Informacja

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

Wyszukujesz frazę "radial neural networks" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Vehicles Classification Using the HRBF Neural Network
Klasyfikacja pojazdów z wykorzystaniem sieci neuronowej HRBF
Autorzy:
Wantoch-Rekowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305921.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
sieci neuronowe
klasyfikacja sieci
zbiór uczący
Hyper Radial Basis Function network HRBF
neural networks
networks classification
learning set
HRBF
Opis:
The paper presents the problem of using a neural network for military vehicle classification on the basis of ground vibration. One of the main elements of the system is a unit called the geophone. This unit allows to measure the amplitude of ground vibration in each direction for a certain period of time. The value of the amplitude is used to fix the characteristic frequencies of each vehicle. If we want to fix the main frequency it is necessary to use the Fourier transform. In this case the fast Fourier transform FFT was used. Since the neural network (Hyper Radial Basis Function network) was used, a learning set has to be prepared. Please find the attached results of using the HRBF neural network, which include: examples of learning, validation and test sets, the structure of the networks and the learning algorithm, learning and testing results.
W opracowaniu przedstawiono zagadnienie wykorzystania sieci neuronowej do klasyfikacji określonych typów pojazdów na podstawie analizy amplitudy drgań gruntu. Jednym z elementów systemu do pomiaru amplitudy drgań gruntu jest geofon. Umożliwia on pomiar amplitudy drgań gruntu w wybranym kierunku dla określonego przedziału czasu. Wartość wyznaczonej amplitudy wykorzystywana jest do wyznaczenia charakterystycznych częstotliwości drgań dla poszczególnych pojazdów. Do wyznaczenia charakterystycznych częstotliwości wykorzystywana jest transformata Fouriera FFT. Do klasyfikacji wykorzystana została sieć neuronowa z radialną funkcją aktywacji, dlatego też wymagane jest przygotowanie odpowiedniego zbioru uczącego. W opracowaniu przedstawiono wyniki użycia sieci HRBF. Przedstawiono strukturę oraz zawartość zbioru uczącego.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2011, 7; 47-52
1508-4183
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Lokalizacja punktów pomiarowych w systemie do trójwymiarowego pozycjonowania ciała wybranymi metodami sztucznej inteligencji
Detection of measurement points in a 3D body positioning system by means of artificial intelligence
Autorzy:
Czechowicz, A.
Tokarczyk, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/131086.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
fotogrametria
pozycjonowanie ciała
sieci neuronowe
perceptron wielowarstwowy
wsteczna propagacja błędów
sieci z radialnymi funkcjami bazowymi
photogrammetry
body positioning
neural networks
multi-layer perceptron
error back-propagation
radial basis function networks
Opis:
Fotogrametryczny system cyfrowy do pomiaru ciała ludzkiego dla celów badania wad postawy służy do wyznaczania przestrzennego położenia wybranych jego punktów. Wymaga on pomierzenia na zdjęciach cyfrowych trzech grup punktów, zwanych w tytule referatu punktami pomiarowymi: fotopunktów, markerów sygnalizowanych na pacjencie oraz źrenic oczu. Fotopunkty to czarno-białe sygnały pozwalające na orientację w przestrzeni modelu utworzonego ze zdjęć. Markery to styropianowe kulki o średnicy 4÷5 mm sygnalizujące wybrane elementy kośćca umieszczone na powierzchni ciała. Artykuł dotyczy wykorzystania sieci neuronowych do lokalizacji fotopunktów i styropianowych markerów. Zadaniem sieci jest klasyfikacja kolejnych fragmentów obrazu na zawierające obraz fotopunktu, markera lub niezawierające obrazu żadnego z nich. W ramach badań sprawdzono możliwość przeprowadzenia zdefiniowanej powyżej klasyfikacji sieciami o architekturze wielowarstwowego perceptronu (ang. Multi Layer Perceptron –MLP) ze wsteczną propagacją błędu oraz sieciami z radialnymi funkcjami bazowymi RBF (ang. Radial Basis Function Networks). Zweryfikowano przydatność reprezentacji opartej na informacji o rozkładzie wartości gradientu oraz jego kierunku dla celów wykrycia punktów pomiarowych. Wspomniana reprezentacja wywodzi się z badań nad selekcją podobrazów dla potrzeb dopasowania zdjęć lotniczych.
A digital photogrammetric system for making measurements of the human body for the purpose of studying faulty posture is designed to determine the three-dimensional location of selected points in the human body. It requires the measurement of three groups of points on digital images, points referred to in this paper’s title as measurement points, i.e. control points, markers indicated on the patient’s body and pupils of the eyes. Control points are black and white signals permitting the correct orientation in space of a model created from the images. The markers are balls of polystyrene foam of 4-5 mm diameter, placed on the body, which indicate selected elements of the human skeleton. This paper describes the utilisation of neural networks to locate control points and markers. The aim of the networks is to classify consecutive fragments of an image as containing control points, containing markers or not containing any of these features. The research covered evaluation of the possibility of conducting this classification using Multi Layer Perceptron Networks with back propagation of errors as well as with Radial Basis Function Networks. The usefulness of a representation based on information about the distribution of gradient value and direction for the purpose of the detection of measurement points has been verified. This representation comes from earlier research on the selection of subimages for the purpose of matching the aerial pictures.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 20; 67-79
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
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