Celem podjętych badań było zastosowanie
|
|
- Mikołaj Michalak
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 E. Bauer i J. Żychlińska-Buczek Wiadomości Zootechniczne, R. LV (2017), 3: Oszacowanie wpływu określonych składników mleka na koncentrację mocznika przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych Edyta Bauer 1, Justyna Żychlińska-Buczek 2 Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, al. Mickiewicza 24/28, Kraków, 1 Katedra Genetyki i Metod Doskonalenia Zwierząt, 2 Katedra Hodowli Bydła Celem podjętych badań było zastosowanie sztucznych sieci neuronowych (SSN) do oceny wpływu kolejnych laktacji na zawartość mocznika w mleku. W obserwacji wykorzystano takie składniki mleka, jak: procentową zawartość tłuszczu, białka, stosunek tłuszczu do białka i laktozy. Materiał do badań stanowiły dane uzyskane z próbnych udojów w gospodarstwie produkcyjnym w województwie dolnośląskim. W gospodarstwie znajdowały się krowy rasy polskiej holsztyńsko-fryzyjskiej (HF) odmiany czarno- i czerwono-białej. Wydajność mleczna w gospodarstwie wynosiła ±1200 l za laktację. Przeprowadzone analizy wykazały, że na podstawie wybranego modelu SSN zmienia się wpływ wybranych składników mleka w poszczególnych laktacjach. Uzyskane wyniki mogą potwierdzać wpływ kolejnych laktacji na zawartość mocznika i wybranych składników w mleku. Wykorzystane w badaniu SSN można wykorzystać jako narzędzie do wspomagania w modelowaniu oraz poznawaniu nieliniowych i trudnych do określenia współzależności miedzy czynnikami wpływającymi na ich przebieg. Sztuczne sieci neuronowe (SSN) są narzędziem coraz częściej wykorzystywanym w poznawaniu złożonych procesów biologicznych. Podstawą tworzenia sieci są algorytmy uczące (Korbicz i in., 1994; Kosiński, 2002; Rzewulska i Strabel, 2013 a,b), umożliwiające zaprojektowanie odpowiedniej struktury sieci i dobór parametrów tej struktury dopasowanych do rozwiązywanego problemu. SSN w uproszczony sposób symulują działanie centralnego systemu nerwowego organizmów żywych. Modelowanie procesów przetwarzania informacji pozwala na rozwiązywanie problemów trudnych lub wręcz niemożliwych do realizacji za pomocą metod standardowych. Procesy biologiczne charakteryzują się dużą złożonością i nieliniowością oraz trudnymi do określenia współzależnościami pomiędzy czynnikami wpływającymi na ich przebieg. SSN są wykorzystywane do wspomagania, modelowania oraz poznawania procesów zachodzących w szeroko pojętej inżynierii rolniczej (Boniecki, 2004, 2005; Kosiński, 2014). Potencjalne zastosowanie SNN cały czas się poszerza. Jest to możliwe dzięki ich podstawowej właściwości, jaką jest wykorzystywanie procesu uczenia. Uczenie się sieci polega na automatycznym (według odpowiedniego algorytmu) dobraniu takich wartości wag, przy których sieć będzie możliwie najlepiej rozwiązywała dane zadanie. Proces uczenia się jest realizowany na podstawie danych posiadanych przez sieć. Zaletą SNN jest rozproszony charakter przetwarzania informacji przy dużej ilości parametrów (sieci i algorytmu uczącego), przy jednoczesnym braku ścisłych reguł do estymacji ich wartości. Z właściwości tych wynika odporność na uszkodzone (eliminacja znaczącej nawet części neuronów) lub mało czytelne dane, co zdarza się w przypadku danych empirycznych (Rzewulska i Strabel, 2013 b). Prawidłowo zbilansowana pod względem zawartości białka i energii dawka pokarmowa dla krów mlecznych to podstawowy warunek optymalnego przebiegu laktacji i właściwego składu mleka (Jamroz i Potkański, 2004). Szczególnie 56 Wyniki badań naukowych
2 SSN w ocenie wpływu kolejnych laktacji na zawartość mocznika w mleku wrażliwą grupę żywieniową stanowią krowy o wysokiej wydajności, u których należy zwrócić uwagę na udział w dawce pokarmowej pasz dostarczających dwa podstawowe składniki, tj. białko i energię oraz na ich wzajemne zależności. Z niedoborami tych składników (Johnson i Young, 2003) można spotykać krowy zwłaszcza w szczytowym okresie laktacji, kiedy potrzeby pokarmowe zwierząt przekraczają możliwości pobrania odpowiednich składników z paszy, a powstały deficyt musi być pokryty z rezerw organizmu. Zawartość mocznika w mleku zależy między innymi od pobrania białka ogólnego i energii oraz od wzajemnego stosunku tych składników w dawce pokarmowej (Hojman i in., 2004). Ilość białka, jak również mocznika w mleku jest wskaźnikiem właściwie zbilansowanej dawki pokarmowej (Hojman i in., 2004). Wpływ na zawartość mocznika może mieć wiele czynników, m.in.: pora roku, miesiąc, faza laktacji, dzień doju i pora dnia oraz numer laktacji (Arunvipas i in., 2003; Guliński i in., 2008; Fatehi i in., 2012). Według różnych autorów odziedziczalność zawartości mocznika w mleku wynika ze zmienności osobniczej (Rajala-Schultz i Saville, 2003; Bastin i in., 2009; Satoła i Ptak, 2016). Celem niniejszej pracy było zaprojektowanie odpowiedniej struktury sieci (SSN) i dobór parametrów tej struktury do zbadania zależności między zawartością mocznika w mleku przy wykorzystaniu składników, takich jak: % zawartość białka, % zwartość tłuszczu, stosunek tłuszczu do białka i laktozy w mleku krów rasy polskiej holsztyńsko-fryzyjskiej (HF) odmiany czarnoi czerwono-białej a kolejnymi laktacjami przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych o radialnych funkcjach bazowych (RBF). Materiał i metody W celu przeprowadzenia badań, dotyczących wpływu kolejnych laktacji na zawartość mocznika w mleku, wykorzystano symulator radialnych funkcji bazowych (Radial Basis Function) z zasobów pakietu Statistica12. Wybór SSN do analizy posiadanych danych został zdeterminowany przez ich cechę, jaką jest przeprowadzona analiza wrażliwości sieci na poszczególne zmienne wejściowe. Za zmienne wejściowe posłużył % białka, % tłuszczu, stosunek tłuszczu do białka i % laktozy. Analiza wrażliwości została wykonana w celu uzyskania informacji o zależnościach zawartych w posiadanym zbiorze danych (Rajala-Schultz i Saville, 2003). Wykorzystano przydatność analizy wrażliwości do oceny wpływu numeru laktacji na zawartość mocznika w mleku (Kosiński, 2002; Niżewska i in., 2007; Guliński i in., 2008; Fatehi i in., 2012). W celu wygenerowania zbioru odpowiedniej topologii sieci neuronowych RBF wykorzystano efektywną procedurę, zaimplementowaną w aplikacji Statistica v. 12 w postaci automatycznego projektanta sieci neuronowych. Narzędzie to pozwala skrócić czas poszukiwań właściwych sieci neuronowych, uczonych w oparciu o posiadany zbiór zmiennych. Analiza wrażliwości została przeprowadzona na podstawie składu mleka w kolejnych laktacjach. W tym celu wykorzystano procentową zawartość białka, tłuszczu, stosunek tłuszczu do białka i laktozę. Dane obejmowały 2590 próbnych udojów, uzyskanych od 370 krów rasy polskiej holsztyńsko-fryzyjskiej, odmiany czarno- i czerwono-białej. Krowy zostały podzielone w zależności od numeru laktacji (I 108 krów, II 124 krowy, III 138 krów). Krów odmiany czarno-białej było 265 a odmiany czerwono-białej 105. Do analizy wykorzystano składniki mleka z minimum 7 próbnych udojów przypadających na laktację od jednej krowy. Zwierzęta były utrzymywane w systemie wolnostanowiskowym w gospodarstwie produkcyjnym. Stado podzielono na dwie grupy produkcyjne. Główną grupę stanowiły krowy o wydajności mlecznej ±20 kg mleka na dzień. Zwierzęta były żywione dawkami pełnoporcjowymi (Total Mix Ration). Próbne udoje zostały wykonane w pierwszej, drugiej i trzeciej laktacji w okresie od kwietnia do grudnia 2013 r. przez specjalistę z Polskiej Federacji Hodowców Bydła i Producentów Mleka, zgodnie ze standardami. Do interpretacji (jako zmienną wyjściową) przyjęto zawartość mocznika w mleku. Głównymi analizowanymi zmiennymi wejściowymi były składniki mleka, takie jak: procentowa zawartość tłuszczu, białka, laktozy i stosunek tłuszczu do białka. Uwzględnione w analizie próbne doje były zróżnicowane ilościowo składem ze względu na losowy dobór grup badawczych. Przyjęty Wyniki badań naukowych 57
3 E. Bauer i J. Żychlińska-Buczek Rys. 1. Topologia modelu sieci RBF (Radial Basis Function) Fig. 1. Neural network topology RBF model (Radial Basis Function) ny środek całej grupy w przestrzeni cech (Rajala-Schultz i Saville, 2003). W celu wyszukania najlepszych lokalizacji dla środkowych punktów każdego z klastrów na początek przyjmuje się lokalizacje przypadkowe, a następnie doskonali się je tak, aby optymalnie dopasować każdy wzorzec do klastra danych wejściowych, którego środek jest najbliżej wzorca (Rajala-Schultz i Saville, 2003; Boniecki, 2005). Przy stosowaniu modelu liniowego funkcja błędu została oparta na sumie kwadratów (Root Mean Squared). Błąd RMS to sumaryczny błąd popełniany przez sieć na pewnym zbiorze danych. Miara błędu równa się sumie kwadratów różnic wartości przewidywanych (przez model) i rzeczywistych (obserwowanych) uzyskanych w przypadku perceptronowej trójwarstwowej sieci BRF, uczonej uniwersalną aproksymacją dowolnej funkcji ciągłej z wystarczającą dokładnością. Warstwą wyjściową było proste liniowe (ważone) sumowanie. Uczenie sieci występuje jako problem aproksymacji, najlepszego dopasowania (rekonstrukcji) hiperpowierzchni do danych treningotok postępowania w analizie przedstawia rys.1. Wybór stałych parametrów funkcji bazowych jest dokonywany losowo przy rozkładzie równomiernym. Wybrana gaussowska funkcja radialna zakłada wartość odchylenia standardowego funkcji zależnych od rozrzutu dobranych losowo centrów. Odległość między centrami jest jednakowa dla każdej funkcji bazowej. Wyniki i ich omówienie Losowy charakter procesu uczenia sieci powoduje, że sieci neuronowe opracowane do modelowania tego samego procesu mogą różnić się wartościami błędów (Rajala-Schultz i Saville, 2003). Dlatego, przy wyborze sieci konieczne jest przyjęcie najlepszego modelu. W niniejszej pracy przyjęto, że kryterium wyboru najlepszego modelu sieci neuronowej będą elementy zbioru uczącego dzielonego na grupy elementów podobnych. W sieci RBF (Radial Basis Function) dzielenie wag neuronów radialnych metodą k-średnich (ang. k-means) wykorzystuje się do utworzenia k-klastrów poprzez określenie dla każdego z nich elementów modalnych, które reprezentują umow- 58 Wyniki badań naukowych
4 SSN w ocenie wpływu kolejnych laktacji na zawartość mocznika w mleku wych. Uczenie neuronów wyjściowych odbywa się poprzez jedno wyjście i wyznaczenie wektora wag. Wybór SSN do analizy posiadanych danych został zdeterminowany przez ich cechę, jaką jest przeprowadzona analiza wrażliwości sieci na poszczególne zmienne wejściowe. Wykorzystywana w sieciach analiza wrażliwości pozwala na odróżnienie ważnych zmiennych od tych, które niewiele wnoszą w wyniku działania sieci. Wskazuje zmienne, które bez straty jakości sieci mogą być pominięte i zmienne kluczowe, których nie wolno pominąć. Zmienne wejściowe z reguły nie są zależne. Tabela 1. Parametry wygenerowane przez sieci RBF dla I, II i III laktacji Table 1. Parameters generated by RBF networks for I, II and III lactation Testy sieci dla zbioru danych Laktacja I Network tests for dataset Lactation I TYP TYPE jakość (u) quality (u) jakość (t) quality (t) jakość (w) quality (w) algorytm algorithm (ukryte) (hidden layer) 1 RBF ,30 0,14 4,69 RBF a 2 RBF ,37 0,22 1,03 RBF a 3 RBF ,37 0,41 5,06 RBF a Testy sieci dla zbioru danych Laktacja II Network tests for dataset Lactation II TYP jakość (u) jakość (t) jakość (w) algorytm (ukryte) TYPE quality (u) quality (t) quality (w) algorithm (hidden) 1 RBF ,33 0,26 0,13 RBF a 2 RBF ,32 0,21 0,21 RBF a 3 RBF ,34 0,06 0,06 RBF a Testy sieci dla zbioru danych Laktacja III Network tests for dataset Lactation III TYP TYPE jakość (u) quality (u) jakość (t) quality (t) jakość (w) quality (w) algorytm algorithm RBF ,72 0,63 0,47 RBF RBF ,72 0,48 0,43 RBF RBF ,72 0,59 0,37 RBF (ukryte) (hidden) a a a (wyjściowe) (input layer) (wyjściowe) (input layer) (wyjściowe) (input layer) RBF Radial Basis Function; u zbiór uczący training test; t zbiór testujący test set; w zbiór walidacyjny validation test. Wyniki badań naukowych 59
5 E. Bauer i J. Żychlińska-Buczek Wygenerowane sieci neuronowe posiadały strukturę typu 4:11:1, tzn. że występuje 1 warstwa ukryta, zawierająca 11 neuronów posiadających funkcję wykładniczą jako funkcję aktywacji. Liczba neuronów wejściowych wynosiła 4 (% tłuszczu, % białka, stosunek tłuszczu do białka, % laktozy) oraz wyjściowych 1 (mocznik). Do metody oceny jakości kwalifikacji sieci wykorzystuje się zbiór uczący, zbiór testowy, walidację krzyżową. Dane uczące są losowo dzielone na dwa rozłączne podzbiory: próbę uczącą (u) i próbę testową (t). Sieć uczy się za pomocą próby uczącej, a jakość sieci jest badana za pomocą próbki testowej. Strukturę wygenerowanych i wybranych sieci przedstawia tabela 1. Trzy kolumny w tabeli 1 określają jakość sieci dla zbioru uczącego, testowego i walidacji. Jakość ta jest wyrażona za pomocą współczynnika korelacji liniowej pomiędzy wartościami zmiennych zależnych a wyjściem sieci. Na podstawie wybranych modeli sieci RBF została przeprowadzona analiza wrażliwości zmiennych wejściowych. Miarą modelu neuronowego na zmienne wejściowe jest analiza wrażliwości, występująca jako iloraz błędów, który wskazuje na wzrost sumarycznego błędu popełnionego przez model przy nieuwzględnieniu rozpatrywanej zmiennej wyjściowej. Im większy jest iloraz błędów, tym większy wpływ ma zmienna na wynik końcowy sieci. Jeżeli iloraz błędów dla danej zmiennej jest równy lub mniejszy od 1, to zmienna nie ma wpływu na jakość uczenia i wynik sieci (Rzewulska i Strabel, 2013 a). Tabele 2, 3 i 4 przedstawiają analizę wrażliwości dla pozyskanych sieci i poszczególnych laktacji. Tabela 2. Analiza wrażliwości dla laktacji I Table 2. Sensitivity analysis for lactation I Analiza wrażliwości dla Próby: uczenia, testowania, walidacji dla laktacji I Sensitivity analysis for training, test and validation sets, lactation I sieci networks % lak % bi tł/bi % tł RBF ,00 0,99 0,99 0,99 RBF ,99 1,00 0,99 0,99 RBF ,02 1,02 1,02 1,01 Tabela 3. Analiza wrażliwości dla laktacji II Table 3. Sensitivity analysis for lactation II Analiza wrażliwości dla Próby: uczenia, testowania, walidacji dla laktacji II Sensitivity analysis for training, test and validation sets, lactation II sieci networks % lak tł/bi % bi % tł RBF ,11 1,08 1,03 1,04 RBF ,06 1,01 1,06 1,02 RBF ,08 1,15 1,06 1,07 60 Wyniki badań naukowych
6 SSN w ocenie wpływu kolejnych laktacji na zawartość mocznika w mleku Tabela 4. Analiza wrażliwości dla laktacji III Table 4. Sensitivity analysis for lactation III Analiza wrażliwości dla Próby: uczenia, testowania, walidacji dla laktacji III Sensitivity analysis for training, test and validation sets, lactation III sieci networks % lak % tł % bi tł/bi RBF ,25 1,16 1,18 1,07 RBF ,15 1,12 1,07 1,07 RBF ,27 1,17 1,16 1,07 RBF Radial Basis Function; % tł procentowa zawartość tłuszczu percentage of fat; % bi procentowa zawartość białka percentage of protein; % tł/bi procentowy stosunek tłuszczu do białka fat to protein percentage; % lak procentowa zawartość laktozy percentage of lactose. Na podstawie wyników analizy wrażliwości zawartych w tabelach 2, 3 i 4 stwierdza się, że wszystkie wykorzystane składniki mleka z próbnych dojów miały wpływ na zawartość mocznika w mleku. Wyniki analizy wrażliwości dla laktacji I wskazują na możliwość kontynuacji modelowania sieci z pominięciem zmiennych wejściowych, takich jak: procentowa zawartość tłuszczu i stosunek tłuszczu do białka. Laktacja I różni się pod względem wyników analizy wrażliwości od laktacji II i III. W literaturze można znaleźć prace potwierdzające istnienie różnic między laktacjami (Jonker i in., 1999; Fatehi i in., 2012; Rzewulska i Strabel, 2013 b). Na wysoką zawartość mocznika w mleku wskazuje nieefektywne wykorzystanie białka ogólnego, co zwiększa koszty związane z żywieniem krów oraz zanieczyszczeniem środowiska (Rzewulska i Strabel, 2013 a). Przedmiotem wielu badań była zależność występującą między zawartością mocznika a kolejną laktacją (Guliński i in., 2008; Fatehi i in., 2012). Autorzy w swoich badaniach stwierdzili, że zawartość mocznika w mleku z dwóch pierwszych laktacji była wyższa niż z laktacji późniejszych. Wyniki badań wielu innych autorów wskazują na wahania poziomu mocznika przy zróżnicowanej wydajności mlecznej (Johnson i Young, 2003; Guliński i in., 2008; Sawa i in., 2010; Fatehi i in., 2012; Rzewulska i Strabel, 2013 a,b). Wyniki analizy wrażliwości wskazują na istotny wpływ tłuszczu w laktacji trzeciej. Wraz ze wzrostem zawartości mocznika wzrasta zawartość tłuszczu w przypadku stad wysoko wydajnych. Ta zależność została potwierdzona badaniami (Niżewska i in., 2007). Prace innych autorów wskazały, że wraz ze wzrostem zawartości tłuszczu malała zawartość mocznika w mleku (Guliński i in., 2008). Opisane wyżej wyniki wykazują także wpływ białka na zawartość mocznika w laktacji pierwszej, natomiast badania własne dowodzą, że uzyskane w kolejnych laktacjach wyniki w analizie wrażliwości mają wpływ na laktozę i stosunek tłuszczu do białka. Zależność wzrostu zawartości białka w mleku od zawartości mocznika została potwierdzona badaniami wielu autorów (Jonker i in., 1999; Godden i in., 2001; Fatehi i in., 2012; Rzewulska i Strabel, 2013 a), którzy zwracają uwagę na wzrost zawartości białka i mocznika w obrębie poszczególnych laktacji. Literatura potwierdza, że wraz ze wzrostem wydajności mleka wzrasta zawartość mocznika (Godden i in., 2001; Arunvipas i in., 2003). W podsumowaniu można stwierdzić, że na zawartość mocznika w mleku krów ma wpływ zawartość laktozy, białka, tłuszczu i stosunek tłuszczu do białka. Zawartość ww. składników zmienia się w zależności od kolejnych laktacji. Wpływ laktozy i białka na zawartość mocznika był istotnie znaczący w przeprowadzonej analizie wrażliwości dla laktacji pierwszej. Dla drugiej i trzeciej laktacji stwierdzono natomiast wpływ procentowej zawartości laktozy. Przeprowadzona analiza wrażliwości wygenerowanych modeli sieci wykazała wpływ numeru laktacji na zawartość mocznika przy wybranych składnikach mleka wykorzystanych jako neurony wejściowe w sieci. Wyniki badań naukowych 61
7 E. Bauer i J. Żychlińska-Buczek Wnioski Stan początkowy sieci wpływa w pewien sposób na możliwości jej nauki. Stosowanie zwiększonej ilości neuronów wejściowych (zmienne wejściowe składniki mleka) lub ukrytych (neuronów radialnych) może ułatwić albo utrudnić proces uczenia się sieci. Następuje to poprzez zwiększenie różnorodności w wagach końcowych. Wymagany stopień skomplikowania budowy sieci (liczba neuronów ukrytych, liczba redukcji wag) jest powiązany z trudnością problemu. SNN wydają się być odpowiednim narzędziem do kolejnych, szczegółowych obserwacji dotyczących zawartości mocznika w mleku krów wysoko wydajnych, przy wykorzystaniu szerszej bazy zmiennych zależnych. Celowe wydaje się wykorzystanie nowoczesnych metod konstrukcji i eksploatacji modeli neuronowych w procesie analizy wpływu czynników nieżywieniowych na skład chemiczny uzyskiwanego mleka. Literatura Arunvipas P., Dohoo I.R., Vanleewen J.A., Keefe G.P. (2003). The effect of non-nutritional factors on milk urea nitrogen levels in dairy cows in Prince Edward Island, Canada. Prev. Vet. Med., 59: Bastin C., Laloux L., Gillon A., Miglior F., Soyeurt T.H., Hammami H., Bertozzi C., Gengler N. (2009). Modeling milk urea of Walloon dairy cows in management perspectives. J. Dairy Sci., 92: Boniecki P. (2004). Sieci neuronowe typu MLP oraz RBF jako komplementarne modele aproksymacyjne w procesie predykcji plonu pszenżyta. J. Res. Appl. Agr. Eng., 49 (1): Boniecki P. (2005). Wykorzystanie technik neuronowych w praktyce rolniczej. J. Res. Appl. Agr. Eng., 50 (2): Fatehi F., Zali A., Honarvar M., Dehghan-Banadaky M., Young A.J., Ghiasvand M., Eftekhari M. (2012). Review of the relationship between milk urea nitrogen and days in milk, parity, and monthly temperature mean in Iranian Holstein cows. J. Dairy Sci., 95: Godden S.M., Lissemore K.D., Kelton D.F., Leslie K.E., Walton J.S., Lumsden J.H. (2001). Factors associated with milk urea concentrations in Ontario dairy cows. J. Dairy Sci., 84: Guliński P., Młynek K., Salamończyk E. (2008). Zmiany zawartości mocznika w mleku w zależności od wybranych czynników środowiskowych. Med. Weter., 64: Hojman D., Kroll O., Adin G., Gips M., Manochi B., Ezra E. (2004). Relationships between milk urea and production, nutrition and fertility traits in Israeli dairy herds. J. Dairy Sci., 87: Jamroz D., Potkański A. (2004). Żywienie zwierząt i paszoznawstwo. Podstawy szczegółowego żywienia zwierząt. Wyd. Nauk. PWN, Warszawa. Johnson R.G., Young A.J. (2003). The association between milk urea nitrogen and DHI production variables in Western commercial dairy herds. J. Dairy Sci., 81: Jonker J.S., Kohn R.A., Erdman R.A. (1998). Using milk urea nitrogen to predict nitrogen excretion and utilization efficiency in lactating dairy cows. J. Dairy Sci., 81: Jonker J.S., Kohn R.A., Erdman R.A. (1999). Milk urea nitrogen target concentrations for lactating dairy cows fed according to National Research Council recommendations. J. Dairy Sci., 82: Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński P. (1994). Sztuczne sieci neuronowe podstawy i zastosowanie. Ak. Of. Wyd. PLJ, Warszawa. Kosiński A.R. (2002). Sztuczne sieci neuronowe. Wyd. WNT, Warszawa. Kosiński A.R. (2014). Sztuczne sieci neuronowe dynamika nie i chaos. Wyd. WNT, Warszawa. Niżewska P., Boniecki P., Dach J. (2007). Ocena zastosowania prognostycznej sieci neuronowej w modelowaniu emisji gazowych. J. Res. Appl. Agr. Eng., 52 (2): Rajala-Schultz P.J., Saville W.J.A. (2003). Sources of variation in milk urea nitrogen in Ohio dairy herds. J. Dairy Sci., 86: Rzewulska K., Strabel T. (2013 a). Genetic parameters for milk urea concentration and milk traits in Polish Holstein-Friesian cows. J. Appl. Genet., 54: Rzewulska K., Strabel T., (2013 b). Effect of some non-genetic factors on concentration of urea in milk in Polish Holstein-Friesian cows. J. Anim. Feed Sci., 22: Satoła A., Ptak E. (2016). Wpływ wybranych czynników na zawartość mocznika w mleku krów rasy polskiej holsztyńsko-fryzyjskiej. Rocz. Nauk. PTZ, 12, 3: Sawa A., Bogucki M., Jankowska M., Krężel-Czopek S. (2010). Wpływ wybranych czynników na udział prób mleka o określonej zawartości białka i mocznika. Acta. Sci. Pol., 9: Wyniki badań naukowych
8 SSN w ocenie wpływu kolejnych laktacji na zawartość mocznika w mleku ESTIMATING THE EFFECT OF SOME MILK COMPONENTS ON UREA CONCENTRATION USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Summary The objective of the study was to use the advantages of artificial neural networks to determine the impact of consecutive lactations on milk urea. In the observations factors such as milk fat percentage, protein percentage, fat to milk ratio, and lactose were used. The study used data from test-day milk from a production farm in the Dolnośląskie voivodeship. The analysis revealed that the effect of selected milk components in different lactations changes based on the chosen SSN model. The obtained results may confirm the influence of next lactation on urea and selected components in milk. The use of artificial neural network in research can be a helpful instrument to model and examine non and complex correlations between factors affecting its course. Key words: neural networks, urea, milk composition Fot. B. Borys Wyniki badań naukowych 63
Wpływ wybranych czynników na zawartość mocznika w mleku krów rasy polskiej holsztyńsko-fryzyjskiej*
Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego, t. 12 (2016), nr 3, 21-32 Wpływ wybranych czynników na zawartość mocznika w mleku krów rasy polskiej holsztyńsko-fryzyjskiej* Alicja Satoła, Ewa
ZASTOSOWANIE AUTORSKIEJ METODY WYZNACZANIA WARTOŚCI PARAMETRÓW NOWOCZESNYCH SYSTEMÓW TECHNICZNYCH DO PŁUGÓW I OPRYSKIWACZY POLOWYCH
Inżynieria Rolnicza 9(118)/2009 ZASTOSOWANIE AUTORSKIEJ METODY WYZNACZANIA WARTOŚCI PARAMETRÓW NOWOCZESNYCH SYSTEMÓW TECHNICZNYCH DO PŁUGÓW I OPRYSKIWACZY POLOWYCH Sławomir Francik Katedra Inżynierii Mechanicznej
WYZNACZANIE WARTOŚCI PODSTAWOWYCH PARAMETRÓW TECHNICZNYCH NOWOCZESNYCH KOMBAJNÓW ZBOŻOWYCH PRZY UŻYCIU SSN
Inżynieria Rolnicza 2(9)/7 WYZNACZANIE WARTOŚCI PODSTAWOWYCH PARAMETRÓW TECHNICZNYCH NOWOCZESNYCH KOMBAJNÓW ZBOŻOWYCH PRZY UŻYCIU SSN Sławomir Francik Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki, Akademia
Streszczenie. Słowa kluczowe: modele neuronowe, parametry ciągników rolniczych
InŜynieria Rolnicza 11/2006 Sławomir Francik Katedra InŜynierii Mechanicznej i Agrofizyki Akademia Rolnicza w Krakowie METODA PROGNOZOWANIA WARTOŚCI PARAMETRÓW TECHNICZNYCH NOWOCZESNYCH MASZYN ROLNICZYCH
PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH
InŜynieria Rolnicza 14/2005 Sławomir Francik Katedra InŜynierii Mechanicznej i Agrofizyki Akademia Rolnicza w Krakowie PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH Streszczenie W
RAPORT ŻYWIENIE KLUCZ DO EFEKTYWNEGO ZARZĄDZANIA STADEM PROMOCJA
RAPORT ŻYWIENIE KLUCZ DO EFEKTYWNEGO ZARZĄDZANIA STADEM PROMOCJA OD LISTOPADA 2016 DO STYCZNIA 2017 Raport ŻYWIENIE dla każdego hodowcy w ramach standardowej opłaty za ocenę Polska Federacja Hodowców Bydła
Zastosowania sieci neuronowych
Zastosowania sieci neuronowych aproksymacja LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. aproksymacja funkcji odległość punktów źródło: Żurada i in. Sztuczne sieci neuronowe, przykład 4.4, str. 137 Naucz sieć taką
Projekt Sieci neuronowe
Projekt Sieci neuronowe Chmielecka Katarzyna Gr. 9 IiE 1. Problem i dane Sieć neuronowa miała za zadanie nauczyć się klasyfikować wnioski kredytowe. W projekcie wykorzystano dane pochodzące z 110 wniosków
Modelowanie danych hodowlanych
Modelowanie danych hodowlanych 1. Wykład wstępny. Algebra macierzowa 3. Wykorzystanie różnych źródeł informacji w predykcji wartości hodowlanej 4. Kowariancja genetyczna pomiędzy spokrewnionymi osobnikami
Temat: Sztuczne Sieci Neuronowe. Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: Sztuczne Sieci Neuronowe Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1 Wprowadzenie Sztuczne sieci neuronowe
Sieci neuronowe w Statistica. Agnieszka Nowak - Brzezioska
Sieci neuronowe w Statistica Agnieszka Nowak - Brzezioska Podstawowym elementem składowym sztucznej sieci neuronowej jest element przetwarzający neuron. Schemat działania neuronu: x1 x2 w1 w2 Dendrites
SIECI RBF (RADIAL BASIS FUNCTIONS)
SIECI RBF (RADIAL BASIS FUNCTIONS) Wybrane slajdy z prezentacji prof. Tadeusiewicza Wykład Andrzeja Burdy S. Osowski, Sieci Neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Rozdz. 5, PWNT, Warszawa 1996. opr. P.Lula,
Sieci neuronowe w Statistica
http://usnet.us.edu.pl/uslugi-sieciowe/oprogramowanie-w-usk-usnet/oprogramowaniestatystyczne/ Sieci neuronowe w Statistica Agnieszka Nowak - Brzezińska Podstawowym elementem składowym sztucznej sieci neuronowej
ALGORYTMY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
ALGORYTMY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Sieci neuronowe 06.12.2014 Krzysztof Salamon 1 Wstęp Sprawozdanie to dotyczy ćwiczeń z zakresu sieci neuronowych realizowanym na przedmiocie: Algorytmy Sztucznej Inteligencji.
Żyto hybrydowe KWS LOCHOW w żywieniu krów mlecznych w szczycie laktacji
Żyto hybrydowe KWS LOCHOW w żywieniu krów mlecznych w szczycie laktacji Dotychczasowe opinie na temat żyta jako surowca paszowego 1. Wysoka zawartość alkilorezorcynoli 2. Wysoka zawartość i aktywność inhibitorów
Charakterystyka innych ras czerwonych w Europie zrzeszonych w ERDB
Wiadomości Zootechniczne, R. XLIII (2005), 2: 144-148 zrzeszonych w ERDB Lisbet Holm 1, Piotr Wójcik 2 1 European Red Dairy Breed, Udkaersovej 15, 8200 Aarhus N., Dania 2 Instytut Zootechniki, Dział Genetyki
według województw i RO
SPIS TABEL Tabela Strona Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych w latach 1912-2018 1 98 Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych według województw 2 99 Przeciętne wydajności ocenianych
Sztuczne Sieci Neuronowe. Wiktor Tracz Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny SGGW
Sztuczne Sieci Neuronowe Wiktor Tracz Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny SGGW SN są częścią dziedziny Sztucznej Inteligencji Sztuczna Inteligencja (SI) zajmuje się
według województw i RO Stan oceny wartości użytkowej krów mlecznych na 31.XII.2017 r.
SPIS TABEL Tabela Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych w latach 1912-2017 1 88 Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych według województw 2 89 Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych
MODEL NEURONOWY ZMIAN TEMPERATURY PODCZAS KONWEKCYJNEGO SUSZENIA ZRĘBKÓW WIERZBY ENERGETYCZNEJ
Inżynieria Rolnicza 11(109)/2008 MODEL NEURONOWY ZMIAN TEMPERATURY PODCZAS KONWEKCYJNEGO SUSZENIA ZRĘBKÓW WIERZBY ENERGETYCZNEJ Bogusława Łapczyńska-Kordon, Sławomir Francik, Zbigniew Ślipek Katedra Inżynierii
EGZAMIN POTWIERDZAJĄCY KWALIFIKACJE W ZAWODZIE Rok 2018 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA
Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu Układ graficzny CKE 218 Nazwa kwalifikacji: Organizacja i nadzorowanie produkcji rolniczej Oznaczenie kwalifikacji: R.16 Numer
Uzyskanie dobrych wyników w rozrodzie bydła
Porównanie długości OMW w oborach produkcyjnych metodą A4 Wiadomości Zootechniczne, R. LVII (2019), 2: 3 10 Porównanie długości okresu międzywycieleniowego w oborach produkcyjnych z wykorzystaniem metody
1. Historia 2. Podstawy neurobiologii 3. Definicje i inne kłamstwa 4. Sztuczny neuron i zasady działania SSN. Agenda
Sieci neuropodobne 1. Historia 2. Podstawy neurobiologii 3. Definicje i inne kłamstwa 4. Sztuczny neuron i zasady działania SSN Agenda Trochę neurobiologii System nerwowy w organizmach żywych tworzą trzy
Nazwa kwalifikacji: Organizacja i nadzorowanie produkcji rolniczej Oznaczenie kwalifikacji: R.16 Numer zadania: 01
Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu Układ graficzny CKE 2017 Nazwa kwalifikacji: Organizacja i nadzorowanie produkcji rolniczej Oznaczenie kwalifikacji: R.16 Numer
Długość życia i użytkowania oraz produkcyjność krów utrzymywanych w stadach województwa lubelskiego
Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego, t. 10 (2014), nr 4, 9-15 Długość życia i użytkowania oraz produkcyjność krów utrzymywanych w stadach województwa lubelskiego Jerzy Gnyp Uniwersytet
Skąd wziąć dużo dobrego mleka?
https://www. Skąd wziąć dużo dobrego mleka? Autor: mgr inż. Joanna Soraja Tumanowicz Data: 10 lipca 2018 Produkcja mleka wysokiej jakości, w równych partiach i bez nadmiernej eksploatacji krowy wcale nie
Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta
Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta www.michalbereta.pl Sieci radialne zawsze posiadają jedną warstwę ukrytą, która składa się z neuronów radialnych. Warstwa wyjściowa składa
Szacowanie dobowej wydajności mleka krów na podstawie porannych lub wieczornych udojów*
Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego, t. 11 (2015), nr 2, 47-56 Szacowanie dobowej wydajności mleka krów na podstawie porannych lub wieczornych udojów* Agnieszka Otwinowska-Mindur 1,
Wpływ kraju pochodzenia na produkcyjność krów i relacje pomiędzy zawartością tłuszczu i białka w mleku
Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego, t. 8 (2012), nr 4, 19-26 Wpływ kraju pochodzenia na produkcyjność krów i relacje pomiędzy zawartością tłuszczu i białka w mleku Jerzy Gnyp Uniwersytet
Analiza możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych 4
Wojciech Sikora 1 AGH w Krakowie Grzegorz Wiązania 2 AGH w Krakowie Maksymilian Smolnik 3 AGH w Krakowie Analiza możliwości szacowania parametrów mieszanin rozkładów prawdopodobieństwa za pomocą sztucznych
MODEL NEURONOWY LOKALIZACJI USZKODZEŃ POMP WTRYSKOWYCH
Inżynieria Rolnicza 1(99)/2008 MODEL NEURONOWY LOKALIZACJI USZKODZEŃ POMP WTRYSKOWYCH Marek Klimkiewicz Katedra Organizacji i Inżynierii Produkcji, Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Streszczenie.
Ocena przydatności żyta hybrydowego w żywieniu krów mlecznych
Międzynarodowy Kongres Projektu RYE BELT Żyto z perspektywy roku 2012 Poznań 23-24.05.2012 Ocena przydatności żyta hybrydowego w żywieniu krów mlecznych Marian Kamyczek 1, Magdalena Łopuszańska-Rusek 2,
PROGNOZOWANIE OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU PRZY UŻYCIU SIECI NEURONOWYCH**
Górnictwo i Geoinżynieria Rok 31 Zeszyt 3 2007 Dorota Pawluś* PROGNOZOWANIE OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU PRZY UŻYCIU SIECI NEURONOWYCH** 1. Wstęp Eksploatacja górnicza złóż ma niekorzystny wpływ na powierzchnię
Wpływ chronionej śruty poekstrakcyjnej rzepakowej na produkcyjność krów i skład mleka
Tom XX Rośliny Oleiste 1999 Marek Pieszka, Franciszek Brzóska, Krystyna Sala Instytut Zootechniki, Zakład Paszoznawstwa i Surowców Pochodzenia Zwierzęcego, Balice Wpływ chronionej śruty poekstrakcyjnej
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Ewa Wołoszko Praca pisana pod kierunkiem Pani dr hab. Małgorzaty Doman Plan tego wystąpienia Teoria Narzędzia
SZTUCZNE SIECI NEURONOWE W MODELOWANIU PROCESÓW Z OGRANICZONYM ZBIOREM DANYCH W INŻYNIERII ROLNICZEJ
Inżynieria Rolnicza /005 Jędrzej Trajer Katedra Podstaw Inżynierii Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie SZTUCZNE SIECI NEURONOWE W MODELOWANIU PROCESÓW Z OGRANICZONYM ZBIOREM DANYCH W INŻYNIERII
WPŁYW WYBRANYCH CZYNNIKÓW NA UDZIAŁ PRÓB MLEKA O OKREŚLONEJ ZAWARTOŚCI BIAŁKA I MOCZNIKA
Acta Sci. Pol., Zootechnica 9 (3) 2010, 57 64 WPŁYW WYBRANYCH CZYNNIKÓW NA UDZIAŁ PRÓB MLEKA O OKREŚLONEJ ZAWARTOŚCI BIAŁKA I MOCZNIKA Anna Sawa, Mariusz Bogucki, Małgorzata Jankowska, Sylwia Krężel-Czopek
METODA PROGNOZOWANIA SZEREGÓW CZASOWYCH PRZY UŻYCIU SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH
Inżynieria Rolnicza 6(115)/2009 METODA PROGNOZOWANIA SZEREGÓW CZASOWYCH PRZY UŻYCIU SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH Sławomir Francik Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki, Uniwersytet Rolniczy w Krakowie
INSTYTUT GENETYKI I HODOWLI ZWIERZĄT POLSKIEJ AKADEMII NAUK W JASTRZĘBCU. mgr inż. Ewa Metera-Zarzycka
INSTYTUT GENETYKI I HODOWLI ZWIERZĄT POLSKIEJ AKADEMII NAUK W JASTRZĘBCU mgr inż. Ewa Metera-Zarzycka Profil metaboliczny osocza krwi i wartość biologiczna mleka krów w gospodarstwach ekologicznych Praca
WPŁYW PRZEBIEGU MECHANICZNEGO DOJU KRÓW NA ZAWARTOŚĆ KOMÓREK SOMATYCZNYCH W MLEKU PRZY ZMIENNEJ SILE NACIĄGU GUM STRZYKOWYCH W KUBKU UDOJOWYM
Inżynieria Rolnicza 4(122)/2010 WPŁYW PRZEBIEGU MECHANICZNEGO DOJU KRÓW NA ZAWARTOŚĆ KOMÓREK SOMATYCZNYCH W MLEKU PRZY ZMIENNEJ SILE NACIĄGU GUM STRZYKOWYCH W KUBKU UDOJOWYM Aleksander Krzyś, Józef Szlachta,
PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ
Inżynieria Rolnicza 2(90)/2007 PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ Krzysztof Nowakowski,
Uczenie sieci typu MLP
Uczenie sieci typu MLP Przypomnienie budowa sieci typu MLP Przypomnienie budowy neuronu Neuron ze skokową funkcją aktywacji jest zły!!! Powszechnie stosuje -> modele z sigmoidalną funkcją aktywacji - współczynnik
Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)
Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Paweł Wawrzyński Uczenie maszynowe Sztuczne sieci neuronowe Plan na dziś Uczenie maszynowe Problem aproksymacji funkcji Sieci neuronowe PSZT, zima 2013, wykład 12
SPIS TABEL. według województw i RO 21 79
48 SPIS TABEL Tabela Strona Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych w latach 1912-2013 1 49 Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych według województw 2 51 Przeciętne wydajności ocenianych
Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego
Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Dorota Witkowska Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Wprowadzenie Sztuczne
Zastosowanie optymalizacji rojem cząstek (PSO) w procesie uczenia wielowarstwowej sieci neuronowej w problemie lokalizacyjnym
Zastosowanie optymalizacji rojem cząstek (PSO) w procesie uczenia wielowarstwowej sieci neuronowej w problemie lokalizacyjnym Jan Karwowski Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych PW 17 XII 2013 Jan Karwowski
WPŁYW TECHNICZNEGO UZBROJENIA PROCESU PRACY NA NADWYŻKĘ BEZPOŚREDNIĄ W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH
Inżynieria Rolnicza 4(102)/2008 WPŁYW TECHNICZNEGO UZBROJENIA PROCESU PRACY NA NADWYŻKĘ BEZPOŚREDNIĄ W GOSPODARSTWACH RODZINNYCH Sławomir Kocira Katedra Eksploatacji Maszyn i Zarządzania w Inżynierii Rolniczej,
Współzależność pomiędzy liczbą komórek somatycznych a użytkowością mleczną krów rasy polskiej holsztyńsko-fryzyjskiej
Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego, t. 12 (2016), nr 1, 17-23 Współzależność pomiędzy liczbą komórek somatycznych a użytkowością mleczną krów rasy polskiej holsztyńsko-fryzyjskiej Piotr
Tabela nr 1. Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych w latach Average milk yield in recorded population during
WYNIKI OCENY WARTOŚCI UŻYTKOWEJ KRÓW MLECZNYCH Tabela nr 1. Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych w latach 1912-2015 Average yield in recorded population during 1912-2015 Lata Year liczba krów
Metody Sztucznej Inteligencji II
17 marca 2013 Neuron biologiczny Neuron Jest podstawowym budulcem układu nerwowego. Jest komórką, która jest w stanie odbierać i przekazywać sygnały elektryczne. Neuron działanie Jeżeli wartość sygnału
WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU
WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING Konrad BAJDA, Sebastian PIRÓG Resume Artykuł opisuje wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych
MATLAB Neural Network Toolbox przegląd
MATLAB Neural Network Toolbox przegląd WYKŁAD Piotr Ciskowski Neural Network Toolbox: Neural Network Toolbox - zastosowania: przykłady zastosowań sieci neuronowych: The 1988 DARPA Neural Network Study
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO W SIEDLCACH. Nr 2 (2) 2015
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO W SIEDLCACH Se ri a ROL NICTWO Nr 2 (2) 2015 Piotr Guliński, Monika Kot, Ewa Salamończyk Katedra Hodowli Bydła i Oceny Mleka Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny
Jak powstaje TMR. Jak uzyskać dobry TMR?
Podniesienie wydajności mlecznej krów to podstawowy cel każdego gospodarstwa hodowlanego nastawionego na produkcję mleczną. Cel ten można uzyskać przez wypadkową wielu czynników, ale głównym z nich jest
ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH DO OPTYMALIZACJI WARUNKÓW OBRÓBKI CIEPLNEJ STOPÓW Mg-Al
LESZEK A. DOBRZAŃSKI, TOMASZ TAŃSKI ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH DO OPTYMALIZACJI WARUNKÓW OBRÓBKI CIEPLNEJ STOPÓW Mg-Al APPLICATION OF NEURAL NETWORKS FOR OPTIMISATION OF Mg-Al ALLOYS HEAT TREATMENT
SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU)
SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU) 1. Opis problemu - ocena końcowa projektu Projekt jako nowe, nietypowe przedsięwzięcie wymaga właściwego zarządzania. Podjęcie się realizacji
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 Populacje i próby danych POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA population Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH sample Obserwacje dotyczące
SPIS TABEL. POLSKA FEDERACJA HODOWCÓW BYDŁA i PRODUCENTÓW MLEKA
34 SPIS TABEL Tabela Strona Przeciętne wydajności ocenianych mlecznych w latach 1912-2010 1 37 Przeciętne wydajności ocenianych mlecznych według województw 2 40 Przeciętne wydajności ocenianych mlecznych
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 6 Wsteczna propagacja błędu - cz. 3
Wstęp do sieci neuronowych, wykład 6 Wsteczna propagacja błędu - cz. 3 Andrzej Rutkowski, Maja Czoków, Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2018-11-05 Projekt
ŻYWIENIE KRÓW WYSOKOMLECZNYCH A POZIOM MOCZNIKA W MLEKU. Krzysztof Szarkowski, Piotr Sablik, Włodzimierz Lachowski
Acta Sci. Pol., Zootechnica 8 (3) 2009, 39 46 ŻYWIENIE KRÓW WYSOKOMLECZNYCH A POZIOM MOCZNIKA W MLEKU Krzysztof Szarkowski, Piotr Sablik, Włodzimierz Lachowski Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny
Zasady żywienia krów mlecznych
Zasady żywienia krów mlecznych Żywienie jest najważniejszym czynnikiem środowiskowym wpływającym na ilość i jakość mleka. Prawidłowe żywienie polega na zastosowaniu takich pasz (pod względem ilości i jakości),
WYNIKI OCENY WARTOŚCI UŻYTKOWEJ KRÓW MLECZNYCH SPIS TABEL
WYNIKI OCENY WARTOŚCI UŻYTKOWEJ KRÓW MLECZNYCH SPIS TABEL strona Tabela 1. Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych w latach 1912-2009 39 Tabela 2. Przeciętne wydajności ocenianych krów mlecznych
MODEL SSN DO WYZNACZANIA SIŁY NISZCZĄCEJ SKORUPĘ ORZECHA WŁOSKIEGO
Inżynieria Rolnicza 5(123)/2010 MODEL SSN DO WYZNACZANIA SIŁY NISZCZĄCEJ SKORUPĘ ORZECHA WŁOSKIEGO Tomasz Hebda, Sławomir Francik Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki, Uniwersytet Rolniczy w Krakowie
MODELOWANIE PROCESÓW PRZETWÓRCZYCH Z UŻYCIEM SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH
Inżynieria Rolnicza 7(125)/2010 MODELOWANIE PROCESÓW PRZETWÓRCZYCH Z UŻYCIEM SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH Jerzy Langman, Norbert Pedryc Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki, Uniwersytet Rolniczy
Sztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe
PB, 2009 2010 Sztuczna Inteligencja Tematy projektów Sieci Neuronowe Projekt 1 Stwórz projekt implementujący jednokierunkową sztuczną neuronową złożoną z neuronów typu sigmoidalnego z algorytmem uczenia
Omówienie audytu gospodarstw ocena potencjalnych możliwości poprawy wyników produkcyjnych w gospodarstwach objętych programem Zdrowa Krowa
Omówienie audytu gospodarstw ocena potencjalnych możliwości poprawy wyników produkcyjnych w gospodarstwach objętych programem Zdrowa Krowa Marcin Gołębiewski, Jan Slósarz SGGW w Warszawie; Wydział Nauk
Lekcja 5: Sieć Kohonena i sieć ART
Lekcja 5: Sieć Kohonena i sieć ART S. Hoa Nguyen 1 Materiał Sieci Kohonena (Sieć samo-organizująca) Rysunek 1: Sieć Kohonena Charakterystyka sieci: Jednowarstwowa jednokierunkowa sieć. Na ogół neurony
Grupy żywieniowe bydła - zróżnicowane potrzeby krów
https://www. Grupy żywieniowe bydła - zróżnicowane potrzeby krów Autor: dr hab. inż. Rafał Bodarski Data: 14 sierpnia 2017 W sytuacji, gdy w ramach jednej fermy krowiej mamy różne grupy żywieniowe bydła
Podstawy sztucznej inteligencji
wykład 5 Sztuczne sieci neuronowe (SSN) 8 grudnia 2011 Plan wykładu 1 Biologiczne wzorce sztucznej sieci neuronowej 2 3 4 Neuron biologiczny Neuron Jest podstawowym budulcem układu nerwowego. Jest komórką,
ZASTOSOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO OCENY ZDOLNOŚCI KREDYTOWYCH ROLNIKÓW KLIENTÓW FIRMY LEASINGOWEJ
Inżynieria Rolnicza 1(99)/2008 ZASTOSOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO OCENY ZDOLNOŚCI KREDYTOWYCH ROLNIKÓW KLIENTÓW FIRMY LEASINGOWEJ Marta Kiljańska, Marek Klimkiewicz Katedra Organizacji i Inżynierii
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
MODELOWANIE NEURONALNE ROZWOJU SYSTEMU ELEKTROENERGETYCZNEGO. CZĘŚĆ 2. MODELE SYSTEMU IEEE RTS
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 82 Electrical Engineering 2015 Jerzy TCHÓRZEWSKI* Maciej PYTEL ** MODELOWANIE NEURONALNE ROZWOJU SYSTEMU ELEKTROENERGETYCZNEGO. CZĘŚĆ 2. MODELE SYSTEMU
Testowanie modeli predykcyjnych
Testowanie modeli predykcyjnych Wstęp Podczas budowy modelu, którego celem jest przewidywanie pewnych wartości na podstawie zbioru danych uczących poważnym problemem jest ocena jakości uczenia i zdolności
Uczenie sieci radialnych (RBF)
Uczenie sieci radialnych (RBF) Budowa sieci radialnej Lokalne odwzorowanie przestrzeni wokół neuronu MLP RBF Budowa sieci radialnych Zawsze jedna warstwa ukryta Budowa neuronu Neuron radialny powinien
Ontogeniczne sieci neuronowe. O sieciach zmieniających swoją strukturę
Norbert Jankowski Ontogeniczne sieci neuronowe O sieciach zmieniających swoją strukturę Warszawa 2003 Opracowanie książki było wspierane stypendium Uniwersytetu Mikołaja Kopernika Spis treści Wprowadzenie
Inżynieria Rolnicza 3(121)/2010
Inżynieria Rolnicza 3(121)/2010 METODA OCENY NOWOCZESNOŚCI TECHNICZNO- -KONSTRUKCYJNEJ CIĄGNIKÓW ROLNICZYCH WYKORZYSTUJĄCA SZTUCZNE SIECI NEURONOWE. CZ. III: PRZYKŁADY ZASTOSOWANIA METODY Sławomir Francik
KRÓTKOTERMINOWE PROGNOZOWANIE ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ ODBIORCÓW WIEJSKICH PRZY WYKORZYSTANIU MODELI MAMDANIEGO
Problemy Inżynierii Rolniczej nr 3/2007 Małgorzata Trojanowska Katedra Energetyki Rolniczej Jerzy Małopolski Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki Akademia Rolnicza w Krakowie KRÓTKOTERMINOWE PROGNOZOWANIE
Sztuczne sieci neuronowe
Wydział Zarządzania AGH Katedra Informatyki Stosowanej Sztuczne sieci neuronowe Sztuczne sieci neuronowe Wprowadzenie Trochę historii Podstawy działania Funkcja aktywacji Typy sieci 2 Wprowadzenie Zainteresowanie
Sztuczne sieci neuronowe i sztuczna immunologia jako klasyfikatory danych. Dariusz Badura Letnia Szkoła Instytutu Matematyki 2010
Sztuczne sieci neuronowe i sztuczna immunologia jako klasyfikatory danych Dariusz Badura Letnia Szkoła Instytutu Matematyki 2010 Sieci neuronowe jednokierunkowa wielowarstwowa sieć neuronowa sieci Kohonena
Zakres i metodyka prowadzenia oceny wartości użytkowej bydła typu użytkowego mlecznego i mięsno-mlecznego
Zakres i metodyka prowadzenia oceny wartości użytkowej bydła typu użytkowego mlecznego i mięsno-mlecznego w zakresie cech produkcji mleka przez Polską Federację Hodowców Bydła i Producentów Mleka w Warszawie
Interpretacja wybranych informacji dostarczanych obligatoryjnie hodowcom w raportach wynikowych RW-1 i RW-2
Prowadzona przez Polską Federację Hodowców Bydła i Producentów Mleka ocena wartości użytkowej bydła mlecznego daje hodowcom możliwość uzyskania wielu aktualnych informacji charakteryzujących stado. Ich
METODY INŻYNIERII WIEDZY
METODY INŻYNIERII WIEDZY WALIDACJA KRZYŻOWA dla ZAAWANSOWANEGO KLASYFIKATORA KNN ĆWICZENIA Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
KOSZTY PRODUKCJI PFHBIPM
KOSZTY PRODUKCJI PFHBIPM 12.10.2016 O zysku z produkcji mleka decydują nie tylko ceny skupu mleka, ale także koszty. Zysk to różnica pomiędzy ceną skupu, a kosztami produkcji. Zysk= - ( + ) Niekorzystne
Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe
Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe wykład 1. Właściwości sieci neuronowych Model matematyczny sztucznego neuronu Rodzaje sieci neuronowych Przegląd d głównych g
WSPOMAGANIE OBLICZANIA DAWEK PASZOWYCH POPRZEZ WYKORZYSTANIE PROGRAMU KOMPUTEROWEGO TRILPASZ
Inżynieria Rolnicza 5(103)/2008 WSPOMAGANIE OBLICZANIA DAWEK PASZOWYCH POPRZEZ WYKORZYSTANIE PROGRAMU KOMPUTEROWEGO TRILPASZ Aleksander Krzyś, Szymon Czerniawski Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu,
Algorytmy sztucznej inteligencji
Algorytmy sztucznej inteligencji Dynamiczne sieci neuronowe 1 Zapis macierzowy sieci neuronowych Poniżej omówione zostaną części składowe sieci neuronowych i metoda ich zapisu za pomocą macierzy. Obliczenia
Ocena użytkowości mlecznej
Ocena użytkowości mlecznej System identyfikacji i rejestracji zwierząt Podstawą prowadzenia oceny użytkowości mlecznej jest oznakowanie każdej krowy. Do roku 2001 oznakowane były tylko krowy objęte oceną,
KLASYFIKACJA. Słownik języka polskiego
KLASYFIKACJA KLASYFIKACJA Słownik języka polskiego Klasyfikacja systematyczny podział przedmiotów lub zjawisk na klasy, działy, poddziały, wykonywany według określonej zasady Klasyfikacja polega na przyporządkowaniu
DEKOMPOZYCJA HIERARCHICZNEJ STRUKTURY SZTUCZNEJ SIECI NEURONOWEJ I ALGORYTM KOORDYNACJI
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 80 Electrical Engineering 2014 Stanisław PŁACZEK* DEKOMPOZYCJA HIERARCHICZNEJ STRUKTURY SZTUCZNEJ SIECI NEURONOWEJ I ALGORYTM KOORDYNACJI W artykule
WPŁYW POZIOMU PRODUKCJI KRÓW RASY POLSKIEJ HOLSZTYŃSKO-FRYZYJSKIEJ ODMIANY CZARNO-BIAŁEJ NA WYTRWAŁOŚĆ LAKTACJI I DŁUGOŚĆ OKRESU MIĘDZYOCIELENIOWEGO
Rocz. Nauk. Zoot., T. 35, z. 2 (2008) 93 99 WPŁYW POZIOMU PRODUKCJI KRÓW RASY POLSKIEJ HOLSZTYŃSKO-FRYZYJSKIEJ ODMIANY CZARNO-BIAŁEJ NA WYTRWAŁOŚĆ LAKTACJI I DŁUGOŚĆ OKRESU MIĘDZYOCIELENIOWEGO P i o t
Inżynieria Rolnicza 5(114)/2009
Inżynieria Rolnicza 5(114)/2009 MODELE ROZMYTE ZAPOTRZEBOWANIA NA MOC DLA POTRZEB KRÓTKOTERMINOWEGO PROGNOZOWANIA ZUŻYCIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ NA WSI CZĘŚĆ I. ALGORYTMY WYZNACZANIA MODELI ROZMYTYCH Jerzy
Sztuczne sieci neuronowe (SNN)
Sztuczne sieci neuronowe (SNN) Pozyskanie informacji (danych) Wstępne przetwarzanie danych przygotowanie ich do dalszej analizy Selekcja informacji Ostateczny model decyzyjny SSN - podstawy Sieci neuronowe
Zależności pomiędzy wydajnością pierwiastek rasy montbeliarde w pierwszym trymestrze laktacji a ich późniejszą użytkowością mleczną
Roczniki Naukowe Polskiego Towarzystwa Zootechnicznego, t. 7 (2011), nr 4, 9-19 Zależności pomiędzy wydajnością pierwiastek rasy montbeliarde w pierwszym trymestrze a ich późniejszą użytkowością mleczną
Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka
Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka 2015 Wprowadzenie: Modelowanie i symulacja PROBLEM: Podstawowy problem z opisem otaczającej
ZASTOSOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO OPISU PRZENIKALNOŚCI ELEKTRYCZNEJ MĄKI
Inżynieria Rolnicza 2(120)/2010 ZASTOSOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO OPISU PRZENIKALNOŚCI ELEKTRYCZNEJ MĄKI Deta Łuczycka Instytut Inżynierii Rolniczej, Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Katarzyna
SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU)
SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU) 1. Opis problemu - ocena końcowa projektu Projekt jako nowe, nietypowe przedsięwzięcie wymaga właściwego zarządzania. Podjęcie się realizacji
Prof. Stanisław Jankowski
Prof. Stanisław Jankowski Zakład Sztucznej Inteligencji Zespół Statystycznych Systemów Uczących się p. 228 sjank@ise.pw.edu.pl Zakres badań: Sztuczne sieci neuronowe Maszyny wektorów nośnych SVM Maszyny
Badanie zależności skala nominalna
Badanie zależności skala nominalna I. Jak kształtuje się zależność miedzy płcią a wykształceniem? II. Jak kształtuje się zależność między płcią a otyłością (opis BMI)? III. Jak kształtuje się zależność
Krajowy program hodowlany dla rasy polskiej czarno-białej
1 Krajowy program hodowlany dla rasy polskiej czarno-białej Cel hodowlany Celem realizacji programu jest odtworzenie i zachowanie bydła mlecznego rasy polskiej czarno-białej w typie dwustronnie użytkowym