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 "sieci neuronowe rozmyte" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Porównanie systemów rozmytych i sztucznych sieci neuronowych
    Comparison of fuzzy logic systems and artifical neural networks
    Autorzy:
    Charlak, M.
    Jakubowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/395144.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe
    systemy rozmyte i sztuczne
    Opis:
    W pracy opisano podstawowe pojęcia dotyczące podstawowego modelu matematycznego systemów neurorozmytych potraktowanych jako tzw. „czarna skrzynka” oraz różnych jego wersji. W skrócie przedstawiono wybrane kierunki badań dotyczących fuzji obu technologii. Praca zawiera elementarny opis nowej klasy systemów tzw. inteligencji obliczeniowej.
    In this article we short describe fundamental mathematical model of neuro-fuzzy system treat as ‘black box’ known in cybernetic and various version of this fundamental model. Short we characterize some direction in the research about fusion two technology: fuzzy systems and artificial neural systems. In our article we short describe elementary notion: new technology: computational intelligence.
    Źródło:
    Postępy Nauki i Techniki; 2010, 4; 54-64
    2080-4075
    Pojawia się w:
    Postępy Nauki i Techniki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrid neuro-fuzzy classifier based on NEFCLASS model
    Hybrydowy neuronowo-rozmyty klasyfikator oparty na modelu NEFCLASS
    Autorzy:
    Gliwa, B.
    Byrski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305407.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    klasyfikatory neuronowo-rozmyte
    NEFCLASS
    sieci neuronowe
    systemy rozmyte
    neuro-fuzzy classifier
    neural networks
    fuzzy systems
    Opis:
    The paper presents hybrid neuro-fuzzy classifier, based on NEFCLASS model, which was modified. The presented classifier was compared to popular classifiers - neural networks and k-nearest neighbours. Efficiency of modifications in classifier was compared with methods used in original model NEFCLASS (learning methods). Accuracy of classifier was tested using 3 datasets from UCI Machine Learning Repository: iris, wine and breast cancer wis-consin. Moreover, influence of ensemble classification methods on classification accuracy was presented.
    Artykuł przedstawia zasadę działania oraz wyniki badań eksperymentalnych klasyfikatora opartego na hybrydzie sieci neuronowej z logiką rozmytą, bazujący na modelu NEFCLASS. Prezentacja struktury i działania klasyfikatora została zilustrowana wynikami eksperymentów porównawczych przeprowadzonych dla popularnych klasyfikatorów, takich jak perceptron wielowarstwowy k najbliższych sąsiadów. Skuteczność wprowadzonych modyfikacji do klasyfikatora została porównana z metodami używanymi w oryginalnym modelu NEFCLASS (metody uczenia). Jako dane benchmarkowe posłużyły wybrane bazy danych z UCI Machine Learning Repository (iris, wine, breast cancer wisconsin). Zaprezentowano również wpływ użycia metod klasyfikacji zbiorczej na efektywność klasyfikacji.
    Źródło:
    Computer Science; 2011, 12; 115-135
    1508-2806
    2300-7036
    Pojawia się w:
    Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decision support for hardware and software, complex for precision farming tasks: student project
    Autorzy:
    Ganchenko, V. V
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/397759.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Łódzka. Wydział Mikroelektroniki i Informatyki
    Tematy:
    image processing
    agricultural field
    fuzzy clustering
    neural network
    recognition
    przetwarzanie obrazów
    pole uprawne
    grupowanie rozmyte
    sieci neuronowe
    rozpoznawanie obrazów
    Opis:
    In the article algorithms for decision support for hardware and software complex are described. The complex is used for few precision farming tasks: data mining, data processing, decision making and control of fertilizers applying. The complex is designed to reduce costs and environmental burden on potato. The complex is based on processing aerial images photographs of potato fields.
    Źródło:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science; 2014, 5, 1; 5-13
    2080-8755
    2353-9607
    Pojawia się w:
    International Journal of Microelectronics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    O doborze reguł sterowania dla regulatora rozmytego
    About collecting of control for a fuzzy logic controller
    Autorzy:
    Wiktorowicz, K.
    Zajdel, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156306.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sterowanie rozmyte
    sieci neuronowe
    uczenie ze wzmocnieniem
    fuzzy control
    neural networks
    reinforcement learning
    stability
    quality
    Opis:
    W pracy scharakteryzowano problem doboru reguł sterowania dla regulatora rozmytego. Omówiono metody pozyskiwania reguł za pomocą sieci neuronowej uczonej metodą z nauczycielem i ze wzmocnieniem. Przedstawiono zagadnienie badania stabilności i jakości zaprojektowanego układu. Omawiane problemy zilustrowano przykładowymi wynikami badań.
    In the paper the problem of collecting of control rules a fuzzy logic controller is characterised. Two methods of generating of rules using neural network are described: supervised learning and reinforcement learning. the problem of stability and quality analysis is presented. The considerations are illustrated by examples.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2005, R. 51, nr 1, 1; 44-46
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod fuzji danych w zarządzaniu zasobami radaru wielofunkcyjnego
    The Application of the Data Fusion Methods in the Multifunction Radar Resources Management
    Autorzy:
    Komorniczak, W.
    Kawalec, A.
    Pietrasiński, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/210695.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    radar wielofunkcyjny
    fuzja danych
    sieci neuronowe
    systemy rozmyte
    multifunction radar
    data fusion
    neural networks
    fuzzy logic
    Opis:
    W referacie poruszono tematykę związaną z zarządzaniem zasobami radaru wielofunkcyjnego. Jako jeden z elementów tego procesu wyróżniono priorytetyzację (rangowanie) zadań realizowanych przez radar. Rangowanie jest wymuszone przez potencjalnie niedostateczne zasoby wymagane do realizacji wszystkich zadań radaru, stąd konieczność szeregowania obsługiwanych przezeń obiektów zgodnie z ich istotnością. W referacie scharakteryzowano dane źródłowe zasilające proces rangowania oraz przedstawiono algorytmy przetwarzania tych danych. Zaprezentowane algorytmy oparto na wybranych metodach fuzji danych. Przedstawiono przebieg i wyniki badań procesu rangowania oraz wyniki badań wpływu zastosowania rangowania na niektóre parametry zarządzania zasobami radaru wielofunkcyjnego.
    The paper deals with the problem of the multifunction radar resources management (RRM). The objectives of RRM are: optimal (from the radar performance point of view) resources allocation and the device operation control. As a result of RRM, it is expected a matrix containing information for the execution systems: " what, when, and how to do. The main constraints to deal with in the radar work are: time and energy limitations. If it is enough resource to execute all the tasks, the tasks execution is feasible. But in real situation one should not expect such a comfort. Typically neither time nor energy is enough and the questions arises what to do in these circumstances. It is obvious that only selected tasks can be executed, the RRM should answer which of them and in what order. To answer these questions, the structure of the RRM was proposed. First of all it is necessary to rank the tasks in order of their priorities, then to select the most important of them and schedule their execution. RRM is decomposed into two sub-problems, e.g.: ranking and task scheduling. The ranking belongs to the identification problems class, while the scheduling can be treated as an optimization task. The paper presents the data fusion approach to the task ranking. There are numerous examples of utilization of the data fusion tools in order to solve the identification problems. The conclusions from these examples can be following: the neural networks which have the ability to learn from the presented examples have also disadvantage of impossibility of extraction of the gathered knowledge. The internal processes of reasoning are neither well described nor studied, so they are not a good tool for military application, which the multifunction radar is. Fuzzy logic systems (based on the fuzzy sets theory and fuzzy logic) have the advantage of good and clear knowledge representation and ability to relatively easy implementation of the expert knowledge. The good side of the fuzzy systems is their possibility of maintaining and fusion of the imperfect knowledge. The disadvantage is the lack of ability to learn whole the knowledge from the examples. Some hybrid solutions are necessary. Four solutions are presented in the paper: neural, fuzzy, fuzzy — neural and probabilistic — fuzzy. In order to implement data fusion tools, the base test platform was designed and implemented. In fact, the test platform is a complex process of multifunction radar resources management, as well as it deals with the task scheduling problem. In order to evaluate the algorithms presented in the paper, some factors of radar work performance were defined. Presented ranking algorithms have capability of learning with use of the registered data learning set. Algorithms with their knowledge bases were tested and compared. The conclusion is following: the use of ranking process gives approximately two times better performance in task removal/delay aspect. On the other hand, the quality of algorithm (its accuracy) has lower influence on the final result. It means that for the use in radar application the algorithm with the best convergence during learning process and stability should be recommended. It is also important that the algorithm should have clear knowledge representation. These requirements meet two of the presented algorithms: neural - fuzzy and probabilistic - fuzzy. The first one was used against the positional data, the second one gave the best results for identification data. It is important, that overall performance of the presented RRM and ranking algorithms was tested with the use of real registered data, what makes it very interesting from the application point of view.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2006, 55, 1; 55-75
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostyka torów pomiarowych i urządzenia wykonawczego w układzie regulacji turbiny kondensacyjnej
    Diagnostic of measuring tracks and executive device in control system for condensing turbine
    Autorzy:
    Pawlak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155014.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    układ regulacji
    modelowanie rozmyte
    sieci neuronowe
    diagnostyka
    tory pomiarowe
    elementy wykonawcze
    fault diagnosis
    power control
    power generation
    turbines
    fuzzy modeling
    fault tolerant systems
    Opis:
    Przedstawiono układ regulacji turbiny kondensacyjnej odporny na uszkodzenia torów pomiarowych. Opisano działania układu regulacji turbiny kondensacyjnej pracującej w układzie blokowym. Zaprezentowano charakterystykę sygnałów wchodzących do regulatora i metody wykrywania uszkodzeń dla danego toru pomiarowego. Opisano zasadę działania i system diagnostyki dla urządzenia wykonawczego
    In this paper described fault tolerant system of regulation of condensing turbine on damages of measuring - tracks. One presented characterization of signals entering to controler and methods of detecting of damages measuring - track and executive device.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2006, R. 52, nr 11, 11; 48-50
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Computational intelligence methods in the problem of modelling technical wear of buildings in mining areas
    Metody inteligencji obliczeniowej w problemie modelowania stopnia zużycia technicznego budynków na terenach górniczych
    Autorzy:
    Rusek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385956.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    technical wear
    neural networks
    support vector machine (SVM)
    fuzzy systems
    szkody górnicze
    zużycie techniczne
    sieci neuronowe
    systemy rozmyte
    Opis:
    In the work presented approach with a view to building the model of degree of technical wear of buildings in the mining areas, as well as an indication that the contribution of the consumption on technical factors interact mining and civil construction origin. Set out criteria for the selection and research methodology effects are synthetically summarised existing work in this field. Justified choice of the ϵ-SVR method confronting its advantages to the characteristics of typical neural network.
    W artykule zaprezentowano podejście mające na celu budowę modelu przebiegu stopnia zużycia technicznego budynków na terenach górniczych, jak również analizowano, w jakim stopniu na zużycie techniczne oddziałują czynniki górnicze oraz ogólnobudowlane. Przedstawiono kryteria doboru metodyki badań oraz podsumowano efekty dotychczasowych prac w tej dziedzinie. Uzasadniono wybór metody &vepsilon;-SVR, konfrontując jej zalety z własnościami typowych, jednokierunkowych sieci neuronowych. Opisano sposób optymalnego doboru parametrów charakteryzujących złożoność modelu ϵ-SVR oraz wskazano możliwość zastosowania tak utworzonego modelu w systemach ekspertowych.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2012, 6, 3; 83-91
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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