Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "neural-network models" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-7 z 7
Tytuł:
Methodological aspects of qualitative-quantitative analysis of decision-making processes
Autorzy:
Gawlik, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406734.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
qualitative-quantitative analysis
hierarchical decision-making
neural-network models
management
manufacturing processes
Opis:
The paper aims at recognizing the possibilities and perspectives of application of qualitativequantitative research methodology in the field of economics, with a special focus on production engineering management processes. The main goal of the research is to define the methods that would extend the research apparatus of economists and managers by tools that allow the inclusion of qualitative determinants into quantitative analysis. Such approach is justified by qualitative character of many determinants of economic occurrences. At the same time quantitative approach seems to be predominant in production engineering management, although methods of transposition of qualitative decision criteria can be found in literature. Nevertheless, international economics and management could profit from a mixed methodology, incorporating both types of determinants into joint decision-making models. The research methodology consists of literature review and own analysis of applicability of mixed qualitative-quantitative methods for managerial decision-making. The expected outcome of the research is to find which methods should be applied to include qualitativequantitative analysis into multicriteria decision-making models in the fields of economics, with a special regard to production engineering management.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2016, 7, 2; 3-11
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial neural network potential in yield prediction of lentil (Lens culinaris L.) influenced by weed interference
Autorzy:
Bagheri, A.
Zargarian, N.
Mondani, F.
Nosratti, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2082743.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
neural network
prediction models
pulses
weed interference
yield estimation
Opis:
This study was conducted to predict the yield and biomass of lentil (Lens culinaris L.) af- fected by weeds using artificial neural network and multiple regression models. Systematic sampling was done at 184 sampling points at the 8-leaf to early-flowering and at lentil maturity. The weed density and height as well as canopy cover of the weeds and lentil were measured in the first sampling stage. In addition, weed species richness, diversity and even- ness were calculated. The measured variables in the first sampling stage were considered as predictive variables. In the second sampling stage, lentil yield and biomass dry weight were recorded at the same sampling points as the first sampling stage. The lentil yield and biomass were considered as dependent variables. The model input data included the total raw and standardized variables of the first sampling stage, as well as the raw and stan- dardized variables with a significant relationship to the lentil yield and biomass extracted from stepwise regression and correlation methods. The results showed that neural network prediction accuracy was significantly more than multiple regression. The best network in predicting yield of lentil was the principal component analysis network (PCA), made from total standardized data, with a correlation coefficient of 80% and normalized root mean square error of 5.85%. These values in the best network (a PCA neural network made from standardized data with significant relationship to lentil biomass) were 79% and 11.36% for lentil biomass prediction, respectively. Our results generally showed that the neural net- work approach could be used effectively in lentil yield prediction under weed interference conditions.
Źródło:
Journal of Plant Protection Research; 2020, 60, 3; 284-295
1427-4345
Pojawia się w:
Journal of Plant Protection Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Direct interaction between micronutrients and bell pepper (Capsicum annum L.), to affect fitness of Myzus persicae (Sulzer)
Autorzy:
Alizamani, T.
Shakarami, J.
Mardani-Talaee, M.
Zibaee, A.
Serrao, J.E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2082745.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
neural network
prediction models
pulses
weed interference
yield estimation
Opis:
The green peach aphid, Myzus persicae (Sulzer), is a polyphagous and holocyclic aphid which significantly damages agricultural crops. In the current study, the effects of micro- nutrients on some secondary metabolites of bell pepper (Capsicum annum L.) leaves and their subsequent influence on the life table parameters of M. persicae were investigated under greenhouse conditions. The flavonoid content in bell pepper leaves significantly changed following micronutrient treatments in the wavelength of 270 nm while there were no significant differences in the wavelengths 300 and 330 nm. The highest anthocyanin content was recorded after Fe treatment (3.811 mg ⋅ ml–1) while the total phenolic content in the bell pepper leaves increased after Mn (541.2 mg ⋅ ml –1 ) treatment compared to Fe (254.5 mg ⋅ ml –1 ) and control (216.33 mg ⋅ ml –1 ), respectively. The highest values of intrinsic (r) and finite rates of population increase (λ) of M. persicae were gained with Zn (0.320 and 1.377 day–1 , respectively) treatment although the highest and the lowest values of the mean generation time (T) were found with Fe and Zn (14.07 and 12.63 days, respectively) treat- ments, respectively. Our findings suggest that Mn, more than Zn micronutrients, decreased ecological fitness of green peach aphid and may help enhance the efficiency of pest control techniques.
Źródło:
Journal of Plant Protection Research; 2020, 60, 3; 253-262
1427-4345
Pojawia się w:
Journal of Plant Protection Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Elman neural network for modeling and predictive control of delayed dynamic systems
Autorzy:
Wysocki, A.
Ławryńczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/229646.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
dynamic models
process control
model predictive control
neural networks
Elman neural network
delayed systems
Opis:
The objective of this paper is to present a modified structure and a training algorithm of the recurrent Elman neural network which makes it possible to explicitly take into account the time-delay of the process and a Model Predictive Control (MPC) algorithm for such a network. In MPC the predicted output trajectory is repeatedly linearized on-line along the future input trajectory, which leads to a quadratic optimization problem, nonlinear optimization is not necessary. A strongly nonlinear benchmark process (a simulated neutralization reactor) is considered to show advantages of the modified Elman neural network and the discussed MPC algorithm. The modified neural model is more precise and has a lower number of parameters in comparison with the classical Elman structure. The discussed MPC algorithm with on-line linearization gives similar trajectories as MPC with nonlinear optimization repeated at each sampling instant.
Źródło:
Archives of Control Sciences; 2016, 26, 1; 117-142
1230-2384
Pojawia się w:
Archives of Control Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie wpływu parametrów procesu osadzania powłok na właściwości warstw
Modelling the influence of the parameters of processes on coating properties
Autorzy:
Trzos, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/258151.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
modelowanie
modele charakterystyk
sztuczna sieć neuronowa
właściwości powłok
modeling
characteristics models
artificial neural network
coatings properties
Opis:
W artykule przedstawiono problemy modelowania wybranych właściwości warstw, otrzymywanych w procesach osadzania powłok metodami PAPVD. Analizie zostały poddane powłoki nanoszone z wykorzystaniem dwóch różnych komercyjnych urządzeń. Technika modelowania została zastosowana w celu opracowania modeli, pozwalających na prognozowanie właściwości warstw na podstawie parametrów procesu osadzania. W procesie modelowania, z zastosowaniem metody sztucznych sieci neuronowych, zostały wykorzystane zbiory danych z eksperymentów badawczych i procesów technologicznych. Przeprowadzone badania pozwoliły na opracowanie modeli tylko dla niektórych z analizowanych charakterystyk, głównie ze względu na występujące niedostatki w zbiorach danych. Wpłynęło to zasadniczo na organicznie możliwości opracowania modeli. Należy jednak podkreślić, że uzyskane w trakcie badań wyniki uzasadniają zastosowanie sieci neuronowych do opisu badanych procesów i budowy modeli prognostycznych.
Some of the properties of coatings deposited with the use of PAPVD methods were described. The research concerns coatings deposited on two different commercial devices. The modelling technique was applied in order to model development that enables the prediction of layer properties based on the deposition parameters. In this research, the method of artificial neural network was applied for modelling, and data from both research experiments and technological processes were used. As the results of modelling show, only some characteristics were well described by models. That problem mainly appeared because of data shortage causing a limitation in modelling. However, research results justify neural network application for describing the analysed processes and the development of prediction models for coating properties.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2008, 4; 219-230
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie przemysłowego procesu mielenia rudy z wykorzystaniem energetycznych wskaźników oceny
Modeling of industrial ore grinding process using energetic factors of evaluation
Autorzy:
Trybalski, K.
Krawczykowski, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/349569.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
modelowanie statystyczne procesów mielenia
sieci neuronowe
modele regresyjne
statistical modeling of grinding processes
neural network
regressive models
Opis:
W artykule przeprowadzono analizę kosztów węzła mielenia i klasyfikacji w jednym z zakładów wzbogacania rudy KGHM "Polska Miedź" S.A., wskazując najwyższą energochłonność procesu mielenia. Zaproponowano i obliczono wskaźniki technologiczno-energetyczne oceniające proces mielenia i klasyfikacji. Na ich podstawie zbudowano przykładowe modele: regresyjne oraz w postaci sieci neuronowych, ujmujące zależności pomiędzy wskaźnikami oceny procesu a danymi energetyczno-technologicznymi badanego procesu. Przeprowadzono porównanie uzyskanych modeli.
The costs analysis of grinding and classification center in one of KGHM "Polska Miedź" SA ore enrichment plants was conducted in the paper, what identified the highest energy consumption of grinding process. The energetic-technological factors evaluating grinding and classification processes were then proposed and calculated. On their basis the examples of models were constructed, which were regressive ones and neural networks forms, taking into consideration dependencies between process evaluation factors and energetic-technological data of investigated process. The comparison of given models was carried out.
Źródło:
Górnictwo i Geoinżynieria; 2006, 30, 3/1; 327-346
1732-6702
Pojawia się w:
Górnictwo i Geoinżynieria
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sieci Kohonena jako narzędzie wspomagające budowę prognoz kombinowanych
Self-Organizing maps as a tool supporting the construction of combined forecasts
Autorzy:
Perzyńska, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/449693.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
Tematy:
modele ekonometryczne
prognozy kombinowane
sztuczne sieci neuronowe
sieci Kohonena
artificial neural network
combined forecasts
econometric models
Self-Organizing Maps
Opis:
W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania sieci Kohonena we wstępnym etapie budowy prognoz kombinowanych. Przy pomocy sieci Kohonena można podzielić zbiór dostępnych modeli na rozłączne klasy, a następnie dokonać redukcji ich liczby. Prognozy składowe prognoz kombinowanych wyznacza się wówczas na podstawie modeli należących do różnych klas, co ma zapewnić niepowielanie informacji oraz zwiększyć dokładność prognoz kombinowanych. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym prognozy (indywidualne i kombinowane) wyznaczono dla zmiennej mikroekonomicznej wykazującej wahania sezonowe. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność zaproponowanej metody.
In the paper, the author presents suggestion of application of Self-Organizing Maps in the preliminary stage of construction of combined forecasts. Using the SOM, the set of available models can be divided into disjoint classes and then reduced. The component forecasts are then determined on the basis of models belonging to different classes, to ensure that information is not duplicated and to increase the accuracy of the combined forecasts. The illustration of theoretical considerations is the empirical example, in which individual and combined forecasts are calculated for economic variable with seasonal fluctations. The research confirms the usefulness of the suggested method.
Źródło:
Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2017, 2(52); 77-85
2657-3245
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-7 z 7

    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