Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 47

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  glassworks
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
PL
Przy okazji omawiania w ramach naszego cyklu kolejnej, osiemnastej już huty leśnej, należy przyznać, że gdy rozpoczynałyśmy to przedsięwzięcie w 2018 r., chyba żadna z nas nie miała do końca pełnej świadomości, jak rozległe jest to zagadnienie i jak mocno związane jest z historią gospodarczą, społeczną i polityczną regionu oraz z genealogią i migracjami jego mieszkańców. Wstępne rozpoznanie które pozwoliło na wskazanie w przybliżeniu 170 hut leśnych działających od końca XVIII do połowy XIX w., oraz około 80 hut wielkoprzemysłowych zakładanych na tym terenie od 2. połowy XIX stulecia, wymaga bezustannej weryfikacji. Zachowane dokumenty archiwalne ujawniają stopniowo kolejne nazwy „hut szklanych” wraz z nazwiskami rodów szklarskich. Prowadzone przez nas kwerendy dostarczają stopniowo coraz więcej materiału szklanego – zarówno w postaci zidentyfikowanych sygnatur działających wytwórców, jak i wytwarzanych przez nie wyrobów.
EN
The article presents the application of the bootstrap aggregation technique to create a set of artificial neural networks (multilayer perceptron). The task of the set of neural networks is to predict the number of defective products on the basis of values of manufacturing process parameters, and to determine how the manufacturing process parameters affect the prediction result. For this purpose, four methods of determining the significance of the manufacturing process parameters have been proposed. These methods are based on the analysis of connection weights between neurons and the examination of prediction error generated by neural networks. The proposed methods take into account the fact that not a single neural network is used, but the set of networks. The article presents the research methodology as well as the results obtained for real data that come from a glassworks company and concern a production process of glass packaging. As a result of the research, it was found that it is justified to use a set of neural networks to predict the number of defective products in the glass industry, and besides, the significance of the manufacturing process parameters in the glassworks company was established using the developed set of neural networks.
first rewind previous Strona / 3 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.