Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kohonen networks" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
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:
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
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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