Neural networks as an alternative to the classic analysis of empirical systems in agricultural engineering

• Autorzy: Boniecki P.

Warianty tytułu

PL

Sieci neuronowe jako alternatywa dla klasycznej analizy systemów empirycznych w inżynierii rolniczej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Artificial neural networks, or neural networks for short, are a rapidly growing field of knowledge with applications in many areas of science. Their properties are ideal for many practical applicants. In order to demonstrate the scope for applications of neural networks in agricultural engineering, we have focused on one aspect of using such networks, which is to solve a regressive problem.

PL

Alternatywnym podejściem do opisu i analizy systemów empirycznych inżynierii rolniczej jest wykorzystanie technik neuronowych. Sztuczne sieci neuronowe stanowią intensywnie rozwijającą się dziedzinę wiedzy stosowaną w wielu obszarach nauki. Podstawą działania sieci są algorytmy uczące, umożliwiające zaprojektowanie odpowiedniej struktury sieci i dobór parametrów tej struktury, dopasowanych do problemu podlegającemu rozwiązaniu. Z wymienionych wyżej atutów sieci neuronowych na plan pierwszy wybija się zwłaszcza łatwość użycia omawianego narzędzia. W celu prezentacji możliwości zastosowania sieci neuronowych w inżynierii rolniczej zajęto się jednym z aspektów wykorzystania sieci jakim jest problem regresyjny.

Słowa kluczowe

PL

inżynieria rolnicza; sztuczna sieć neuronowa; system empiryczny

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
• Czasopismo: Prace Przemysłowego Instytutu Maszyn Rolniczych
• Rocznik: 2000
• Tom: Vol. 45, nr 4
• Strony: 72--74
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz.

Twórcy

autor

Boniecki P.

• Akademia Rolnicza im. A. Cieszkowskiego w Poznaniu