Zastosowanie sztucznej inteligencji w przemyśle drzewnym
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Application of artificial intelligence in the wood industry. Computer performance is to carry out the tasks arising from the algorithm. Artificial Intelligence is to create a machine that mimics human thinking. The study characterizes the various systems of artificial intelligence and their application in the woodworking industry.
PL
Zastosowanie sztucznej inteligencji w przemyśle drzewnym. Działanie komputera polega na wykonywaniu zadań wynikających z zastosowanego algorytmu. Sztuczna inteligencja /Artificial Intelligence/ polega na stworzeniu maszyny naśladującej myślenie człowieka. W pracy scharakteryzowano różne systemy sztucznej inteligencji oraz ich zastosowanie w przemyśle drzewnym.
Wood Mechanical Processing Department, Wood Industry Mechanisation and Automation Institute, Warsaw University of Life Sciences-SGGW, Nowoursynowska 159 str., 02-776 Warsaw, Poland
Bibliografia
1. FUJII, YOSHIHISA, et al., 1995: Pattern Recognition of Sound in Wood Cutting with Neural Network. http://www.metla.fi/conf/rnfro95abs/d5pos25.htm
2. KOSMOL J.: 1996 Laboratorium z układów pomiarowo-kontrolnych i diagnostycznych. Politechnika Śląska, Gliwice
3. LACO D., ČIČEL M., 1991: Riadenie sušenia reziva s využitim počitačového expertného systému. Drevo 6
4. LARSSON R., MORĖN T., 2003: Implementation of Adaptive Control Systems in Industrial Dry Kilns. 8 International IUERO Wood Drying Conference
5. MULAWKA J., 1996: Systemy ekspertowe. WNT, Warszawa
6. RAJCIC V., 1998: Neural Network for Classification Based on Non Destructive Testings. http://www.ndt.net/abstract/wcte98/data/12.htm.
7. RECKNAGEL M., : Sortierung von Parkettlamellen mit neuronalen Netzen. http:/www.ipa.fhg.de/600/620/mess/scannen2.html
8. ROBERTS G., 1999: Inteligentna mechatronika. Pomiary Aytomatyka Robotyka, 7-8
9. SCHMOLDT, LI, ABBOTT: Log Defect Recognition Using CT-images and Neural Net Classifiers. http:/www.srs4702.forprod.vt.edu/pubsubj/abstract/ab9519.htm
10. SCHULTZ E. B., et al., !999: A neural network model for wood chip thickness distributions. Wood and Fiber Science. Vol. 31,1
11. SMOLANDER S.: Classification of unprocessed timber with neural methods. http://www.lut.fi/~smogu/knotclass/smoeng.html