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 "Trajer, J" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-14 z 14
    Tytuł:
    Analiza zastosowan i przyklad systemu ekspertowego w zagadnieniach suszenia i przechowywania produktow rolniczych
    Autorzy:
    Trajer, J
    Cieslak, J W
    Izdebski, W
    Iwanski, C
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/807094.pdf
    Data publikacji:
    1994
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    przechowywanie
    zastosowanie
    suszenie
    zboza
    ziarno
    systemy ekspertowe
    doradztwo rolnicze
    Opis:
    W pracy przedstawiono przykład budowy prototypu systemu ekspertowego dotyczącego suszenia i przechowywania ziarna zbóż. Przeprowadzono też krótką analizę możliwości zastosowań systemów ekspertowych w doradztwie rolniczym.
    An example of building prototype expert system regarding drying and storage of cereal grain was presented. Possible applications of the expert systems in agricultural advisory were briefly analysed, either.
    Źródło:
    Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych; 1994, 417; 217-222
    0084-5477
    Pojawia się w:
    Zeszyty Problemowe Postępów Nauk Rolniczych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of energy market using data mining methods
    Analiza rynku energetycznego z wykorzystaniem metod 'data mining'
    Autorzy:
    Golebiewska, B.
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/792248.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
    Tematy:
    energy market
    electricity production
    Polska
    data mining
    forecasting
    neural network
    support vector machine
    analysis
    Źródło:
    Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2013, 13, 1
    1641-7739
    Pojawia się w:
    Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial neural networks in carrot utilization assessment
    Autorzy:
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/92922.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
    Tematy:
    neural networks
    quality indicator
    carrot quality
    carrot colour discriminant
    Opis:
    Carrot is a vegetable of great importance to our country. Poland is a major carrot producer in Europe. Therefore, carrot turnover, and especially quality control and its utilization, are of great importance. So far, there has been only one division of carrot into three quality categories, accepted within the European Union. The method of assessment is time-consuming and subjective. There is no method, however, which would be quick in realization and objective. Below, we proposed a quantitative carrot assessment method in the form of quality indicator and studied interdependency between carrot quality and measurable carrot colour discriminant. The indicator allows taking into consideration factors, which are decisive as regards carrot utilization.
    Źródło:
    Studia Informatica : systems and information technology; 2005, 2(6); 65-68
    1731-2264
    Pojawia się w:
    Studia Informatica : systems and information technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Assessment of wind energy resources using artificial neural networks – case study at Łódź Hills
    Autorzy:
    Korupczyński, R.
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/199792.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    wind speed
    artificial neural network
    wind resources
    measure-correlate-predict
    prędkość wiatru
    sztuczna sieć neuronowa
    zasoby wiatru
    pomiar-korelacja-przewidywanie
    Opis:
    The aim of this paper is to answer the question: Are the Łódź Hills useful for electrical energy production from wind energy or not? Due to access to short-term data related to wind measurements (the period of 2008 and 2009) from a local meteorological station, the measure – correlate – predict approach have been applied. Long-term (1979‒2016) reference data were obtained from ECWMF ERA-40 Reanalysis. Artificial neural networks were used to calculate predicted wind speed. The obtained average wind speed and wind power density was 4.21 ms–1 and 70 Wm–1, respectively, at 10 m above ground level (5.51 ms–1, 170 Wm–1 at 50 m). From the point of view of Polish wind conditions, Łódź Hills may be considered useful for wind power engineering.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2019, 67, 1; 115-124
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Association between incidence of Lyme disease and spring-early summer season temperature changes in Hungary - 1998-2010
    Autorzy:
    Trajer, A.
    Bobvos, J.
    Paldy, A.
    Krisztalovics, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/50739.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Instytut Medycyny Wsi
    Tematy:
    association
    Lyme disease
    spring-early summer season
    temperature change
    Hungary
    1998–2010 period
    climate change
    indicator species
    host animal
    environmental factor
    Opis:
    The increase of Lyme borreliosis (LB) can be expected due to climate change, while the distribution of the disease and annual activity of the vector and host animals depend on several factors of the environment. The presented study aimed to assess expressly the spring season temperature dependence on the incidence of LB in Hungary. The weekly LB data were obtained from the National Epidemiologic and Surveillance System for a period of 13 years – 1998–2010. Daily temperature data were derived from the European Climate Assessment and Dataset. The association was studied at national level, descriptive statistics and linear regression models were applied. A significant increasing trend was observed in the mean temperature of the analysed years (0.052 °C per year). The annual LB incidence doubled during the 13 year period. The incidence rates of the periods 1998–2001 and 2007–2010 were 11.1 resp. 17.0 per 100,000. The start of a steep increase in weekly LB incidence (0.1 per 100,000) shifted significantly by 3 weeks earlier, the start date of spring showed similar trend (p=0.0041). LB incidence increased more steadily in spring than in summer, with 79% of the increase being reported during weeks 15–28, with maximum rates of increase occurring in weeks 23–25. The trend was significant between the weeks 15–28. In the warmer years with 19.02 °C mean temperature in May and June, the LB incidence curve reached the annual peak 2–3 weeks earlier, and the descending phase of the curve started earlier than in the colder years with 17.06 °C of the same period.
    Źródło:
    Annals of Agricultural and Environmental Medicine; 2013, 20, 2
    1232-1966
    Pojawia się w:
    Annals of Agricultural and Environmental Medicine
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling of dried apple rehydration indices using ANN
    Autorzy:
    Górnicki, K.
    Kaleta, A.
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2082529.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
    Tematy:
    rehydration
    rehydration indices
    apple
    quality
    ANN
    Opis:
    The purpose of the research was to study the effect of different drying and rehydration conditions on the rehydration indices of apple and to model the rehydration indices of apple using artificial neural networks. The research involved the examination of the rehydration process of 10 mm apple cubes, which were dried in natural convection (drying air velocity), forced convection and fluidization at the following drying temperatures 50, 60 and 70°C. The process of rehydration was conducted in distilled water at the following temperatures 20, 45, 70 and 95°C. Five rehydration indices were used to express rehydration. Artificial neural networks (MLP 3-5-1 and MLP 3-4-1) were used to make the rehydration indices dependent on both drying and rehydration parameters: drying temperatures, v and following temperatures. Five statistical tools, i.e. correlation coefficient, mean bias error, root mean square error, reduced chi-square, and t-statistic method (t-stat), were applied to determine the fit. To identify critical parameters and their impact on the ANN outputs, a sensitivity analysis (backward stepwise method) was performed.
    Źródło:
    International Agrophysics; 2019, 33, 3; 285-296
    0236-8722
    Pojawia się w:
    International Agrophysics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neuronowy model prognozowania dziennego napromienienia słonecznego
    The neurals model of daily prediction of solar radiation
    Autorzy:
    Trajer, J.
    Kozłowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/286730.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    prognozowanie
    sieci neuronowe
    dzienne nasłonecznienie
    prediction
    artificial neural networks
    value of daily solar radiation
    Opis:
    W pracy przedstawiono neuronowy model prognozowania dobowych sum napromienienia słonecznego. Opracowanie stanowi kontynuację projektu prognoz długo, średnio i krótkoterminowych, w którym niezadowalający okazał się model prognoz dobowych. W ulepszonym obecnie modelu poprawiono jego skuteczność uwzględniając dodatkowe czynniki dotyczące zachmurzenia.
    The neural model of daily prediction of solar radiation are presenting. The method of prediction solar radiation was worked out with cloudiness influence. The results of six years solar radiation measurements, conducted at SGGW-Ursynów station on tilted surface oriented south and data cloudiness, were used as database. The neuronal model was worked out, in which short-term prognoses use results from medium-term model and cloudiness. Model has been veried.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 361-366
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prognozowanie sum napromienienia słonecznego dla potrzeb energetyki słonecznej
    Prediction of solar radiation sums for solar energy conversion systems
    Autorzy:
    Trajer, J.
    Czekalski, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287386.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    prognoza
    suma napromienienia słonecznego
    sztuczna sieć neuronowa
    energetyka słoneczna
    prediction
    solar radiation sums
    modeling
    artificial neural network
    solar energy conversion system
    Opis:
    Prognozowanie sum napromienienia słonecznego określonych płaszczyzn może być wykorzystywane w sterowaniu pracą hybrydowych systemów pozyskujących aktywnie energię słoneczną i systemów biernych (w budownictwie). Opracowano metodę prognozowania sum napromienienia słonecznego płaszczyzny pochyłej z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej. Wykorzystano bazę danych dobowych sum napromienienia słonecznego ze stanowiska pomiarowego SGGW – Ursynów z okresu 1995-2000. Opracowano koncepcję kaskadowego modelu neuronowego, w którym prognozy krótkoterminowe wykorzystują wyniki z modelu średnioterminowego, a średnioterminowe z długoterminowego. Model poddano weryfikacji.
    Predicting the summary solar radiation on determined surfaces may be used to automatic control of both, the hybrid systems gaining actively the solar energy as well as the passive systems (applied in building engineering). The method of predicting solar radiation sums on an inclined surface was worked out with the use of artificial neural network. Data base on daily solar radiation sums from the measurements on south-oriented tilted surface at Ursynów (Agricultural University of Warsaw) within the period of 1995-2000, was used for this purpose. A cascade neural model was developed where the short-term prognoses use the results of medium-term model, whereas the medium-term – from the long-term model. The model has been verified.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 393-399
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Solar irradiance forecasting based on long-wave atmospheric radiation
    Autorzy:
    Piątek, M.
    Trajer, J.
    Czekalski, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/298472.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
    Tematy:
    artificial neural networks
    irradiance forecasting
    cloudiness
    Opis:
    This work contains information concerning long-wave atmospheric radiation. Artificial neural networks were developed to forecast total mean hourly irradiance based on long-wave atmospheric radiation as cloudiness indicator. It was proved that using this variable in models for forecasting irradiance is wellgrounded. The proof was based on the neural networks sensitivity analysis. It was proved that neural network model is capable to utilize information carried by long wave atmospheric radiation only when the air temperature is provided as additional explanatory variable.
    Źródło:
    Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2015, 18(1); 27-36
    1505-4675
    2083-4527
    Pojawia się w:
    Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Supporting investment decisions using data mining methods
    Autorzy:
    Sysiak, W.
    Trajer, J.
    Janaszek, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93017.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
    Tematy:
    data mining
    decision support
    k-means clustering
    neural networks
    Opis:
    This paper presents an application of k-means clustering in preliminary data analysis which preceded the choice of input variables for the system supporting the decision about stock purchase or sale on capital markets. The model forecasting share prices issued by companies in the food-processing sector quoted at the Warsaw Stock Exchange was created in STATISTICA 7.1. It was based on neural modeling and allowed for the assessment of changes direction in securities values (increase, decrease) and generates the quantitative forecast of their future price.
    Źródło:
    Studia Informatica : systems and information technology; 2009, 1(12); 67-78
    1731-2264
    Pojawia się w:
    Studia Informatica : systems and information technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sztuczne sieci neuronowe w modelowaniu procesów z ograniczonym zbiorem danych w inżynierii rolniczej
    Neural networks in modeling agricultural engineering processes with limited date file
    Autorzy:
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/286483.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    modelowanie
    inżynieria rolnicza
    artificial neural network
    modeling
    agricultural engineering
    Opis:
    Celem pracy jest przedstawienie metody neuronowego modelowania procesów z ograniczonym zbiorem danych. W przykładzie wykorzystano bazę danych zmian cen przechowywanej marchwi. Podano koncepcję budowy modelu neuronowego, który pomimo ograniczonego zbioru danych posiadać może zadowalające własności uogólniające, w sensie rozszerzenia zasięgu jego stosowalności poza zbiór uczący.
    In this paper the analysis of the neural modeling of the agricultural engineering process was presented. The problems of effectiveness and quality neural networks in these processes was discussed.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 173-180
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The effect of drying and long-term storage on colour and carotenoids content of giant pumpkin (Cucurbita maxima)
    Autorzy:
    Sojak, M.
    Jaros, M.
    Janaszek-Mańkowska, M.
    Trajer, J.
    Głowacki, S.
    Ratajski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/297957.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
    Tematy:
    chemical composition
    clustering
    colour
    drying
    factor analysis
    pumpkin
    Opis:
    The objective of this study was to characterise the quality of giant pumpkin dried in different conditions as well as to determine the best combination(s) of drying conditions, based on colour and chemical composition of dried material. Samples of three pumpkin cultivars (Amazonka, Justynka- 957 and Ambar) were dried at five different temperatures (40°C, 50°C, 60°C, 70°C, 80°C) using three different drying methods (forced convection in tunnel dryer, natural convection in chamber dryer and hybrid drying which combined a tunnel drying and fluidized-bed drying). It has been shown that variability of samples resulted primarily from the redness, yellowness, lutein and β-carotene. Samples were scored based on the range of responses identified by factor analysis in order to find an optimal combination of cultivar, temperature and drying method. The three subsequent highest scores were obtained for samples of Ambar cultivar, dried using hybrid drying at 40, 60 and 80°C respectively.
    Źródło:
    Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2016, 19(4); 295-312
    1505-4675
    2083-4527
    Pojawia się w:
    Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Z żałobnej karty. Prof. dr hab. inż. Jan Pabis 1931-2017
    Autorzy:
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/884095.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    technika rolnicza
    pracownicy naukowi
    biografie
    Pabis Jan biografia
    Źródło:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2017, 4
    1732-1719
    2719-4221
    Pojawia się w:
    Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metody wektorów nośnych oraz komputerowej analizy obrazu w klasyfikacji korzeni marchwi
    Application of support vector machines and digital image analysis in carrot roots classification
    Autorzy:
    Janaszek, M.
    Trajer, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/290488.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    analiza obrazu
    klasyfikacja
    marchew
    SVM
    digital image analysis
    classification
    carrot
    Opis:
    W pracy poruszono zagadnienie podejmowania decyzji o przydatności przetwórczej marchwi na podstawie uproszczonej informacji o barwie jej korzeni. Sprawdzono w jakim stopniu barwa pozwoli na odwzorowanie skupień korzeni o podobnych cechach chemicznych, decydujących o dalszym przeznaczeniu surowca. Do klasyfikacji korzeni wykorzystano metodę wektorów nośnych (SVM). Barwę marchwi odczytano z cyfrowych obrazów jej korzeni. Trafność klasyfikacji w zbiorze testowym wskazuje, że barwę można wykorzystać do opracowania wielokryterialnej klasyfikacji marchwi pod względem jej przydatności przetwórczej.
    The article presents the study concerning the question of deciding on the processing suitability of carrot on the basis of simplified information about the color of roots. A possibility of mapping clusters of carrot roots having a similar chemical composition, which determine the further allocation of raw material, was examined. In classification of the roots support vector machine (SVM) was used. Carrot color was read from a digital image of its roots. Classification accuracy in the test set indicates that the color can be used to develop a multi-classification of carrots in terms of its processing suitability.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 75-80
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-14 z 14

      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