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 "Sztuczne Sieci Neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Wykorzystanie sieci neuronowych w diagnostyce poprawności wykonania płytek drukowanych
    Utilization of neural networks in process of diagnosis of correctness of assembling the printed circuit-boards
    Autorzy:
    Sikora, M.
    Grochowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277213.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    diagnostyka
    przetwarzanie obrazów
    sztuczne sieci neuronowe
    diagnostics
    image processing
    neural networks
    Opis:
    Artykuł opisuje stanowisko badawcze do diagnostyki optycznej poprawności wykonania płytek drukowanych przesuwających się po taśmie produkcyjnej. Diagnostyka optyczna realizowana jest za pomocą kamery. Obraz z kamery przekazywany jest do komputera PC, gdzie trafia do zaprojektowanego systemu diagnostycznego, zaimplementowanego w środowisku MATLAB. Po wstępnym przetworzeniu obrazy kierowane są do właściwego systemu diagnostycznego wykorzystującego sztuczne sieci neuronowe, który podejmuje ostateczną decyzję o poprawności montażu elementów płytki drukowanej. Cała aplikacja zrealizowana jest w środowisku MATLAB. W artykule zamieszczono wybrane wyniki badań analizujących wpływ aspektów takich, jak rodzaj oświetlenia, sposób obróbki i kompresji obrazu, dobór architektury i parametrów sieci neuronowej na jakość osiąganych wyników.
    The paper describes research test stand that is used for optical diagnostics of correctness of assembling of printed circuit-board that moves on a tape. Optical diagnostics is carried out by camera, the images are transferred to computer PC and then to designed diagnostic system implemented in Matlab. After processing of the images they are analyzed by neural networks and the decisions about the correctness of assembling the elements on printed circuit-board are made. The whole application is designed in Matlab environment. The paper presents selected results describing researches carried out in the field of: illumination, image processing techniques, structures and parameters of neural networks and their influence on efficiency of the described system.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 2; 49-54
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Concept of tool condition diagnostic system for micromachining
    Koncepcja systemu diagnostycznego stanu narzędzia dla mikroobrabiarki
    Autorzy:
    Broel-Plater, B.
    Jaroszewski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276563.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    mikrofrezowanie
    system diagnostyczny
    sztuczne sieci neuronowe
    micromilling machine
    diagnostic system
    neural networks
    Opis:
    The paper deals with part of diagnostic system for micromilling machine. The short description of designed and set in motion micromachine for milling is presented. The machine supervisory control system, based on artificial intelligence diagnostic system is described. Conducted during design process, deliberations about types and structures of the neural nets and form and source of the signals are presented. The last part of the paper includes conclusions and final remarks.
    Artykuł stanowi opis części systemu diagnostycznego mikrofrezarki. W artykule przedstawiono ponadto opis projektu maszyny oraz jej wykonany i uruchomiony egzemplarz. W artykule zaprezentowano bazujący na sztucznej inteligencji system diagnostyczny zaprojektowany specjalnie dla tej maszyny. Opisano struktury i typy przebadanych sieci neuronowych i wskazano najskuteczniej działające. W ostatniej części artykułu przedstawiono wnioski dotyczące działania zaprojektowanego i przetestowanego system diagnostycznego.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 2; 224-229
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrid of neural networks and hidden Markov models as a modern approach to speech recognition systems
    Hybryda sieci neuronowych i ukrytych modeli Markowa jako nowoczesne podejście do rozpoznawania mowy
    Autorzy:
    Sokólski, P.
    Rutkowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276753.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    ukryte modele Markowa
    MFCC
    sterowanie
    artificial neural networks
    hidden Markov models
    speech recognition
    control
    Opis:
    The aim of this paper is to present a hybrid algorithm that combines the advantages of artificial neural networks and hidden Markov models in speech recognition for control purposes. The scope of the paper includes review of currently used solutions, description and analysis of implementation of selected artificial neural network (NN) structures and hidden Markov models (HMM). The main part of the paper consists of a description of development and implementation of a hybrid algorithm of speech recognition using NN and HMM and presentation of verification of correctness results.
    Celem artykułu jest przedstawienie algorytmów hybrydowych łączących zalety sztucznych sieci neuronowych i ukrytych modeli Markowa w zastosowaniach rozpoznawania mowy dla potrzeb sterowania. W zakres opracowania wchodzi przegląd stosowanych obecnie rozwiązań, opis i analiza implementacji wybranych struktur sieci neuronowych (NN) oraz ukrytych modeli Markowa (HMM). Główną część artykułu stanowi opis opracowywania hybrydowego algorytmu rozpoznawania mowy wykorzystującego NN i HMM oraz prezentacja wyników weryfikacji poprawności działania.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 2; 449-455
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Śledzenie obiektów dynamicznych z wykorzystaniem metod inteligencji obliczeniowej - implementacja sprzętowa
    Tracking of the moving objects with the use of the computational intelligence techniques - hardware implementation
    Autorzy:
    Błaszkowski, P.
    Grochowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276242.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    przetwarzanie obrazu
    rozpoznawanie twarzy
    klasyfikator Haara
    detekcja
    sztuczne sieci neuronowe
    image processing
    face recognition
    Haar classifier
    artificial neural network
    Opis:
    W artykule przedstawiono platformę sprzętową umożliwiającą detekcję, rozpoznawanie i śledzenie poruszających się obiektów przy wykorzystaniu technik inteligencji obliczeniowej. Projekt obejmuje budowę platformy sprzętowej wyposażonej w kamerę internetową oraz silniki umożliwiające jej ruch. Analiza obrazu odbywa się w komputerze klasy PC, komunikującym się z platformą za pomocą portu szeregowego USB. Jako przykład wykrywanych i śledzonych obiektów dynamicznych wykorzystano ludzkie twarze. Algorytmy obliczeniowe napisano w języku C++. Platforma doskonale integruje środowiska obliczeniowe typu open source, umożliwiając testowanie w praktyce opracowanych algorytmów.
    The paper presents the hardware platform for detection, recognition and tracking moving objects with the use of computational intelligence methods. Project includes construction of hardware platform equipped with webcam and motors allowing camera to move. Image analysis is carried out within PC computer that is communicated with the platform by USB serial port. Human faces have served as the examples of objects that were detected, recognized and then tracked. All the computational algorithms were written with C++. The platform skillfully integrates open source computational environments, allowing the testing of designed algorithms in practice.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 4; 83-88
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostics of analog systems using Artificial Neural Networks
    Diagnostyka systemów analogowych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
    Autorzy:
    Bilski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277729.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    artificial intelligence
    artificial neural networks
    fault detection
    analog systems diagnostics
    sztuczna inteligencja
    sztuczne sieci neuronowe
    wykrywanie uszkodzeń
    diagnostyka systemów analogowych
    Opis:
    The paper presents the diagnostic applications of artificial neural networks (ANN). Aims and problems present in the contemporary diagnostics are introduced. The structure of the artificial intelligence-based system is presented and discussed in detail. Various approaches to design the on-line fault detection and location system using artificial intelligence approaches are introduced. The generic architecture of the ANN and its variations are presented. Next, their diagnostic applications, advantages and drawbacks are discussed. Application of RBF ANN-based diagnostic module to detect and identify faults of the 5th order lowpass filter is presented. Finally, usability and limitations of the ANN-based diagnostic system are provided.
    W artykule przedstawiono zastosowania sztucznych sieci neuronowych w diagnostyce systemów analogowych. Opisano główne cele diagnostyki oraz problemy spotykane obecnie podczas detekcji i lokalizacji uszkodzeń. Wprowadzono ogólną strukturę systemu diagnostycznego opartego na metodach sztucznej inteligencji. Przedstawiono różne metody inteligentne, które mogą zostać zastosowane w systemie działającym w trybie on-line. Następnie omówiono ogólną architekturę sztucznej sieci neuronowej oraz jej cechy szczególnie istotne z punktu widzenia detekcji i lokalizacji uszkodzeń. Specyficzne architektury sieci wraz z ich zastosowaniami diagnostycznymi przedstawiono w szczegółach. Na przykładzie filtru dolnoprzepustowego 5. rzędu przedstawiono działanie metody diagnostycznej wykorzystującej sieć neuronową typu RBF. Omówiono możliwości i ograniczenia stosowalności sztucznych sieci neuronowych jako narzędzia diagnostycznego.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 4; 23-32
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie sieci neuronowych do wyceny kontraktów opcyjnych na indeks WIG20
    Application of neural networks to the valuation of index option contracts on WIG20
    Autorzy:
    Kraszewska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/275297.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    wycena opcji
    model Blacka-Scholesa
    indeks WIG20
    artificial neural networks
    option pricing
    Black-Scholes model
    index WIG20
    Opis:
    W artykule zaprezentowano możliwość zaadoptowania sztucznych sieci neuronowych do wyceny kontraktów opcyjnych na indeks WIG20 Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie. Analizując dane rzeczywiste z lat 2005-2009 zbudowano szereg modeli sieci neuronowych z wykorzystaniem programu Statistica. Uzyskane rezultaty porównano z wynikami otrzymanymi z modelu Blacka-Scholesa. Do pomiaru dokładności prognoz modeli użyto powszechnie znane miary błędów.
    The possibility of adopting artificial neural networks to the valuation of option contracts on WIG20 Warsaw Stock Exchange is presented. Using real data from 2005-2009 several models of neural networks were examined in Statistica. The results were compared with results received using the Black-Scholes formula. To measure the accuracy of forecasting models commonly known measurement errors were used.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 220-222
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena sygnałów procesowych z kotła energetycznego pod względem ich przydatności diagnostycznej
    Evaluation of the power boiler process signals regarding their diagnostic applicability
    Autorzy:
    Jankowska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277665.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    kotły fluidalne
    wczesna detekcja awarii kotłów energetycznych
    analiza wrażliwości
    artificial neural network
    fluidized bed boiler
    early boiler fault detection
    sensitivity analysis
    Opis:
    Przedstawiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do wczesnej detekcji stanu narastania nieszczelności parowych w obrębie komory spalania kotła energetycznego. Zestaw proponowanych w literaturze sygnałów wrażliwych na przeciek rozszerzono o dalsze zmienne pomiarowe osiągając znacznie lepszą jakość klasyfikacji niż przy minimalnym zestawie 3-4 zmiennych. Jako sieci klasyfikujące zbadano struktury radialne Radial Basis Function (RBF) oraz struktury wielowarstwowego perceptronu Multilayer Perceptron (MLP) o jednej lub dwu warstwach ukrytych, uczone metodami z nauczycielem. Redukcję rozważanego początkowo zbioru zmiennych wejściowych prowadzono poprzez analizę wrażliwości uzyskanych sieci, testując ich zdolności generalizacji na nieznanych sytuacjach awarii tego samego typu. Uzyskano klasyfikację przekraczającą 90% poprawnego przyporządkowania stanów procesu na nieznanych na etapie uczenia przypadkach niesprawności. W niezależnych testach na 11 awariach potwierdzono większą przydatność w omawianym zadaniu struktur MLP niż RBF, mimo wyższej wrażliwości sieci RBF na sygnały wejściowe.
    An application of artificial neural networks for early detection of rising steam leaks and leaks within the combustion chamber of power unit, is presented. A set of signals sensitive to leakage proposed in the literature has been supplemented with further measuring variables enabling reaching significantly better classification quality than with the minimum set of 3-4 variables. As classification networks the Radial Basis Function (RBF) and Multilayer Perceptron (MLP) having one or two hidden layers trained with the teacher, were examined. Reduction of input variables belonging to the considered set was realised with sensitivity analysis of resulting networks, testing their generalisation ability on unknown failure situations of the same type. Classification exceeding 90% of proper process states attribution for unknown during the learning phase faults cases was obtained. The 11 independent test cases confirmed that for discussed tasks MLP structures were more useful than RBF ones, despite higher sensitivity of RBF networks to input signals.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 11; 79-83
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie i analiza kręgosłupa ludzkiego w kontekście badań wad postawy i klasyfikacji bólów krzyża
    Modeling and analysis of the human spine in the context of the posture study and pain classification
    Autorzy:
    Długosz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274613.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    system Vicon
    motion capture
    modelowanie kręgosłupa
    biomechanika
    sztuczne sieci neuronowe
    bóle krzyża
    Vicon system
    spine modeling
    biomechanics
    artificial neural networks (ANNs)
    low back pain (LBP)
    Opis:
    Badania dotyczące kręgosłupa ludzkiego, jego funkcji i schorzeń bądź patologii są prowadzone przez licznych specjalistów z różnych dziedzin nauki, w tym medycyny, biomechaniki czy inżynierii rehabilitacyjnej. Niniejsza praca przedstawia aktualny stan wiedzy na temat metod dynamicznych wykorzystujących sztuczne sieci neuronowe do klasyfikacji i analizy bólów krzyża. W artykule opisano również badania nad stworzeniem precyzyjnego modelu szkieletu człowieka do celów analizy ruchu kręgosłupa przy użyciu systemu Vicon.
    Research on the human spine, its function and disease or pathology, are conducted by numerous experts from various fields, including medicine, biomechanics and rehabilitation engineering. This paper presents the state-of-the-art of knowledge about dynamic methods using artificial neural networks for low back pain (LBP) classification and analysis. The article also describes research on the development of a precise model of human skeleton for spine motion analysis using Vicon system.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 97-99
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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