Autor: Nowakowski, K. - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Visual quality evaluation of malting barley with use of neural image analysis
Wizualna ocena jakości jęczmienia browarnego z wykorzystaniem neuronowej analizy obrazu
Autorzy:: Raba, B.
Nowakowski, K.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/337065.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: malting barley
image processing
artificial intelligence
jęczmień browarny
przetwarzanie obrazu
sztuczna inteligencja
Opis:: The quality evaluation is one of the most important stages of the production processes. The same as regards the beer production and its components: hop, yeast, malting barley and other ingredients. Presented project deals with the complex quality evaluation of malting barley used for malt production. Its main goal is to elaborate complete methodology for the identification of varieties, the level of contamination and other visual features of malting barley with the use of computer science technologies, such as neural image analysis.
Jednym z najważniejszych etapów w procesie produkcyjnym jest ocena jakości. Podobnie jest w produkcji piwa i jego składników: chmielu, drożdży, jęczmienia browarnego i innych. Przedstawiony projekt dotyczy kompleksowej oceny jakości jęcz-mienia browarnego używanego do produkcji słodu. Jego głównym celem jest opracowanie kompletnej metodyki identyfikacji odmian, poziom zanieczyszczenia i innych wizualnych cech jęczmienia browarnego z wykorzystaniem technologii informatycznych opartych na neuronowej analizy obrazu.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2015, 60, 1; 80-83
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Neuronowy regulator prędkości obrotowej odporny na zmiany bezwładności
A neural speed controller robust to inertia changes
Autorzy:: Jakubowski, M.
Nowakowski, K.
Zawirski, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/157600.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: regulator neuronowy
sterowanie neuronowe
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
PID
neural controller
neural controlling
artificial intelligence
machine learning
Opis:: W ramach niniejszej pracy zaprezentowany został neuronowy regulator prędkości obrotowej odporny na zmiany bezwładności. Celem pracy było opracowanie struktury regulatora oraz dobór optymalnego algorytmu uczenia. Stworzony regulator sterował pracą silnika prądu stałego. Metodologia prowadzonych badań zakładała zbadanie działania układu w szerokim zakresie zmian momentu obciążenia oraz bezwładności. Projektowanie przeprowadzono w taki sposób, aby badany układ napędowy wykazywały dobre właściwości regulacyjne w szerokim zakresie zmiany bezwładności obciążenia. Proces syntezy regulatora został szczegółowo opisany w ramach niniejszej pracy. Analizie poddano szereg badań symulacyjnych, w ramach których rozpatrywano wybrane wskaźniki jakości dla różnych wartości bezwładności oraz momentu obciążenia. Dokonano także analizy porównawczej badanego regulatora neuronowego z optymalnie nastrojonym klasycznym regulatorem PID. Uzyskane wyniki symulacyjne zostały przeniesione na grunt implementacji fizycznego obiektu sterowania.
This paper presents a neural network speed controller that is robust to inertia changes. The main object of this study was to establish the structure of the controller and to create an optimal learning algorithm. Within the project, the created controller steered the operation of a DC motor. The methodology of the research involved studying the effects of the system over a wide range of load torque and inertia changes. The project was carried out in a such way that good regulatory properties over a wide range of inertia changes were performed for the drive systems. The synthesis of the controller is described in details in this paper. The analysis of series simulation studies including selected quality indicators for different values of inertia and different load torque is conducted. Moreover, the comparative analysis of the neural control and the optimally tuned classical PID controller is performed. The obtained simulation results were used for implementation of a physical control object.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 10, 10; 840-844
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Wykorzystanie robota mobilnego do inspekcji rurociągów kanalizacyjnych i wentylacji
Mobile robot utilization in case of inspection of sanitation and ventilation pipes
Autorzy:: Barczak, R.
Koszela, K.
Nowakowski, K.
Tomczak, R. J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/336066.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: sztuczna inteligencja
roboty mobilne
analiza obrazów
oprogramowanie
identyfikacja obiektów
monitorowanie
artificial intelligence
mobile robots
image analysis
software
identification of objects
monitoring
Opis:: Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji w ostatnich latach spowodował, że budowa oraz wykorzystanie w praktyce robotów mobilnych stało się faktem. Do niedawna roboty były wytworem wyobraźni reżyserów czy też kojarzone były wyłącznie z filmami science-fiction. Dziś można stwierdzić, że od kiedy są stosowane na skalę przemysłową to usprawniły i zrewolucjonizowały wiele czynności realizowanych przez człowieka, wspomagając lub całkowicie zastępując jego pracę [3]. Należy podkreślić, że roboty stosowane są wielu obszarach gospodarki, takich jak przemysł ciężki i lekki, wojsko, medycyna oraz rolnictwo. Celem pracy badawczej było zaprojektowanie i zbudowanie robota mobilnego wraz z opracowaniem autorskiego oprogramowania do procesu akwizycji obrazu oraz możliwości monitorowania miejsc trudno dostępnych dla człowieka.
In recent years, there has been a rapid advancement in artificial intelligence and this has led to the widespread construction and usage of mobile robots. Until recently, robots were a figment of imagination of the science-fiction directors. Now, as a result of the commercial use robots have revolutionized man's work helping people in their activities or even replacing people at work [3]. It should be stressed that robots are used in many areas of the economy, such as light and heavy industry, army, medicine and agriculture. The objectives of this research work were to design and construct a mobile robot as well as to write the original software for the image acquisition, which would allow us to monitor hard-to-reach places.
Źródło:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 2; 11-14
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: The identification of model parameters for a semi-empirical model of working process in the compression-ignition engine
Autorzy:: Brzozowski, K.
Nowakowski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/243901.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:: modelling
working cycle
artificial intelligence
Opis:: The paper concerns the identification process applied for a semi-empirical model of working process in the CI engine. The identification is based on pressure courses in the cylinder recorded during the experimental measurements on the test stand and is performed for estimation of values of the model parameters. Appropriate estimated values of the model parameters ensure minimization of the difference between measured and modelled pressure courses in the cylinder. The identification process can be divided into two stages. The first stage concerns identification of discrete values of the model parameters for a set of discrete engine operating conditions. The task of discrete identification is formulated as a dynamic optimisation task which is sohed using a genetic algorithm. The accuracy of the identification process is evaluated by comparison of measured and calculated values of main parameters which characterize the working cycle such as: the mean indicated pressure, thermal efficiency, the mean indicated pressure in working part of the cycle, maximal pressure of the cycle, the mass of the medium in the cylinder and the crankshaft angle for which the maximal pressure occurred. The second stage concerns generalization of the results for any technically possible engine operating conditions which is sohed by means of approximation. Feed-forward multilayer artificial neural networks are usedfor the approximation. The accuracy of the identification and some examples of verification of the model predictions are presented as well.
Źródło:: Journal of KONES; 2010, 17, 3; 41-48
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:: Journal of KONES
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Nowakowski, K." wg kryterium: Autor

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język