Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "network model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Hydraulic model based method for leaks location in urban water distribution network
    Autorzy:
    Tomasik, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329508.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    urban water distribution network
    epanet model
    similarity measure
    hydraulic model
    Opis:
    The paper describes the use one of the methods for locating leaks based on an accurate model of the network. The paper presents the results of this approach for the active experiment which was carried out on the water supply. The experiment consisted of releasing water with the varying intensity of the fire hydrants located on the test area. Based on the readings of flow meters located in the district, the aim was to identify pre-defined areas in which the simulated leaks occurred. The results are summarized in conclusions.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2012, 1(61); 45-50
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Tuning Of Belief Network-Based Diagnostic Model
    Strojenie modelu diagnostycznego opartego na sieci przekonań
    Autorzy:
    Cholewa, W.
    Chrzanowski, P.
    Rogala, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328990.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    sieć przekonań
    strojenie modelu
    model diagnostyczny
    algorytm memetyczny
    belief network
    model tuning
    diagnostic model
    memetic algorithm
    Opis:
    This paper presents a multi-stage diagnostic Belief Network Based Model (BNBM). Proposed model allows for application of acquired knowledge from data training, domain experts and domain literature. This feature is its special advantage. A general model structure, selected issues with its identification and application were shown as well. Described BNBM model consists of three stages: preliminary data processing, equalization and balance of additional variables and belief network. Tuning of BNBM model with using memetic algorithm as global optimization method with local optimization was proposed.
    W artykule opisano wielostopniowy model diagnostyczny bazujący na sieci przekonań. Przedstawiono ogólną strukturę modelu oraz omówiono problemy związane z jego identyfikacją oraz strojeniem. Szczególną zaletą proponowanego modelu jest to, że pozwala on na stosowanie wiedzy pozyskanej zarówno z danych uczących jak i artykułowanej bezpośrednio przez specjalistów i literaturę rozpatrywanej dziedziny. Opisany model diagnostyczny składa się ze stopnia wstępnego przetwarzania, stopnia uzgadniania oraz stopnia w postaci sieci przekonań. Dla przyjętej ogólnej postaci modelu omówiono procedurę strojenia z użyciem algorytmu genetycznego. Z uwagi na wady i zalety tego algorytmu dokonano modyfikacji procedury strojenia poprzez zastosowanie algorytmu memetycznego. Określono kierunki dalszych prac badawczych.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2010, 1(53); 19-22
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applications of generative models with a latent observation subspace in vibrodiagnostics
    Autorzy:
    Puchalski, Andrzej
    Komorska, Iwona
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27313835.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    vibration signal
    deep neural network
    generative adversarial network
    GAN model
    synthetic subspace
    sygnał wibracyjny
    głęboka sieć neuronowa
    GAN
    wibrodiagnostyka
    Opis:
    The vibration signal is one of the most essential diagnostic signals, the analysis of which allows for determining the dynamic state of the monitored machine set. In the era of cyber-physical industrial systems, making diagnostic decisions involves the study of large databases from previous registers and data downloaded from machines in real-time. However, the recorded signals mainly concern the operational status of the monitored object. Insufficient training data regarding failure states hinders the operation of classification algorithms. Progress in machine learning has created a new avenue for the advancement of diagnostic methods based on models. These methods now have the capability to produce signals through random sampling from a hidden space or generate fresh instances of input data from noise. The article suggests the use of a Generative Adversarial Network (GAN) model as a tool to create synthetic measurement observations for vibration monitoring. The effectiveness of the synthetic data generation algorithm was verified on the example of the vibration signal recorded during tests of the drive system of a motor vehicle.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2023, 24, 4; art. no. 2023413
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modele i reguły decyzyjne w symptomowej diagnostyce technicznej
    Models and decision rules in symptom technical diagnostic
    Autorzy:
    Jastriebow, A.
    Gad, S.
    Słoń, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327440.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    model matematyczny
    model informacyjny
    sztuczna sieć neuronowa
    reguła logiczna
    reguła numeryczna
    diagnostyka
    pojazd
    mathematical model
    informative model
    artificial neural network
    logic rule
    numeric rule
    diagnostic
    vehicle
    Opis:
    W pracy przedstawiono modele i reguły decyzyjne stosowane w symptomowej diagnostyce technicznej. Modele podzielono na dwie grupy: matematyczne i informacyjne. Opisano kryteria budowy takich modeli. Na podstawie opisanych modeli przedstawiono reguły decyzyjne. Na przykładzie diagnozowania wyposażenia elektrycznego samochodów przedstawiono wyniki symulacyjnej analizy wybranych reguł. Wyniki analizy potwierdzają wysoką efektywność metod opartych na sztucznych sieciach neuronowych.
    In the paper models and decision rules, applied in the symptom technical diagnostic, are presented. Models have been split into two groups: mathematical and informative. Criterions of designing of such models are described. On the basis of described models, decision rules have been presented. Results of the simulating analysis of chosen rules have been presented on the example of diagnosing of car's electrical equipment. Results of the analysis confirm high efficiency of methods artificial neural networks.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 3(39); 199-208
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of affine NARMA model to design of adaptive power system stabilizer
    Autorzy:
    Zhou, J.
    Ke, D.
    Chung, C. Y.
    Sun, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327256.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    adaptive control
    affine
    NARMA model
    neural network
    power system stabilizer
    PSS
    sterowanie adaptacyjne
    sieć neuronowa
    stabilizator systemu zasilania
    Opis:
    An affine nonlinear autoregressive moving average (NARMA) model is derived from the neural network (NN) based general NARMA model in this paper, by using Taylor series expansion. The predictive error of this affine NARMA model will be quite acceptable, at least for the control purpose, if the amplitude of control input is properly limited. Therefore, an adaptive control scheme based on this model is proposed and applied to the design of adaptive power system stabilizer (APSS) since the amplitude of PSS output is usually well limited. The feature of this control scheme is that the control input can be online analytically obtained. Thus, comparing to the traditional NN based APSS (TAPSS), the affine NARMA model based APSS (AAPSS) does not need the training of a NN as neuro-controller, which may be a troublesome and time consuming step during the design. Moreover, the AAPSS can generally perform better than the TAPSS. Simulation studies on a single machine infinite bus system and a multi-machine system show that the AAPSSs can consistently well perform to damp electromechanical oscillations in the systems over a wide range of operating conditions.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2018, 19, 2; 105-114
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies