Molnár, Sándor (2019) A mesterséges intelligenciára épülő eljárások elméleti alapjai. ÁLLATTENYÉSZTÉS ÉS TAKARMÁNYOZÁS, 68 (3). pp. 195-210. ISSN 0230-1814
|
Text
15_01att_2019_03.pdf Download (797kB) | Preview |
Abstract
A közlemény a mesterséges intelligenciával, gépi tanulással, egyéb osztályozási eljárásokkal kapcsolatos főbb eljárásokat tekinti át, amelyeket a precíziós mezőgazdaság területén is alkalmazhatnak. Bemutatja a gépi tanulás és adatbányászat alapvető fogalmait, kitérve a mély tanulás kérdésére. A neurális hálózatok elméleti felépítését és alapelemeit áttekintve kitér néhány, a főáramú gyakorlatban alkalmazott megközelítésre, így többek között az általános regressziós neurális hálózatokra (GRNN) a többrétegű perceptron (MLPNN) hálózatokra és a radiális bázisfüggvényes neurális hálózatokra (RBFNN) sor. Emellett foglalkozik az adatbányászatban használható néhány osztályozási eljárással, bemutatva a wavelet elemzés alkalmazási lehetőségeit, továbbá egy új eljárást, a hierarchikus klaszteranalízist is.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | Q Science / természettudomány > QA Mathematics / matematika > QA75 Electronic computers. Computer science / számítástechnika, számítógéptudomány S Agriculture / mezőgazdaság > S1 Agriculture (General) / mezőgazdaság általában Z Bibliography. Library Science. Information Resources / könyvtártudomány > ZA Information resources / információforrások > ZA4450 Databases / adatbázisok |
| SWORD Depositor: | MTMT SWORD |
| Depositing User: | Zsolt Baráth |
| Date Deposited: | 23 Nov 2025 07:33 |
| Last Modified: | 23 Nov 2025 07:39 |
| URI: | https://real.mtak.hu/id/eprint/229690 |
Actions (login required)
 |
Edit Item |
