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 "artificial artificial intelligence" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-15 z 15
    Tytuł:
    Update on the study of Alzheimer’s disease through artificial intelligence techniques
    Autorzy:
    Garea-Llano, Eduardo
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27314235.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    Alzheimer's disease
    detection
    progression
    artificial intelligence
    deep learning
    Opis:
    Alzheimer’s disease is the most common form of dementia that can cause a brain neurological disorder with progressive memory loss as a result of brain cell damage. Prevention and treatment of disease is a key challenge in today’s aging society. Accurate diagnosis of Alzheimer’s disease plays an important role in patient management, especially in the early stages of the disease, because awareness of risk allows patients to undergo preventive measures even before irreversible brain damage occurs. Over the years, techniques such as statistical modeling or machine learning algorithms have been used to improve understanding of this condition. The objective of the work is the study of the methods of detection and progression of Alzheimer’s disease through artificial intelligence techniques that have been proposed in the last three years. The methodology used was based on the search, selection, review, and analysis of the state of the art and the most current articles published on the subject. The most representative works were analyzed, which allowed proposing a taxonomic classification of the studied methods and on this basis a possible solution strategy was proposed within the framework of the project developed by the Cuban Center for Neurosciences based on the conditions more convenient in terms of cost and effectiveness and the most current trends based on the use of artificial intelligence techniques.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2023, 17, 2; 51--60
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    People tracking in video surveillance systems based on artificial intelligence
    Autorzy:
    Nasry, Abir
    Ezzahout, Abderrahmane
    Omary, Fouzia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27314232.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    person tracking
    person detection
    person identification
    video surveillance
    artificial intelligence
    Opis:
    As security is one of the basic human needs, we need security systems that can prevent crimes from happen‐ ing. In general, surveillance videos are used to observe the environment and human behavior in a given location. However, surveillance videos can only be used to record images or videos, without additional information. There‐ fore, more advanced cameras are needed to obtain other additional information such as the position and move‐ ment of people. This research extracted this information from surveillance video footage using a person tracking, detection, and identification algorithm. The framework for these is based on deep learning algorithms, a popu‐ lar branch of artificial intelligence. In the field of video surveillance, person tracking is considered a challenging task. Many computer vision, machine learning, and deep learning techniques have been developed in recent years. The majority of these techniques are based on frontal view images or video sequences. In this work, we will compare some previous work related to the same topic.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2023, 17, 1; 59--68
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An adversarial explainable artificial intelligence (XAI) based approach for action forecasting
    Autorzy:
    Dutta, Vibekananda
    Zielińska, Teresa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1837356.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    action prediction
    explainable artificial intelligence
    object affordances
    structured database
    motion trajectories
    Opis:
    Despite the growing popularity of machine learning technology, vision‐based action recognition/forecasting systems are seen as black‐boxes by the user. The effecti‐ veness of such systems depends on the machine learning algorithms, it is difficult (or impossible) to explain the de‐ cisions making processes to the users. In this context, an approach that offers the user understanding of these re‐ asoning models is significant. To do this, we present an Explainable Artificial Intelligence (XAI) based approach to action forecasting using structured database and object affordances definition. The structured database is sup‐ porting the prediction process. The method allows to vi‐ sualize the components of the structured database. Later, the components of the base are used for forecasting the nominally possible motion goals. The object affordance explicated by the probability functions supports the se‐ lection of possible motion goals. The presented methodo‐ logy allows satisfactory explanations of the reasoning be‐ hind the inference mechanism. Experimental evaluation was conducted using the WUT‐18 dataset, the efficiency of the presented solution was compared to the other ba‐ seline algorithms.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2020, 14, 4; 3-10
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    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:
    Machine learning and artificial intelligence techniques for detecting driver drowsiness
    Autorzy:
    Prathap, Boppuru Rudra
    Kumar, Kukatlapalli Pradeep
    Hussain, Javid
    Chowdary, Cherukuri Ravindranath
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27314194.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    artificial intelligence
    machine learning
    drowsiness detection
    image processing
    convolutional neural networks
    AI visuals
    Opis:
    The number of automobiles on the road grows in lockstep with the advancement of vehicle manufacturing. Road accidents appear to be on the rise, owing to this growing proliferation of vehicles. Accidents frequently occur in our daily lives, and are the top ten causes of mortality from injuries globally. It is now an important component of the worldwide public health burden. Every year, an estimated 1.2 million people are killed in car accidents. Driver drowsiness and weariness are major contributors to traffic accidents this study relies on computer software and photographs, as well as a Convolutional Neural Network (CNN), to assess whether a motorist is tired. The Driver Drowsiness System is built on the MultiLayer Feed-Forward Network concept CNN was created using around 7,000 photos of eyes in both sleepiness and non-drowsiness phases with various face layouts. These photos were divided into two datasets: training (80% of the images) and testing (20% of the images). For training purposes, the pictures in the training dataset are fed into the network. To decrease information loss as much as feasible, backpropagation techniques and optimizers are applied. We developed an algorithm to calculate ROI as well as track and evaluate motor and visual impacts.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2022, 16, 2; 64--73
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A skeleton rule-based expert system of new generation
    Autorzy:
    Brzozowski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384945.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    expert system
    artificial intelligence
    computer program
    algorithm
    inference process
    fact
    rule
    technical diagnostics
    Opis:
    The paper presents skeleton rule-based expert system of a new generation, named EXPERT 3.0, worked out and programmed by the Author. Notion of a new generation refers here to implementation of a knowledge base of the system in a form of a computer database; previous skeleton expert systems implemented knowledge bases as text files. At first, a theory of expert systems, as one of the branches of Artificial Intelligence, is briefly presented. Then the Author’s original algorithms of the system are described in the paper. Using the EXPERT 3.0 system, execution of the inference processes: forward, backwards or mixed, as well as of falsification of the main hypothesis, is possible. The EXPERT 3.0 system may be loaded with any number of parallel knowledge bases from such domains as technical, medical or financial diagnostics, as well as providing equipment, forecast and many other systems; in the paper, the inference process is illustrated by an example of the diagnostics of the damage to a MKM33 coal mill, working in a 200 MW power unit. Finally, conclusions and recommendations are formulated in the paper.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2013, 7, 3; 10-21
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Robotyka: techniki, funkcje, rola społeczna. Cz. 1, Techniczne podstawy inteligencji i bezpieczeństwa robotów
    Robotics: Techniques, Functions, Social Role. Part 1, Technical Foundations of Intelligence and Security of Robots
    Autorzy:
    Zieliński, Cezary
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174229.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    robot
    system robotyczny
    sztuczna inteligencja
    cyberbezpieczeństwo robotów
    robotic system
    artificial intelligence
    robot cybersecurity
    Opis:
    Aby ocenić, jaki wpływ będą miały roboty na społeczeństwo, należy skrupulatnie przeanalizować obecny stan wiedzy, a w szczególności wskazać fundamentalne problemy, które jeszcze nie zostały rozwiązane, mające istotne znaczenie dla potencjalnych zmian społecznych powodowanych rozwojem robotyki. Wspomniany wpływ zależy od inteligencji robotów, więc ten aspekt dominuje w przedstawionej tu analizie. Rozważania zostały podzielone na trzy części: 1) analizę czynników technicznych wpływających na inteligencję i bezpieczeństwo robotów, 2) analizę obecnych możliwości robotów, 3) analizę przewidywań dotyczących rozwoju robotyki, a w konsekwencji poglądów na skutki tego rozwoju dla społeczeństwa. Niniejszy artykuł poświęcony jest pierwszemu z wymienionych tu trzech zagadnień.
    In order to assess the impact of robots on society, it is necessary to carefully analyze the state-of-the-art, and in particular the fundamental issues that have yet to be resolved, however having significant impact on the potential societal changes resulting from the development of robotics. The aforementioned impact depends on the level of intelligence of robots, so this aspect dominates in the presented analysis. The presentation has been divided into three parts: 1) analysis of technical factors affecting the intelligence and security of robots, 2) analysis of current capabilities of robots, 3) analysis of diverse predictions of how robotics will evolve, and thus the attitudes towards the influence of the result of this development on society. This part of the paper is devoted to the first of the above mentioned three issues.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2022, 26, 4; 5--26
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    AI-based Yolo v4 intelligent traffic light control system
    Autorzy:
    Prathap, Boppuru Rudra
    Kumar, Kukatlapalli Pradeep
    Chowdary, Cherukuri Ravindranath
    Hussain, Javid
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27314354.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    traffic jam
    traffic light system
    traffic management
    intelligent monitoring
    signal switching algorithm
    artificial intelligence
    Opis:
    With the growing number of city vehicles, traffic management is becoming a persistent challenge. Traffic bottlenecks cause significant disturbances in our everyday lives and raise stress levels, negatively impacting the environment by increasing carbon emissions. Due to the population increase, megacities are experiencing severe challenges and significant delays in their day-to-day activities related to transportation. An intelligent traffic management system is required to assess traffic density regularly and take appropriate action. Even though separate lanes are available for various vehicle types, wait times for commuters at traffic signal points are not reduced. The proposed methodology employs artificial intelligence to collect live images from signals to address this issue in the current system. This approach calculates traffic density, utilizing the image processing technique YOLOv4 for effective traffic congestion management. The YOLOv4 algorithm produces better accuracy in the detection of multiple vehicles. Intelligent monitoring technology uses a signal-switching algorithm at signal intersections to coordinate time distribution and alleviate traffic congestion, resulting in shorter vehicle waiting times.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2022, 16, 4; 53--61
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System inteligentnego monitoringu przestrzeni i obiektów szczególnego znaczenia SIMPOZ
    Intelligent surveillance system for monitoring of important public spaces and buildings
    Autorzy:
    Bubliński, Z.
    Chmiel, W.
    Jabłoński, M.
    Kadłuczka, P.
    Kryjak, T.
    Mikrut, Z.
    Pawlik, P.
    Tadeusiewicz, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274637.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    przetwarzanie obrazu
    sztuczna inteligencja
    zarządzanie procesem monitoringu
    image processing
    artificial intelligence
    surveillance process management
    Opis:
    Celem projektu realizowanego w Katedrze Automatyki jest stworzenie wydajnego narzędzia wspomagającego proces nadzoru przestrzeni i obiektów publicznych, w oparciu o automatyczną analizę obrazów cyfrowych. Przy założeniu szeroko pojętej ogólności zagrożeń, które mają być wykrywane, konstrukcja programu do automatycznego wspomagania nadzoru nie jest zagadnieniem trywialnym, ze względu na nieprzewidywalną wielowariantowość obserwowanych sytuacji. Opracowanie efektywnego systemu wymaga rozwiązania szeregu zagadnień, skomplikowanych od strony koncepcyjnej i trudnych w realizacji algorytmicznej. Zadaniem inteligentnego systemu wspomagania monitoringu jest wskazanie obsłudze systemu sytuacji potencjalnie podejrzanych z punktu widzenia przyjętych kryteriów bezpieczeństwa. W celu przezwyciężenia pojawiających się tu trudności tworzone są algorytmy, których działanie opiera się nie tylko na przetwarzaniu i analizie obrazów, ale także na próbach automatycznego rozumienia znaczenia obserwowanych scen, czyli imitowanych komputerowo elementach ludzkiego postrzegania i toku myślenia, związanego z ocenianym obrazem.
    The aim of the project realized in the Department of Automatics is to create an efficient tool to support the process of surveillance of public spaces and buildings based on automated image analysis. Assuming a wide scope of applications of developed tools, the design of the program to automatically support surveillance tasks is not a trivial problem, due to unforeseen circumstances and non-predicted situation. Developing an effective surveillance system requires addressing a number of issues, that are conceptually complex and require research and implementation of advanced algorithms. The goal of an intelligent monitoring system is to identify potentially suspicious circumstances according to assumed safety criteria. In order to overcome arising here difficulties there are created algorithms whose operation is based not only on processing and analyzing images, but also on imitating a human perception and understanding of the analyzed images.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 69-76
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An AI & ML based detection & identification in remote imagery: state-of-the-art
    Autorzy:
    Hashmi, Hina
    Dwivedi, Rakesh
    Kumar, Anil
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2141786.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    convolutional neural network
    remote sensed imagery
    object detection
    artificial intelligence
    feature extraction
    deep learning
    machine learning
    Opis:
    Remotely sensed images and their allied areas of application have been the charm for a long time among researchers. Remote imagery has a vast area in which it is serving and achieving milestones. From the past, after the advent of AL, ML, and DL-based computing, remote imagery is related techniques for processing and analyzing are continuously growing and offering countless services like traffic surveillance, earth observation, land surveying, and other agricultural areas. As Artificial intelligence has become the charm of researchers, machine learning and deep learning have been proven as the most commonly used and highly effective techniques for object detection. AI & ML-based object segmentation & detection makes this area hot and fond to the researchers again with the opportunities of enhanced accuracy in the same. Several researchers have been proposed their works in the form of research papers to highlight the effectiveness of using remotely sensed imagery for commercial purposes. In this article, we have discussed the concept of remote imagery with some preprocessing techniques to extract hidden and fruitful information from them. Deep learning techniques applied by various researchers along with object detection, object recognition are also discussed here. This literature survey is also included a chronological review of work done related to detection and recognition using deep learning techniques.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2021, 15, 4; 3-17
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial Intelligence in Predicting Abnormal States in a Robotic Production Stand
    Sztuczna inteligencja w poszukiwaniu stanów anormalnych w zrobotyzowanym stanowisku produkcyjnym
    Autorzy:
    Bojarczuk, Grzegorz
    Mazur, Miłosz
    Wojciechowski, Aleksander
    Olszewski, Mariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2068627.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    robotization
    production stand
    artificial intelligence
    predicting of abnormal states
    robotyzacja
    stanowisko produkcyjne
    sztuczna inteligencja
    przewidywanie stanów nienormalnych
    Opis:
    The aim of the described study is an engineering solution to the problem of the implementation of artificial intelligence methods in predicting abnormal, extremely emergency states in robotic production stands. This task results from the need to improve the operational reliability of automated and robotic production lines, thus rationalizing the utility and cost values of these lines. The available hardware solutions as well as the existing and newly introduced new procedures and IT platforms are described. In the hardware part of the work, electric servo drives and gears of a multi-chain tripod robot were used, configured with the Festo Automation Suite software, programmed with the KEBA controller and the developed KeStudio application program.
    Celem opisywanych badań jest inżynierskie rozwiązanie problemu implementacji metod sztucznej inteligencji do poszukiwania stanów anormalnych, skrajnie awaryjnych, w zrobotyzowanych stanowiskach produkcyjnych. Zadanie to wynika z potrzeby poprawy niezawodności eksploatacyjnej zautomatyzowanych i zrobotyzowanych linii produkcyjnych, a tym samym racjonalizacji wartości użytkowej i kosztowej tych linii. Opisano dostępne rozwiązania sprzętowe oraz istniejące i nowo wprowadzane nowe procedury i platformy informatyczne. W części sprzętowej prac wykorzystano robota z mechanizmem trójłańcuchowym, z elektrycznymi serwonapędami przekładniowymi, skonfigurowany za pomocą oprogramowania Festo Automation Suite, zaprogramowany za pomocą sterownika KEBA oraz opracowanego programu aplikacyjnego KeStudio.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2021, 25, 3; 5--22
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efficiency of artificial intelligence models due to data association and availability
    Efektywność modeli sztucznej inteligencji w powiązaniu z dostępnością i asocjacją danych
    Autorzy:
    Horzyk, A.
    Dudek-Dyduch, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/274573.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    asocjacyjne obliczenia neuronowe
    sztuczna inteligencja
    złożoność obliczeniowa
    czas dostępności danych
    associative neurocomputing
    artificial intelligence
    computational complexity
    data availability time
    Opis:
    This paper discusses effectiveness of algorithms, computational complexity and a new data association model. It introduces a novelty Associative Graph Neurocomputing AGNC together with Associative Graph Data Structure AGDS and Actively Associated Data Neural Networks AADNN that can make able to avoid some computational complexity problems and make computation more likely to natural information processing. Moreover, the paper draw attention on benefits from complete data availability before beginning of an adaptation process.
    W artykule podjęto dyskusję efektywności algorytmów, złożoności obliczeniowej i nowych asocjacyjnych modeli danych. Artykuł przedstawia nowy rodzaj grafowych obliczeń neuroasocjacyjnych razem z grafowymi asocjacyjnymi strukturami danych AGDS oraz aktywnymi asocjacyjnymi sieciami neuronowymi AADNN, które mogą rozwiązać pewne problemy związane ze złożonością obliczeniową i sprawią, że obliczenia będą bardziej podobne do biologicznych procesów obliczeniowych. Ponadto artykuł porusza kwestię korzyści wynikających z dostępności danych przed rozpoczęciem procesu uczenia.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 158-164
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    xEmotion - obliczeniowy model emocji dedykowany dla inteligentnych systemów decyzyjnych
    xEmotion - a computational model of emotions dedicated to intelligent decision-making systems
    Autorzy:
    Kowalczuk, Z.
    Czubenko, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276216.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    obliczeniowy model emocji
    systemy podejmowania decyzji
    podejście rozmyte
    inteligentny system
    artificial intelligence
    computation model of emotions
    decision-making system
    fuzzy approach
    intelligent system
    Opis:
    Artykuł prezentuje cybernetyczne podejście do zagadnienia modelowania ludzkich emocji, oparte na psychologicznych teoriach (ocennej i somatycznej). Opracowany model przeznaczony jest do integracji z Inteligentnym Systemem Decyzyjnym - IDS. Może być on używany jako silnik aplikacji lub jako system sterowania niezależnego urządzenia, np. robota autonomicznego.
    The paper presents a cybernetic approach to the task of modelling human emotions based on the psychology theories (both appraisal and somatic theories are applied). The proposed system is designed for integration into an intelligent system of decision-making - IDS. It can, for instance, be used as an application engine, as well as, a control system in autonomous unit.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 2; 60-65
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w energetyce
    The applications of artificial intelligence techniques in energy systems
    Autorzy:
    Ściążko, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276892.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    energetyka
    sztuczna inteligencja
    sieci neuronowe
    algorytmy genetyczne
    modelowanie
    optymalizacja
    odnawialne źródła energii
    energy science
    artificial intelligence
    neural network
    genetic algorithm
    modeling
    optimization
    renewable energy
    Opis:
    Artykuł prezentuje możliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji w energetyce. Zastosowania te można podzielić na trzy grupy: modelowanie, przewidywanie i planowanie (optymalizacja) oraz kontrola procesów. W artykule pokazano typowe przykłady użycia sztucznej inteligencji, charakterystyczne dla każdej z grup. Przedstawiono także możliwe przyszłe wykorzystania tego typu metodologii, w szczególności w inteligentnych systemach elektroenergetycznych - Smart Grid. Druga część artykułu przedstawia i omawia przykład wykorzystania sztucznej inteligencji w modelowaniu systemu elektroenergetycznego, złożonego z następujących elementów: elektrociepłownia geotermalna, źródło geotermalne, miejska sieć ciepłownicza oraz zakład przemysłowy. Zadanie polegało na przygotowaniu modelu komputerowego rozważanego systemu oraz wielokryte-rialnej optymalizacji problemu. Jakość każdego z rozwiązań była oceniana na podstawie dwóch różnych funkcji dopasowania: obliczonej wartości kosztów inwestycyjnych oraz sprawności egzergetycznej systemu. Pokazano w jaki sposób można wykorzystać genetyczny algorytm optymalizacji wielokryterialnej oraz modelowanie zastępcze z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej do analizy zadanego problemu. Rezultaty optymalizacji zostały zobrazowane na diagramie Pareto, na ich podstawie pokazano kilka typów możliwych rozwiązań projektowych (niewielkie koszty inwestycyjne i niska sprawność, wysokie koszty inwestycyjne ale wysoka sprawność oraz rozwiązanie pośrednie). Dla modelu zastępczego określono jego dokładność oraz dopasowanie do oczekiwanych rezultatów.
    Paper presents possible applications of artificial intelligence techniques in the energy science problems. Those applications can be divided into three groups: modeling, predictions and planning (optimization) and process control. Article shows typical examples of use artificial intelligence in each group. Moreover there are presented the future possibilities of application, for example in Smart Grid's problems. Second part of the article introduces the case study of using artificial intelligence techniques in real life problem of analysis of complicated energy system. Its main elements are geothermal power plant, district heating system, industrial plant and electrical grid. The task was to model the system and run the multi criteria optimization. The quality of each solution was graded by the different objective functions: investment cost and energy efficiency. The paper presents multi criteria genetic optimization algorithm and neural network surrogate modeling for given problem. The optimization's results can be found in the Pareto diagram - they show different possible solutions (with low investment cost and low efficiency, with high cost and high efficiency or with mediumvalues). The quality of surrogate model is presented on the regression graph for neural network.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 7-8; 53-59
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Intelligent PI controller and its application to dissolved oxygen tracking problem
    Autorzy:
    Zubowicz, T.
    Brdys, M. A.
    Piotrowski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384365.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    aeration process
    artificial intelligence
    control systems
    dissolved oxygen
    tracking problem
    fuzzy logic controller
    genetic algorithms
    intelligent control
    Takagi Sugeno Kang method
    TSK
    soft switching
    wastewater treatment
    Opis:
    The paper addresses design, calibration, implementation and simulation of the intelligent PI controller used for dissolved oxygen (DO) tracking at wastewater treatment plant (WWTP). The calibration process presented in this paper utilizes both engineering and scientific methods. Verification of the control system design method was obtained via simulation experiments.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2010, 4, 3; 16-24
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-15 z 15

      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