Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Inżynieria Rolnicza

1 2007

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: representative learning data

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wybór reprezentatywnej struktury zbiorów uczących dla potrzeb neuronowych modeli identyfikacyjnych wykorzystywanych w inżynierii rolniczej

Nowakowski K., Boniecki P., Weres J., Mueller W.

Inżynieria Rolnicza

2007

R. 11, nr 6 (94)

183-188

Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji mechanicznych uszkodzeń ziarniaków na podstawie ich fotografii wymaga doboru odpowiednich cech charakterystycznych na podstawie, których zostanie przeprowadzony proces rozpoznawania. Ponieważ stosowanie sieci neuronowych do bezpośredniego mapowania zbiorów graficznych jest nieefektywne, wskazane jest użycie bloku przetwarzania wstępnego, tzw. preprocesora. Zaprojektowanie i wytworzenie właściwego systemu informatycznego dla tak sformułowanego celu pozwoliło na dokonanie transformacji danych pierwotnych (zdjęcia fotograficzne) do reprezentacji danych, która będzie odpowiednia dla wykorzystania w procesie uczenia sieci neuronowej.

Use of artificial neural networks for identification of the mechanical damages to grains based on photographs requires a selection of appropriate characteristic features in order to conduct a recognition process. Since the application of neural networks for direct mapping of graphic sets is not really effective, it is recommended to use the initial processing block, so called preprocessor. Design and creation of a proper information system for this particular purpose allowed to transform raw data (photographic images) for data representation, appropriate to be used in the learning process of neural network.