Neuronowa identyfikacja uszkodzeń ziarna pszenicy spowodowanych przez wołka zbożowego (Sitophilus granarius L.)

• Autorzy: Świerczyński K. , Boniecki P. , Nawrocka A.

Warianty tytułu

EN

Neural identification of wheat grain damages caused by a grain weevil (Sitophilus granarius L.)

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy było określenie cech reprezentatywnych, opisujących wewnętrzne uszkodzenia ziarniaków wywołane przez wołka zbożowego. Na tej podstawie zbudowano 2 warianty zbiorów uczących (opartych na 2 różnych zbiorach zmiennych reprezentatywnych), które posłużyły do generowania 2 zestawów klasyfikatorów neuronowych. Następnie dokonano porównania jakościowego wytworzonych modeli oraz zaproponowano sieć optymalną (z punktu widzenia przyjętych założeń). Podkreślono aspekt utylitarny przeprowadzonych badań, wskazując na możliwość wsparcia (automatyzacji) procesów decyzyjnych zachodzących w trakcie magazynowania zbóż.

EN

Determining characteristics of representative features, describing internal injuries triggered by a grain weevil was a purpose of the work. On this base teaching sets essential to produce classification neural models were built (for 2 variants). Next, the qualitative comparison of created models was executed and an optimal network proposed (taking into account admitted assumption). The investigations were being dedicated for assisting decision-making processes which occur during cereal crops storing.

Słowa kluczowe

PL

identyfikacja; uszkodzenie; ziarno; pszenica; wołek zbożowy

EN

identification; wheat grain; damages; grain weevil

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 56, nr 2
• Strony: 165--173
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz.

Twórcy

autor

Świerczyński K.

autor

Boniecki P.

autor

Nawrocka A.

• Uniwersytet Przyrodniczy w Poznaniu, Instytut Inżynierii Rolniczej ul. Wojska Polskiego 50, 60-637 Poznań,

Bibliografia

• [1] Boniecki P.: Elementy modelowania neuronowego w rolnictwie. Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu, 2008.
• [2] Gołębiowska Z., Nawrot J.: Szkodniki magazynowe. Warszawa: Państwowe Wydawnictwo Rolnicze i Leśne, 1976.
• [3] Ignatowicz S.: Straty przechowywanych produktów powodowane przez szkodniki. Przegląd Zbożowo-Młynarski, 1999, nr 8, s. 33–34.
• [4] Kwiatkowski W.: Metody automatycznego rozpoznawania wzorców. Warszawa: BEL Studio Sp. z o.o., 2007.
• [5] Karunakaran C., Jayas D.S., White N.: X-ray Image Analysis to Detect Infestations Caused by Insects in Grain. Cereal Chemistry, 2003, nr 5 (80), s. 553-557. K. Świerczyński, P. Boniecki, A. Nawrocka „Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering” 2011, Vol. 56(2) 174
• [6] Malina W., Smiatacz M.: Metody cyfrowego przetwarzania obrazów. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2005.
• [7] Nawrot J., Gawlak M.: Zanieczyszczenia biologiczne jako problem bezpieczeństwa żywności. Progress in Plant Protection, 2009, nr 49 (1), s. 445-450.
• [8] Nowakowski K. Neuronowa identyfikacja wybranych mechanicznych makrouszkodzeń ziarniaków. Praca doktorska. Poznań, 2007.
• [9] Olejarski P.: Zagrożenia dla zmagazynowanych zbóż. Agro Serwis, 2005, nr 2. s. 87-90.
• [10] Pearson T.C., Brabec D.L.: Automated detection of hidden internal insect infestations in wheat kernels using electrical conductance. Materiały konferencyjne – ASAE Annual International Meeting, 2002.
• [11] Rychlicki-Kicior K.: C#. Tworzenie aplikacji graficznych w .NET 3.0, Helion, 2007.
• [12] Tadeusiewicz R., Flasiński M.: Rozpoznawanie obrazów. Warszawa: Państwowe Wydawnictwo Naukowe, 1991.
• [13] Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza, 1993.
• [14] Szymczyk R.: (red.) Lista Opisowa Odmian. Rośliny Rolnicze. Część 1. Zbożowe. Przemysłowe. Centralny Ośrodek Badania Odmian Roślin Uprawnych, Słupia Wielka, 2004, s. 160.
• [15] Zych J.: Odmiany pszenicy. Agro Serwis, 2005, nr 2, s. 10-19.
• [16] Zweig, M.H., Campbell, G.: Receiver-Operating Characteristic (ROC) Plots: A Fundamental Evaluation Tool in Clinical Medicine. Clin. Chem 1993, 39 (4), pp. 561-577.