Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: inteligentna baza danych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

SHEER “smart” database: technical note

Cielesta Szymon, Orlecka-Sikora Beata, Staszek Monika, Urban Paweł, Olszewska Dorota, Ruigrok Elmer, Toon Sam, Picozzi Matteo, Kwiatek Grzegorz, Cesca Simone, López-Comino José Angel, Isherwood Catherine, Montcoudiol Nelly, Jarosławski Janusz

Acta Geophysica

2019

Vol. 67, no. 1

291--297

The SHEER database brings together a large amount of data of various types: interdisciplinary site data from seven independent episodes, research data and those for the project results dissemination process. This concerns mainly shale gas exploitation test sites, processing procedures, results of data interpretation and recommendations. The smart SHEER database harmonizes data from different fields (geophysical, geochemical, geological, technological, etc.), creates and provides access to an advanced database of case studies of environmental impact indicators associated with shale gas exploitation and exploration, which previously did not exist. A unique component of the SHEER database comes from the monitoring activity performed during the project in one active shale gas exploration and exploitation site at Wysin, Poland, which started from the pre-operational phase. The SHEER database is capable of the adoption of new data such as results of other Work Packages and has developed an over-arching structure for higher-level integration.

Metodyka projektowania inteligentnej bazy danych do wspomagania projektowania procesów technologicznych

Rojek-Mikołajczak I., Weiss Z.

Archiwum Technologii Maszyn i Automatyzacji

2002

Vol. 22, Nr 2

145-154

W artykule przedstawiono metodykę projektowania inteligentnej bazy danych (IBD_PT). Baza ta została zdefiniowana jako system hybrydowy składający się z kombinacji relacyjnej bazy danych, bazy wiedzy, modułu akwizycji wiedzy, interfejsu użytkownika, systemu eksperckiego i sieci neuronowej. Zastosowanie inteligentnej bazy danych do wspomagania projektowania procesów technologicznych umożliwia wykorzystanie wiedzy i doświadczenia ekspertów technologów w zakresie planowania procesu oraz ułatwia akwizycję wiedzy technologicznej.

The article presents methodology of intelligent database design. The intelligent database was defined as a hybrid system including a relational database, knowledge base, module of knowledge acquisition, expert system, simulator of neural network and user interface. Application of the intelligent database for computer aided process planning, enables gathering knowledge and experience of a process designer along with previously designed processes in a complementary manner.

Projektowanie procesów technologicznych z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji.

Rojek-Mikołajczak I., Weiss Z.

Prace Naukowe Instytutu Technologii Maszyn i Automatyzacji Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

2000

Vol. 78, nr 36

203-206

W referacie przedstawiono zastosowanie do projektowania procesów technologicznych inteligentnej bazy danych. Inteligentna baza danych zdefiniowana została jako system hybrydowy składający się z kombinacji relacyjnej bazy danych, bazy wiedzy, modułu akwizycji wiedzy, interfejsu użytkownika, systemu ekspertowego oraz sieci neuronowej. Zastosowanie inteligentnej bazy danych do wspomagania projektowania procesów technologicznych umożliwi wykorzystanie wiedzy i doświadczenia ekspertów technologów w zakresie planowania procesu, ułatwi akwizycje wiedzy technologicznej oraz pozwoli na transfer wiedzy technologicznej do przedsiębiorstw o podobnym profilu produkcji.

The paper presents process planning with the use an intelligence database. The intelligent database was defined as a hybrid system including a relational database, knowledge base, module of knowledge acquisition, expert system, simulator of neural network and user interface. It allows gathering knowledge and experience of a process designer along with previously designed processes in a complementary manner. To achieve this, both inference rules of an expert system and neural network's ability to learn from examples was utilised. The paper presents the functionality of the developed application.