga
    Szewczyk, Janina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1043935.pdf
    Data publikacji:
    2020-09-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    struktura obszarowa gospodarstw rolnych
    użytki rolne
    klasyfikacja rozmyta
    area structure of farms
    farmland
    fuzzy classification
    Opis:
    Celem badania omawianego w artykule jest określenie miejsca Polski wśród krajów Unii Europejskiej (UE) pod względem struktury obszarowej gospodarstw rolnych. Pod uwagę wzięto liczbę gospodarstw w grupach wielkościowych użytków rolnych (UR) oraz zajmowaną przez nie powierzchnię UR. Sytuacja Polski została przedstawiona także w ujęciu regionalnym ze względu na zróżnicowanie rolnictwa. Badanie przeprowadzono na podstawie danych Eurostatu i danych GUS za rok 2016. Uwzględniono następujące grupy obszarowe gospodarstw: do 2 ha UR, 2–5 ha, 5–10 ha, 10–20 ha, 20–50 ha, 50 ha i więcej. Za pomocą metody klasyfikacji rozmytej pogrupowano kraje UE w cztery zbiory złożone z obiektów o podobnej strukturze obszarowej gospodarstw. Wyniki badania pokazały, że Polska znajduje się w grupie krajów o dużym rozdrobnieniu gospodarstw, razem z Chorwacją, Grecją, Hiszpanią, Portugalią, Słowacją, Słowenią i Włochami. Bardziej rozdrobnioną strukturę gospodarstw mają jedynie Bułgaria, Cypr, Rumunia i Węgry. Pod względem powierzchni użytków rolnych skupionej w dużych gospodarstwach sytuacja w rolnictwie polskim przedstawia się niekorzystnie, także w porównaniu do nowych krajów członkowskich UE, takich jak Czechy, Słowacja, Węgry i Bułgaria. W Polsce gospodarstwa największe, o powierzchni co najmniej 50 ha UR, skupiają zaledwie ok. 1/3 ogółu UR i jest to (po Słowenii) najniższy odsetek w całej UE.
    The purpose of the article is to find out which group of EU countires determined on the basis of the specific features of the area structure of their farms Poland belongs to. Two aspects of this structure were taken into account: the number of farms in particular size groups of farmland and the area of farmland they occupy. Poland’s situation was also presented in the regional context, taking into consideration the variety of agricultural activity. The research was based on data obtained from Eurostat and Statistics Poland for the year 2016. The following groups of farm area were considered: farmland under 2 hectares, 2–5 hectares, 5–10 hectares, 10–20 hectares, 20–50 hectares and 50 hectares and larger. Based on the fuzzy classification method, EU countries were classified into 4 groups according to the area structure of their farms. The results of the research demonstrated that Poland belongs to a group of countries with a high level of fragmentation of farms, jointly with Croatia, Greece, Spain, Portugal, Slovakia, Slovenia and Italy. Only 4 countries have a more fragmented farm structure: Bulgaria, Cyprus, Romania and Hungary. As regards the proportion of the area of farmland concentrated in large farms, it is unfavourable in Poland, also when compared to new EU member states, such as the Czech Republic, Slovakia, Hungary and Bulgaria. In Poland the largest farms, with an area of at least 50 hectares, account only for about 1/3 of the total farmland, which, except for Slovenia, is the lowest percentage in the entire EU.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 9; 48-62
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    ZRÓŻNICOWANIE I DYNAMIKA ZMIAN POWIERZCHNI UŻYTKÓW ROLNYCH WEDŁUG GRUP OBSZAROWYCH GOSPODARSTW W KRAJACH UNII EUROPEJSKIEJ W OKRESIE 2010-2013
    DIVERSIFICATION AND DYNAMICS OF CHANGES IN THE UTILISED AGRICULTURAL AREA BY FARMS AREAL GROUPS IN THE EUROPEAN UNION COUNTRIES IN THE YEARS 2010-2013
    Autorzy:
    Bożek, Jadwiga
    Kukuła, Karol
    Nowak, Czesław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/453237.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    powierzchnia użytków rolnych
    Unia Europejska
    dynamika
    klasyfikacja rozmyta
    utilised agricultural area
    European Union
    dynamics
    fuzzy classification
    Opis:
    W pracy przedstawiono zróżnicowanie i dynamikę zmian powierzchni użytków rolnych skupionych w gospodarstwach o różnej wielkości w krajach Unii Europejskiej w latach 2010 – 2013. Badania przeprowadzono na podstawie danych Eurostat-u. Uwzględniono następujące grupy gospodarstw i kierunek zmian badanej struktury w poszczególnych krajach. W oparciu o klasyfikację rozmytą wyodrębniono cztery grupy krajów o podobnym odsetku UR skupionych w gospodarstwach o różnej wielkości.
    The present paper discusses the diversification and dynamics of changes in the utilised agricultural area in farms representing different areal groups in the EU in the years 2010-2013. The study has been conducted based on the Eurostat data. The following areal groups have been taken into account Keywords: utilised agricultural area, European Union, dynamics, fuzzy classification
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 4; 561-572
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Przestrzenne zróżnicowanie struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym
    The dynamics of spatial diversification of the agrarian structure of voivodeships
    Autorzy:
    Bożek, Jadwiga
    Bogocz, Danuta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/957513.pdf
    Data publikacji:
    2012-06
    Wydawca:
    Małopolska Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Tarnowie
    Tematy:
    struktura agrarna województw
    klasyfikacja rozmyta
    dynamika zmian
    agrarian structure of voivodeships
    fuzzy classification
    dynamics of changes
    Opis:
    Celem pracy jest ocena zróżnicowania struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym w latach 1996–2008. Obliczenia przeprowadzono na podstawie danych statystycznych GUS – liczby i powierzchni gospodarstw rolnych według grup obszarowych dla poszczególnych województw. Korzystając z metody klasyfikacji rozmytej, dokonano grupowania województw pod względem podobieństwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002, 2008. W wyniku grupowania dla każdego roku otrzymano cztery grupy o takim samym składzie. Grupę I tworzą województwa: małopolskie, śląskie i podkarpackie. Występuje tu największe rozdrobnienie struktury agrarnej. W 2008 roku w województwach tej grupy średnio 82,7% gospodarstw ma powierzchnię 1–5 ha, 14,4% to gospodarstwa o powierzchni 5–10 ha. Pozostałe gospodarstwa stanowią znikomy odsetek: 10–20 ha – 3,3%, 20–50 ha – 1,1%, powyżej 50 ha – 0,3%. Do grupy II należą województwa: łódzkie, mazowieckie i lubelskie, gdzie wskaźniki struktury kształtują się odpowiednio na poziomie: 51,5%, 29,2%, 14%, 4,2% i 0,5%. Najmniej rozdrobniona struktura występuje w województwach grupy III: podlaskim, kujawsko-pomorskim, pomorskim, warmińsko-mazurskim i wielkopolskim. Średni rozkład struktury jest tu najbardziej równomierny: 35,5%, 23%, 25,2%, 13,3% i 3,1%. Grupę IV tworzą województwa: lubuskie, dolnośląskie i opolskie. Średnie wskaźniki struktury przyjmują odpowiednio wartości: 57%, 19,9%, 12,5%, 7,3% i 3,2%. Przeprowadzona analiza dynamiki wykazała, że badana struktura zmienia się w tym samym kierunku i tempie w województwach należących do tej samej grupy typologicznej. Dotyczy to zarówno zmian wskaźników struktury, jak i dynamiki liczebności klas obszarowych.
    The aim of the paper is to assess diversification dynamics of the agrarian structure of voivodeships in years 1996-2008. The calculations were made on the basis of statistical data obtained from the Central Statistical Office—the number and area of farms have been grouped by voivodeships. With the use of a fuzzy classification method, voivodeships have been divided into groups of similar agrarian structures according to data of 1996, 2002 and 2008. As a result, 4 groups comprising the same voivodeships in each year have been distinguished. Group I con- sists of Małopolskie, Śląskie and Podkarpackie voivodeships. It is characterized by the highest degree of fragmentation of the agrarian structure. In 2008 around 82% of farms had the area of 1-5 hectares, while 14.4% of them had the area of 5-10 hectares. The remaining farms repre- sent a very small proportion: 10-20 hectares—3.3%, 20-50 hectares—1.1%, more than 50 hec¬tares—0.3%. Group II consists of Łódzkie, Mazowieckie and Lubelskie voivodeships, where structure indices are as follows: 51.5%, 29.2%, 14%, 4.2% and 0.5%. The lowest degree of fragmentation is observed in group III, comprising Podlaskie, Kujawsko-Pomorskie, Pomorskie, Warmińsko-Mazurskie and Wielkopolskie voivodeships. The average structure is more regular in this group: 35.5%, 23%, 25.2%, 13.3% and 3.1%. Group IV consists of Lubuskie, Dolnośląskie and Opolskie voivodeships and average structure indices are as follows: 57%, 19.9%, 12.5%, 7.3% and 3.2%. The analysis of dynamics shows that the investigated structure changes in the same direction and at the same rate in voivodeships from the same typological group, both in respect of changes of structure indices and in respect of the number dynamics of area classes.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie; 2012, 1(20); 21-38
    1506-2635
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zmiany struktury obszarowej gospodarstw rolnych w ujęciu grup typologicznych województw
    Changes in areastructure of farmsin terms of typological groups of voivodships
    Autorzy:
    Bożek, Jadwiga
    Szewczyk, Janina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/962769.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    struktura obszarowa gospodarstw
    województwa
    klasyfikacja roz-myta
    grupy typologiczne
    : area structure
    voivodships
    fuzzy classification
    typological groups
    Opis:
    Celem badania omawianego w niniejszej pracy jest określenie skali, kierunków zmian oraz stopnia zróżnicowania struktury obszarowej gospodarstw rolnych w Polsce w latach 2010–2016 w ujęciu grup typologicznych województw. Badanie przeprowadzono na podstawie danych GUS dotyczących liczby gospodarstw rolnych według grup obszarowych w układzie województw za lata 2010 i 2016. W analizie przyjęto następujące grupy wielkościowe gospodarstw: do 2 ha użytków rolnych, 2–5 ha, 5–10 ha, 10–20 ha, 20– –50 ha oraz 50 ha i więcej. Opierając się na klasyfikacji rozmytej, wyodrębniono cztery grupy typologiczne, składające się z województw o podobnej strukturze obszarowej gospodarstw. Następnie przedstawiono zmiany w strukturze grup typologicznych i zróżnicowaniu międzygrupowym. We wszystkich grupach stwierdzono spadek ogólnej liczby gospodarstw, głównie gospodarstw do 10 ha, i wzrost liczby gospodarstw powyżej 50 ha, przy czym dynamika i skala zmian były zróżnicowane regionalnie. W największym stopniu zmniejszyła się liczba gospodarstw w województwach o najbardziej rozdrobnionej strukturze agrarnej. Struktura grup typologicznych zmieniła się nieznacznie.
    The aim of the research discussed in this paper is to determine the scale, directions of changes and the degree of diversification of area structure of farms in Poland in the period of 2010–2016, in terms of typological groups of voivodships. The research was conducted on the basis of the data of Statistics Poland regarding the number of agricultural farms by size groups in voivodships for the years of 2010 and 2016. The following farm size groups were adopted in the analysis: farmland under 2 ha, farmland of 2–5 ha, farmland of 5–10 ha, farmland of 10–20 ha, farmland of 20–50 ha, and farmland of or over 50 ha. Based on fuzzy classification, four typological groups, consisting of voivodships of a similar area structure, were selected. Next, changes in the structure of typological groups and intergroup differentiation were presented. There occurred a fall in the number of farms up to 10 ha and the growth in the number of farms over 50 ha in all typological groups, but the dynamics and scale of these changes were diverse in regions. The biggest fall has been observed in the number of farms in voivodships with the most fragmented agricultural structure. The structure of typological groups has changed only slightly.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 8; 19-31
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena zróżnicowania udziału lokalnych źródeł biomasy w zaspokojeniu potrzeb cieplnych na obszarach wiejskich województwa świętokrzyskiego
    Evaluation of differentiation of local sources of biomass in the to cover the needs of heating in rural areas of the swietokrzyskie province
    Autorzy:
    Szul, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/883876.pdf
    Data publikacji:
    2019-11-21
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    obszary wiejskie
    zuzycie ciepla
    biomasa
    potencjal energetyczny
    potrzeby cieplne
    zrodla biomasy
    woj.swietokrzyskie
    heating
    final energy consumption
    biomass technical potential
    fuzzy classification
    Opis:
    Przeprowadzono analizę zużycia ciepła i potencjału energetycznego biomasy w poszczególnych powiatach województwa świętokrzyskiego. Popyt na ciepło na obszarach wiejskich województwa kształtuje się na poziomie ok. 20 PJ, zaś potencjał techniczny biomasy, która może być wykorzystana na cele energetyczne wynosi 5,2 PJ. Na tej podstawie szacuje się, że udział biomasy w pokryciu potrzeb cieplnych na terenie województwa może wynieść 33%. Najwyższy udział biomasy w zaspokojeniu potrzeb cieplnych występuje w powiatach kazimierskim i włoszczowskim, najniższy zaś w powiatach sandomierskim i kieleckim.
    The analysis of heat consumption and energy potential of biomass in particular poviats of the Świętokrzyskie Province was carried out. The demand for heat in the rural areas of the voivodship is around 20 PJ, while the biomass technical potential that can be used for energy purposes is 5.2 PJ. On this basis, it is estimated that the share of biomass in the cove-rage of thermal needs in the province may amount to 25%. The highest share of biomass in satisfying thermal needs occurs in the districts of Kazimierza and Włoszczowa, and the lowest in the districts of Sandomierz and Kielce.
    Źródło:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2019, 4; 13-16
    1732-1719
    2719-4221
    Pojawia się w:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrydowy model systemu ekspertowego do oceny podatników
    Hybrid model of expert system for estimation of taxpayers
    Autorzy:
    Budziński, Ryszard
    Misztal, Leszek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/452818.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
    Tematy:
    klasyfikacja podatników
    teoria zbiorów przybliżonych
    rozmyta analiza skupień
    metoda AHP
    eksploracja danych
    taxpayers classification
    rough set theory
    fuzzy clustering
    AHP method
    data mining
    Opis:
    Proponowany model identyfikuje podatników na podstawie ich cech i właściwości, które wskazują na większą możliwość występowania problemów z przestrzeganiem prawa podatkowego. Eliminuje słabości występujące w znanych algorytmach zaliczających się do klasyfikatorów, jak również systemów wnioskujących oraz wspomagających typowanie stosowanych w administracji podatkowej. Jest to możliwe dzięki utworzeniu hybrydowego modelu, który dobrze odzwierciedla zachowania podatników. Model dzięki zastosowaniu nowoczesnych rozwiązań predysponuje do przyszłego utworzenia i uruchomienia w administracji bazującego na nim systemu ekspertowego.
    Proposed model identifies taxpayers on the basis of their features and properties that point to bigger possibility of taxation law observance problems. Model eliminates weaknesses of well known classification algorithms, as well as expert systems and taxpayers typing assists applications used wildly in tax offices. It is possible because of designing hybrid model that reflects well behavior of payers. Applying modern concepts in model predisposes it for future implementation of software solution that can be used in taxation administration.
    Źródło:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 101-111
    2082-792X
    Pojawia się w:
    Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System diagnostyki małych silników prądu stałego z wykorzystaniem metody identyfikacji
    System of diagnostics of small dc motors with the usage of identification method
    Autorzy:
    Hanzel, M.
    Moczulski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328537.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka
    wykorzystanie modelu
    identyfikacja
    silnik elektryczny małej mocy
    detekcja uszkodzeń
    klasyfikacja residuów
    logika rozmyta
    model-based diagnostics
    diagnostics through identification
    small-power DC motor
    fault detection
    classification of residuals
    fuzzy logic
    Opis:
    W referacie opisano system diagnostyki małych silników prądu stałego, stosowanych w samochodach osobowych. Zaprojektowanie, skonstruowanie stanowiska pomiarowego, opracowanie metody i oprogramowania, a także weryfikacja takiego systemu były przedmiotem pracy dyplomowej magisterskiej pierwszego z autorów. Zastosowane podejście bazuje na modelu analitycznym silnika, opisującym część elektryczną i mechaniczną. Do detekcji i lokalizacji uszkodzeń wykorzystuje się dwie stałe: elektromechaniczną stałą czasową oraz elektromagnetyczną stałą czasową obwodu twornika. Estymacja wartości tych stałych następuje na podstawie zmierzonych wielkości: prędkości obrotowej i parametrów elektrycznych. Uzyskane wyniki porównywane są z wartościami wzorcowymi otrzymanymi z modelu. Otrzymane residua są klasyfikowane z wykorzystaniem prostego algorytmu progowego, a także przez rozmytą sieć neuronową. Wstępne badania weryfikacyjne, przeprowadzone dla kilku obiektów tego samego typu, potwierdziły poprawne działanie systemu.
    The paper deals with a system of diagnostics of small DC motors that are applied in personal cars. Design and development of a measuring stand, development of a method and respective software, and verification of this system were the subject of MSc thesis of the first author. The approach to the problem is based on analytical model of the motor, which describes both the electrical and mechanical parts of the object. Two time constants are applied in order to detect and isolate faults: electro-mechanical one and electro-magnetic time constant of the rotor circuit. These constants are estimated basing on such measured quantities as rotating speed and electric parameters. The obtained results are compared with pattern values calculated from the model. Received residuals are classified by using simple threshold algorithm, and by fuzzy neural network. The initial verification carried out for several motors of the same type confirmed correct operation of the diagnostic system.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2007, 1(41); 67-74
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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