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

Podbaza

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 32
Tytuł:
Accumulative information enhancement in the self-organizing maps and its application to the analysis of mission statements
Autorzy:
Kitajima, R.
Kamimura, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91614.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
information
neural systems
computational method
artificial data set
mission
statement
informacja
systemy neuronowe
metoda obliczeniowa
zbiór danych
misja
komunikat
Opis:
This paper proposes a new information-theoretic method based on the information enhancement method to extract important input variables. The information enhancement method was developed to detect important components in neural systems. Previous methods have focused on the detection of only the most important components, and therefore have failed to fully incorporated the information contained in the components into learning processes. In addition, it has been observed that the information enhancement method cannot always extract input information from input patterns. Thus, in this paper a computational method is developed to accumulate information content in the process of information enhancement. The method was applied to an artificial data set and the analysis of mission statements. The results demonstrate that while we were able to explicitly extract the symmetric properties of the data from the artificial data set, only one main factor was able to be extracted from the mission statement, namely, “contribution to the society”. The companies with higher profits tend to have mission statements concerning the society. The results can be considered to be a first step toward the full clarification of the importance of mission statements in actual business activities.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 3; 161-176
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using hybridized techniques to develop an online workplace risk assessment tool
Użycie technik hybrydowych w implementacji systemu online do oceny stresu w miejscu pracy
Autorzy:
Ghosh, A.
Nafalski, A.
Tweedale, J.
Dollard, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408265.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
stres w miejscu pracy
inteligentny agent
system wieloagentowy
systemy neuronowe
logika rozmyta
work stress
agent
multi-agent system
neural network
fuzzy logic
Opis:
Recent research has shown that work stress has become a widespread concern in Australia and other countries. It is a growing concern across all employment sectors as well as occupational levels and reported as a common cause of occupational illness. Work stress can be prevented if it is identified, measured and changes are made to the work environment. Multi-Agent technology has been used in many applications but has not been applied in psychology for analysing data. This paper presents hybridized techniques, which have been used to develop an online tool for work stress assessment and prevention.
Ostatnie badania wykazały, że stres w miejscu pracy stał się przedmiotem rosnących obaw w Australii i w innych krajach. Wszystkie sektory zatrudnienia doświadczają wzrostu psychicznych chorób zatrudnieniowych. Stres w miejscu pracy może być uniknięty jeśli jest identyfikowany, mierzony i stosowne zmiany są implementowane w środowisku pracy. Technologia systemów wieloagentowych jest używana w wielu aplikacjach, lecz nie była dotąd zastosowana w psychologii do analizy danych. Artykuł prezentuje techniki hybrydowe, zastosowane do oceny online i prewencji stresu.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 4b; 42-45
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detekcja nieszczelności kotła fluidalnego z użyciem modeli rozmyto-neuronowych
Approach to boiler leak detection with fuzzy neural models
Autorzy:
Szadkowski, B.
Jankowska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/257517.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
detekcja awarii
systemy rozmyto-neuronowe
kocioł fluidalny
modelowanie
detection of outage
fuzzy-neural system
fluidised bed boiler
modelling
Opis:
Zreferowano badania modelowe nad detekcją nieszczelności kotłów fluidalnych z wykorzystaniem danych z archiwum. Modelowanie prowadzono w przyborniku Fuzzy Logic pakietu Matlab. Omówiono dwa podejścia do rozwiązania problemu. W pierwszym - opracowano modele rozmyto-neuronowe typu Takagi-Sugeno-Kanga (TSK) 4 zmiennych procesowych o dużej wrażliwości na przeciek. Uśrednione residua tych zmiennych, w przesuwnym oknie czasowym, pozwoliły wykryć 7 z 8 rozważanych przypadków nieszczelności. Oceniono długość okna i uzyskane wyprzedzenie detekcji względem wyłączenia bloku. Następnie opracowano i przetestowano model awarii o binarnym wyjściu. Równoległe wykorzystanie opracowanych modeli pozwoliło na wykrycie z kilkudniowym wyprzedzeniem wszystkich analizowanych awarii, potwierdzając przydatność modeli TSK w ważnym zadaniu eksploatacyjnym. Wskazano dalsze kierunki prac.
The research results into leak detection in a fluidised bed boiler are presented. The studies took advantage of the historical data from DCS in the professional power plant. Models of neuro-fuzzy Takagi-Sugeno-Kanga (TSK) type were built and tested in the Fuzzy Toolbox of Matlab. The roots of boiler outage (in water-steam pressure system and aside from this system) are indicated. The two approaches to leak detection task are described. In the first, the models of the 4 process variables sensitive to leakage were built. The residues of these models were evaluated in a moving time window. The length of the time window and the advance of leakage detection are discussed. Next, the model the TSK of the boiler faults with binary output was built and tested. Training data was collected for 3 cases of raised outage (models output - 1) and the normal work of installation (models output - 0). The parallel usage of proposed TSK models provided a successful detection of all studied fault cases a few days in advance. This has confirmed the suitability of the fuzzy neural models in an important exploitation task.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2011, 2; 181-188
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
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:
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:
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:
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:
Hierarchiczne struktury w sztucznych sieciach neuronowych
Hierarchical Structures on Artificial Neural Networks
Autorzy:
Płaczek, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/509240.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Akademia Finansów i Biznesu Vistula
Tematy:
Sztuczne Sieci Neuronowe
struktury hierarchiczne
dekompozycja
koordynacja
systemy złożone
artificial neural networks
hierarchical structures
decomposition
coordination
complex systems
Opis:
W wielowarstwowych Sztucznych Sieciach Neuronowych (SSN), nieliniowych w swej strukturze, uczenie sieci polega na poszukiwaniu minimum globalnej funkcji celu. W realizacjach praktycznych – w funkcji celu – występują parametry dwóch lub trzech warstw ukrytych. Strojenie współczynników macierzy w warstwach W1, W2, czy też W3, odbywa się w procesie uczenia, który można traktować jako stan nieustalony SSN. Stany nieustalone w poszczególnych warstwach mają różne przebiegi dynamiczne, czyli zależności amplitudy błędu średniokwadratowego w warstwie od numeru iteracji. W praktycznych realizacjach procesu uczenia szybkość zbieżności procesu do stanu ustalonego, czyli minimum funkcji błędy, jest ważną charakterystyką, dlatego też podział SSN na niezależne poziomy, zdefiniowanie lokalnych funkcji celu dla każdej warstwy, skoordynowanie lokalnych procesów uczenia w celu osiągnięcia globalnego minimum ma praktyczny głęboki sens. W artkule podejmuje się próbę zastosowania ogólnej teorii złożonych systemów do opisu SSN, budowy algorytmów uczących i ich praktycznej realizacji. Tego typu podejście prowadzi do poszukiwania rozwiązań poprzez dekompozycję i koordynację w hierarchicznej strukturze SSN. Ze względu na występujące nieliniowości w poszczególnych warstwach sieci, trudno udowodnić warunki zbieżności dla stosowanych metod. Tym niemniej, praktyka realizacji różnych algorytmów pokazuje przydatność przyjętych rozwiązań.
On multi-layer artificial neural networks (ANN), non-linear in their structure, network teaching consists in seeking for global minimum function of the objective. In practical implementations – in the objective’s function – there are occurring parameters of two or three hidden layers. Tuning matrix coefficients in the layers W1, W2 or W3 takes place in the teaching process which can be treated as an ANN transient state. Transient states in individual layers have different dynamic courses, i.e. dependency of the amplitude of mean squared error in the layer on the number of iteration. In practical implementations of the teaching process, the speed of process convergence to the steady state, i.e. the minimum of the error function, is an important characteristic, hence the division of ANN into independent levels, defining the local functions of the objective for every layer, coordination of the local teaching processes in order to achieve the global minimum is of practical deep sense. In his article, the author made an attempt to apply the general theory of complex systems to describe ANN, to build teaching algorithms and their practical implementation. Such an approach leads to pursuit of solutions through decomposition and coordination in the ANN hierarchical structure. Due to the occurring nonlinearities in individual layers of the network, it is difficult to prove the convergence conditions for the methods applied. Nonetheless, the practice of implementation of various algorithms indicates usefulness of the adopted solutions.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula; 2014, 38/2014 Informatyka; 20-37
2353-2688
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 32

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