Sztuczne sieci neuronowe w modelowaniu procesów z ograniczonym zbiorem danych w inżynierii rolniczej

• Autorzy: Trajer J.

Warianty tytułu

EN

Neural networks in modeling agricultural engineering processes with limited date file

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

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.

EN

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.

Słowa kluczowe

PL

sztuczne sieci neuronowe; modelowanie; inżynieria rolnicza

EN

artificial neural network; modeling; agricultural engineering

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 9, nr 2
• Strony: 173--180
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Trajer J.

• Katedra Podstaw Inżynierii, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Bibliografia

• Heht-Nielsen R. 1991. Neurocomputing. Addison Wesley, Amsterdam.
• Hush D., Horne B. 1993. Progress in supervised neural networks. IEEE Signal Processing Magazine, January 93.
• Osowski S. 1996. Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. Wydawnictwo Naukowo Techniczne, Warszawa.
• Praca zbiorowa (red. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.) 2000. Sieci neuronowe. Biocybernetyka i Inżynieria Biomedyczna, tom 6. Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
• Tadeusiewicz R. 1998. Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa.
• Vapnik V. 1998. Statical learning theory. John Wiley and Sons, New York.