- Tytuł:
-
Modelowanie neuronowe wybranych obiektów rolniczych z wykorzystaniem superformuły Johana Gielisa
Neuronal modelling of selected agricultural objects with usage of Johan Gieliss supershape - Autorzy:
-
Boniecki, P.
Olszewski, T. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/334299.pdf
- Data publikacji:
- 2008
- Wydawca:
- Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
- Tematy:
-
modelowanie neuronowe
sieć neuronowa
superformuła Johana Gielisa
neuronal modelling
neural network
Johan Gielis's supershape formula - Opis:
-
Celem pracy było badanie mozliwości klasyfikacyjnych sieci neuronowych w procesie identyfikacji ziarniaków pszenicy, jęczmienia oraz kukurydzy. Wykorzystana metoda separacji polegała na rozpoznawaniu różnic kształtów analizowanych obiektów. W celu identyfikacji kształtu, a następnie zakodowania pozyskanych danych empirycznych do postaci zbiorów uczących, wykorzystano tzw. superformułę zaproponowaną przez Johana Gielisa. Formuła ta pozwala na odwzorowanie dowolnego kształtu za pomocą sześciu niezależnych parametrów.
The aim of the work was to study the classifying possibilities of neural networks in the identification process of the wheat's, barley's and corn's kernel. Applied separation method depended on recognizing the shape differences of analysed objects. In order to identify the shape, and afterwards to encode the obtained empirical data into the training data sets the Johan Gielis's supershape formula was used. This formula permits for projection of any shape with a help of six independent parameters. - Źródło:
-
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2008, 53, 1; 22-25
1642-686X
2719-423X - Pojawia się w:
- Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł