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 "classification model" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 107
Tytuł:
Zjawisko niedosytu w polu preferencji indukowanej przez miernik dwuwzorcowy
On a phenomenon of nonsatiation in a field of preference induced by the two-model indicator
Autorzy:
Binderman, Zbigniew
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453261.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
zjawisko niedosytu
pole preferencji
mierniki syntetyczne
funkcje użyteczności
semimetryka
metryka normalna
metryka quasinormalna
uporządkowanie liniowe
klasyfikacja
occurrence of nonsatiation
field of preference
synthetic measures
the utility function
semimetric
normal metric
quasi-normal metric
linear order
classification
cluster analysis
Opis:
W pracy, dla miernika syntetycznego zbadano problem wyboru takiego sposobu mierzenia odległości między obiektami, aby w polu preferencji indukowanym przez ten miernik występowało zjawisko niedosytu. Rozważany w pracy miernik, wykorzystywany do porządkowania i grupowania danych obiektów ekonomicznych jest oparty na dwóch wzorcowych obiektach.
In presented work, for the two-model indicator a problem of choice of a manner of measurement of distances between objects is considered. This indicator makes an appearance of phenomenon of insufficiency in a field of preference. We can use the indicator as a synthetic measure in order to arrangement and assemble economic objects.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2010, 11, 2; 62-70
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie numerycznego modelu terenu i modelu pokrycia terenu do klasyfikacji drzewostanów na podstawie ich struktury pionowej i gatunkowej
Using digital terrain model and digital surface model for stands classification basing on their species and vertical structure
Autorzy:
Stereńczak, K.
Będkowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/973898.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
drzewostany
klasyfikacja
struktura drzewostanu
struktura gatunkowa
struktura przestrzenna
Numeryczny Model Terenu
Numeryczny Model Powierzchni Pokrycia Terenu
lotniczy skaning laserowy
leśnictwo
digital terrain model
digital surface model
airborne laser scanning
stand structure
Opis:
Aim of the presented study was to use DTM, DSM and CHM, generated from LIDAR data acquired in two year seasons, for forest species composition and structure analysis. Study was carried out in Głuchów Forest District (central Poland). Obtained results proved that using a DSM and DTM or DSM, DTM and CHM classification enables to reach 71−79 % of accuracy in forest stands classification.
Źródło:
Sylwan; 2011, 155, 04; 219-277
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie danych lotniczego skaningu laserowego do klasyfikacji pokrycia terenu dla modelowania hydrodynamicznego
The use of airborne laser scanning data to land cover supervised classification for hydrodynamic modelling
Autorzy:
Tymków, P.
Borkowski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/129560.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
digital terrain model (DTM)
lotniczy skaning laserowy
klasyfikacja nadzorowana
sztuczna sieć neuronowa
numeryczny model terenu
modelowanie hydrodynamiczne
airborne laser scanning (ALS)
supervised classification
artificial neural network
hydrodynamic modelling
Opis:
Badania nad problematyką zapobiegania powodzi wymagają budowy modeli matematycznych przepływów wezbraniowych. Obliczenia hydrodynamiczne wykonywane są w oparciu o dane charakteryzujące geometrię doliny rzeki oraz opory przepływu, które zależą od pokrycia terenu. W artykule podjęto próbę wykorzystania danych lotniczego skaningu laserowego, wykonanego na potrzeby budowy numerycznego modelu terenu (NMT) dla modelowania hydrodynamicznego, do automatycznej nadzorowanej klasyfikacji pokrycia terenu. Klasyfikację tę oparto o wielowarstwowe sztuczne sieci neuronowe typu feed-forward. Wektor cech klasyfikowanych obiektów (klasyfikacja per-piksel) stanowiły dane o wysokości form pokrycia terenu, kolorowe zdjęcia lotnicze, dane charakteryzujące teksturę obszarów na zdjęciach oraz intensywność odbicia fali elektromagnetycznej skaningu laserowego. Wysokości form pokrycia terenu obliczone zostały na podstawie NMT i numerycznego modelu pokrycia terenu (NMPT) wygenerowanego z danych skaningu lotniczego. Niemetryczne zdjęcia lotnicze wykonane aparatem cyfrowym, poddane kalibracji i mozaikowaniu, stanowiły źródło informacji o jasności odbicia światła obiektów oraz były podstawą obliczeń teksturowych opartych o metodę macierzy sąsiedztwa (GLCM). Jako wektory uczące sieci neuronowej wybrano dziesięć pól testowych o powierzchni 400 m², w tym pięć klas roślinności wysokiej. Otrzymane rezultaty przedstawiono w formie graficznej oraz wykonano ilościową ocenę zgodności wyników z klasyfikacją przeprowadzoną w sposób manualny. Obliczone w tym celu wartości współczynnika κ potwierdzają dużą zgodność wyników klasyfikacji automatycznej z oczekiwanym rezultatem.
Flood protection research requires building mathematic models of flood flows. Hydraulic calculations are carried out on the basis of geometrical description of the valley as well as on surface roughness which depends on a land cover. Currently, geometric description of the modeling area in the form of cross-sections is often replaced with a digital terrain model (DTM). The data which is required to build DTM can be collected with photogrammetry or the airborne laser scanning method. An attempt at using airborne laser scanning data which was made for DTM and digital surface model (DSM) interpolation, for supervised classification of land cover was discussed. The classification was based on feed-forward artificial neural networks. Two cases were investigated: variant I - overall classification using one artificial neural network with 2 hidden layers of 10 neurons and variant II - individual recognition using different networks with one hidden layer of 10 neurons for each class. The feature vector of classified object (per-pixel classification) included: data concerning vegetation height, color aerial photographs, texture features and laser wave intensities. Heights of vegetation were calculated on the basis of DTM and DSM which were created for hydrodynamic modelling. Non-metric aerial photographs were taken by digital camera. After calibration and mosaic they served as sources of information about the lightness of objects. It was also a basis of GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) texture feature calculations. Ten training fields of 400 m² were chosen as training vectors. Five of them represented various types of high vegetation. The collected data were visualized and computed numerically. A Kappa (κ) coefficient built on the basis of a confusion matrix was used for the quantitative assessment. The high similarity of the obtained results and reference data was confirmed by the value of the calculated kappa coefficient. Better results were obtained for individual classification (variant II) when the kappa value was 0.86.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 537-546
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
VMD and CNN-Based Classification Model for Infrasound Signal
Autorzy:
Lu, Quanbo
Li, Mei
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31339812.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
infrasound signal
variational mode decomposition
convolutional neural network
Fast Fourier Transform
Opis:
Infrasound signal classification is vital in geological hazard monitoring systems. The traditional classification approach extracts the features and classifies the infrasound events. However, due to the manual feature extraction, its classification performance is not satisfactory. To deal with this problem, this paper presents a classification model based on variational mode decomposition (VMD) and convolutional neural network (CNN). Firstly, the infrasound signal is processed by VMD to eliminate the noise. Then fast Fourier transform (FFT) is applied to convert the reconstructed signal into a frequency domain image. Finally, a CNN model is established to automatically extract the features and classify the infrasound signals. The experimental results show that the classification accuracy of the proposed classification model is higher than the other model by nearly 5%. Therefore, the proposed approach has excellent robustness under noisy environments and huge potential in geophysical monitoring.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2023, 48, 3; 403-412
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Vision-based biomechanical markerless motion classification
Autorzy:
Liew, Yu Liang
Chin, Jeng Feng
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204259.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Instytut Informatyki Technicznej
Tematy:
vision
single camera
markerless
stick model
human motion
motion classification
data mining
Opis:
This study used stick model augmentation on single-camera motion video to create a markerless motion classification model of manual operations. All videos were augmented with a stick model composed of keypoints and lines by using the programming model, which later incorporated the COCO dataset, OpenCV and OpenPose modules to estimate the coordinates and body joints. The stick model data included the initial velocity, cumulative velocity, and acceleration for each body joint. The extracted motion vector data were normalized using three different techniques, and the resulting datasets were subjected to eight classifiers. The experiment involved four distinct motion sequences performed by eight participants. The random forest classifier performed the best in terms of accuracy in recorded data classification in its min-max normalized dataset. This classifier also obtained a score of 81.80% for the dataset before random subsampling and a score of 92.37% for the resampled dataset. Meanwhile, the random subsampling method dramatically improved classification accuracy by removing noise data and replacing them with replicated instances to balance the class. This research advances methodological and applied knowledge on the capture and classification of human motion using a single camera view.
Źródło:
Machine Graphics & Vision; 2023, 32, 1; 3--24
1230-0535
2720-250X
Pojawia się w:
Machine Graphics & Vision
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Use of neuron image analysis to build classification model of corpora lutea of domestic cattle
Wykorzystanie neuronowej analizy obrazu w budowie modelu klasyfikacyjnego ciałek żółtych u bydła domowego
Autorzy:
Górna, K.
Zaborowicz, M.
Jaśkowski, B. M.
Idziaszek, P.
Okoń, P.
Boniecki, P.
Przybył, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/337157.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
neural modeling
computer image analysis
corpus luteum
ovaries
domestic cattle
modelowanie neuronowe
komputerowa analiza obrazu
ciałko żółte
jajnik
bydło domowe
Opis:
The paper presents the results of studies on the usefulness of the texture images USG (ultrasonography) analysis by GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) in neural modeling. Tests pertained to the efficacy of the classification of the corpora lutea located in ultrasound images of the domestic cattle ovaries performed by artificial neural networks. The tests were performed using three different methods: the first one used unprocessed images - raw, the second method used image processing - unsharp mask. In the third method the raw images were processed by filter reducing the noise - despeckle filter. For each of the presented methods, the best generated neural network model had the structure of the MLP (Multi Layers Perceptron). The best results, in terms of artificial neural network were obtained in the case of ultrasound images that were not processed prior to texture analysis. As a result, it generated MLP neural model of structure 5:5-8-1:1.
W pracy zaprezentowano wyniki przeprowadzonych badań nad przydatnością analizy tekstury obrazów USG (UltraSonoGraphy) metodą GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) w modelowaniu neuronowym. Sprawdzano skuteczność klasyfikacji przez sztuczne sieci neuronowe ciałek żółtych znajdujących się na obrazach USG jajników bydła domowego. Badania wykonano za pomocą trzech różnych metod: w pierwszej wykorzystano obrazy nieprzetworzone - surowe, w drugiej posłużono się metodą przetwarzania obrazu - filtrem wyostrzającym. Natomiast w trzecim sposobie obrazy surowe zostały przetworzone filtrem redukującym zaszumienia. Dla każdej z zaprezentowanych metod, najlepszy wygenerowany model sieci neuronowej miał strukturę MLP (Multi Layer Perceptron). Najlepsze wyniki, pod względem jakości sztucznej sieci neuronowej uzyskano w przypadku obrazów USG, które nie były przetwarzane przed analizą tekstur. W efekcie wygenerowano model neuronowy MLP o strukturze 5:5-8-1:1.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2016, 61, 3; 162-166
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Un modelo cognitivo para la clasificación de los complementos directos afectados en español
A Cognitive Model for the Classification of Affected Objects in Spanish
Autorzy:
Cuartera Otal, Juan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1052983.pdf
Data publikacji:
2004-12-01
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Opis:
This article tries to justify an extended typology of the category "affected object", analyzed by applying prototypical features and compared to other well-known versions (Anderson, 1977; Roberts, 1987 or Demonte, 1991). These data allow us to reflect about some combinatorial characteristics of Spanish verbs containing affected arguments in their argument structures, e. g. telicity of constructions (Tenny, 1987) or affectedness constraints (Jaeggli, 1986).
Źródło:
Studia Romanica Posnaniensia; 2004, 31; 167-174
0137-2475
2084-4158
Pojawia się w:
Studia Romanica Posnaniensia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Thorough statistical comparison of machine learning regression models and their ensembles for sub-pixel imperviousness and imperviousness change mapping
Autorzy:
Drzewiecki, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145416.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
modele regresji
nieprzepuszczalność
subpiksel
impervious area
sub-pixel classification
machine learning
model ensembles
Landsat
Opis:
We evaluated the performance of nine machine learning regression algorithms and their ensembles for sub-pixel estimation of impervious areas coverages from Landsat imagery. The accuracy of imperviousness mapping in individual time points was assessed based on RMSE, MAE and R2. These measures were also used for the assessment of imperviousness change intensity estimations. The applicability for detection of relevant changes in impervious areas coverages at sub-pixel level was evaluated using overall accuracy, F-measure and ROC Area Under Curve. The results proved that Cubist algorithm may be advised for Landsat-based mapping of imperviousness for single dates. Stochastic gradient boosting of regression trees (GBM) may be also considered for this purpose. However, Random Forest algorithm is endorsed for both imperviousness change detection and mapping of its intensity. In all applications the heterogeneous model ensembles performed at least as well as the best individual models or better. They may be recommended for improving the quality of sub-pixel imperviousness and imperviousness change mapping. The study revealed also limitations of the investigated methodology for detection of subtle changes of imperviousness inside the pixel. None of the tested approaches was able to reliably classify changed and non-changed pixels if the relevant change threshold was set as one or three percent. Also for fi ve percent change threshold most of algorithms did not ensure that the accuracy of change map is higher than the accuracy of random classifi er. For the threshold of relevant change set as ten percent all approaches performed satisfactory.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2017, 66, 2; 171-209
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Thermal Imaging in Wound Healing Diagnostics
Autorzy:
Nowakowski, A.
Kaczmarek, M.
Moderhak, M.
Siondalski, P.
Woś, Ł.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114068.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
diagnostics
thermal model
quantitative classification
thermography
wound healing
Opis:
Results of a project searching for objective, quantitative evaluation of postoperative wound healing in cardiosurgery are presented. We propose simple thermal models of the healing processes after cardiosurgery interventions as objective descriptors allowing classification of patients for extraction and following recovery at home or for prolonged treatment in a hospital. Classification of healing as the normal process or as a process with complications is possible based on temporal changes of proposed thermal descriptors.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 6; 195-198
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of logistic regression in the ovarian cancer diagnostics
Autorzy:
Sompolska-Rzechuła, Agnieszka
Machowska-Szewczyk, Małgorzata
Chudecka-Głaz, Anita
Cymbaluk-Płoska, Aneta
Menkiszak, Janusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424781.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
logit model
classification quality of female patients
ovarian cancer
Opis:
In the present elaboration an attempt has been made to build the logit model which makes it possible to specify the probability of diagnosing the ovarian carcinoma in the female patients with pathological lesion in the ovary. Based on sampling of 210 patients treated and diagnosed at the Teaching Hospital of Operative Gynaecology and Gynaecological Oncology of Women and Girls of the Pomeranian Medical University, the evaluations of the parameters of two logit models were determined and the estimation of the quality of obtained models was made. The obtained results may contribute to supporting of the ovarian cancer diagnostics.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2014, 3(45); 151-164
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of Kano model for the classification of the elements of product quality
Wykorzystanie modelu Kano do klasyfikacji elementów jakości produktu
Autorzy:
Ulewicz, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/113520.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
Kano theory
quality
food product
teoria Kano
jakość
wyrób spożywczy
Opis:
The article presents a case study of the use of the Noriaki Kano model, which allows the identification of the characteristics of the perfect product from the perspective of a potential customer. One of the basic assumptions of the Kano model is the variability of customer requirements, which with the passage of time and copying attributes of a product by competing companies, socalled "stunning" factors become common and become expected attributes, then the desired factors, and in the final phase the discouraging factors. The studies of features, of the perfect product were carried out in the company of processing meat and vegetable. There were identified four groups of features: attracting, standard, one-dimensional and neutral. Based on obtained data there were modified packaging and changed areas of allocating given type of assortment on the market.
W artykule przedstawiono studium przypadku wykorzystania modelu Noriakiego Kano, który pozwala na wyodrębnienie cech idealnego produktu z perspektywy potencjalnego klienta. Jednym z podstawowych założeń modelu Kano jest zmienność wymagań klienta, które wraz z upływem czasu i kopiowaniem atrybutów produktu przez konkurencyjne firmy, tzw. czynniki „zachwycające” powszednieją i stają się atrybutami oczekiwanymi, następnie zaś czynnikami pożądanymi, a w końcowej fazie czynnikami zniechęcającymi. Badania cech idealnego produktu przeprowadzono w przedsiębiorstwie przetwórstwa mięsno-warzywnego. Wyodrębniono cztery grupy cech: wabiące, standardowe, jednowymiarowe i obojętne. W oparciu o uzyskane dane zmodyfikowano opakowania oraz zmieniono obszary alokowania danego typu asortymentu na rynku.
Źródło:
Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2016, 3 (15); 117-126
2391-9361
Pojawia się w:
Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Pathological Big Five: An attempt to build a bridge between the psychiatric classification of personality disorders and the trait model of normal personality
Autorzy:
Strus, Włodzimierz
Rowiński, Tomasz
Cieciuch, Jan
Kowalska-Dąbrowska, Monika
Czuma, Iwona
Żechowski, Cezary
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2127584.pdf
Data publikacji:
2019-04-08
Wydawca:
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II. Towarzystwo Naukowe KUL
Tematy:
personality disorders
DSM-5 model
personality traits
PID-5
Five-Factor Model
Opis:
The fifth edition of the DSM diagnostic manual has presented a hybrid system of personality disorder diagnosis, which integrates categorical and dimensional approach to diagnosis, building a kind of bridge between psychiatric classifications of disorders and psychological research on the structure of normal personality. The key element of this system is a new dimensional model of pathological personality traits. This article presents the results of the empirical verification of this model in Poland. The participants in the study were 754 individuals from the nonclinical population, aged 16–86 (M = 36.45, SD = 16.65), including 52% women. Normal personality traits were measured by means of the Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI-R), and pathological personality traits – by means of the Personality Inventory for DSM-5 (PID-5); the risk of personality disorders was determined on the basis of SCID-II (Structured Clinical Interview for DSM-IV Axis II) questionnaire scores. The obtained results proved to be consistent with the expectations: (1) on the level of the five broad traits, the pathological DSM-5 model strongly corresponds to the Five-Factor Model of normal personality; (2) the DSM-5 model predicts the categories of disorders better than the Five-Factor Model does.
Źródło:
Roczniki Psychologiczne; 2017, 20, 2; 451-472
1507-7888
Pojawia się w:
Roczniki Psychologiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The application of decision binary trees to assess the usefulness of the digital terrain model in studying the relationships between relief and vegetation in the Polish High Tatra
Autorzy:
Kącki, Karol
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2030343.pdf
Data publikacji:
2006-06-01
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
Tematy:
relief - vegetation relationship
Decision Binary Trees (DBT)
Digital Terrain Model (DTM)
Ikonos XS
image classification
geoinformation
Opis:
The relationships between individual components of the natural environment have long been an object of research (Kostrowicki, Wójcik, 1972; Rączkowska, Kozłowska, 1994; Kozłowska, Rączkowska, 1996). This paper is an attempt to analyse the relationships between two geocomponents of the natural environment: relief and vegetation, from a perspective contrary to the one currently prevailing in the literature of the subject. This approach assumes that relief, with its dominant role as a component strongly affecting the formation of the remaining factors, can be indicative in character and as such can represent basie factors that help determine and anticipate the occurrences of certain plant communities as well as locations with no vegetation. Using geoinformation data along with the tools to process them, an attempt was made to assess the usefulness of the DTM (Digital Terrain Model) to identify selected plant communities, rock and water. The development of a model of the relationships between the relief and the vegetation is an attempt to capture the correspondence between the parameters characterising the relief, calcułated using the DTM model and classes of objects, with the use of information obtained from an Ikonos XS image. This model was subseąuently used to draw a map o f the land cover for a part of the Gąsienicowa Valley in the High Tatra (Dolina Gąsienicowa). For the purpose of this exercise, a techniąue of data classification called DBT (Decision Binary Trees) was used.
Źródło:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2006, 12; 305-313
0867-6046
2084-6118
Pojawia się w:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The activity of Malopolska and Pogorze farmers in leveraging funds for implementing agricultural and environmental programs
Aktywność rolników Małopolski i Pogórza w pozyskiwaniu środków na realizację programów rolno-środowiskowych
Autorzy:
Wojewodzic, Tomasz
Dacko, Mariusz
Zadrożny, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/952320.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
małopolska and pogórze region
agricultural and
environmental programs
classification and regression tree
(cart)
model
małopolska i pogórze
programy rolno-środowiskowe
drzewo klasyfikacyjne
Opis:
The main purpose of the research was to identify factors determining spatial diversity of the activity of farmers in the area of the implementation of agricultural and environmental programs. The research was conducted using Statistica with the application of two research tools: the analysis of Correlation and Classification and Regression Tree (CART) analysis. The number of beneficiaries of the agricultural and environmental programs per 100 area payments’ beneficiaries in a given territorial unit was adopted as a dependent variable. Based on the research, it was found that features of the agrarian structure had the greatest impact on the diversity of the dependent variable within the Małopolska and Pogórze regions. In poviats, characterized by high fragmentation of farms, the farmers’ agricultural and environmental activities were determined by the scale of nature protection area and unemployment rate. Moreover, agricultural and environmental programs were statistically implemented more often at locations where other forms of support were taken advantage of, e.g. support for young farmers.
Głównym celem podjętych badań była identyfikacja czynników determinujących przestrzenne zróżnicowanie aktywności rolników w zakresie wdrażania programów rolno-środowiskowych. Badania przeprowadzono w programie Statistica, wykorzystując dwa narzędzia badawcze: analizę korelacji oraz model drzew klasyfikacyjnych C&RT. Jako zmienną zależną przyjęto liczbę beneficjentów programów rolno-środowiskowych w przeliczeniu na 100 beneficjentów płatności obszarowych w danej jednostce terytorialnej. Wyniki badań wskazywały, że największy wpływ na zróżnicowanie zmiennej zależnej na obszarze Małopolski i Pogórza miały cechy opisujące strukturę agrarną. W powiatach o dużym rozdrobnieniu gospodarstw aktywność rolno-środowiskowa rolników była zdeterminowana skalą obszarowej ochrony przyrody i poziomem bezrobocia. Ponadto wdrażanie programów rolno-środowiskowych było statystycznie częstsze tam, gdzie korzystano z innych form wsparcia, tj. wsparcie dla młodych rolników.
Źródło:
Journal of Agribusiness and Rural Development; 2017, 43, 1; 217-226
1899-5241
Pojawia się w:
Journal of Agribusiness and Rural Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System klasyfikacji gospodarstw leśnych w wielofunkcyjnym i proekologicznym modelu leśnictwa
A classification system of stands in a proecological model of multifunctional forest managment
Autorzy:
Przybylska, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1023086.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Leśne
Tematy:
lesnictwo wielofunkcyjne
klasyfikacja
gospodarstwa lesne
lesnictwo
lesnictwo proekologiczne
economic division
natural forest type
forest stand type
forest function
Opis:
The paper presents the concept of a schematic division of a forest into stand farms using two criteria i.e. forest function and natural forest type. Forest function is understood as the function dominating in a stand, namely productive, protective or social. The natural forest type was identified with the name of a habitat type because in forest typology habitat characteristics and stand attributes are treated jointly.
Źródło:
Sylwan; 2005, 149, 09; 3-9
0039-7660
Pojawia się w:
Sylwan
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 107

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