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 "network techniques" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Surface casting defects inspection using vision system and neural network techniques
    Autorzy:
    Świłło, S. J.
    Perzyk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/380699.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    nondestructive testing
    machined aluminum die castings
    image processing algorithms
    vision system inspection
    neural network
    badanie nieniszczące
    odlewnictwo ciśnieniowe
    algorytm przetwarzania obrazu
    inspekcja wizyjna
    sieć neuronowa
    Opis:
    The paper presents a vision based approach and neural network techniques in surface defects inspection and categorization. Depending on part design and processing techniques, castings may develop surface discontinuities such as cracks and pores that greatly influence the material’s properties Since the human visual inspection for the surface is slow and expensive, a computer vision system is an alternative solution for the online inspection. The authors present the developed vision system uses an advanced image processing algorithm based on modified Laplacian of Gaussian edge detection method and advanced lighting system. The defect inspection algorithm consists of several parameters that allow the user to specify the sensitivity level at which he can accept the defects in the casting. In addition to the developed image processing algorithm and vision system apparatus, an advanced learning process has been developed, based on neural network techniques. Finally, as an example three groups of defects were investigated demonstrates automatic selection and categorization of the measured defects, such as blowholes, shrinkage porosity and shrinkage cavity.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2013, 13, 4; 103-106
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie technik neuronowych w praktyce rolniczej
    Using of neuronal techniques in agricultural practice
    Autorzy:
    Boniecki, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/335801.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    technika neuronowa
    praktyka rolnicza
    system klasyfikacji
    sieć neuronowa
    neural technique
    agricultural practice
    classification system
    neural network
    Opis:
    Rozwój technologii informatycznych spowodował pojawienie się zupełnie nowych możliwości analitycznych, bazujących na obserwacjach procesów naturalnych, a w szczególności na wnioskach płynących z badań naukowych dotyczących pracy mózgu, jakie opisują dynamicznie rozwijające się techniki przetwarzania neuronowego (Osowski S., 2000). Należy podkreślić, że sztuczne sieci neuronowe potrafią operować zarówno na zbiorach danych numerycznych, pochodzących np. z badań doświadczalnych, jak również na zbiorach rozmytych, tak charakterystycznych dla postrzegania ludzkiego umyslu. Ostatnio znajdują zastosowanie w systemach klasyfikacyjnych wykorzystywanych w rolnictwie.
    The development of computer technologies caused the appearance of the completely new analytic possibilities, basing on observations of natural processes, and in peculiarity on conclusions following with scientific researches relating the brain work investigations, what is described by the dynamically developing techniques of neuronal processing. One should underline, that artificial neuronal networks are able to operate both on gatherings of numeric data coming from experimental investigations, as well as on fuzzy sets, so characteristic for perception of human mind. Recently they are used in agriculture in classification systems.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2005, 50, 2; 10-14
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Mechatronic systems in mining roadheaders - examples of solutions
    Systemy mechatroniczne w górniczych kombajnach chodnikowych - przykłady rozwiązań
    Autorzy:
    Jasiulek, D.
    Świder, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/277124.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    systemy mechatroniczne
    górniczy kombajn chodnikowy
    system sterowania
    sztuczna sieć neuronowa
    mechatronic systems
    mining roadheaders
    numerical techniques
    control system
    neural network
    Opis:
    In the process of control of mining machines the problems with development of a classical mathematical model describing phenomena that accompany operation of these machines are presented. These problems are the result of specificity of the process of driving the roadways and the direct reason to undertake trials to use artificial intelligence technologies in modelling of phenomena, which occur during rock-drivage of roadways. The following problems are presented in the paper: -state-of-the-art control systems used in roadheaders, -possibilities of use of artificial neural networks in control systems of mining machines (on the example of a roadheader), -model tests with use of data recorded during drivage of roadway with use of a roadheader, -determination of cutting resistance with use of an artificial neural network to determine the value of set angular speed of a roadheader’s cutter jib in the plane parallel to the roadway floor. Presented model tests are the result of R&D projects associated with designing of an intelligent control system of the roadheader, which are realized at the KOMAG Institute of Mining Technology and at the Faculty of Mechanical Engineering of the Silesian University of Technology.
    W procesie sterowania maszyn górniczych występuje wiele czynników, utrudniających przygotowanie klasycznego modelu matematycznego, opisującego zjawiska towarzyszące pracy maszyny. Problemy te, wynikające ze specyfiki procesu drążenia wyrobisk, są bezpośrednią przyczyną podejmowania prób zastosowania technik sztucznej inteligencji w modelowaniu zjawisk występujących w trakcie drążenia wyrobisk korytarzowych (tuneli). W artykule zaprezentowano: - badanie stanu wiedzy z zakresu systemów sterowania kombajnów chodnikowych, - możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych w układach sterowania maszyn górniczych (na przykładzie kombajnu chodnikowego), - wyniki badań procesu drążenia wyrobiska kombajnem chodnikowym, - określenie oporów skrawania z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej do wyznaczenia wartości prędkości kątowej wysięgnika kombajnu chodnikowego.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 1; 121-127
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w energetyce
    The applications of artificial intelligence techniques in energy systems
    Autorzy:
    Ściążko, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276892.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    energetyka
    sztuczna inteligencja
    sieci neuronowe
    algorytmy genetyczne
    modelowanie
    optymalizacja
    odnawialne źródła energii
    energy science
    artificial intelligence
    neural network
    genetic algorithm
    modeling
    optimization
    renewable energy
    Opis:
    Artykuł prezentuje możliwości wykorzystania metod sztucznej inteligencji w energetyce. Zastosowania te można podzielić na trzy grupy: modelowanie, przewidywanie i planowanie (optymalizacja) oraz kontrola procesów. W artykule pokazano typowe przykłady użycia sztucznej inteligencji, charakterystyczne dla każdej z grup. Przedstawiono także możliwe przyszłe wykorzystania tego typu metodologii, w szczególności w inteligentnych systemach elektroenergetycznych - Smart Grid. Druga część artykułu przedstawia i omawia przykład wykorzystania sztucznej inteligencji w modelowaniu systemu elektroenergetycznego, złożonego z następujących elementów: elektrociepłownia geotermalna, źródło geotermalne, miejska sieć ciepłownicza oraz zakład przemysłowy. Zadanie polegało na przygotowaniu modelu komputerowego rozważanego systemu oraz wielokryte-rialnej optymalizacji problemu. Jakość każdego z rozwiązań była oceniana na podstawie dwóch różnych funkcji dopasowania: obliczonej wartości kosztów inwestycyjnych oraz sprawności egzergetycznej systemu. Pokazano w jaki sposób można wykorzystać genetyczny algorytm optymalizacji wielokryterialnej oraz modelowanie zastępcze z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej do analizy zadanego problemu. Rezultaty optymalizacji zostały zobrazowane na diagramie Pareto, na ich podstawie pokazano kilka typów możliwych rozwiązań projektowych (niewielkie koszty inwestycyjne i niska sprawność, wysokie koszty inwestycyjne ale wysoka sprawność oraz rozwiązanie pośrednie). Dla modelu zastępczego określono jego dokładność oraz dopasowanie do oczekiwanych rezultatów.
    Paper presents possible applications of artificial intelligence techniques in the energy science problems. Those applications can be divided into three groups: modeling, predictions and planning (optimization) and process control. Article shows typical examples of use artificial intelligence in each group. Moreover there are presented the future possibilities of application, for example in Smart Grid's problems. Second part of the article introduces the case study of using artificial intelligence techniques in real life problem of analysis of complicated energy system. Its main elements are geothermal power plant, district heating system, industrial plant and electrical grid. The task was to model the system and run the multi criteria optimization. The quality of each solution was graded by the different objective functions: investment cost and energy efficiency. The paper presents multi criteria genetic optimization algorithm and neural network surrogate modeling for given problem. The optimization's results can be found in the Pareto diagram - they show different possible solutions (with low investment cost and low efficiency, with high cost and high efficiency or with mediumvalues). The quality of surrogate model is presented on the regression graph for neural network.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 7-8; 53-59
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Data-driven techniques for the fault diagnosis of a wind turbine benchmark
    Autorzy:
    Simani, S.
    Farsoni, S.
    Castaldi, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330715.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    fault diagnosis
    analytical redundancy
    fuzzy system
    neural network
    residual generator
    fault estimation
    wind turbine benchmark
    diagnostyka uszkodzeń
    redundancja analityczna
    system rozmyty
    sieć neuronowa
    estymacja błędu
    turbina wiatrowa
    Opis:
    This paper deals with the fault diagnosis of wind turbines and investigates viable solutions to the problem of earlier fault detection and isolation. The design of the fault indicator, i.e., the fault estimate, involves data-driven approaches, as they can represent effective tools for coping with poor analytical knowledge of the system dynamics, together with noise and disturbances. In particular, the proposed data-driven solutions rely on fuzzy systems and neural networks that are used to describe the strongly nonlinear relationships between measurement and faults. The chosen architectures rely on nonlinear autoregressive models with exogenous input, as they can represent the dynamic evolution of the system along time. The developed fault diagnosis schemes are tested by means of a high-fidelity benchmark model that simulates the normal and the faulty behaviour of a wind turbine. The achieved performances are also compared with those of other model-based strategies from the related literature. Finally, a Monte-Carlo analysis validates the robustness and the reliability of the proposed solutions against typical parameter uncertainties and disturbances.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2018, 28, 2; 247-268
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Using hybridized techniques to develop an online workplace risk assessment tool
    Użycie technik hybrydowych w implementacji systemu online do oceny stresu w miejscu pracy
    Autorzy:
    Ghosh, A.
    Nafalski, A.
    Tweedale, J.
    Dollard, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408265.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    stres w miejscu pracy
    inteligentny agent
    system wieloagentowy
    systemy neuronowe
    logika rozmyta
    work stress
    agent
    multi-agent system
    neural network
    fuzzy logic
    Opis:
    Recent research has shown that work stress has become a widespread concern in Australia and other countries. It is a growing concern across all employment sectors as well as occupational levels and reported as a common cause of occupational illness. Work stress can be prevented if it is identified, measured and changes are made to the work environment. Multi-Agent technology has been used in many applications but has not been applied in psychology for analysing data. This paper presents hybridized techniques, which have been used to develop an online tool for work stress assessment and prevention.
    Ostatnie badania wykazały, że stres w miejscu pracy stał się przedmiotem rosnących obaw w Australii i w innych krajach. Wszystkie sektory zatrudnienia doświadczają wzrostu psychicznych chorób zatrudnieniowych. Stres w miejscu pracy może być uniknięty jeśli jest identyfikowany, mierzony i stosowne zmiany są implementowane w środowisku pracy. Technologia systemów wieloagentowych jest używana w wielu aplikacjach, lecz nie była dotąd zastosowana w psychologii do analizy danych. Artykuł prezentuje techniki hybrydowe, zastosowane do oceny online i prewencji stresu.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 4b; 42-45
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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