The representation of actions in probabilistic networks

• Autorzy: Kusz A. , Maksym P. , Skwarcz J. , Grudzinski J.

Warianty tytułu

PL

Reprezentacja działań w sieciach probabilistycznych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

PL

Słowa kluczowe

EN

agricultural production; planning; process management; decision process; decision support; probabilistic network; Bayesian network; modelling method

• Wydawca: -
• Czasopismo: Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa
• Rocznik: 2013
• Tom: 13
• Numer: 2
• Opis fizyczny: p.41-48,fig.,ref.

Twórcy

autor

Kusz A.

• Department of Technology Fundamentals, University of Life Sciences in Lublin, Lublin, Poland

autor

Maksym P.

• Department of Technology Fundamentals, University of Life Sciences in Lublin, Lublin, Poland

autor

Skwarcz J.

• Department of Technology Fundamentals, University of Life Sciences in Lublin, Lublin, Poland

autor

Grudzinski J.

• Department of Technology Fundamentals, University of Life Sciences in Lublin, Lublin, Poland

Bibliografia

• Barlow RE. 1988. Using influcnce diagrams. In: Clarotti CA, Lindley DV, editors. Accelerated life testing and experts` opinions in reliability. 145-57.
• Bartnik G., Kalbarczyk G. and Marciniak A. W. 2011. Application of the operational reliability model to the risk analysis in medical device production. TEKA Vol.XIC, 2011, ISSN 1641-7739. 366-370.
• Bartnik G., Kusz A. and Marciniak A. 2006. Dynamiczne sieci bayesowskie w modelowaniu procesu eksploatacji obiektów technicznych. Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe, t. II, Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej. 201-208.
• Bartnik G. and Marciniak A. W. 2011. Operational reliability model of the production Line. TEKA Vol. XIC. ISSN 1641-7739. 361-365.
• Dokumentacja programu BayesiaLab. [dostęp 10.06.2012]. Dostępny w internecie http://wwwbayesia .com
• Doguc O. and Ramirez-Marquez J .E. 2009. Ageneric method for estimating system reliability using Bayesian networks. Reliability Engineering and System Safety, 94. 542-550.
• Fahrycky W.J., Ghare P.M. and Torgersen P.E. 1972. Industrial Operations Research, Prentice-Hall, Imc., Englewood Cliffs, New Jersey.
• Halpern J., Y. 2005. Reasoning about uncenainty. The MIT Press Cambridge, Massachusetts, London.
• Helaj H., Kusz A., Maksym P. and Marciniak A. W. 2011. Modelowanie problemów decyzyjnych w integrowanym systemie produkcji rolniczej. Inżynieria Rolnicza. Nr 6 (131). 53-60
• Kusz A., Maksym P. and Marciniak A. W. 2011. Bayesian networks as knowledge representation system in domain of reliability engineering, TEKA Vol. XIC,ISSN 1641-7739. 173-180.
• Kusz A. and Marciniak A.W. 2010. Modelowanie niezawodności złożonych systemów bioagrotechnicznych Inżynieria Rolnicza, z. 5 (114). 147-154.
• Lorencowicz E. 2007. Poradnik użytkownika techniki rolniczej w tabelach. Agencja Promocji Rolnictwa i Agrobiznesu, Bydgoszcz.
• Maksym P., Marciniak A. W. and Kostecki R. 2006. Zastosowanie sieci bayesowskich do modelowania rolniczego procesu produkcyjnego. Inżynieria Rolnicza, Nr 12 (87). 321-330.
• Maksym P., Marciniak A. W. and Kusz A. 2011. Modelowanie syntezy działań ochronnych w rolniczym procesie produkcyjnym. Inżynieria Rolnicza. Nr 4 (129). 213-220
• Marciniak A. 2005. Projektowanie systemu reprezentacji wiedzy o rolniczym procesie produkcyjnym. Rozprawy naukowe Akademii Rolniczej w Lublinie, Wydział Inżynierii Produkcji, zeszyt 298.
• Marciniak A., Maksym P.: Model wspomagania działań interwencyjnych w
• Mrówczyński M. Korbas M., Szczepaniak W. and Paradowski A. 2011. Zeszyt Technologiczny. Pszenica ozima, jęczmień jary 2011.Agrosan.s. 17-19, 42-43, 49-52
• Murphy K. P. Dynamic Bayesian Networks. 2002. http://www.ai.mit.edu/murphyk.
• Oniśko A., Marek J. Druzdzel M. J. and Wasyluk H. 2001. Learning Bayesian network parameters from small data sets: Application of noisy-or gates. International Journal of Approximate Reasoning, 27(2). 165-182.
• Naiden N.V.R., Babu K.M., and Rajenda G. 2007. Operations Research. I.K. International Publishing House. Put Ltd.
• Pearl J. 1986, Fusion, Propagation, and Structuring in Belief Networks. Artificial Intelligence 29(3), 241-288.
• Pearl J. 1988. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Network of Plausible Inference. Morgan Kaufmann. Ponneerselvan R. 2006. Operations Research. Prentice-Hall of India, new Delhi.