Wpływ liczby zmiennych na jakość działania neuronowego modelu do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków kukurydzy

• Autorzy: Nowakowski K. , Boniecki P.

Warianty tytułu

EN

The impact of the number of variables on the operation quality of neuron model for identifying mechanical damage of corn seeds

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków, prezentowanych w postaci fotografii, wymaga doboru odpowiednich cech charakterystycznych, na podstawie których zostanie przeprowadzony proces rozpoznawania. Wybór danych można zweryfikować wykorzystując narzędzie analizy wrażliwości sieci. Dzięki jego zastosowaniu można ocenić poziom istotności poszczególnych cech charakterystycznych i sprawdzić czy wszystkie wcześniej wybrane zmienne są niezbędne w procesie uczenia.

EN

Using of artificial neuron networks for identifying mechanical damage of seeds presented on photographs requires selection of proper characteristics, which can be the basis for identification process. Data choice can be verified by using the instrument of network sensitivity analysis. Thanks to its use the significance level of particular characteristics can be evaluated, and it may be verified if all selected variables are essential in the learning process.

Słowa kluczowe

PL

kukurydza; uszkodzenie mechaniczne; identyfikacja; reprezentatywne dane uczące; sieć neuronowa; analiza obrazu

EN

maize; mechanical damage; identifying; representative teaching data; neural network; image analysis

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2008
• Tom: R. 12, nr 6(104)
• Strony: 151--157
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys.

Twórcy

autor

Nowakowski K.

autor

Boniecki P.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Wydział Rolniczy, Instytut Inżynierii Rolniczej,

Bibliografia

• Choraś R. S. 2005. Komputerowa wizja. Metody interpretacji i identyfikacji obiektów - Wydawnictwo EXIT. Warszawa. s. 10-30.
• Nowakowski K. 2007. Metody pozyskiwania zbiorów uczących dla neuronowego modelu identyfikującego uszkodzenia ziarniaków. Technika rolnicza, ogrodnicza i leśna. PIMR Poznań. s. 6-7.
• Nowakowski K., Boniecki P., Weres J., Mueller W. 2007. Wybór reprezentatywnej struktury zbiorów uczących dla potrzeb neuronowych modeli identyfikacyjnych wykorzystywanych w inżynierii rolniczej - Inżyniera Rolnicza. Nr 6(94). Kraków s. 183-188.
• Tadeusiewicz R., Flasiński M. 1991. Rozpoznawanie obrazów - PWN. Warszawa. s. 4-50.