Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: system empiryczny

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Modelowanie danych w procesie odwzorowywania informatycznego systemów empirycznych stanowiących przedmiot inżynierii rolniczej

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

Inżynieria Rolnicza

2007

R. 11, nr 6 (94)

175-182

Systemy empiryczne, leżące w obszarze zainteresowania inżynierii rolniczej, charakteryzują się wyjątkową złożonością. Próbą radzenia sobie z sygnalizowaną komplikacją w procesie poznawania jest wielopoziomowe modelowanie dziedziny problemowej. Istotną kwestią w procesie modelowania dziedziny problemowej, jak i projektowania systemów informatycznych, które są wykorzystywane do badania systemów empirycznych jest prawidłowe zrealizowanie fazy modelowania danych. Zaistnienie tego etapu jest konsekwencją podejmowanych wysiłków zmierzających do poznania coraz bardziej złożonych systemów empirycznych, opisywanych coraz większą porcją informacji wzajemnie ze sobą powiązanych.

Empirical systems investigated within agricultural engineering are extremely complex. A multi-level modeling of a problem domain, extended by mapping developed operational structures onto information systems is a solution to deal with the complexity. A crucial issue, becoming more and more pronounced in modeling a problem domain and designing information systems oriented at investigation of empirical systems, is to complete correctly data modeling phase. Such analysis is a result of substantial attempts made to better understand the empirical systems, the systems which are more and more complex, requiring more and more interrelated information. The attempts have been favored by appearance of new information technologies dedicated to representation of data.

Aspekty systemowe w paradygmacie obiektowym

Wiśniewski A.

Studia Informatica : systems and information technology

2003

Vol. 1(1)

105--111

W artykule zostało dokonane porównanie metodologii systemowej i podejścia obiektowego w analizie systemów empirycznych. Szczególną uwagę zwrócono na spójność metodologii podejścia obiektowego obu poziomów tworzenia modeli pojęciowych oraz ich implementacji w kodzie danego języka programowania.

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

Boniecki P.

Prace Przemysłowego Instytutu Maszyn Rolniczych

2000

Vol. 45, nr 4

72-74

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.

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.