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 "neuron network" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Predykcja natężenia ruchu w ciągu skrzyżowań z wykorzystaniem sieci neuronowych
    The traffic flow prediction in the intersections using neural networks
    Autorzy:
    Pamuła, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/254214.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
    Tematy:
    sieć neuronowa
    predykcja
    natężenie ruchu
    neuron network
    prediction
    traffic
    Opis:
    W artykule zaproponowano wykorzystanie jednej sieci neuronowej do krótkoterminowej predykcji wartości natężeń ruchu dla wylotów dwóch kolejnych skrzyżowań tej samej ulicy. Predykcja natężenia ruchu na drugim skrzyżowaniu została wykonana na podstawie danych historycznych dla skrzyżowania pierwszego. Pozwala to na określenie przyszłego natężenia ruchu na wylocie tego skrzyżowania w przypadku braku danych rejestrowanych na tym skrzyżowaniu. Dokonano walidacji modelu z użyciem historycznych danych otrzymanych z Centrum Sterowania Ruchem w Gliwicach. Baza danych obejmuje dane o natężeniu ruchu z 6 miesięcznego okresu rejestracji w 2014 roku (luty-lipiec). W badaniach wykorzystano wartości natężenia ruchu rejestrowane w odstępach 15 minutowych.
    The paper presents a proposal of using one neural network for short time prediction of traffic flow on two adjacent junctions of a traffic route. The traffic flow on the second junction is predicted on the basis of historic data registered at the first junction. This allows to forecast the flow on the second junction in the case of failure of its flow measuring devices. The proposed NN is validated using data acquired from the Road Traffic Control Centre in Gliwice. The database consists of traffic flow measurements collected over 6 months in 2014 (February - July). The flow was registered in 15 min intervals.
    Źródło:
    TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 12; 1180-1185, CD
    1232-3829
    2543-5728
    Pojawia się w:
    TTS Technika Transportu Szynowego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efficient nonlinear predictive control based on structured neural models
    Autorzy:
    Ławryńczuk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907652.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sterowanie procesami
    sterowanie predykcyjne
    sieć neuronowa
    optymalizacja
    linearyzacja
    process control
    model predictive control
    neuron network
    optimisation
    linearisation
    Opis:
    This paper describes structured neural models and a computationally efficient (suboptimal) nonlinear Model Predictive Control (MPC) algorithm based on such models. The structured neural model has the ability to make future predictions of the process without being used recursively. Thanks to the nature of the model, the prediction error is not propagated. This is particularly important in the case of noise and underparameterisation. Structured models have much better long-range prediction accuracy than the corresponding classical Nonlinear Auto Regressive with eXternal input (NARX) models. The described suboptimal MPC algorithm needs solving on-line only a quadratic programming problem. Nevertheless, it gives closed-loop control performance similar to that obtained in fully-fledged nonlinear MPC, which hinges on online nonconvex optimisation. In order to demonstrate the advantages of structured models as well as the accuracy of the suboptimal MPC algorithm, a polymerisation reactor is studied.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 2; 233-246
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod analizy obrazów do automatycznej detekcji i pomiaru źrenic oczu
    Methods of image analysis used for automatic detection of human eye pupils
    Autorzy:
    Koprowski, R.
    Tokarczyk, R.
    Wróbel, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131258.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    digital image
    image analysis
    correlation
    neuron network
    morphological analysis
    obraz cyfrowy
    analiza obrazu
    korelacja
    sieć neuronowa
    analiza morfologiczna
    Opis:
    Potrzeby diagnostyki medycznej wad budowy i postawy człowieka wymagają stworzenia prostej metody jego pozycjonowania w trójwymiarowej przestrzeni. Jedną z metod wyznaczania położenia charakterystycznych punktów ciała jest metoda fotogrametryczna. Pomierzone punkty na zdjęciach służą do zbudowania przestrzennego modelu i za pomocą punktów dostosowania umieszczenia go w układzie odniesienia. Fotogrametryczny system do pomiaru 3D punktów ciała ludzkiego opracowany w Zakładzie Fotogrametrii i Informatyki Teledetekcyjnej WGGiIŚ AGH w Krakowie wymaga pomiaru na zdjęciach cyfrowych wybranych miejsc ciała ludzkiego, sygnalizowanych styropianowymi kulkami-markerami oraz środków źrenic oczu. W ramach automatyzacji pomiaru na zdjęciach prowadzone są badania nad metodami detekcji i pomiaru trzech grup punktów: fotopunktów, markerów na pacjencie oraz źrenic oczu Niniejsze opracowanie dotyczy metody automatycznego pomiaru trzeciej grupy punktów pomiarowych. Opracowana metoda detekcji źrenic oczu wymaga zrealizowania celów cząstkowych: detekcji markerów na ciele pacjenta, segmentacji obrazu ciała dla wykrycia głowy z rejonem oczu, wykrycia i pomiaru środków źrenic. Pierwszy z celów osiągnięto wykorzystując metodę korelacji krzyżowej. Do wykrycia rejonu oczu wykorzystano analizę skupień zbioru wspołrzędnych metodą k najbliższych sąsiadów. Dalsze przybliżenie rejonu oczu osiągnięto wykorzystując analizę statystyczną dużej ilości zdjęć pacjentów dla wyznaczenia współczynnika kryterium rejonizacji. Metodyka wyznaczania położenia oczu, centralnych punktów położenia źrenic została oparta na sieciach neuronowych ze wsteczną propagacją błędu. Uzyskana dokładność metody została oceniona na poziomie około 1 piksela, jej skuteczność w znacznej mierze zależy od prawidłowej detekcji markerów na ciele pacjenta.
    The needs of medical rehabilitation requires the creation of a simple method for the positioning of a human body in 3-D space. The method of posture analysis consists in simple visualization of particular characteristic points of the patient’s body. Usually, an assessment of the relative displacement and asymmetry of these points are a reliable measure of pathological body posture deviation. One of the methods of determining the position of characteristic points is the photogrammetric method. The points measured in the images are used to create a spatial model and, based on control points, position it in a reference system. The photogrammetric system for measuring 3D points located on a human body has been developed in the Department of Photogrammetry and Remote Sensing Informatics, Technical University – AGH Kraków. In the system, on digital images (taken with two compact, free-focus-type digital cameras), special markers (light foamed polystyrene balls) located on chosen points of human body and the center of an eye pupil are measured. To make the system more automatic, the research is carried on to automatically detect and measure the three following groups of points: control points, markers located on the human body and eye pupil. In this paper, the method of automatic measurement of last group of points is considered. The developed method of eye pupil detection requires achieving the following goals: detection of markers located on the human body, segmentation of the body image to detect a head, approximate eye localization and, finally, the measurement of a pupil center. The first goal was achieved by using the cross correlation method. The localization of the eyes was done by analyzing the coordinates’ set concentration by k nearest neighbors. The achieved results were divided into two sets pa 1 and pa 2 , which consist of data on the position of markers located on the front and back sides of body. A further approximation of eye location was achieved using statistical analysis of many images to determine the coefficient as a criterion for region membership. The methodology of determination of eye position, and pupil center were based on a neural network with backward error propagation. The achieved accuracy was estimated as 1 pixel, but the efficiency strongly depends on the proper detection of the markers located on the patient’s body.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 305-317
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Stabilność układu sterowania z regulatorem neuronowym
    Stability of system with neurocontroller
    Autorzy:
    Hirniak, Y.
    Ivakhiv, O.
    Nakonechnyi, M.
    Repetylo, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/268949.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    sieć neuronowa
    dynamika układów sterowania
    system sterowania
    stabilność
    neuron network
    non-linear object
    system control
    controller
    algorithm studying
    Opis:
    W artykule rozpatrzono sposób syntezy regulatorów neuronowych, które wykorzystuje się do sterowania dynamicznymi obiektami nieliniowymi. Zbadano stabilność układu sterowania z regulatorem neuronowym, którego struktura została zaprojektowana według pożądanej reguły sterowania. Zaproponowano strukturę, w której w przeciwieństwie do zwykle stosowanego wprowadzenia uchybu regulacji na wejście regulatora podaje się sygnał wejściowy oraz wyjściowy na dwa oddzielne wejścia, co powoduje większą skuteczność działania systemu sterowania, a mianowicie polepszenie, jakości sterowania oraz przyśpieszenie reakcji systemu na sygnały wymuszające.
    The nature of nonlinearities in the objects of control particularly in the drives of robotic systems as dynamic objects of the second order is analyzed and shown that under the influence of some loads the mathematical model of such object is nonlinear and its linearization leads to disregard factors that significantly affect the dynamics of the object. The controllers which are built using classical methods in the process of system operation do not provide full adequacy between the values of specified and actual controlled variables of nonlinear control objects. An application of neural controllers promises the best prospects. We consider features of construction of dynamic neural network and the mathematical models of standard carried the review of functions of activation neurons and feasibility of using gradient algorithms including the algorithm Levenberg Marquardt for training dynamic neural networks. It is supposed that the system is based on the proportional-integral-differential law. The stability of the system supported by neurocontroller with two separated inputs is discussed. Obviously the control action of such dynamic system is corresponded with the difference between output signals of the non-linear object and the chosen standard. On contrary to a typical structure it was proposed to put these signals on two separate inputs. During the training procedure everyone weight is found one from another independently. This task has been considered which include the location of the dominant roots of the characteristic equation of the closed-loop system in a given area of the complex plane of the roots and then return back to the open-loop system. The comparison of obtained errors in traditional and proposed structures of neurocontroller showed that the last one is the most effective in quality and productivity sense.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2014, 38; 23-27
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Przegląd zastosowań sieci neuronowych w transporcie
    The rewiev of the applications of neural networks in transport
    Autorzy:
    Pamuła, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/250641.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy TTS
    Tematy:
    sieć neuronowa
    transport
    ruch drogowy
    sterowanie ruchem
    polityka transportowa
    ekonomia transportowa
    neuron network
    traffic
    motion control
    transport policy
    transport economy
    Opis:
    Zdolność sieci neuronowej do odwzorowania nieliniowych zależności między zmiennymi opisującymi zachowanie obiektów oraz możliwość opracowania efektywnej konfiguracji sprzyja zastosowaniom w transporcie. W artykule przedstawiono reprezentatywne przykłady z zakresu: predykcji parametrów ruchu drogowego, sterowania ruchem drogowym, pomiarów parametrów ruchu, zachowania kierowców i prowadzenia autonomicznych pojazdów, ekonomii i polityki transportowej oraz omówiono własności proponowanych rozwiązań. Najczęściej wybieranymi sieciami neuronowymi są jednokierunkowe wielowarstwowe, trenowane z użyciem algorytmu propagacji wstecznej. W przeglądzie wzięto pod uwagę artykuły opublikowane w czasopismach w ciągu ostatnich pięciu lat.
    The neuron networks capability to map nonlinear functions of variables describing the behaviour of objects and the simplicity of designing their configuration favours the applications in transport. The paper presents representative examples in the scope of: prediction of road traffic parameters, road traffic control, measurement of road traffic parameters, drivers behaviour and autonomous vehicles, economy and transport policies. The features of the solutions are examined. Feedforward multilayer neural networks, trained using backpropagation, are the most often utilised configurations in transport applications. In the review was taken into account the articles published in journals over the past five years.
    Źródło:
    TTS Technika Transportu Szynowego; 2015, 12; 1186-1190, CD
    1232-3829
    2543-5728
    Pojawia się w:
    TTS Technika Transportu Szynowego
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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