Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Sztuczne Sieci Neuronowe" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-15 z 15
Tytuł:
Przegląd wybranych metod prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych
Review of chosen methods of water demand forecasting in municipal water networks
Autorzy:
Kwiesielewicz, M.
Słomiński, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152010.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
zapotrzebowanie na wodę
predykcja
sztuczne sieci neuronowe
water demand
prediction
artificial neural networks
Opis:
Praca dotyczy prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych. Podaje się czynniki kształtujące zapotrzebowania na wodę oraz dokonuje sie analizy porównawczej trzech wybranych metod predykcji, a mianowicie: predyktora neuronowego, predyktora neuronowo-rozmytego oraz metody opartej o uśrednianie pomiarów. Badania symulacyjne pokazały, że przy przyjetych założeniach najlepsze wyniki daje metoda uśredniania.
The paper concerns the problem of forecasting a water demand in communal water networks. Factor influencing water demand are characterized. Next three chosen forecasting techniques are analyzed, namely: neutral network based predictor, ANFIS predictor and method based on average value of measurements. Simulation calculation showed that third method was the best one according to taken assumptions.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2003, R. 49, nr 12, 12; 28-31
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie i ocena metod klasyfikacji sygnałów EEG
Analysis and classification of EEG data. An evaluation of methods
Autorzy:
Rutkowski, G.
Patan, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154847.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
EEG
sztuczne sieci neuronowe
rozpoznawanie obrazów
klasyfikacja
artificial neural networks
pattern recognition
classification
Opis:
Analiza i interpretacja sygnałów elektroencefalograficznych znalazła szerokie spektrum zastosowań w diagnostyce klinicznej. Pomimo licznych doświadczeń specjalistów, ciągle napotyka się wiele trudności. Powstające problemy związane są m.in. z aspektami technicznymi co spowodowane jest charakterem niestacjonarności w przypadku sygnałów takich jak sygnały EEG. Rozwiązania sprzętowe i programowe w tej dziedzinie są poddawane ciągłej poprawie ze względu na rozwój technologiczny. Bardzo obiecującym narzędziem w analizie i interpretacji sygnałów EEG są sztuczne sieci neuronowe. W pracy przedstawiono eksperymenty oparte o analizę i klasyfikację danych biomedycznych za pomocą różnych technik, w tym metod klasycznych takich jak naiwny klasyfikator Bayesa, k najbliższych sąsiadów z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji takich jak klasyfikatory SVM czy perceptron wielowarstwowy.
Analysis and interpretation methods of electroencephalogram signals have found a broad spectrum of applications in clinical diagnosis. Despite the experience of professionals, biomedical data analysis encounters many difficulties. Measurement problems are associated with both the technical ground that determines the character of non-stationarity of EEG signals and the individual nature of a neurological dysfunction. The existing hardware and software have been continuously improved due to the rapid progress of technological development. Very promising tool in the analysis and interpretation of the EEG signals are artificial neural networks. An electroencephalogram (EEG) is a noninvasive technique for measurement of processes occurring in the human brain. This technique allows direct measurement of electrical potentials of neuronal activity. EEG is thus recording of electrical activity of nerve cells on the surface of the cerebral cortex. Seizures are very important element in clinical diagnosis due to the ongoing search for causal link in generating sudden discharges of electricity. The interpretation of such signals may allow for appropriate treatment and selection of relevant therapy for individual cases. There have been many works in the area of electroencephalography which used artificial neural networks involving among the others in the process of recognizing specific graphoelements, which in turn indicate a definite neurological dysfunction. Neural networks are also able to extract the relevant information contained in the EEG signals and support the process of solving problems, such as the identification of characteristic EEG [1, 5, 6] patterns or determine patterns based on spectral EEG topography [3]. Neural networks are also used to identify artifacts, where inputs to the classifier are implemented in the form of selected parameters of a specific wave length [10]. The paper presents experiments based on the analysis and classification of biomedical data using various techniques, including classical methods such as naive Bayes classifiers, and nearest neighbor using artificial intelligence methods including SVM classifiers and multilayer perceptron.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 4, 4; 369-371
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej do diagnostyki związków chemicznych przy pomocy ich widm w podczerwieni
Application of artificial neural networks in diagnostics of chemical compounds from their infrared spectra
Autorzy:
Stemplewski, S.
Macek-Kamińska, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151648.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
identyfikacja
spektroskopia
widma
podczerwień
artificial neural networks
identification
spectroscopy
spectrum
infrared
Opis:
W artykule przedstawiono możliwości zastosowania sztucznej sieci neuronowej w identyfikacji związków chemicznych metodą tzw. „odcisku palca” oraz opisano budowę opracowanego specjalnie do tego celu narzędzia z wykorzystaniem SSN, jak też sprecyzowano wymogi, jakie muszą być spełnione do jej poprawnego funkcjonowania.
This paper presents a combination of the “finger-print” identification method and artificial neural networks (ANN) for effective diagnostics of chemical compounds from their infrared spectra. Identification of chemical compounds on the basis of their IR spectra is a serious problem in absorption spectrophotometry, used in practical chemical analysis. Using ANN to diagnose chemical compounds opens up new abilities for effective identification, not only in terms of speeding the process up but also in view of modeling complex nonlinear signals. A programming tool is developed in Microsoft Visual C# and tested on the basis of one hundred chemical compounds used to teach the ANN. The self-learning ability of ANN is used to construct a relationship between input and output parameters. Using AAN is also possible both to ignore redundant data and those whose impact on the phenomenon is negligible, so it is focused on the input data having a major impact on the modeled process. ANN is used to diagnose one hundred chemical compounds and further studies will be focused on possible expanding the database to include some other compounds.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 1, 1; 38-39
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sztuczne sieci neuronowe w sterowaniu minirobota kołowego
Utilization of neural networks in control of mobile robot
Autorzy:
Giergiel, M.
Małka, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157144.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
sterowanie minirobota kołowego
utilization of neural networks
control of mobile robot
Opis:
W artykule pokazano sposób wykorzystania sieci neuronowych do modelowania układów dynamicznych. Sygnały wykorzystane w analizie i symulacji numerycznej otrzymano z obiektu rzeczywistego - minirobot mobilny. Obliczenia numeryczne wykonano w środowisku programu MATLAB TM/Simulink. Przedstawiono również szczegółowo budowę układu z członem kompensującym i stabilizującym wykonanym za pomocą sieci neuronowych.
The article demonstrates the mode of utilization of neural network to simulate dynamic systems. Signals put upon in analysis and simulation numeric were received from real object-mobile minirobots. Numerical calculations have been done in the Matlab TM -Simulink programme environment. This paper discusses in detail build from the compensating element of the system and stabilising executed with the help of neural networks.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2004, R. 50, nr 5, 5; 20-24
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metody sztucznych sieci neuronowych do prognozowania obciążenia sieci rurociągów do transportu gazu ziemnego
Application of Artificial Neural Networks for load prediction in a gas pipeline network
Autorzy:
Szoplik, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2072145.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
prognozowanie
obciążenie sieci gazowej
artificial neural network
forecasting
load of gas pipeline network
Opis:
Zaproponowano zastosowanie metody sztucznych sieci neuronowych do prognozowania obciążenia sieci gazowej przykładowego miasta w Polsce, biorąc pod uwagę czynniki pogodowe oraz kalendarzowe. Na podstawie rzeczywistych danych wejściowych wytrenowano wiele sieci neuronowych, różniących się liczbą neuronów w warstwie ukrytej i zaproponowano najlepszą strukturę sieci neuronowej, która zależy od liczności zbioru danych wejściowych. Otrzymane modele sieci mogą być z powodzeniem stosowane w praktyce.
Application of Artificial Neural Network for load prediction in a gas pipeline network in an exemplary Poland city taking into account weather and calendar factors is proposed in the paper. Based on real data, a number of neural networks with a various number of neurons in hidden layer were trained. The best neural network structure depending on a number of initial data sets was proposed. The obtained network models can be successfully applied in practice.
Źródło:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2013, 6; 572--574
0368-0827
Pojawia się w:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial Neural Networks Approaches to Monitoring of Combustion in a Fluid Boiler
Monitorowanie kotłów fluidalnych z zastosowaniem neuronowych modeli spalania
Autorzy:
Jankowska, A.
Kornacki, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/972155.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
wirtualne analizatory
diagnostyka kotłów energetycznych
artificial neural networks
virtual analyzers
fluid boilers diagnosis
Opis:
The paper describes the applications of artificial neural network models to calculating the emission of exhaust gases and early detection of a steam leak in power fluid boilers. Both tasks are related to the monitoring of boilers operation necessary for fulfilling the ecological requirements (balancing and reduction of the contamination emissions) and limiting the damage results. The paper describes especially problems, that are of general character and are important for implementation of industrial applications similar to other industrial plants.
Opisano zastosowanie modeli neuronowych do wyliczania emisji zanieczyszczeń powietrza oraz do wczesnego wykrywania nieszczelności parowych w energetycznych kotłach fluidalnych. Oba zadania związane są z monitorowaniem pracy kotłów koniecznym dla spełnienia wymagań ekologicznych (bilansowanie i redukcja emisji zanieczyszczeń) oraz ograniczeniem skutków awarii. W artykule przedstawiono zwłaszcza te zagadnienia, które mają charakter ogólny i są ważne przy tworzeniu tego typu przemysłowych aplikacji dla innych obiektów przemysłowych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 3, 3; 149-151
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do wyznaczania współczynnika dyfuzyjności cieplnej
Determination of thermal diffusivity using artificial neural networks
Autorzy:
Chudzik, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155933.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
przewodność cieplna
dyfuzyjność cieplna
materiały termoizolacyjne
artificial neural networks
thermal diffusivity
thermal insulating material
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań nad opracowywaną metodą wyznaczenia współczynnika dyfuzyjności cieplnej materiału termoizolacyjnego. W metodzie tej wykorzystano wymuszenie temperatury o charakterze harmonicznym oraz do pomiaru rozkładu temperatury planowane jest użycie kamery termowizyjnej. W badaniach symulacyjnych wykorzystano stworzony do tego celu trójwymiarowy model zjawiska dyfuzji ciepła w badanej próbce materiału. Do rozwiązania współczynnikowego zagadnienia odwrotnego zaproponowano koncepcję wykorzystania sztucznej sieci neuronowej.
The paper presents the results of research on methods for determining the coefficient of thermal diffusivity of thermal insulating material. This method uses periodic heating as an excitation and an infrared camera for measuring the temperature distribution on the tested material surface. A three-dimensional model of the phenomenon of heat diffusion in a sample of the tested material was used for simulation investigations. To solve the coefficient inverse problem, there is proposed an idea of using an artificial neural network. The periodic heating technique is based on diffusion of a heat wave in the specimen, which is a response to the temperature harmonic excitation – Section 2. The model of a nonstationary heat flow process in the sample of material is based on a three-dimensional heat-conduction model and includes the third kind Fourier boundary conditions. For solving the system of partial differential equations, used to describe the model, the finite element method was applied [1, 2, 10]. The usability of the artificial neural network [7, 8, 9] in solving the inverse heat transfer problem in a sample of heat insulation material is presented – Section 3. The network determines the value of effective thermal diffusivity on the basis of the amplitude decrease ΔA of the thermal wave on the specimen surface, and the time in which the thermal wave moves by the distance Δz on the specimen side surface. During selection of the optimal neural network architecture many configurations were assessed. Additionally, the influence of the input quantities errors on the estimated values of the thermal parameters was also analysed using the Monte Carlo technique [12]. Simulations of the heat flow process, network training and testing processes and analysis of the error sensitivity were carried out in the Matlab environment.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 1, 1; 31-33
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wear of Railway Tyre Steels Modelling Using Artificial Neural Networks
Modelowanie zużycia stali na obręcze kół kolejowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Autorzy:
Witaszek, Mirosław
Witaszek, Kazimierz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1857830.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
wear
tyre steels
artificial neural networks
modelling
zużycie
stale na obręcze kół kolejowych
sztuczne sieci neuronowe
modelowanie
Opis:
In the paper the results of sliding wear tests were used to model the dependence of steel volume loss on railway wheel tyres on selected material parameters and sliding conditions. The material properties included in this modelling were the hardness and chemical composition of the tyre material (specimens) and the hardness of the mating material (counter-specimens). The conditions for sliding were the initial maximum Hertzian pressure and the sliding distance. The tests were carried out in the ring-block system. Artificial neural networks were used for modelling. It was found that the constructed model made it possible to quantify the volume loss from the above–mentioned factors. A clear influence of the pressure, friction distance, and hardness of both cooperating materials on the studied wear was found. The influence of the chemical composition is less noticeable due to the rather narrow range of its allowable changes. The microscopic tests allowed us to identify the main wear mechanisms in the sliding friction of the tested tyre and rail steels.
W pracy przedstawiono wykorzystanie wyników badań zużycia przy tarciu ślizgowym do modelowania zależności zużycia objętościowego stali na obręcze kół kolejowych od wybranych parametrów materiału i warunków współpracy. Własnościami materiału uwzględnionymi w tym modelowaniu były twardość oraz skład chemiczny materiału obręczy (próbki) oraz twardość materiału współpracującego (przeciwpróbki). Warunkami współpracy były początkowy, maksymalny nacisk Hertza i droga tarcia. Badania przeprowadzono w układzie klocek–krążek. Do modelowania wykorzystano sztuczne sieci neuronowe. Stwierdzono, że zbudowany model pozwolił na określenie zależności ilościowych ubytku objętościowego od wyżej wymienionych czynników. Wskazano występowanie wyraźnego wpływ nacisku, drogi tarcia, twardości obu współpracujących materiałów na badane zużycie. Wpływ składu chemicznego jest mniej zauważalny z powodu dość wąskiego zakresu dopuszczalnych jego zmian. Badania mikroskopowe pozwoliły na zidentyfikowanie głównych mechanizmów zużywania przy tarciu ślizgowym badanych stali obręczowych i szynowej.
Źródło:
Tribologia; 2020, 294, 6; 77-85
0208-7774
Pojawia się w:
Tribologia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w zagadnieniu odwrotnym dyfuzji ciepła
Use of artificial neural networks for solving the heat diffusion inverse problem
Autorzy:
Chudzik, S.
Gryś, S.
Minkina, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152202.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
przewodność cieplna
dyfuzyjność cieplna
materiały termoizolacyjne
artificial neural networks
thermal conductivity
thermal diffusivity
thermal insulating material
Opis:
W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do rozwiązania współczynnikowego zagadnienia odwrotnego dyfuzji ciepła. Opisywane rozwiązanie jest częścią projektu, którego celem jest opracowanie systemu pomiarowego wykorzystującego sondę cieplną do doraźnej kontroli parametrów cieplnych materiałów termoizolacyjnych. Przedstawiono wybrane wyniki badań symulacyjnych pozwalających porównać różne architektury sieci neuronowych. Symulacje obejmują proces uczenia i testowania sieci. Zbadano także wpływ błędów pomiarowych wielkości wejściowych na identyfikowane przez sieć neuronową parametry cieplne materiału. Przedstawiane symulacje przeprowadzono w środowisku Matlab.
The paper presents an idea of a measurement system with a hot probe for testing thermal parameters of heat insulation materials. In contrast to classical methods of linear heat source [1, 2, 5, 6, 7, 8], there are not assumed any significant simplifications in the model of heat flow in the material sample. The model of non-stationary heat flow in the material sample with a hot probe and auxiliary thermometer is based on a two-dimensional heat-conduction model and includes the heat capacity of the probe handle [3, 4, 9, 10]. The finite element method was used for solving the system of partial differential equations describing the model [11, 12] - Sections 2 and 3. The usability of the artificial neural network [14] for solving the inverse heat transfer problem in a sample of heat insulation material is presented [13, 15]. The network determines the values of the effective thermal conductivity and diffusivity on the basis of the temperature responses of the hot probe and auxiliary thermometer. In order to select the optimal neural network architecture, there were compared many network configurations in Sections 4, 5 and 6. Additionally, the influence of input quantity errors on the estimated values of the thermal parameters was analysed using the Monte Carlo method [16, 17, 18] - Sections 7 and 8. The simulations of the heat flow process, network training and testing processes as well as the analysis of the error sensitivity were carried out in the Matlab environment.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 2, 2; 83-88
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Koncepcja wykorzystania metody termofalowej oraz pomiarów termowizyjnych do wyznaczania parametrów cieplnych materiałów termoizolacyjnych
The concept of using periodic heating technique for determination of thermal parameters of heat insulation materials
Autorzy:
Chudzik, S.
Minkina, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/151298.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
przewodność cieplna
dyfuzyjność cieplna
materiały termoizolacyjne
artificial neural networks
thermal conductivity
thermal insulating material
thermal diffusivity
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań nad opracowywaną metodą wyznaczania parametrów cieplnych materiałów termoizolacyjnych. W metodzie tej wykorzystano wymuszenie temperatury o charakterze harmonicznym. Do pomiaru rozkładu temperatury w eksperymencie użyto kamery termowizyjnej. W badaniach symulacyjnych wykorzystano stworzony trójwymiarowy model zjawiska dyfuzji ciepła w badanej próbce materiału. Do rozwiązania współczynnikowego zagadnienia odwrotnego zaproponowano koncepcję wykorzystania sztucznej sieci neuronowej.
The paper presents results of research on the developed method for determining thermal parameters of a thermal insulating material [2]. This method applies periodic heating as an excitation and an infrared camera is used to measure the temperature distribution on the surface of the tested material – Sections 2 and 3. The author proposed the use of a three-dimensional model of the heat diffusion in a material sample. For solving the system of partial differential equations, the finite element method was applied [11] – Section 2. To solve the coefficient inverse problem, an approach using an artificial neural network is proposed – Section 3. The usability of the artificial neural network in solving the inverse heat transfer problem in a sample of heat insulation material is presented [12, 13]. The network determines the value of effective thermal conductivity and effective thermal diffusivity on the basis of the temperature distribution on the surface of the tested material. Additionally, the influence of the input quantity errors on the estimated values of the thermal parameters was also analysed using the Monte Carlo technique [15] – Section 4. A trained neural network based on the temperature responses on the lateral surface of the sample measured by infrared thermography, quickly would determine the thermo-physical parameters. The obtained results confirm the usefulness of applying artificial intelligence methods to solving the coefficient inverse problem when using infrared measurement methods.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 9, 9; 920-923
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nieniszcząca ocena wpływu wysokiej temperatury na destrukcję struktury płyty włóknisto-cementowej
Non-destructive assessment of the effect of high temperature on the destruction of the structure of the fiber-cement board
Autorzy:
Szymków, M.
Schabowicz, K.
Gorzelańczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/107860.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
płyty włóknisto-cementowe
wysoka temperatura
emisja akustyczna
metody nieniszczące
sztuczne sieci neuronowe
fiber cement boards
high temperature
acoustic emission
nondestructive methods
artificial neural networks
Opis:
W pracy pokazano, jaki wpływ ma wysoka temperatura na destrukcję struktury płyty włóknisto-cementowej. Przedstawiono to na podstawie badań uzyskanych dla płyt, które przebywały w piecu tunelowym podczas jego awarii. Badane były płyty włóknisto-cementowe przebywające w piecu tunelowym podczas awarii oraz płyta wysuszona w prawidłowych warunkach. Do badań zastosowano nieniszczącą metodę emisji akustycznej w połączeniu ze sztucznymi sieciami neuronowymi. Rezultaty badań pozwoliły zaobserwować widoczne zmiany zachodzące w strukturze badanych płyt pod wpływem działania wysokiej temperatury.
The paper presents the influence of high temperature to the destruction of the structure of fiber-cement board. It was shown on the results obtained for the boards that were in a tunnel furnace during the failure. Fiber cement boards were tested on the plate in a tunnel furnace during a failure and plate dried in normal conditions. During the research a non-destructive method of acoustic emission in combination with artificial neural networks were used. Results allowed to observe visible changes in the structure of the tested panels under the influence of high temperature.
Źródło:
Badania Nieniszczące i Diagnostyka; 2018, 4; 44-45
2451-4462
2543-7755
Pojawia się w:
Badania Nieniszczące i Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie cząstkowych modeli parametrycznych w zadaniu detekcji uszkodzeń sieci gazowej
Comparison of particular parametric models for faults detection in gas pipeline
Autorzy:
Syfert, M.
Jankowska, A.
Łabęda-Grudziak, Z.
Tabor, Ł.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155924.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
detekcja uszkodzeń
modele cząstkowe
modele parametryczne
addytywne modele regresyjne
sztuczne sieci neuronowe
systemy rozmyte
faults detection
particular models
parametric models
additive regression models
artificial neural networks
fuzzy systems
Opis:
Zreferowano badania detekcji uszkodzeń gazociągu z użyciem cząstkowych modeli parametrycznych. Stosując trzy metody modelowania: addytywne modele regresyjne (najnowszą z badanych technik), sztuczne sieci neuronowe oraz układy rozmyte typu TSK opracowano aproksymacje ciśnień w węzłach sieci. Modele testowano w zadaniu detekcji wycieku oraz uszkodzenia czujnika pomiarowego. Wszystkie modele zapewniały dużą dokładność aproksymacji ciśnienia w poprawnych stanach pracy, wykazując także bardzo skuteczną detekcję uszkodzeń czujników pomiarowych ciśnień, natomiast w sytuacji symulowanych wycieków ich przydatność w detekcji była znacznie mniejsza.
The results of faults detection [1, 2, 3, 4, 5] in a gas system network (Fig. 1) with use of parametric partial models [6, 7, 8] are presented in the paper. This is a new approach to the task with use of exploratory data analysis [10, 11, 17] and partial models. Three techniques were used to build models of pressure in network nodes: additive regression (ADD - new method of modelling [10, 11, 12, 13, 14, 15]), artificial neural networks (ANN) [16, 17, 18] and TSK fuzzy logic modelling [8, 16, 17]. The measured pressures in adjacent nodes as well cumulative flows in the main line (from global analytical model [9]) of gasoline were the inputs of the models. For the analysed stations (in parts A and B marked in Fig. 1) a set of test failures in the form of leaks and damage of pressure sensors is given in Tab. 1.Using trial and error method, by evaluating the effectiveness of fault detection, there were obtained structures of models of different complexity for individual modelling techniques: ADD - presented by equations (1) and (2), ANN- (3) and (4), TSK- (5) and (6). The model order is not greater than 2. The exemplary results of leak detection with use of particular models are shown in Figs. 3, 5, 7 and of sensor fault detection in Figs. 4, 6, 8. In the conclusions there is summarised the relative accuracy of models (in Table 2), the relative normalized values of the studied residues of leaks - Tab.3 and the pressure sensor failures - Tab. 4. All models provided highly precise pressure approximation in non-fault states, but TSK and ADD models turned out to be the more accurate. Additionally, all of them were effective in case of pressure sensor fault detection, however, in case of simulated leakages their usefulness was much lower.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 1, 1; 3-8
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selected Methods of the Pattern Electroretinogram Signal Analysis
Wybrane metody analizy sygnału Elektroretinogramu wywołanego wzorcem
Autorzy:
Penkala, K.
Rogala, T.
Brykalski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156978.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza sygnałów
elektroretinogram wywołany wzorcem
PERG
analiza statystyczna
ciągła transformata falkowa
sztuczne sieci neuronowe
analiza składowych niezależnych
signal analysis
pattern electroretinogram
statistical analysis
continuous wavelet transform (CWT)
artificial neural networks
independent component analysis
Opis:
In the paper a short review of methods applied for pattern electroretinogram signal analysis is presented. Various possible alternatives for classical method used in medical practice are described. The capabilities and disadvantages of each method as well as relevant results are briefly presented and/or references are cited. The described algorithms are: statistical regression analysis, continuous wavelet transform, discrete wavelet transform, artificial neural networks, principal components analysis and independent component analysis. The aim of the paper is to give a short review of previously taken activity in the field of pattern electroretinogram analysis particularly for diagnostic purposes, and present a guide for possible approaches to be applied for other bioelectrical signals.
W artykule przedstawiono przegląd metod zastosowanych do analizy sygnału elektroretinogramu wywołanego wzorcem. Zaprezentowano szereg możliwych technik alternatywnych w stosunku do procedur używanych w praktyce klinicznej. Przedyskutowano zalety i ograniczenia każdego z algorytmów, przedstawiając pokrótce wyniki doświadczeń lub cytując odpowiednie pozycje literatury. Opisane algorytmy to: statystyczna analiza regresji, ciągła i dyskretna transformata falkowa, sztuczne sieci neuronowe, analiza składowych głównych (PCA) oraz analiza składowych niezależnych (ICA). Celem niniejszego artykuły jest usystematyzowanie wcześniejszych działań autorów w dziedzinie analizy elektroretinogramu wywołanego wzorcem, w szczególności dla potrzeb diagnostyki, oraz zaproponowanie metodologii badań sygnałów bioelektrycznych o podobnym charakterze.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 6, 6; 22-25
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie systemów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych
Comparison of fuzzy logic systems and artifical neural networks
Autorzy:
Charlak, M.
Jakubowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/395144.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sieci neuronowe
systemy rozmyte i sztuczne
Opis:
W pracy opisano podstawowe pojęcia dotyczące podstawowego modelu matematycznego systemów neurorozmytych potraktowanych jako tzw. „czarna skrzynka” oraz różnych jego wersji. W skrócie przedstawiono wybrane kierunki badań dotyczących fuzji obu technologii. Praca zawiera elementarny opis nowej klasy systemów tzw. inteligencji obliczeniowej.
In this article we short describe fundamental mathematical model of neuro-fuzzy system treat as ‘black box’ known in cybernetic and various version of this fundamental model. Short we characterize some direction in the research about fusion two technology: fuzzy systems and artificial neural systems. In our article we short describe elementary notion: new technology: computational intelligence.
Źródło:
Postępy Nauki i Techniki; 2010, 4; 54-64
2080-4075
Pojawia się w:
Postępy Nauki i Techniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wybrane problemy projektowania i eksploatacji sieci rozdzielczych
Selected problems of design and operation of power distribution networks
Autorzy:
Kulczycki, J.,
Brożek, J.
Strzałka, J.
Kot, A.
Szpyra, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154201.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
elektroenergetyczne sieci rozdzielcze
regulacja napięcia
generacja rozproszona
modelowanie i symulacja
estymacja napięcia
estymacja strat mocy
algorytmy ewolucyjne
sztuczne sieci neuronowe
power distribution networks
voltage control
dispersed generation
system modelling and
system modelling and simulation
voltage estimation
power losses estimation
evolutionary algorithms
artificial neural networks
Opis:
Elektroenergetyczne sieci rozdzielcze stanowią ważne ogniwo systemu elektroenergetycznego. Optymalne projektowanie i efektywna eksploatacja tych sieci jest przedmiotem badań prowadzonych w wielu ośrodkach naukowych. W artykule przedstawiono wybrane problemy projektowania i eksploatacji elektroenergetycznych sieci rozdzielczych będące przedmiotem badań naukowych realizowanych w Laboratorium Sieci i Systemów Elektroenergetycznych Katedry Elektroenergetyki Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie.
Power distribution networks are an important element of the Electric Power System. The problems of optimal development and effective utilization of these networks is subject of works realized in many research institutes. In the paper there are presented selected results of scientific research realized in the Networks and Power Systems Laboratory of Department of Electrical Power AGH University of Science and Technology.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 3, 3; 123-130
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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