Sztuczne sieci neuronowe w modelowaniu procesów z ograniczonym zbiorem danych w inżynierii rolniczej

Celem pracy jest przedstawienie metody neuronowego modelowania procesów z ograniczonym zbiorem danych. W przykładzie wykorzystano bazę danych zmian cen przechowywanej marchwi. Podano koncepcję budowy modelu neuronowego, który pomimo ograniczonego zbioru danych posiadać może zadowalające własności uogólniające, w sensie rozszerzenia zasięgu jego stosowalności poza zbiór uczący.

---

In this paper the analysis of the neural modeling of the agricultural engineering process was presented. The problems of effectiveness and quality neural networks in these processes was discussed.