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 "complex coordination" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Hierarchical control structures
    Autorzy:
    Findeisen, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205523.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    sterowanie
    complex systems
    conflicts
    control
    coordination
    hierarchical structures
    Opis:
    Control of complex systems, where maany detailed decisions are to be made on a current basis, along with long-term considerations, calls for structures composed of a multitude of decision units. This, in turn, may lead to various conflicts. The latter are to be predicted and counteracted by appropriate measures in the design of decision structure as well as in the course of its operation. Allocation of information and the language of communication between various levels of the hierarchy also are of the prime importance.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2000, 29, 1; 69-78
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Problem zastosowania ochrony katodowej na obiektach złożonych
    The problem with applying cathodic protection to complex objects
    Autorzy:
    Stochaj, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1835098.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    potencjał
    koordynacja
    ogniwo korozyjne
    ochrona katodowa
    obiekt złożony
    potential
    coordination
    corrosion cell
    cathodic protection
    complex object
    Opis:
    W artykule omówiono zagrożenia wynikające z istnienia na obiekcie konstrukcji żelbetowych i taśmy uziemiającej. Przedstawiono problem występowania ogniw korozyjnych, mających wpływ na poprawne działanie ochrony katodowej chronionego obiektu. Ponadto omówiono sposoby koordynacji ochrony katodowej z ochroną przeciwporażeniową i ochroną odgromową. Pokrótce przedstawiono rozwiązania instalacji ochrony katodowej na obiektach złożonych.
    This article discusses the dangers arising from the existence of reinforced concrete structures and earthing tapes on the site. The problem of the occurrence of corrosive cells affecting the proper operation of the cathodic protection of the protected object is presented. In addition, methods of coordinating cathodic protection with shock protection and lightning protection are discussed. The solutions for cathodic protection installation on complex objects are briefly presented.
    Źródło:
    Nafta-Gaz; 2018, 74, 1; 44-48
    0867-8871
    Pojawia się w:
    Nafta-Gaz
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hierarchiczne struktury w sztucznych sieciach neuronowych
    Hierarchical Structures on Artificial Neural Networks
    Autorzy:
    Płaczek, Stanisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/509240.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Akademia Finansów i Biznesu Vistula
    Tematy:
    Sztuczne Sieci Neuronowe
    struktury hierarchiczne
    dekompozycja
    koordynacja
    systemy złożone
    artificial neural networks
    hierarchical structures
    decomposition
    coordination
    complex systems
    Opis:
    W wielowarstwowych Sztucznych Sieciach Neuronowych (SSN), nieliniowych w swej strukturze, uczenie sieci polega na poszukiwaniu minimum globalnej funkcji celu. W realizacjach praktycznych – w funkcji celu – występują parametry dwóch lub trzech warstw ukrytych. Strojenie współczynników macierzy w warstwach W1, W2, czy też W3, odbywa się w procesie uczenia, który można traktować jako stan nieustalony SSN. Stany nieustalone w poszczególnych warstwach mają różne przebiegi dynamiczne, czyli zależności amplitudy błędu średniokwadratowego w warstwie od numeru iteracji. W praktycznych realizacjach procesu uczenia szybkość zbieżności procesu do stanu ustalonego, czyli minimum funkcji błędy, jest ważną charakterystyką, dlatego też podział SSN na niezależne poziomy, zdefiniowanie lokalnych funkcji celu dla każdej warstwy, skoordynowanie lokalnych procesów uczenia w celu osiągnięcia globalnego minimum ma praktyczny głęboki sens. W artkule podejmuje się próbę zastosowania ogólnej teorii złożonych systemów do opisu SSN, budowy algorytmów uczących i ich praktycznej realizacji. Tego typu podejście prowadzi do poszukiwania rozwiązań poprzez dekompozycję i koordynację w hierarchicznej strukturze SSN. Ze względu na występujące nieliniowości w poszczególnych warstwach sieci, trudno udowodnić warunki zbieżności dla stosowanych metod. Tym niemniej, praktyka realizacji różnych algorytmów pokazuje przydatność przyjętych rozwiązań.
    On multi-layer artificial neural networks (ANN), non-linear in their structure, network teaching consists in seeking for global minimum function of the objective. In practical implementations – in the objective’s function – there are occurring parameters of two or three hidden layers. Tuning matrix coefficients in the layers W1, W2 or W3 takes place in the teaching process which can be treated as an ANN transient state. Transient states in individual layers have different dynamic courses, i.e. dependency of the amplitude of mean squared error in the layer on the number of iteration. In practical implementations of the teaching process, the speed of process convergence to the steady state, i.e. the minimum of the error function, is an important characteristic, hence the division of ANN into independent levels, defining the local functions of the objective for every layer, coordination of the local teaching processes in order to achieve the global minimum is of practical deep sense. In his article, the author made an attempt to apply the general theory of complex systems to describe ANN, to build teaching algorithms and their practical implementation. Such an approach leads to pursuit of solutions through decomposition and coordination in the ANN hierarchical structure. Due to the occurring nonlinearities in individual layers of the network, it is difficult to prove the convergence conditions for the methods applied. Nonetheless, the practice of implementation of various algorithms indicates usefulness of the adopted solutions.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula; 2014, 38/2014 Informatyka; 20-37
    2353-2688
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie teorii systemów hierarchicznych do analizy sztucznych sieci neuronowych
    Application of the Theory of Hierarchical Systems to Analyse Artificial Neural Networks
    Autorzy:
    Płaczek, Stanisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/440175.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Akademia Finansów i Biznesu Vistula
    Tematy:
    Sztuczne Sieci Neuronowe
    hierarchiczne struktury
    dekompozycja
    koordynacja
    systemy złożone
    artificial neural networks
    hierarchical structures
    decomposition
    coordination
    complex systems
    Opis:
    Sztuczne Sieci Neuronowe (SSN) okazały się wygodnym narzędziem, przydatnym przy realizacji bardzo wielu różnych praktycznych zadań inżynierskich, ekonomicznych finansowych, medycznych i innych. SSN mogą być zastosowane tame, gdzie pojawiają się problemy z przetwarzaniem i analizą danych, prognozą, klasyfikacją czy sterowaniem. Sukces spowodowany jest tym, że w tych zastosowaniach SSN pełni rolę uniwersalnego aproksymatora nieliniowej, wektorowej funkcji wielu zmiennych. Podstawowym problemem jest efektywne uczenie złożonej konfiguracji sieci, jaką niewątpliwie jest struktura wielowarstwowej sieci neuronowej o wielu wejściach i wyjściach. Uczenie polega na poszukiwaniu minimum globalnej funkcji celu, którą najczęściej definiujemy jako błąd średniokwadratowy wyjścia sieci i warto-ści zadanej. Zadanie nie jest trywialne i ze względu na wielowymiarowość wektorów wejścia i wyjścia oraz wielowarstwowość sieci. Z tego też względu szuka się rozwiązań w sieciach o strukturze z jedną warstwą ukrytą. W celu wykorzystania możliwości sieci wielowarstwowych, do analizy złożonych struktur zastosowano metody i techniki opracowane dla wielowarstwowych, hierarchicznych struktur technicznych. Systemy hierarchiczne występują nie tylko w przyrodzie, lecz również w organizacjach ludzi. Tego typy struktury są bardzo efektywne z punktu widzenia zarządzania i kierowania organizacjami. Z systemami hierarchicznymi związane są zagadnienia dekompozycji dużego, podstawowego systemu na podsystemy oraz umiejętne skoordynowanie rozwiązań cząstkowych, w celu otrzymania rozwiązania optymalnego dla całego systemu. W artykule przedstawiono próbę zastosowania dekompozycji oraz koordynacji w stosunku do SSN o złożonej, wielowarstwowej strukturze. Dekomponując strukturę sieci oraz algorytm uczenia na podzadania, analizuje się wymagania, które musi spełnić algorytm w celu efektywnej koordynacji rozwiązań cząstkowych. Tak więc problem koordynacji jest problemem centralnym w analizie i konstrukcji algorytmu uczenia SSN. Artykuł ma charakter koncepcyjny.
    Artificial neural networks (ANN) have appeared to be a convenient tool, useful for implementation of very many practical engineering, economic, financial, medical, and other tasks. ANN may be applied where the problems with data processing and analysis, forecast, classification or steering appear. The success is caused by the fact that in these applications ANN plays the role of universal approximator of the non-linear, vectored function of many variables. The basic problem is an effective teaching of the complex configuration of the network which, no doubt, the structure of multilayer neural network with many inputs and outputs is. Teaching consists in seeking for the minimum global function of the purpose, which is most oft en defined as a mean squared error of the network input and the set-point. The task is not trivial also due to the multidimensionality of vectors of input and output as well as due to the multilayer nature of the network. Also having this in mind, there are attempts to fi nd solutions in networks with the structure with one hidden layer. In order to make use of the possibilities of multilayer networks, the author applied for the analysis of complex structures the methods and techniques developed for multilayer, hierarchical technical structures. Hierarchical systems take place not only in the nature but also in human organisations. Such structures are very effective from the point of view of organisation management and direction. The hierarchical systems are combined with the issues of decomposition of a big, basic system into subsystems and a skilful coordination of partial solutions in order to obtain a solution optimal for the entire system. In his article, the author presented an attempt to apply decomposition and coordination in relation to ANN with a complex, multilayer structure. Decomposing the network structure and the algorithm of teaching into subtasks, he analyses the requirements to be met by the algorithm for the purpose of effective coordination of partial solutions. Thus, the problem of coordination is the central problem in the analysis and construction of the ANN algorithm of teaching. The article is of the conceptual nature.
    Źródło:
    Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula; 2015, 2(44); 102-116
    2084-4689
    Pojawia się w:
    Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula
    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