Temat: artificial - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Application of artificial neural networks for the prediction of the service conditions of an elastohydrodynamic EHL contact in the presence of solid pollutant
Autorzy:: Mattallah, Sabrina
Kelaiaia, Ridha
Louahem M’Sabah, Hanane
Kerboua, Adlen
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/27313819.pdf
Data publikacji:: 2024
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: elastohydrodynamic contact
solid pollution
artificial neural network
wear
Opis:: Lubricated mechanical mechanisms operate under service conditions influenced by several environmental parameters, and their life times may be threatened due to inappropriate use or by the presence of solid contaminants. The objective of this work is to study the effect of three operating parameters, namely: rotational speed , load and kinematic viscosity in the presence of three sizes of solid contaminants , on the degradation of an EHL contact, to predict the ranges of effects that may lead to the damage of the contacting surfaces. In our investigation, anexperimental design of nine trials is used to combine four factors with three levels each to accomplish the experimental investigation. Artificial neural network regression and the desirability function were used for the interpretation and modelling of the responses, whichare: wear , arithmetic mean height , total profile height and maximum profile height . From these methods we observed that the sand grain sizes have a significant impact on the wear and the roughness , but that viscosity has the primary influence on the variation of the roughnesses and . We also found that the quality of the predicted models is very good, with overall determination coefficients of 2 learning = 0.9985 and 2 validation = 0.9996. Several levels of degradation depending on the operating conditions are predicted using the desirability function.
Źródło:: Diagnostyka; 2024, 25, 1; art. no. 2024107
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Komputerowe przetwarzanie sygnałów ultradźwiękowych
Computer ultrasounds processing
Autorzy:: Starnacki, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/328380.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: ultradźwięki
defektoskopia
sztuczna inteligencja
ultrasounds
defectoscopy
artificial intelligence
Opis:: Właściwości użytkowe materiałów wykorzystywanych w przemyśle zbrojeniowym ulegają obniżeniu pod wpływem warunków eksploatacji takich jak temperatura, środowisko pracy oraz naprężenia. Zjawisko to określane jest mianem degradacji materiału i spowodowane jest wieloma procesami zachodzącymi w strukturze eksploatowanego materiału. Efektem tego jest konieczność stosowania metod umożliwiających rozpoznanie i ocenę stopnia degradacji materiału w celu jego dalszego bezpiecznego użytkowania. Ważnym elementem podjętego problemu są komputerowe możliwości oceny badanych struktur kompozytów. Wykorzystano w tym celu wybrane metody sztucznej inteligencji. Wyniki pomiarów powstają na podstawie elementów, które poddawane są systematycznej ocenie poprzez badania nieniszczące, w których wiodącą metodą są pomiary ultradźwiękowe. Badaniom poddawano próbki kompozytowe polimerowe.
As a result of exploitation of materials in industry their properties are reduced. The reason for which it occur are temperature, environment when it works and stress. This situation is called material degradation. As a result of this it is necessary to use method which makes possible detection and assessment degree of material degradation. It is necessary to qualify further abilities of the material to be used safely. The most important part of this problem are computer based abilities assessment examinated of composite structures. To achieve this, selected methods of artificial intelligence (AI) were used. The results of measurement are generated on the basis of elements, which are systematically assess in non destructive testing (NDT). In NDT, among others ultrasonic testing methods are used. In testing polymer composite samples were used.
Źródło:: Diagnostyka; 2009, 4(52); 99-104
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Parkinson’s disease diagnostics using AI and natural language knowledge transfer
Autorzy:: Chronowski, Maurycy
Kłaczyński, Maciej
Dec-Ćwiek, Małgorzata
Porębska, Karolina
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/27313815.pdf
Data publikacji:: 2024
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: Parkinson’s disease
digital diagnostics
artificial intelligence
speech processing
Opis:: With global life expectancy rising every year, ageing-associated diseases are becoming an increasingly important problem. Very often, successful treatment relies on early diagnosis. In this work, the issue of Parkinson's disease (PD) diagnostics is tackled. It is particularly important, as there are no certain antemortem methods of diagnosing PD - meaning that the presence of the disease can only be confirmed after the patient's death. In our work, we propose a non-invasive approach for classification of raw speech recordings for PD recognition using deep learning models. The core of the method is an audio classifier using knowledge transfer from a pretrained natural language model, namely wav2vec 2.0. The model was tested on a group of 38 PD patients and 10 healthy persons above the age of 50. A dataset of speech recordings acquired using a smartphone recorder was constructed and the recordings were labelled as PD/non-PD with the severity of the disease additionally rated using Hoehn-Yahr scale. We then benchmarked the classification performance against baseline methods. Additionally, we show an assessment of human-level performance with neurology professionals.
Źródło:: Diagnostyka; 2024, 25, 1; art. no. 2024103
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Analiza komputerowa diagnozowania defektów alternatora z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej
Computer analysis of alternator defects diagnosing using artificial neural network
Autorzy:: Jastriebow, A.
Gad, S.
Słoń, G.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/328147.pdf
Data publikacji:: 2002
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: sztuczna sieć neuronowa
alternator
diagnostyka
artificial neural networks
diagnostic
Opis:: Opracowano analizę komputerową do prowadzenia symulacyjnych badań statystycznych diagnozowania defektów alternatora za pośrednictwem sztucznych sieci neuronowych w postaci wielowarstwowych perceptronów. Na podstawie zbudowanego programu i generatora danych uczących przeanalizowano możliwość diagnostyki kilku defektów alternatora. Przedstawione wyniki symulacji dają pełną gwarancję efektywnego rozwiązania postawionego problemu.
The computer analysis for conducting of statistical simulating research of alternator defects diagnosing through artificial neural networks in the form of multi layer perceptrons has been worked out. On the basis of built program and teaching data generator, a possibility of some alternator defects diagnosing has been analyzed. Presented simulation results give full guarantee of effective solution of tested problem.
Źródło:: Diagnostyka; 2002, 27; 7-10
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Sztuczna inteligencja w monitorowaniu stanu technicznego maszyn rolniczych
Artificial intelligence in condition monitoring of agricultural machines
Autorzy:: Michalski, R.
Drożyner, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327154.pdf
Data publikacji:: 2004
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: maszyny rolnicze
diagnostyka
sztuczna inteligencja
agricultural machines
diagnostics
artificial intelligence
Opis:: Współczesne maszyny rolnicze to złożone konstrukcyjnie i funkcjonalnie układy mechatroniczne. Złożoność tych maszyn wynika z realizowanych przez nie procesów produkcji rolniczej charakteryzujących się pewną specyfiką (kampanijnością) rzutującą na wymagania konstrukcyjne i eksploatacyjne. Specyfika eksploatacji maszyn rolniczych wynika również z równoczesnego współistnienia i wzajemnego oddziaływania elementów technicznych, agrotechnicznych i biologicznych. W pracy przedstawiono model cyklu procesu produkcji rolniczej w aspekcie rolnictwa precyzyjnego oraz model diagnozowania maszyny rolniczej i jej otoczenia jako systemu bioagrotechnicznego. Wykazano, że efektywna eksploatacja maszyny rolniczej wymaga jednoczesnego pomiaru i analizy wielu różnych parametrów dotyczących różnych aspektów systemu bioagrotechnicznego: parametrów pracy maszyny, jej stanu technicznego, warunków środowiskowych i zadania agrotechnicznego, co jest możliwe tylko z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji. Podano przykłady zastosowań takich metod w eksploatacji maszyn rolniczych.
Agricultural machines of modern design are complex, mechatronics systems. The complexity of such machines results from agricultural production processes realized by them. These processes are characterized by some specific conditions, mainly seasonality of usage which has great impact on construction and utilization requirements for agricultural machines. These requirements are resulted also from simultaneous coexistence and join action of technical, agro-technical and biological elements. The model of cycle of agricultural production process in aspect of precision farming is presented in the paper as well as model of diagnosing of agricultural machine as bio-agro-technical system. It was proved that effective utilization of agricultural machines requires measurements and analysis of variety of parameters what is possible only with utilization of artificial intelligence methods. Some examples of implementation of such methods are presented in the paper.
Źródło:: Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 27-34
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Digital cinema diagnostic system based on spectral analysis and artificial intelligence methods
Autorzy:: Yavlensky, A.
Belousov, A.
Rogozinsky, G.
Volkov, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/329282.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: diagnostyka
sztuczna inteligencja
kamera cyfrowa
diagnostics
digital cinema
wavelets
artificial intelligence
Opis:: In this paper digital cinema diagnostic complex is described. Its working algorithms are based on wavelet preprocessing, statistic analysis and neural network classification. Considered methods were practically incarnated using modern systems of computer modeling.
Źródło:: Diagnostyka; 2008, 3(47); 75-77
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Intelligent methods of ANN type in symptom diagnostic of motocar vehicles electrical equipment
Inteligentne metody typu SSN w symptonowej diagnostyce wyposażenia elektrycznego pojazdów samochodowych
Autorzy:: Yastrebov, A.
Gad, S.
Słoń, G.
Łaskawski, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/328946.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: sztuczna inteligencja
sieć neuronowa
diagnostyka
pojazd
artificial intelligence
neural networks
diagnostic
vehicle
Opis:: In this paper the intelligent computer diagnostic system for specified symptom models is presented. Concluding rules are executed with the help of artificial neural networks (ANN) and fuzzy neural networks (type MLP and TSK). Performed system was used for diagnosing of the vehicle's electrical equipment. Results of the computer simulations presented in the paper, carried out for the simulated and real signals, prove efficiency of the system.
W artykule przedstawiono inteligentny komputerowy system diagnostyczny dla szczególnych modeli symptomowych. Reguły wnioskujące są realizowane z pomocą sztucznych sieci neuronowych (SSN) oraz sieci neuronowo-rozmytych (typu MLP oraz TSK). Opracowany system został zastosowany do diagnozowania wyposażenia elektrycznego w pojeździe. Wyniki symulacji komputerowych przedstawione w artykule, uzyskane dla sygnałów symulacyjnych oraz zmierzonych, potwierdzają skuteczność systemu.
Źródło:: Diagnostyka; 2006, 1(37); 69-76
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Model systemu "zespół pompowy - przewód" ze sterowanym układem napędowym na potrzeby diagnostyczne
Model of "pump aggregate - pipeline" system with controled driving match on diagnostic requirements
Autorzy:: Bartman, J.
Koziorowska, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327486.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: układ napędowy
sztuczna sieć neuronowa
modelowanie
drive system
artificial neural network
modeling
Opis:: Przedmiotem pracy jest konstrukcja modelu systemu "zespół pompowy - przewód" składającego się z przemiennika częstotliwości, silnika napędowego, pompy oraz rurociągu. Idea pracy systemu opiera się na stabilizacji ciśnienia tłoczenia wody w rurociągu poprzez częstotliwościową regulację prędkości silnika napędzającego pompę tłoczącą. W pracy przedstawiono topologię systemu oraz jego opis analityczny, który zostanie wykorzystany jako model diagnostyczny w dalszych badaniach. Układ opisano wykorzystując modelowanie matematyczne, modelowanie neuronowe oraz charakterystyki statyczne. Szczególną uwagę zwrócono na dobór modelu neuronowego - porównując uzyskane z niego wyniki z danymi pomiarowymi.
The aim of the paper is construction of "pump aggregate - pipeline" system model consists of frequency converter, driving motor, pumps and pipeline. Idea of system's work is based on pressure stabilization in pipeline through frequency control of speed of motor which drives the pump. The paper presents the topology of analysed system and its analytical description which will be taken advantage as diagnostic model in farthest research. The system is described through using mathematical modeling, neuron modeling and static characteristics. There was payed the special attention on selection of neuron model comparing received results to measuring data.
Źródło:: Diagnostyka; 2008, 2(46); 61-66
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: New trends in airport noise monitoring systems
Nowe trendy w systemach monitoringu lotniczego
Autorzy:: Wszołek, W.
Batko, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/328123.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: przetwarzanie sygnałów
sztuczna inteligencja
rozpoznawanie obrazów
signal processing
artificial intelligence
pattern recognition
Opis:: The identification process of acoustic events related to airport operations was assisted, in the existing monitoring systems, by joining noise monitoring stations with radar stations. Due to difficulties occurring in this communication system the equipment of the monitoring stations with tools allowing to recognise and classify independently the monitored noise source - will be advantageous. The concept of the application of advanced methods and techniques of artificial intelligence as analytical tools at monitoring noises originated by air traffic - is presented in the hereby paper.
W obecnych systemach monitoringu proces identyfikacji zdarzeń akustycznych związanych z funkcjonowaniem lotniska był wspomagany poprzez połączenie stacji monitoringu hałasu ze stacjami radarowymi. Z uwagi na występujące trudności w tym systemie łączności korzystnym byłoby wyposażenie stacji monitoringu w narzędzia pozwalające samodzielnie rozpoznawać i klasyfikować monitorowane źródło hałasu. W tej pracy przedstawiono koncepcję wykorzystania zaawansowanych metod i technik sztucznej inteligencji wykorzystywanych jako narzędzie analityczne przy monitorowaniu hałasu wywoływanego przez ruch lotniczy.
Źródło:: Diagnostyka; 2009, 2(50); 41-45
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Sztuczna inteligencja w diagnostyce technicznej
Artificial intelligence in technical diagnostics
Autorzy:: Żółtowski, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/329332.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: sztuczna inteligencja
diagnostyka techniczna
systemy ekspertowe
artificial intelligence
technical diagnostics
expert systems
Opis:: W referacie omówiono główne przesłanki stosowania metod sztucznej inteligencji w diagnostyce technicznej. Szczególną rolę przypisano systemom ekspertowym wspomagającym proces wnioskowania diagnostycznego. Pozyskiwanie wiedzy do systemu ekspertowego często jest możliwe tylko od ekspertów. W tej pracy wskazano na statystyczne podejście w ustalaniu liczby, wiarygodności i zgodności ekspertów.
It in report was has talked over cardinal of usage the methods artificial premise intelligence in technical diagnostics. Systems were attributed special part expert helping process diagnostic inference. Logging to system knowledge it expert is possible only often from experts. It was showed here on statistical approach in settlement number experts and them compatibility and credibility.
Źródło:: Diagnostyka; 2005, 33; 185-192
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Chosen aspects of micro milling machine diagnostics
Wybrane aspekty diagnostyki mikrofrezarki
Autorzy:: Broel-Plater, B.
Dworak, P.
Jaroszewski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/329134.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: micro cutting machine
diagnostics
artificial intelligence
maszyna do mikro obróbki
diagnostyka
sztuczna inteligencja
Opis:: The paper deals with the one of the designed diagnostic issue for micro milling machine. The short description of designed and set in motion micro machine for milling is presented. Geometrical construction is deliberated as well as a drive and measurement systems are depicted. Moreover capabilities of the machine are compared to conventional ones and advantages of presented machine are listed. The machine supervisory control system, which base on artificial intelligence diagnostic system is described. Conducted in design process deliberations about types and structures of the net and form and source of the signals are presented. The last part of the paper includes conclusions and final remarks.
W artykule przedstawia się jedno z zagadnień diagnostycznych związanych z mikrofrezarką. Zaprezentowany został także krótki opis zaprojektowanej i uruchomionej maszyny do mikro frezowania. Rozważona została konstrukcja geometryczna maszyny oraz przedstawione zostały systemy pomiarowe i napędowe. Ponadto porównuje się właściwości tej maszyny z rozwiązaniami konwencjonalnymi i wymienia się jej wady i zalety. Opisano bazujący na sztucznej inteligencji system diagnostyczny oraz system nadzoru maszyny. Prezentuje się rozważania przeprowadzone w procesie projektowania sieci dotyczące typu i struktury sieci oraz formy i źródła sygnałów. Ostatnia część artykułu zawiera wnioski.
Źródło:: Diagnostyka; 2013, 14, 2; 49-55
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Inteligentny pojazd mechaniczny jako mechatroniczny obiekt diagnozowania
Intelligent motor vehicle as a mechatronic object of diagnosis
Autorzy:: Niziński, S.
Wierzbicki, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327898.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: sztuczna inteligencja
pojazd mechaniczny
mechatronika
diagnostyka
artificial intelligence
motor vehicle
mechatronic engineering
diagnostic
Opis:: W pracy zdefiniowano inteligentny pojazd mechaniczny jako system mechatroniczny automatycznej regulacji. Rozpatrzono elementy metodyki diagnostyki takich urządzeń. Przedstawiono koncepcje zintegrowanego informatycznego systemu sterowania, scalającego i koordynującego pracę wszystkich elementów, będącego podstawowym narzędziem inteligentnego pojazdu mechanicznego.
The paper defines the motor vehicle as a mechatronic system of automatic regulation. Elements of diagnostic methodology for such devices were reviewed. The concept of integrated IT supported control system integrating and coordinating operation of all components and representing the basic tool of an intelligent motor vehicle was presented.
Źródło:: Diagnostyka; 2006, 2(38); 101-108
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Optimum choice of signals' features used in toothed gears' diagnosis
Optymalny wybór cech sygnałów wykorzystywanych w diagnozowaniu przekładni zębatych
Autorzy:: Jedliński, Ł.
Jonak, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327576.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: przekładnia stożkowa
selekcja cech
sztuczna sieć neuronowa
bevel gear
feature selection
artificial neural network
Opis:: The article proposes an algorithm to choose optimum diagnostic features used in toothed gears' diagnosis. The test object is a single-bevel gear in the research area. From the gear in two technical states there were collected vibration signals and eight features were calculated. Feature and machine state correlation degree depends on the type of damage and analyzed object properties. Some features are insensitive to particular damage or may transmit the same information. Signal features choice is a crucial step which influences the final technical condition evaluation. With the algorithm that automatically verifies features' usability there were chosen four best correlated with the technical condition of the object. Gear state classifiers were two neural networks, one formed of four features and the other of all eight. The other one was set to check features' choice accuracy.
W artykule przedstawiono algorytm doboru optymalnych cech diagnostycznych używanych w diagnozowaniu przekładni zębatych. Obiektem badań była przekładnia jednostopniowa stożkowa badana na stanowisku badawczym. Z przekładni w dwóch stanach technicznych zarejestrowano sygnały drgań i obliczono osiem cech. Stopień korelacji cechy ze stanem maszyny zależy od rodzaju uszkodzenia i właściwości analizowanego obiektu. Niektóre cechy nie są czułe na dane uszkodzenie, lub mogą przekazywać tę samą informację. Wybór cech sygnału jest krytycznym krokiem, który ma wpływ na ostateczny wynik oceny stanu technicznego Za pomocą algorytmu, który w sposób automatyczny weryfikuje przydatność cech wybrano cztery najbardziej skorelowane ze stanem technicznym obiektu. Klasyfikatorem stanu przekładni były dwie sieci neuronowe, pierwsza utworzona dla czterech cech a druga dla wszystkich ośmiu. Druga sieć miała na celu sprawdzenie poprawności wyboru cech.
Źródło:: Diagnostyka; 2010, 3(55); 9-12
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Rozpoznawanie obrazów z wykorzystaniem neuronowego klasyfikatora NBV
Pattern recognition using NBV neural classifier
Autorzy:: Dybała, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327664.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: rozpoznawanie obrazów
sztuczna sieć neuronowa
klasyfikator neuronowy
pattern recognition
artificial neural network
neural classifier
Opis:: W artykule przedstawiono neuronowy klasyfikator NBV o konstrukcji inspirowanej strukturą sieci neuronowej CP (ang. Counter Propagation), który wykorzystuje koncepcję stosowaną w klasyfikacji minimalnoodległościowej, a w swym działaniu nawiązuje do idei funkcjonowania klasyfikatorów SVM (ang. Support Vector Machine).
The article presents the NBV neural classifier whose structure has been inspired by the structure of CP (Counter Propagation) neural network, which uses the methods applied in the minimum-distance classification, while in its operation it draws on the idea of functioning of SVM (Support Vector Machines) classifiers.
Źródło:: Diagnostyka; 2009, 3(51); 105-112
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce maszyn
Application of artifical inteligence in machine diagnostics
Autorzy:: Bartol-Smardzewska, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/329334.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: diagnostyka techniczna
system informatyczny
sieci neuronowe
sztuczna inteligencja
technical diagnostics
computer systems
neural networks
artificial intelligence
Opis:: W ciągu ostatnich lat wzrasta zapotrzebowanie na diagnostykę techniczną, zmieniły się bowiem radykalnie kryteria oceny obiektów. Pojawiają się nowe zastosowania osiągnięć mikroelektroniki, techniki komputerowej, sieci neuronowych i sztucznej inteligencji, skutecznie wspomagają one możliwości diagnostyki technicznej. To wszystko diametralnie zmienia poglądy i dokonania w obszarze wykrywania i nadzorowania zmian stanu obiektów metodami diagnostyki technicznej. Daje to możliwość nadzorowania zmian stanu, lokalizacji uszkodzeń i minimalizacji skutków uszkodzeń.
In last few years request of technical diagnostics increase, cause of radically change of object's rate standard. New adoption of achievement of microelectronics, computer technology, neural nets and artificial intelligence succor power of technical diagnostics efficiently. All of that, change diametrically ideas and performance of detection and inspection by technical diagnostics methods of object's state changes. It gives the possibility to inspect changes of state, location of damage and reducing of damage results.
Źródło:: Diagnostyka; 2005, 33; 193-198
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "artificial" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język