Informacja

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

Wyszukujesz frazę "systemy neuronowe" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Discrete Fractional Order Artificial Neural Network
Autorzy:
Sierociuk, D.
Sarwas, G.
Dzieliński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/386578.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
systemy nieliniowe
artificial neural networks
nonlinear systems
Opis:
In this paper the discrete time fractional order artificial neural network is presented. This structure is proposed for simulating the dynamics of non-linear fractional order systems. In the second part of this paper several numerical examples are shown. The final part of the paper presents the discussion on the use of fractional or integer discrete time neural network for modelling and simulating fractional order non-linear systems. The simulation results show the advantages of the proposed solution over the classical (integer) neural network approach to modelling of non-linear fractional order systems.
Źródło:
Acta Mechanica et Automatica; 2011, 5, 2; 128-132
1898-4088
2300-5319
Pojawia się w:
Acta Mechanica et Automatica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych przez przedsiębiorstwa eksportujące oraz importujące
The usage of artificial neural networks by export and import enterprises
Autorzy:
Jasiński, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/339733.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
systemy transakcyjne
artificial neural networks
exchange rate
trading system
Opis:
The paper raises issues of the use of artificial intelligence in the enterprise. The focus was on the possibility of using artificial neural networks to accurately predict the behavior of the time series relevant to the economic activities based on the export and import. In particular, the paper describes the practical possibilities for time series forecasting such as foreign exchange rates. Researches focused on predicting of slope of linear regression, to determinate the direction of exchange rate changes. Artificial neural networks, tested during researches, included two types of models. First one was a simple neural network model, containing only a one network. Second one was a more complex model containing at least a few networks. These networks were used for predicting a part of output variable. To obtained mentioned parts during researches was used multiresolution analysis based on discrete wavelet trans- form. During researches a lot of versions of multiresolution analysis were tested. Finally, as the best one, was chosen the discrete wavelet transform based on the biorthogonal 6/8 wavelet. The paper describes also a type of model input variables, considering a frequency of their changes. It shows advantages and disadvantages of macroeconomic data and technical analysis. The article describes main and the most useful types of moving averages, such as simple moving average, exponential moving average, weighted moving average and VI- DYA (Variable Index Dynamic Average). The paper mentions other type of input variable, especially such indicators as RSI and MACD and their modifications. The final evaluation of the models was carried out based on a simple trading system. Thus was confirmed the useful- ness of the results in practical applications. During the analysis of the obtained results, was used the method of sliding window.
Źródło:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem; 2014, 17, 1; 37-40
1643-4773
Pojawia się w:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody sztucznej inteligencji w projektowaniu i eksploatacji systemów zaopatrzenia w wodę
Artificial Intelligence Methods in the Design and Operation of Water Supply Systems
Autorzy:
Czapczuk, A.
Dawidowicz, J.
Piekarski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1818573.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
systemy zaopatrzenia w wodę
sztuczna inteligencja
systemy ekspertowe
sztuczne sieci neuronowe
metody heurystyczne
water supply systems
artificial intelligence
expert systems
artificial neural networks
heuristic methods
Opis:
Numerical methods are widely used for many years in the design and operation of water supply systems. Computer technology is characterized by very dynamic progress in the field of hardware and software. Specialized computer programs offer more and more features, especially in the field of data entry and viewing the results, but still operate on the basis of pre-defined algorithms. Currently we are dealing with a turbulent development of artificial intelligence techniques. Probably will never computational programs that completely will replace the operator of the need to make key decisions, but in recent years the aim is to develop computer programs that will be characterized by at least a small degree of creativity. For this purpose, the traditional calculation programs are supplemented by artificial intelligence methods, including artificial neural networks, expert systems, heuristic methods. The above trend can also be observed in issues related to water supply in the problems of design and operational. The literature proposals for the use of artificial intelligence at the stage of water treatment, disinfection, pumping, hydraulic design and simulation of water distribution systems and other components. Have taken a lot of optimization problems that are very difficult to solve by conventional methods. In this paper, some examples of the use of artificial intelligence methods in problems of water supply, indicating that these are the solutions that pave the way for the implementation in practice of design and operation. A wide range of artificial intelligence methods requires careful analysis that the method can be applied to individual problems. Also require a thorough knowledge of ongoing work in this regard.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2015, Tom 17, cz. 2; 1527-1544
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Multilayer Perceptron for the Calculation of Pressure Losses in Water Supply Lines
Zastosowanie perceptronu wielowarstwowego do obliczeń strat ciśnienia w przewodach wodociągowych
Autorzy:
Czapczuk, A.
Dawidowicz, J.
Piekarski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813822.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
water distribution systems
artificial intelligence
expert systems
artificial neuronal networks
heuristic methods
calculation of pressure losses
systemy dystrybucji wody
sztuczna inteligencja
systemy ekspertowe
sztuczne sieci neuronowe
metody heurystyczne
obliczenia strat ciśnienia
Opis:
Numerical methods have been widely used for many years in the design and operation of water supply systems. Specialised computer programmes offer more and more facilities, especially for data entry and viewing, but they still function on the basis of predetermined algorithms. At present, however, we strive to create computational programmes with a certain degree of creativity, which should make it easier for users to make decisions at various stages of the task and improve the quality of their solutions. The increasing power of computers will not solve complex problems alone. Only by introducing appropriate calculation methods can we obtain the right results. It seems that classical algorithms with a formalised course can be supplemented, nowadays, with far more advanced computational techniques. This paper presents an literature review on the use of artificial neural networks in the design and operation of water distribution systems. Presented in the second part of the paper, is an overview of the artificial neural network, developed for the calculation of pressure losses in water supply lines. The calculation of hydraulic piping with the EPANET programme for various input parameters resulted in a collection of 16,260 training examples. Input parameters of the neural network include pipe length, measurable flow, absolute roughness coefficient and the nominal diameter. Very high compatibility was obtained between the calculation results for those pressure losses obtained from the EPANET programme and those obtained from the multi-layered perceptron with one hidden layer.
Metody numeryczne stosuje się powszechnie od wielu lat w projektowaniu i eksploatacji systemów zaopatrzenia w wodę. Specjalistyczne programy komputerowe oferują coraz więcej udogodnień, szczególnie w zakresie wprowadzania danych oraz przeglądania wyników, lecz nadal funkcjonują na podstawie z góry określonych algorytmów. Obecnie dąży się jednak do stworzenia programów obliczeniowych, które będzie charakteryzować pewien stopień kreatywności, co powinno ułatwić użytkownikom podejmowanie decyzji na różnych etapach realizacji zadania i poprawić jakość rozwiązań. Zwiększająca się moc obliczeniowa komputerów samoistnie nie rozwiąże złożonych problemów. Dopiero wprowadzanie odpowiednich metod obliczeniowych, pozwala uzyskać właściwe efekty. Wydaje się, że klasyczne algorytmy o sformalizowanym przebiegu, można obecnie uzupełnić znacznie bardziej zaawansowanymi technikami obliczeniowymi. W niniejszej pracy dokonano przeglądu literatury w zakresie zastosowania sztucznych sieci neuronowych w projektowaniu systemów dystrybucji wody. W drugiej części artykułu zamieszczono omówienie sztucznej sieci neuronowej do obliczeń strat ciśnienia w przewodach wodociągowych. W wyniku obliczeń hydraulicznych przewodów wodociągowych za pomocą programu EPANET dla różnych wartości parametrów wejściowych uzyskano zbiór 16260 przykładów uczących. Parametry wejściowe sieci neuronowej to długość przewodu, przepływ miarodajny, współczynnik chropowatości bezwzględnej oraz średnica nominalna. Uzyskano bardzo wysoką zgodność pomiędzy wynikami obliczeń strat ciśnienia z programu EPANET i perceptronu wielowarstwowego z jedną warstwą ukrytą.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2017, Tom 19; 200-210
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie cząstkowych modeli parametrycznych w zadaniu detekcji uszkodzeń sieci gazowej
Comparison of particular parametric models for faults detection in gas pipeline
Autorzy:
Syfert, M.
Jankowska, A.
Łabęda-Grudziak, Z.
Tabor, Ł.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155924.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
detekcja uszkodzeń
modele cząstkowe
modele parametryczne
addytywne modele regresyjne
sztuczne sieci neuronowe
systemy rozmyte
faults detection
particular models
parametric models
additive regression models
artificial neural networks
fuzzy systems
Opis:
Zreferowano badania detekcji uszkodzeń gazociągu z użyciem cząstkowych modeli parametrycznych. Stosując trzy metody modelowania: addytywne modele regresyjne (najnowszą z badanych technik), sztuczne sieci neuronowe oraz układy rozmyte typu TSK opracowano aproksymacje ciśnień w węzłach sieci. Modele testowano w zadaniu detekcji wycieku oraz uszkodzenia czujnika pomiarowego. Wszystkie modele zapewniały dużą dokładność aproksymacji ciśnienia w poprawnych stanach pracy, wykazując także bardzo skuteczną detekcję uszkodzeń czujników pomiarowych ciśnień, natomiast w sytuacji symulowanych wycieków ich przydatność w detekcji była znacznie mniejsza.
The results of faults detection [1, 2, 3, 4, 5] in a gas system network (Fig. 1) with use of parametric partial models [6, 7, 8] are presented in the paper. This is a new approach to the task with use of exploratory data analysis [10, 11, 17] and partial models. Three techniques were used to build models of pressure in network nodes: additive regression (ADD - new method of modelling [10, 11, 12, 13, 14, 15]), artificial neural networks (ANN) [16, 17, 18] and TSK fuzzy logic modelling [8, 16, 17]. The measured pressures in adjacent nodes as well cumulative flows in the main line (from global analytical model [9]) of gasoline were the inputs of the models. For the analysed stations (in parts A and B marked in Fig. 1) a set of test failures in the form of leaks and damage of pressure sensors is given in Tab. 1.Using trial and error method, by evaluating the effectiveness of fault detection, there were obtained structures of models of different complexity for individual modelling techniques: ADD - presented by equations (1) and (2), ANN- (3) and (4), TSK- (5) and (6). The model order is not greater than 2. The exemplary results of leak detection with use of particular models are shown in Figs. 3, 5, 7 and of sensor fault detection in Figs. 4, 6, 8. In the conclusions there is summarised the relative accuracy of models (in Table 2), the relative normalized values of the studied residues of leaks - Tab.3 and the pressure sensor failures - Tab. 4. All models provided highly precise pressure approximation in non-fault states, but TSK and ADD models turned out to be the more accurate. Additionally, all of them were effective in case of pressure sensor fault detection, however, in case of simulated leakages their usefulness was much lower.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 1, 1; 3-8
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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