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 "Sztuczne Sieci Neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 145
Tytuł:
Implementacja sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW
Artificial neural networks in LabVIEW
Autorzy:
Rafiński, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/268930.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
artificial neural networks
Opis:
Przedstawiono możliwości oraz strukturę zrealizowanego przez autora modułu do implementacji sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW.
The article shows the structure and capabilities of a LabVIEW module for the artficial neural networks implementation designed by the author.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2008, 25; 141-143
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do rozpoznawania metali na podstawie wykresu statycznej próby rozciągania
Application of artificial neural networks for recognition of metals on the basis of static tensile test chart
Autorzy:
Ewald, Dawid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41204115.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
FANN
Delphi
artificial neural networks
Opis:
W artykule przedstawia zagadnienie sztucznych sieci neuronowych oraz ich wykorzystania w klasyfikacji metali na podstawie wykresu statycznej próby rozciągania. W pracy opisano działanie sieci neuronowych oraz sposób ich wykorzystania..
In this article presents the issue of artificial neural networks and their use in the classification of metals on the basis of the static tensile test chart. This paper describes the operation of neural networks and how to use them.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2010, 3; 21-30
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Problemy związane z treningiem sztucznej sieci neuronowej wykorzystanej do modelowania charakterystyk zmęczeniowych
Problems in training process of artificial
Autorzy:
Nowicki, K.
Sempruch, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/386643.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
zmęczenie
trening sieci
artificial neural networks
fatigue
Opis:
Zrealizowane przez autorów projekty badawcze wskazały jednoznacznie na racjonalność wykorzystania środowiska sieci neuronowej do gromadzenia i przetwarzania danych o zmęczeniu. Istniejąca literatura, dotycząca w ogólności sieci neuronowych, w niewielkim stopniu dotyka ich praktycznej implementacji do problematyki zmęczeniowej. Wśród licznych problemów związanych z budową, przygotowaniem do pracy i praktycznym wykorzystaniem sieci neuronowych istnieje problem treningu sieci. Temu właśnie poświęcono prezentowane opracowanie. Autorzy przedstawiają ciąg decyzji, które przyjęli dla realizacji własnego eksperymentu numerycznego, przytaczając przykłady ilustrujące uzyskane w ślad tych decyzji rezultaty.
Prior projects realized by authors proved the rationality of using of the neural network environment to the accumulation and processing of the fatigue data. The existing literature in short supply touches practical implementation of neural network to the fatigue problems. Among others problems with the practical implementation and utilization of neural networks exists the problem of the neural network training. This one is main subject of the elaboration. In this paper authors present sequence of decisions accepted for the realization of the numeric experiment and quote illustrative examples of obtained results into the trace of these decisions.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2007, 1, 1; 77-84
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Układ samonaprowadzania pocisku moździerzowego z wykorzystaniem układów rozpoznawania położenia przestrzennego opartych na sztucznych sieciach neuronowych
Application of synthetic neurone networks for identification of space position in the self-guidance system of a mortar missile
Autorzy:
Głębocki, R.
Vogt, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/235501.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Wojskowy Instytut Techniczny Uzbrojenia
Tematy:
naboje moździerzowe
sztuczne sieci neuronowe
mortar rounds
artificial neural networks
Opis:
W referacie przedstawiono niektóre problemy związane z systemem sterowania inteligentnych pocisków moździerzowych przy pomocy rakietowych silników korekcyjnych działających bezpośrednio na środek ciężkości pocisku.
Some issues of the smart ammunition control by correction rocket micro-motors acting directly into the missile’s mass centre are presented in the paper.
Źródło:
Problemy Techniki Uzbrojenia; 2006, R. 35, z. 97; 141-148
1230-3801
Pojawia się w:
Problemy Techniki Uzbrojenia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie techniki sztucznych sieci neuronowych (ANN) do prognozowania stężenia mineralnych form azotu w wodach górnej Narwi
The use of artificial neural networks (ann) to predict the concentration of mineral forms of nitrogen in waters of the upper Narew River
Autorzy:
Skorbiłowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/338708.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
azot
rzeka
sztuczne sieci neuronowe
artificial neural networks
nitrogen
river
Opis:
Celem prezentowanych w pracy badań było skonstruowanie sztucznej sieci neuronowej do prognozowania stężenia nieorganicznych form azotu w wodach górnej Narwi w zależności od niektórych charakterystycznych cech zlewni. Badania wód Narwi prowadzono w latach 2001-2005, pobierając raz w miesiącu próbki z 10 zlokalizowanych na rzece stanowisk kontrolnych. W czasie 5 lat badańuzyskano 1800 wyników (3 formy azotu). W próbkach wody badano stężenie azotu amonowego, azotu azotanowego (III) i azotu azotanowego (V). Na potrzeby pracy skorzystano z automatycznego projektanta sieci neuronowych zawartego w pakiecie statystycznym Statistica 8.0. Do projektowania sieci wykorzystano algorytm ze wsteczną propagacją błędów. Na podstawie zgromadzonych danych wejściowych i wyjściowych przetestowano 1000 sieci i wybrano jedną w czasie procesu uczenia sieci na zadanej puli wyników liczbowych. Wartości współczynników korelacji r i porównanie stężenia zmierzonego i prognozowanego analizowanych parametrów upoważniają do stwierdzenia, że zaprojektowana sieć umożliwia ograniczoną prognozę wartości stężenia mineralnych form azotu na podstawie zaimplementowanych zmiennych wejściowych.
The aim of this work was to construct an artificial neural network to estimate the concentration of inorganic forms of nitrogen in waters of the upper Narew River depending on certain characteristics of the catchment. The study of the Narew River waters was carried out in the years 2001-2005 by collecting samples once a month from 10 sampling sites. In total 1800 results (3 forms of nitrogen) were obtained during 5 years of the study. Analysed forms of nitrogen included ammonium nitrogen, nitrate nitrogen (III) and nitrate nitrogen (V). The automatic neural network designer with the backward propagation of errors from the statistical package Statistica 8.0 was used in this paper. Based on obtained input and output data 1000 networks were tested and one was selected in the process of learning networks for a given pool of numerical results. Correlation coefficients r and a comparison of measured and predicted concentrations of the analyzed parameters allowed for the conclusion that the designed network enables limited prediction of the concentrations of mineral nitrogen based on implemented input variables.
Źródło:
Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie; 2009, 9, 1; 129-140
1642-8145
Pojawia się w:
Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Neural Network Approach for Predicting Production Volume of Biofuels in Poland
Zastosowanie sieci neuronowych do prognozowania wielkości produkcji biopaliw w Polsce
Autorzy:
Siuda, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2024082.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
artificial neural networks
biofuels
prediction
sztuczne sieci neuronowe
biopaliwa
predykcja
Opis:
This article focuses on the creation of artificial neural networks (ANN) and their use in predicting the volume of biofuel production in Poland on the basis of historical data. Artificial neural networks are extremely useful in predicting events in which it is difficult to find determinism and cause-effect relationships. For this purpose 30 artificial neural networks of different topology were created. The analysed artificial neural networks had: one or two layers, from 4 to 8 neurons on the first layer and 4 or 6 neurons on the second layer. Moreover, the effect of delayed inputs and the effect of learning set size on prediction quality were analysed. The quality of each structure was evaluated based on the coefficient of determination, mean error, and mean square error. The stability of prediction was evaluated based on the sample standard deviation of RMSE and MAE. All the presented ANN structures were simulated five times and the best individual results included in the tables. The best results were obtained for an artificial neural network with two layers, four neurons in each layer and one delay. Overall, the second layer increased the stability of the prediction. Streszczenie: W artykule skupiono się na tworzeniu sztucznych sieci neuronowych i ich wykorzystaniu do prognozowania wielkości produkcji biopaliw w Polsce na podstawie danych historycznych. Sztuczne sieci neuronowe są niezwykle przydatne w prognozowaniu zdarzeń, w których trudno doszukać się determinizmu i związków przyczynowo-skutkowych. W tym celu stworzono 30 sztucznych sieci neuronowych o różnej topologii. Analizowane
W artykule skupiono się na tworzeniu sztucznych sieci neuronowych i ich wykorzystaniu do prognozowania wielkości produkcji biopaliw w Polsce na podstawie danych historycznych. Sztuczne sieci neuronowe są niezwykle przydatne w prognozowaniu zdarzeń, w których trudno doszukać się determinizmu i związków przyczynowo-skutkowych. W tym celu stworzono 30 sztucznych sieci neuronowych o różnej topologii. Analizowane sztuczne sieci neuronowe miały: jedną lub dwie warstwy, od 4 do 8 neuronów w warstwie pierwszej oraz 4 lub 6 neuronów w warstwie drugiej. Ponadto przeanalizowano wpływ opóźnionych wejść oraz wpływ wielkości zbioru uczącego na jakość predykcji. Jakość każdej ze struktur oceniono na podstawie współczynnika determinacji, błędu średniego oraz błędu średniokwadratowego. Stabilność prognozowania była oceniana na podstawie odchylenia standardowego próby RMSE oraz MAE. Wszystkie przedstawione struktury ANN były symulowane pięciokrotnie, a najlepsze pojedyncze wyniki zamieszczono w tabelach. Najlepsze wyniki uzyskano dla sztucznej sieci neuronowej z dwiema warstwami, czterema neuronami w każdej warstwie i jednym opóźnieniem. Druga warstwa zwiększyła stabilność predykcji.
Źródło:
Ekonomia XXI Wieku; 2021, 24; 7-26
2353-8929
Pojawia się w:
Ekonomia XXI Wieku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Discrete Fractional Order Artificial Neural Network
Autorzy:
Sierociuk, D.
Sarwas, G.
Dzieliński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/386578.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
systemy nieliniowe
artificial neural networks
nonlinear systems
Opis:
In this paper the discrete time fractional order artificial neural network is presented. This structure is proposed for simulating the dynamics of non-linear fractional order systems. In the second part of this paper several numerical examples are shown. The final part of the paper presents the discussion on the use of fractional or integer discrete time neural network for modelling and simulating fractional order non-linear systems. The simulation results show the advantages of the proposed solution over the classical (integer) neural network approach to modelling of non-linear fractional order systems.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2011, 5, 2; 128-132
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytmy genetyczne jako narzędzie optymalizacyjne stosowane w sieciach neuronowych
Genetic algorithms as a optimization tool applied in neural networks
Autorzy:
Olszewski, T.
Boniecki, P.
Weres, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/289865.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
algorytmy genetyczne
artificial neural networks
genetic algorithms
Opis:
Rewolucyjne wynalazki człowieka bardzo często powstają w wyniku obserwacji przyrody. Korzysta ona z rozwiązań najlepszych i optymalnych, tak więc wartych naśladowania. Niestety czasami jest to bardzo trudne. Przykładem może być mózg ludzki, którego funkcjonowania nadal nie rozumiemy do końca. Obserwując jego budowę stworzono Sztuczne Sieci Neuronowe, które są jego bardzo uproszczonym modelem mającym wykorzystywać jego najważniejsze cechy czyli zdolność uczenia i kojarzenia. Ewolucja naturalna jest swoistym procesem optymalizacyjnym mającym na celu najlepsze przystosowanie osobników do otaczającego świata, a co się z tym wiąże - przetrwania gatunku. Również mechanizmy ewolucyjne zostały wykorzystane przez człowieka. Jedną z metod odwzorowującą te mechanizmy są algorytmy genetyczne pozwalające na optymalne rozwiązanie różnych problemów. W artykule zostało przedstawione połączenie obu idei.
Revolutionary human inventions very often arise as a result of nature observation. Nature use the best and optimal solutions therefore deserves to copy. Unfortunately, sometimes it’s very hard. Human’s brain can be example, whose functions we don’t fully understand. As a result of observations of the build of human’s brain made artificial neural networks. They are its very simplified model, which use its main features: ability to learn and associate. Natural evolution is peculiar optimization process which purpose is the best adaptation of specimen to the surrounding world and it is in connection with survival of the species. Evolutionary mechanics were exploit by the human as well. Genetic algorithms are one of many methods which model evolutionary mechanics. They allow to find optimal solution for different problems. This article presents the combination both ideas.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 137-143
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Możliwości stosowania sztucznych sieci neuronowych przy doborze motywatorów dla kadry menedżerskiej
Using artificial neural network to choose motivators for managers
Autorzy:
Matwiejczuk, T.
Tomaszuk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/399048.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
motywacja
kierownik
sztuczne sieci neuronowe
motivation
manager
artificial neural networks
Opis:
In the article the concept of motivating the management staff was mentioned. It was pointed that the appropriate choice of personal motivators is one of the most crucial elements in the motivating process. It was suggested to choose motivators by Artificial Neural Network. ANN can be widely used. It can find the sens and rules in difficult structures of data. The ways of using tools in the company were also presented.
Źródło:
Ekonomia i Zarządzanie; 2011, 3, 2; 130-137
2080-9646
Pojawia się w:
Ekonomia i Zarządzanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A world according to artificial neural networks
Autorzy:
Schuster, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307811.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
artificial neural networks
cognitive science
input space transformation
Opis:
This paper presents results from a preliminary study in the field of artificial neural networks (ANN). The overall aim of our work relates to the field of cognitive science. In this wider framework we try to investigate, reason about, and model cognitive processes in order to obtain a better understanding of the major processing device involved - the human brain. In terms of content this paper presents a novel ANN learning approach. Note that through-out the paper we assume supervised learning. In contrast to the classical ANN learning approach where an ANN algorithm alters an initial random weight assignment until a reasonable solution to a problem is obtained this approach does not alter the initial random weight assignment at all, but provides a solution to the problem by transforming the actual input data. The approach is applied to perceptrons and adalines and its quality is demonstrated on simple classification problems.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2003, 3; 102-107
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytm rozpoznawania obrazów materiałów biologicznych
Algorithm for identification of biological materials images
Autorzy:
Łapczyńska-Kordon, B.
Langman, J.
Pedryc, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291148.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
rozpoznawanie obrazów
artificial neural networks
classification of images
Opis:
Opracowując wyniki pomiarów zarejestrowanych w postaci graficznej często mamy do czynienia z koniecznością porównywania ze sobą dwóch lub więcej obrazów. Nie zawsze zachodzi potrzeba porównywania ze sobą całych obrazów, nieraz wystarczające jest określenie różnic lub podobieństw na podstawie analizy pewnych ich charakterystycznych fragmentów. W pracy przedstawiono algorytm rozpoznawania obrazów na podstawie analizy rozmieszczenia na nich pewnych charakterystycznych wcześniej zdefiniowanych elementów. Zaprezentowano zarówno porównywanie z wykorzystaniem współrzędnych biegunowych metodą analityczną jak też próbę wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji obrazów.
In handling graphic representations of measurement results, need often arises to compare two or more images. It is not always necessary to compare the entire images. Sometimes it suffices to describe differences or similarities based on the analysis of certain characteristic fragments. This body of work presents an algorithm for recognizing images based on certain pre-set characteristic elements. A process of comparing – through the analytical method – using polar coordinates, as well as an attempt to utilize artificial neural networks for the classification of images is also presented.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 7, 7; 145-150
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do rozpoznawania obrazów
Using artificial neural networks in image recognition
Autorzy:
Dobrosielski, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41204124.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
Adaline
obraz cyfrowy
artificial neural networks
digital image
Opis:
Praca zawiera informacje dotyczące sztucznej sieci neuronowej. Przedstawiony jest sposób działania wejść, wag, bloku sumarycznego, bloku aktywacji i wyjść, z których składa się sztuczny neuron. Omówiona jest struktura sieci z jakiego rodzaju funkcji aktywacji i ilości warstw się składa oraz metody procesu uczenia sieci neuronowej. Zaprezentowany model neuronu typu Adaline. Praca zwiera także informacje dotyczące obrazu cyfrowego, z czego się składa oraz modeli barw na drodze algebraicznej. W części badawczej zostało zaprezentowane w jaki sposób sieć zbudowana z neuronów typu Adaline rozpoznaje wzorce pisma grafiki rastrowej. Omówiony jest sposób przygotowania materiałów testujących oraz tworzenie zbioru uczącego i struktury sieci w zaprojektowanym programie. Przedstawiony jest proces uczenia sieci, jak również rodzaje przykładowych odpowiedzi jakich udziela sieć podczas testowania. Część badawcza zawiera eksperyment w którym ukazane są ważne czynniki jakie wpływają na poprawne działanie sieci.
The paper contains information on artificial neural network. Is shown how the inputs, weights, summary block, block the activation and output, which consists of an artificial neuron. In part of the research was presented on how the network is built with a Adaline neurons recognize patterns letters graphics.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2010, 3; 45-56
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Użycie sieci neuronowych do klasyfikacji obdszarów miejskich na zdjęciach satelitarnych
Applying neural networks to urban area classification in satellite images
Autorzy:
Iwaniak, A.
Krówczyńska, M.
Paluszyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341474.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
klasyfikacja zdjęć satelitarnych
sztuczne sieci neuronowe
satellite image classification
artificial neural networks
Opis:
Niniejsza praca przedstawia podejście do procesu klasyfikacji obrazów satelitarnych alternatywne wobec istniejących metod. Do identyfikacji terenów miejskich zobrazowanych na zdjęciach satelitarnych zastosowana została sztuczna sieć neuronowa. W pracy wykorzystano zobrazowania wykonane przez satelitę Landsat skanerem Thematic Mapper oraz mapę pokrycia terenu opracowaną w programie CORINE Land Cover. Oceny wyników dokonano metodą porównania punktowego z mapą topograficzną. Badania zostały przeprowadzone na terenach testowych: Aglomeracja Warszawska oraz Krakowska.
This work presents a new approach to satellite image classification process. An artificial neural network has been applied to identification of urban areas mapped in satellite images. The results presented here are based on images obtained from the Landsat satellite using the Thematic Mapper scanner and a land cover map produced under the CORINE Program. The evaluation of the results has been conducted using a point-topoint comparison with a topographic map. The test areas include the metropolitan areas of Warsaw and Cracow.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2002, 1, 1-2; 5-13
1644-0668
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych przez przedsiębiorstwa eksportujące oraz importujące
The usage of artificial neural networks by export and import enterprises
Autorzy:
Jasiński, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/339733.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
systemy transakcyjne
artificial neural networks
exchange rate
trading system
Opis:
The paper raises issues of the use of artificial intelligence in the enterprise. The focus was on the possibility of using artificial neural networks to accurately predict the behavior of the time series relevant to the economic activities based on the export and import. In particular, the paper describes the practical possibilities for time series forecasting such as foreign exchange rates. Researches focused on predicting of slope of linear regression, to determinate the direction of exchange rate changes. Artificial neural networks, tested during researches, included two types of models. First one was a simple neural network model, containing only a one network. Second one was a more complex model containing at least a few networks. These networks were used for predicting a part of output variable. To obtained mentioned parts during researches was used multiresolution analysis based on discrete wavelet trans- form. During researches a lot of versions of multiresolution analysis were tested. Finally, as the best one, was chosen the discrete wavelet transform based on the biorthogonal 6/8 wavelet. The paper describes also a type of model input variables, considering a frequency of their changes. It shows advantages and disadvantages of macroeconomic data and technical analysis. The article describes main and the most useful types of moving averages, such as simple moving average, exponential moving average, weighted moving average and VI- DYA (Variable Index Dynamic Average). The paper mentions other type of input variable, especially such indicators as RSI and MACD and their modifications. The final evaluation of the models was carried out based on a simple trading system. Thus was confirmed the useful- ness of the results in practical applications. During the analysis of the obtained results, was used the method of sliding window.
Źródło:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem; 2014, 17, 1; 37-40
1643-4773
Pojawia się w:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efektywność sztucznych sieci neuronowych w rozpoznawaniu znaków pisma odręcznego
Effectiveness of artificial neural networks in recognising handwriting characters
Autorzy:
Miłosz, Marek
Gazda, Janusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/98468.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
rozpoznawanie znaków
pismo odręczne
sztuczne sieci neuronowe
character recognition
handwriting
artificial neural networks
Opis:
Sztuczne sieci neuronowe są jednym z narzędzi współczesnych systemów odtwarzania z obrazów tekstów, w tym pisanych odręcznie. W artykule przedstawiono rezultaty eksperymentu obliczeniowego mającego na celu analizę jakości rozpoznawania cyfr pisanych odręcznie przez dwie sztuczne sieci neuronowe (SSN) o różnej architekturze i parametrach. Jako podstawowe kryterium jakości rozpoznawania znaków użyto wskaźnika poprawności. Poza tym analizie poddano liczbę neuronów i ich warstw oraz czas uczenia SSN. Do stworzenia SSN, oprogramowania algorytmów ich uczenia i testowania wykorzystano język Python i bibliotekę TensorFlow. Obydwie SSN uczono i testowano przy pomocy tych samych dużych zbiorów obrazów znaków pisanych odręcznie.
Artificial neural networks are one of the tools of modern text recognising systems from images, including handwritten ones. The article presents the results of a computational experiment aimed at analyzing the quality of recognition of handwritten digits by two artificial neural networks (ANNs) with different architecture and parameters. The correctness indicator was used as the basic criterion for the quality of character recognition. In addition, the number of neurons and their layers and the ANNs learning time were analyzed. The Python language and the TensorFlow library were used to create the ANNs, and software for their learning and testing. Both ANNs were learned and tested using the same big sets of images of handwritten characters.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2018, 7; 210-214
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 145

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