Informacja

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

Wyszukujesz frazę "algorytm hybrydowy" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Inverse Problem of Textile Material Design at Low Temperature Solved by a Hybrid Stochastic Algorithm
Rozwiązanie problemu inwersyjnego projektowania materiałów włókienniczych stosowanych w niskich temperaturach za pomocą hybrydowego algorytmu stochastycznego
Autorzy:
Weng, M
Xu, D
Zhou, X
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232769.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
inverse problem
textile design
hybrid stochastic algorithm
optimisation method
problem inwersyjny
projektowanie tkanin
hybrydowy algorytm stochastyczny
metody optymalizacji
Opis:
The inverse problem of textile material design (IPTMD) aims to determine textile materials with optimum thermal conductivities for the thickness designed in terms of the thermal comfort requirements of the wearer. In this paper, an IPTMD is presented on the basis of the physical nature of steady heat and moisture transfer in a human body-clothing-environment system. A globally convergent algorithm, the modified particle collision algorithm (MPCA), is proposed and its validity is verified. The MPCA is applied to solve the IPTMD for single-layer textile materials at low temperature. Numerical simulation results of the IPTMD proved the suitability of the IPTMD and effectiveness of the MPCA in solving complex global optimisation problems. The encouraging results indicate that the modelling method above and optimisation algorithm can be used for further applications.
Problem inwersyjny projektowania materiałów włókienniczych ma na celu określenie materiałów włókienniczych z optymalną przewodnością cieplną dla grubości zaprojektowanej z uwzględnieniem komfortu termicznego i wygody użytkownika. W pracy przedstawiono problem na podstawie stałego przepływu ciepła i wilgotności pomiędzy ciałem człowieka, odzieżą a środowiskiem zewnętrznym. Zaprezentowano i zweryfikowano prawidłowość algorytmu zbieżnego, algorytmu zderzenia cząstek modyfikowanych, który jest stosowany w celu rozwiązania problemu dla jednowarstwowych materiałów włókienniczych w niskich temperaturach. Wyniki symulacji numerycznych problemu dowodzą jego przydatności i skuteczności algorytmu w rozwiązywaniu złożonych problemów optymalizacji. Zachęcające rezultaty wskazują, że powyższy sposób modelowania i algorytm optymalizacji mogą być używane do różnych zastosowań.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2015, 2 (110); 40-43
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fuzzy interpretation for temporal-difference learning in anomaly detection problems
Autorzy:
Sukhanov, A. V.
Kovalev, S. M.
Stýskala, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200233.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
anomaly prediction
Markov reward model
hybrid fuzzy-stochastic rules
temporal-difference learning for intrusion detection
przewidywanie anomalii
model Markova
wykrywanie włamań
hybrydowy algorytm stochastyczny
Opis:
Nowadays, information control systems based on databases develop dynamically worldwide. These systems are extensively implemented into dispatching control systems for railways, intrusion detection systems for computer security and other domains centered on big data analysis. Here, one of the main tasks is the detection and prediction of temporal anomalies, which could be a signal leading to significant (and often critical) actionable information. This paper proposes the new anomaly prevent detection technique, which allows for determining the predictive temporal structures. Presented approach is based on a hybridization of stochastic Markov reward model by using fuzzy production rules, which allow to correct Markov information based on expert knowledge about the process dynamics as well as Markov’s intuition about the probable anomaly occurring. The paper provides experiments showing the efficacy of detection and prediction. In addition, the analogy between new framework and temporal-difference learning for sequence anomaly detection is graphically illustrated.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2016, 64, 3; 625-632
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
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