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 "Kohonen maps" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Zastosowanie sieci Kohonena i wykresu rozrzutu do identyfikacji grup miodów według ich cech elektrycznych
    Application of Kohonen map and a scatter diagram for identification of honey groups according to their electric features
    Autorzy:
    Łuczycka, D.
    Pruski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291382.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    miód
    właściwości elektryczne
    sztuczna sieć neuronowa
    sieci Kohonena
    honey
    electric properties
    artificial neuron networks
    Kohonen maps
    Opis:
    Celem pracy jest wykonanie analiz symulacyjnych bazujących na sieci Kohonena i skalowaniu wielowymiarowym, oraz możliwość zastosowania tych technik do identyfikacji grup miodów odmianowych pod względem cech elektrycznych. Przebadano przenikalność elektryczną, współczynnik strat dielektrycznych oraz przewodność szesnastu gatunków miodów (spadziowe i nektarowe). W wyniku przeprowadzonych analiz stwierdzono, że sieci Kohonena oraz skalowanie wielowymiarowe są dobrymi narzędziami do określania liczności i składu gatunkowego grup miodów odmianowych. Właściwą architekturą sieci Kohonena tworzącą poprawną mapę topologiczną, dla analizowanych cech miodu, jest mapa zbudowana z 9 neuronów wyjściowych o wymiarach 3x3.
    The purpose of the work is to carry out simulation analysis which are based on Kohonen map and multidimensional scaling and the possibility of application of these technologies for identification of cultivar honey groups in relation to their electric properties. Electric conductivity, coefficient of dielectric losses and conductivity of 16 cultivars of honey (honeydew and nectar honey) were researched. As a result of the analysis which was carried out, it was determined that Kohonen map and multidimensional scaling are good devices for determining the number and species composition of cultivar honey groups. A map formed of 9 output neurons of 3x3 dimensions is the proper architecture of Kohonen map which forms a correct topology map for the analysed properties of honey.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2012, R. 16, nr 2, t. 2, 2, t. 2; 169-175
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of multidimensional data visualization by means of self-organizing Kohonen maps to evaluate classification possibilities of various coal types
    Zastosowanie wizualizacji wielowymiarowych danych za pomocą sieci Kohonena do oceny możliwości klasyfikacji różnych typów węgla
    Autorzy:
    Jamróz, D.
    Niedoba, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220033.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Kohonen maps
    grained material analysis
    coal
    multidimensional data
    multidimensional visualization methods
    sieci Kohonena
    analiza materiału uziarnionego
    dane wielowymiarowe
    metody wizualizacji wielowymiarowej
    Opis:
    Multidimensional data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analysed objects. In the case of grained materials e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. To achieve this purpose, the method of Kohonen maps was applied by means of which three types of coal – 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated. It was stated that the applied methodology allows to identify certain coal types efficiently and can be used as a qualitative criterion for grained materials.
    Metody wizualizacji wielowymiarowych danych są nowoczesnym narzędziem umożliwiającym klasyfikację analizowanych obiektów, którymi mogą być różnego typu dane opisujące wybrane zjawisko lub materiał. W przypadku materiałów uziarnionych, jakim jest np. węgiel, wiele cech ma wpływ na jakość materiału, tj. np. gęstość, wielkość ziaren, ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki itp. Na potrzeby artykułu przeprowadzono rozdział węgli z trzech wybranych kopalni węgla kamiennego, zlokalizowanych w Górnośląskim Okręgu Przemysłowym. Każda z tych kopalni pracuje na innego typu węglu. W tym przypadku były to węgle o typach 31, 34.2 oraz 35 (według polskiej klasyfikacji typów węgla). Najpierw, materiał został podzielony na klasy ziarnowe a następnie za pomocą rozdziale w cieczy ciężkiej (roztwór chlorku cynku) na frakcje gęstościowe. Dla tak przygotowanego materiału przeprowadzono następnie analizy chemiczne mające na celu określenie takich parametrów, jak zawartość siarki, zawartość popiołu, zawartość części lotnych, ciepło spalania oraz wilgotność analityczną. W ten sposób, dla każdej klaso-frakcji uzyskano bogate charakterystyki badanego materiału. Nasuwa się więc pytanie, czy możliwa jest identyfikacja typu węgla za pomocą dostępnych danych. W tym celu zastosowano wielowymiarową technikę wizualizacji statystycznej. Istnieje wiele metod takiej wizualizacji, z których kilka było już przedmiotem wcześniejszych publikacji autorów. W tym wypadku autorzy zdecydowali się zastosować metodę sieci Kohonena. Metoda ta została opisana w rozdziale 2 pracy, gdzie oprócz opisu teoretycznego podano również główne wzory stosowane podczas modelowania tą metodą (wzory (1)-(5)). Do zbadania postawionego problemu wykorzystano optymalną liczbę iteracji i optymalny czas uczenia sieci. Pewnym problemem pojawiającym się przy takiej wizualizacji jest konieczność doboru parametrów, w celu uzyskania widoku, który w sposób czytelny prezentuje poszukiwane przez nas informacje. Należy wspomnieć, że w trakcie prowadzonych eksperymentów uzyskiwano widoki przy użyciu sieci neuronowej o wielkości od 10 × 10 do 100 × 100 neuronów. Widoki były uzyskiwane przy wartości parametru MAX_DISTANCE od 1 do wielkości sieci oraz parametru ITER od 1 do 5000. Eksperymenty były prowadzone dla różnych wzorów określających modyfikację wag. Przedstawione w pracy wyniki stanowią najbardziej czytelne z uzyskanych. Wizualizacja wielowymiarowa przy użyciu sieci Kohonena pozwala stwierdzić, że informacje zawarte w analizowanych siedmiowymiarowych danych są wystarczające do prawidłowej klasyfikacji typów węgla 31, 34.2 oraz 35, przy czym nawet zobrazowanie 3 typów węgla na jednym rysunku pozwala stwierdzić, że neurony reprezentujące próbki węgla danego typu gromadzą się w skupiskach, które można od siebie odseparować. Z tego wynika, że dane zawierają informacje wystarczające do prawidłowej klasyfikacji węgla. Zauważyć jednak warto, że przedstawienie przy pomocy sieci Kohonena, danych reprezentujących różne typy węgla parami, pozwala uzyskać jeszcze bardziej czytelne wyniki. Najlepsze efekty osiągnięto dla sieci o 40 wierszach oraz 40 kolumnach neuronów, co łącznie dało liczbę 1600 neuronów, zaś czytelność wyników rośnie wraz z postępem uczenia sieci neuronowej (wzrostem parametru ITER). Przeprowadzone doświadczenia w pełni potwierdzają, że zastosowana metoda może być z powodzeniem wykorzystana w badaniach jakościowych związanych z różnego typu materiałami uziarnionymi, w tym również węglem. Badania w tym zakresie są kontynuowane.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 1; 39-50
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of selected methods of multi-parameter data visualization used for classification of coals
    Autorzy:
    Jamroz, D.
    Niedoba, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/110329.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    multidimensional visualization
    observational tunnels method
    multidimensional scaling
    MDS
    principal component analysis
    PCA
    relevance maps
    autoassociative neural networks
    Kohonen maps
    parallel coordinates method
    grained material
    coal
    Opis:
    Methods of multi-parameter data visualization through the transformation of multidimensional space into two-dimensional one allow to present multidimensional data on computer screen, thus making it possible to conduct a qualitative analysis of this data in the most natural way for human – by a sense of sight. In the paper a comparison was made to show the efficiency of selected seven methods of multidimensional visualization and further, to analyze data describing various coal type samples. Each of the methods was verified by checking how precisely a coal type can be classified when a given method is applied. For this purpose, a special criterion was designed to allow an evaluation of the results obtained by means of each of these methods. Detailed information included presentation of methods, elaborated algorithms, accepted parameters for best results as well the results. The framework for the comparison of the analyzed multi-parameter visualization methods includes: observational tunnels method multidimensional scaling MDS, principal component analysis PCA, relevance maps, autoassociative neural networks, Kohonen maps and parallel coordinates method.
    Źródło:
    Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2015, 51, 2; 769-784
    1643-1049
    2084-4735
    Pojawia się w:
    Physicochemical Problems of Mineral Processing
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza typologiczna wypadków drogowych z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej Kohonena
    Typological analysis of road crashes using the Kohonen artificial neural network
    Autorzy:
    Nowakowska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/144772.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
    Tematy:
    wypadki drogowe
    cechy drogi
    cechy zagrożenia
    grupowanie pojęciowe
    mapy Kohonena
    profilowanie wypadków drogowych
    traffic accidents
    road characteristics
    threat features
    conceptual grouping
    Kohonen maps
    road accident profiling
    Opis:
    W artykule zaprezentowano wyodrębnienie wzorców wypadków drogowych na podstawie cech drogi i jej otoczenia w miejscu zdarzenia oraz cech zagrożenia wyrażonych przez zachowanie sprawcy, rodzaj zdarzenia oraz status wypadku. Analizowane dane poddano wielowymiarowej segmentacji wykorzystując metodę silnie skorelowaną z techniką komputerową jaką jest sztuczna sieć neuronowa bez nauczyciela - mapa Kohonena w wersji uczenia sekwencyjnego. Analiza typologiczna wypadków z udziałem jednego pojazdu wskazuje na istnienie wyraźnie wyodrębnionych wzorców wypadkowych. Najważniejszym atrybutem mającym znaczenie w procesie wyodrębniania tych wzorców jest status wypadku (cecha zagrożenia).
    The objective of the paper is the identification of accident patterns. The patterns are defined on the basis of both road characteristics in the accident location and traffic safety threat features that describe the roadway hazard, i.e. driver's behaviour, accident type, and accident severity. The analysed data were subject to multivariate segmentation by means of a method that is strongly connected with computer techniques, This is unsupervised artificial neural network - the Kohonen map in the version of sequential learning. The single-vehicle road accident typology analysis made it possible to identify distinct accident patterns. The analysis indicates that accident severity plays the most important role in the road accident profiling tasks.
    Źródło:
    Drogownictwo; 2012, 10; 333-339
    0012-6357
    Pojawia się w:
    Drogownictwo
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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