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 "systemy neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 17
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:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do lokalizacji zwarć łukowych w liniach elektroenergetycznych w warunkach nasycenia przekładników prądowych
Arc fault location on power transimssion lines under saturration of current transformer based on artificial neural network
Autorzy:
Pustułka, M.
Iżykowski, J.
Łukowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813972.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
sieci neuronowe
systemy elektroenergetyczne
cyfrowe przetwarzanie sygnałów
Opis:
The paper presents the method of arc fault location on power transmission lines using artificial neural network. The investigation was focused on the cases of CT saturation, resulting in the current signal transformation errors. Fault location is based on measurements of voltages and currents from two ends of the line, with knowledge of fault type. The accuracy of the location method was tested for different operating conditions of 400 kV power transmission line modeled in EMTP.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2013, 69, 33; 514--525
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do lokalizacji zwarć w liniach elektroenergetycznych
Fault location of power transmission lines using artificial neural network
Autorzy:
Łukowicz, M.
Pustułka, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1808041.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
sieci neuronowe
systemy elektroenergetyczne
cyfrowe przetwarzanie sygnałów
Opis:
The article presents the method of fault location on power transmission lines passed on artificial neural networks. Determination of fault place is based on knowledge of the fault type and measurements of voltage and current magnitudes from one end of the line. The accuracy of the method was tested for different operating conditions of 400kV power transmission line. The results confirm the high accuracy of the proposed method.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2011, 65, 31; 453-458
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Employment of neural network based classifier for intrusion detection
Autorzy:
Vaitsekhovich, L.
Golovko, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/386338.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
systemy wykrywania włamań
sieci neuronowe
intrusion detection systems (IDS)
neural networks
Opis:
Most current Intrusion Detection Systems (IDS) examine all data features to detect intrusion. Also existing intrusion detection approaches have some limitations, namely impossibility to process a large number of audit data for real-time operation, low detection and recognition accuracy. To overcome these limitations, we apply modular neural network models to detect and recognize attacks in computer networks. They are based on the combination of principal component analysis (PCA) neural networks and multilayer perceptrons (MLP). PCA networks are employed for important data extraction and to reduce high dimensional data vectors. We present two PCA neural networks for feature extraction: linear PCA (LPCA) and nonlinear PCA (NPCA). MLP is employed to detect and recognize attacks using feature-extracted data instead of original data. The proposed approaches are tested with the help of KDD-99 dataset. The experimental results demonstrate that the designed models are promising in terms of accuracy and computational time for real world intrusion detection.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2008, 2, 4; 93-98
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Self optimizing neural network - as expert system in medical heart attack.
Autorzy:
Popa, A.
Wojczyk, S.
Lizis, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333471.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
sieci neuronowe
systemy eksperckie
choroby serca
neural network
expert systems
heart diseases
Opis:
The main aim of Self Optimizing Neural Network (SONN), which are presented in this paper, is construction of expert system on the basis of analysis of medical information about group of patients. The expert system is built on the basis of neural network, and the main task of this system is to expect future patient health, based on information about the patient. Such a system can give the doctors a hint about that what can be happen with patient. And what is more important - the SONN construction process is very flexibly and adapts topology and all weights to training data. This is undoubtedly a great advantage of this type of neural network. Moreover the construction process is quite simple. The network topology and all connections between neurons can be easy implemented and kept in such a way, which allows to create very efficient expert system. In this paper we describe the process of construction of neural network which is based on one-shot analysis of learning patterns. On the basis of appropriate computation the SONN topology is built. The construction process can be repeated on the learning group of patients. In this way the expert system (based on SONN) will be better and better.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2008, 12; 77-82
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
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:
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:
Neuronowe rozpoznanie ciąży na podstawie obrazów ultrasonograficznych macicy krowy z wykorzystaniem systemu informatycznego "USG Recognizer"
Neural identification of the embryo of calf based on ultrasound images of the cow s womb using computer system "USG Recognizer"
Autorzy:
Kuzimska, T.
Boniecki, P.
Jaśkowski, J. M.
Przybył, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336377.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
krowa
macica
ciąża
ultrasonografia
analiza obrazu
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
modelowanie neuronowe
systemy informatyczne
cow
womb
pregnancy
ultrasonography
image analysis
artificial intelligence
neural networks
neural modeling
computer systems
Opis:
W pracy zaprezentowano wytworzony, oryginalny system informatyczny "USG Recognizer", który zaopatrzony został w szereg funkcji wspomagających tworzenie adekwatnych zbiorów uczących, niezbędnych w procesie generowania modeli neuronowych. Dzięki tym funkcjonalnościom możliwa jest identyfikacja oraz ekstrakcja wiedzy zawartej w graficznych danych empirycznych, zakodowanej w postaci cyfrowych zdjęć ultrasonograficznych. W oparciu o zbudowaną aplikację wygenerowana została sztuczna sieć neuronowa, której celem było wspomaganie rozpoznania lub wykluczenia ciąży, dokonanego na podstawie ultrasonogramów macicy krowy. Zaproponowany system informatyczny "USG Recognizer" został zbudowany z wykorzystaniem środowisk: Visual Paradigm (UML 8.0) oraz Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition.
The software "USG Recognizer" that was described in this work is equipped with a binarization function with threshold. The application also fulfills some additional functions such as: contrast and closing. With this functionality it is possible to achieve empirical data from digital ultrasound photo of cow's womb. The artificial neural network was generated on the basis of created application. The main purpose of this network is to support an identification or exclusion of the gestation in user's ultrasound picture. "USG Recognizer" was created using Visual Paradigm (UML 8.0) and Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition environments.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 96-100
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
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
Tytuł:
System informatyczny PiAO2 jako narzędzie wspomagające bezwzorcową neuronową klasyfikację pomidorów
Computer system PiAO2 as a tool for assist neural classification of tomatoes without supervision
Autorzy:
Boniecki, P.
Zaborowicz, M.
Przybył, K.
Pilarski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336447.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
pomidory
analiza obrazu
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
systemy informatyczne
tomatoes
image analysis
artificial intelligence
neural networks
computer systems
Opis:
Analiza obrazów oraz pozyskiwanie danych zawartych w obrazach cyfrowych są istotnym elementem w procesie generowania zbiorów uczących, przeznaczonych do budowy modeli neuronowych. Wraz z rozwojem komputerowej analizy obrazu możliwe jest pozyskiwanie coraz większej ilości danych. Dlatego zasadne jest tworzenie nowych oraz modyfikowanie istniejących systemów informatycznych, wspierających neuronową analizę obrazów o nowe funkcje, zwiększające użyteczność tych aplikacji.
Image analysis and gathering data from digital images is an important element in process of generating learning sets for the construction of the neural models. With the development of computer image analysis it is possible to obtain more data. This is a reason to create and develop computer systems that support neural image analysis and increase usability of this software.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 26-28
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The dedicated decision support system in recognition of some uncertain disease entities
Autorzy:
Porwik, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333041.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
rozpoznawanie obrazu
klasyfikacja danych
sieci neuronowe
systemy wspomagania decyzji
image recognition
data classification
neural network
decision support systems
Opis:
This work presents the principles of image recognition, where quality-based methods are applied. The neural networks and additional software have been proposed. This goal was achieved by using non-parametric recognition algorithms. In this paper the two-state hybrid classification method has been proposed, where artificial intelligence algorithm is included. In recognition process, the learning method, selection and optimization of diagnostic parameters have been introduced. The integrated part of the classifier structure is voting mechanism, which indicates incorrect states of the system – for example the unrecognized images. Effectiveness of the system has been shown by means of examples, where ambiguous data have been incorporated – it is very often a practice of medical diagnostics.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2009, 13; 97-100
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Features of the implementation of computer vision in the problems of automated product quality contro
Cechy implementacji wizji komputerowej w problemach automatycznej kontroli jakości produktów
Autorzy:
Stelmakh, Nataliia
Mastenko, Ihor
Sulima, Olga
Rudyk, Tetiana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27315380.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
machine vision
intelligent technological system
quality control
neural networks
wizja maszynowa
inteligentne systemy technologiczne
kontrola jakości
sieci neuronowe
Opis:
The article analyzes the fields of application of machine vision. Special attention is focused on the application of Machine Vision in intelligent technological systems for product quality control. An important aspect is a quick and effective analysis of product quality directly at the stage of the technological process with high accuracy in determining product defects. The appropriateness and perspective of using the mathematical apparatus of artificial neural networks for the development of an intelligent technological system for monitoring the geometric state of products have been demonstrated. The purpose of this study is focused on the identification and classification of reed tuber quality parameters. For this purpose, new methods of identification and classification of quality control of various types of defects using computer vision and machine learning algorithms were proposed.
W artykule dokonano analizy obszarów zastosowań widzenia maszynowego. Szczególną uwagę zwrócono na zastosowanie widzenia maszynowego w inteligentnych systemach technologicznych kontroli jakości wyrobów. Ważnym aspektem jest szybka i skuteczna analiza jakości produktu bezpośrednio na etapie procesu technologicznego z dużą dokładnością w określaniu wad produktu. Pokazano celowość i perspektywę wykorzystania aparatu matematycznego sztucznych sieci neuronowych do budowy inteligentnego systemu technologicznego do monitorowania stanu geometrycznego wyrobów. Celem badań jest identyfikacja i klasyfikacja parametrów jakościowych rurek trzcinowych. W tym celu zaproponowano nowe metody identyfikacji i klasyfikacji kontroli jakości różnego rodzaju defektów z wykorzystaniem wizji komputerowej i algorytmów uczenia maszynowego.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 1; 38--41
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego
Skin lesion features analysis for malignant melanoma classification
Autorzy:
Mikołajczyk, A.
Grochowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/268540.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
algorytm ewolucyjny
uczenie maszynowe
sieci neuronowe
systemy wspomagania decyzji
evolutionary algorithm
neural networks
decision support system
machine learning
Opis:
Pomimo dynamicznego rozwoju metod uczenia maszynowego i ich wdrażania do praktyki lekarskiej, automatyczna analiza znamion skórnych wciąż jest nierozwiązanym problemem. Poniższy artykuł proponuje zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do zaprojektowania, wytrenowania i przetestowania całych populacji klasyfikatorów (sztucznych sieci neuronowych) oraz ich iteracyjnego udoskonalania w każdej kolejnej populacji, w celu osiągnięcia jak najlepszej dokładności klasyfikacji znamion skórnych. Algorytm zwraca optymalny zestaw cech opisujących obraz dermatoskopowy wraz z proponowaną architekturą sieci neuronowej. Uzyskano dokładność równą 85,83%, swoistość równą 79,07% oraz czułość równą 92,60%.
Despite the dynamic development of machine learning methods, automatic analysis of skin lesions is still open issue. The following article proposes the use of an evolutionary algorithm to design, train, and to test a whole population of classifiers (artificial neural networks) and to iteratively improve them in each subsequent population, in order to achieve the best possible accuracy in the classification of skin lesions task. The algorithm returns an optimal set of features describing the dermatoscopic image together with the proposed architecture of the neural network. High classification results were obtained, in particular: accuracy equal to 85.83%, specificity 79.07% and sensitivity 92.60%.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 60; 67-70
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Building computer vision systems using machine learning algorithms
Autorzy:
Boyko, N.
Sokil, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410768.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
Tematy:
algorithm
information system
neural network
machine learning
client-server architecture
script
artificial system
machine learning algorithms
algorytm
systemy informacyjne
sieci neuronowe
systemy uczące
architektura klient-serwer
skrypt
Opis:
In this paper theoretic aspects of machine learning system in the field of computer vision is considered. There are presented methods of behavior analysis. There are offered tasks and problems associated with building systems using machine learning algorithm. The paper provides signs of problems that can be solved by using machine learning algorithms There is demonstrated step by step construction of computer vision system. The paper provides the algorithm of solving the problem of binary (two classes) classification for demonstration the machine learning algorithm possibilities in image recognition field, which can recognize the gender of the person on the photo. Aspects related to the search of data processing are also considered. There is analyzed the search of optimal parameters for algorithms. An interpretation of results in machine learning algorithm is provided. Binarization methods in machine learning algorithm are offered. There is analyzed the technology for improving the accuracy of machine learning algorithm. There are proposed ways to improve computer vision system in neural systems. Also there are analyzed large software modules that work using machine learning systems. The article provides prospects of powerful information technologies, which are necessary for the proper data selection in learning and configuration of feature extraction algorithm to create a computer vision system.
Źródło:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2017, 6, 2; 15-20
2084-5715
Pojawia się w:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie kartograficzne z wykorzystaniem neurorozmytych automatów komórkowych
Using of neuro-fuzzy cellular automata for cartographic modelling
Autorzy:
Olszewski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130338.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
automaty komórkowe
modelowanie nieliniowe
generalizacja
sieci neuronowe
systemy wnioskowania rozmytego
cellular automata
non-linear modelling
generalization
neural networks
fuzzy inference systems
Opis:
Mapa jako środek przekazu informacji chorologicznej, tj. informacji o rozmieszczeniu obiektów i zjawisk w przestrzeni geograficznej, podlega ograniczeniom wynikającym z zakresu pojemności informacyjnej. W procesie przekazu kartograficznego istnieje zatem konieczność celowego uogólnienia informacji źródłowej realizowanego poprzez generali-zację. Jednym ze sposobów generalizacji jest agregacja danych przestrzennych. Istnieje wiele algorytmicznych metod agregacji, większość z nich związana jest z generalizacją danych zapisanych w formacie wektorowym. Dla danych źródłowych w postaci rastrowej wymaga to pracochłonnej wstępnej konwersji formatu raster → wektor oraz wynikowej konwersji wektor → raster. Autor podjął próbę zastosowania bezpośredniej agregacji obiektów powierzchniowych na obrazach rastrowych. Przeprowadzone badania wskazują na celowość zastosowania metod tzw. sztucznej inteligencji obliczeniowej, jako metody kartograficznego modelowania tak zdefiniowanych danych źródłowych. W artykule omówiono trzy wybrane metody sztucznej inteligencji obliczeniowej (automaty komórkowe, sztuczne sieci neuronowe i systemy wnioskowania rozmytego) oraz ich zastosowanie w procesie generalizacji kartograficznej.
Investigations which have been performed by the author justify utilisation of methods of the, so-called, artificial intelligence, as a complex method of cartographic modelling of source data. Of the many existing methods for area aggregation a majority concern maps in vector format. The author investigated some approaches to direct aggregation of area objects in raster maps. This includes cellular automata, neural networks and fuzzy inference systems. The essence of cellular automata is the ability to create complex, global patterns and spatial behaviour, based on simple rules of changes of local range and on knowledge concerning individual cells. Therefore a model of the cartographic generalization process, combining the nature of quantitative generalization of the content and the form with the nature of qualitative generalization, may be developed based on the theory of non-linear cellular automata.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2003, 13a; 171-180
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 17

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