Modelowanie neuronowe w rozwiązywaniu wybranych problemów predykcyjnych inżynierii rolniczej

• Autorzy: Boniecki P. , Niżewski P.

Warianty tytułu

EN

Neural modeling in solving some prediction problems of agricultural engineering

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Proces prognozowania ma praktyczne zastosowanie w szerokim zakresie działalności ludzkiej, w tym również w rolnictwie. Jakość takich prognoz ma istotne znaczenie dla kolejnych etapów występujących w łańcuchu produkcyjno-dystrybucyjnym płodów rolnych. Celem pracy było wytworzenie neuronowego systemu informatycznego, pozwalającego na dokonanie prognozy wielkości plonu oraz zawartość skrobi w bulwach ziemniaków, na podstawie wybranych czynników agrotechnicznych.

EN

Forecasting process has practical applications in a wide range of human activity, including agriculture. The quality of such predictions is important for subsequent phases occurring in the chain of production and distribution of agricultural products. The purpose of this work, was to design, to do, and to test the informational system, which is based in technology of the artificial network of neurons, which allows to predict the size of the crops, and the contents of the starch in the potatos bulb on the basis of the chosen agro-technical factors.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie neuronowe; inżynieria rolnicza

EN

neural modeling; agricultural engineering

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 55, nr 1
• Strony: 16--19
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz.

Twórcy

autor

Boniecki P.

autor

Niżewski P.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu Instytut Inżynierii Rolniczej ul. Wojska Polskiego 50, 60-627 Poznań,

Bibliografia

• [1] Boniecki P.: Elementy modelowania neuronowego w rolnictwie. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego, Poznań 2008.
• [2] Ossowski S.: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2006.
• [3] Niewiadomski W. (praca zbiorowa): Podstawy Agrotechniki. Państwowe Wydawnictwo Rolnicze i Leśne, Warszawa 1983.
• [4] Niedbała G., Przybył J., Boniecki P., Sęk T.: Analiza założeń dla modelowania plonu buraka cukrowego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Inżynieria Rolnicza 2005, Vol. 2 (62), s. 123-130.