Model twardości ziarniaków pszenicy wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe

• Autorzy: Hebda T. , Francik S.

Warianty tytułu

EN

Hardness model for wheat caryopsises using artificial neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy opracowano modele wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do wyznaczania twardości ziarna pszenicy (odmiany Mewa, Korweta, Sakwa, Symfonia, Zyta i Elena) na podstawie wymiarów geometrycznych, masy ziarniaka, grubości jego okrywy owocowo-nasiennej oraz odmiany. Po przebadaniu 150 sieci wybrano jako model sieć typu perceptron trójwarstwowy o siedmiu neuronach w warstwie ukrytej. Jako dane wejściowe istotne okazały się wszystkie przyjęte do badań zmienne.

EN

The work presents models using Artificial Neural Networks for setting out hardness of wheat grain (variation Mewa, Korweta, Sakwa, Symfonia, Zyta and Elena) based on geometric dimensions, caryopsis weight, thickness of its fruit and seed coat and variation. After examining 150 networks as a model perceptron tri-layer type network with seven neurons in hidden layer was selected. As input data all the variables taken for tests turned out to be relevant.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna sieć neuronowa; ziarno; twardość; grubość; okrywa owocowo-nasienna

EN

artificial neural network; grain; hardness; thickness; fruit and seed coat

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2006
• Tom: R. 10, nr 13(88)
• Strony: 139--146
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Hebda T.

autor

Francik S.

• Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Wydział Inżynierii Produkcji i Energetyki, Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki

Bibliografia

• Francik S., Frączek J., Ślipek Z. 2005. The use of artificial neural networks for cereal grain contact surface modelling. II International Scientific Conference: Information Technologies and Control Engineering in Management of Production Systems. Prague 20-22 September 2005, tome I, 52-59.
• Frączek J., Hebda T. 2003. Wpływ kąta wierzchołkowego końcówki penetratora na mierzoną twardość nasion fasoli. Acta Agrophysica, 82, 41-50.
• Hebda T. 2003. Ocena twardości i sprężystości ziarnistych materiałów roślinnych. Rozprawa doktorska, Kraków.
• Hebda T., Francik S. 2006. Wykorzystanie SSN do wyznaczania twardości ziarna pszenicy. Inżynieria Rolnicza - praca oddana do druku.
• Osowski S. 1996. Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT.
• Soszyńska M., Cacek-Pietrzak G. 1992. Twardość ziarna pszenicy jako kryterium jego jakości. Przegląd Zbożowo-Młynarki, nr 2, 7-8.
• Ślipek Z., Francik S., Frączek J. 2003. Metodyczne aspekty tworzenia modeli SSN w zagadnieniach agrofizycznych. Acta Agrophysica 2003, 2 (1), 231-241.
• Trajer J., Czekalski D. 2005. Prognozowanie sum napromieniowania słonecznego dla potrzeb energetyki słonecznej. Inżynieria Rolnicza, 8 (68), 393-399.