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" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Podbaza

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 353
Tytuł:
Zastosowanie modeli sieci neuronowych w ocenie i prognozowaniu jakości powietrza
Application of neural network models for assessment and forecasting of air quality
Autorzy:
Łozowicka-Stupnicka, T
Talarczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269220.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
powietrze
jakość powietrza
prognozowanie jakości powietrza
sieci neuronowe
sztuczne sieci neuronowe
Opis:
W artykule przedstawiono metodę oceny i prognozowania jakości powietrza opartą na modelu sztucznej sieci neuronowej. Metoda ta ze względu na dobre właściwości uogólniające i szybkie osiąganie wyników nadaje się do rozwiązywania zadań predykcyjnych, których przykładem jest prognozowanie sytuacji ostrzegawczych. Dla rozwiązania postawionego zadania zaproponowano czterowarstwową, jednokierunkową sieć neuronową. Sieć tego typu jest obiecującym narzędziem oceny i prognozowania powietrza, zwłaszcza w sytuacjach podwyższonych stężeń zanieczyszczeń wpływających niekorzystnie na zdrowie ludzi i otaczające środowisko.
The paper deals on the air pollution assessment and forecasting method based on artificial neural network. For solving the problem the four-layer, feed-forward neural network is proposed. The method has good properties of generalisation and high speed of operation. In this aspect artificial neural network can be regarded as good instrument for prediction of smog state. The chosen type of the network seems to be the promised tool for assessment and forecasting of states, which influence people health and the surrounded environment.
Źródło:
Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie; 2005, 10, 1; 121-134
1426-2908
Pojawia się w:
Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Czy sztuczna inteligencja uratuje wzrok?
Autorzy:
Pniewski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/132774.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
M2 Media
Tematy:
sztuczna inteligencja
wzrok
sieci neuronowe
Opis:
Czym jest sztuczna inteligencja? W prostych słowach to zdolność komputera do naśladowania sposobu działania ludzkiej inteligencji, zwykle dzięki wykorzystaniu tzw. sieci neuronowych, czyli algorytmów komputerowych, które w działaniu symulują pracę mózgu, złożonego z połączonych ze sobą neuronów, zgrupowanych w warstwy różnego typu. Każda kolejna warstwa odpowiada za analizę danych z poprzedniej warstwy na coraz wyższym poziomie ogólności. Ten rodzaj inteligencji jest w stanie wyszukiwać w danych związki przyczynowo-skutkowe, dokonywać generalizacji (uogólnień) i uczyć się na podstawie własnych doświadczeń. Sieci neuronowe działają zwykle w oparciu o określone dane, często pochodzące z konkretnego typu urządzeń, szczególnie w przypadku danych medycznych i wtedy określa się je mianem wąskiej inteligencji, w odróżnieniu od ludzkiej – szerokiej.
Źródło:
Optyka; 2020, 3; 30-32
2081-1268
Pojawia się w:
Optyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie algorytmów interpolacji i sztucznych sieci neuronowych do wyznaczania charakterystyki zawartości chromu w glebach
Application of interpolation algorithms and artificial neural networks for chromium contents in soils characterization
Autorzy:
Gruszczyński, S.
Urbański, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269225.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
algorytmy interpolacji
sieci neuronowe
sztuczne sieci neuronowe
gleby
zanieczyszczenie gleb
chrom
zawartość chromu w glebach
Opis:
Przeanalizowano różne podejścia do ustalania trendu rozkładu poziomego chromu (Cr) w glebie w warunkach silnego zanieczyszczenia tym pierwiastkiem. Zastosowano algorytmy regresji wielomianowej (wielomiany I, II i III stopnia), algorytmy interpolacji (TIN, Kriging, RST) oraz sztuczne sieci neuronowe (MLP, CANFIS, RBF, GRNN, PNN, MDN). Wykorzystano dane pochodzące z badań terenowych przeprowadzonych w otoczeniu Zakładów Chemicznych "Alwernia". Różnice między poszczególnymi podejściami zaprezentowano w formie graficznej oraz niektórych statystyk rozkładu reszt. Badania rozkładu przestrzennego zanieczyszczenia gleb nasunęły wniosek, iż ważnym elementem staje się określenie precyzji informacji oraz granic błędu przez akceptację jakiegoś oszacowania zanieczyszczenia, natomiast na dalszy plan schodzi wykrycie lub uwypuklenie regularności związanej z mechanizmem zjawiska imisji. Wydaje się, że zmienność zawartości chromu w glebach, zauważalna nawet na bliskich dystansach, utrudnia akceptację metod interpolacji jako sposobu oceny rozkładu zanieczyszczeń. Z drugiej strony znaczące nieliniowości utrudniają akceptację modeli regresji. W tych warunkach możliwością wartą rozważenia jest modelowanie z użyciem sieci neuronowych, w tym także wykorzystanie rozwiązań hybrydowych (np. MDN), pozwalających na pogłębioną analizę zmienności koncentracji Cr w glebach.
Various ways of approach, to determine the horizontal distribution trend (tendency) of Chromium (Cr) in soil, where is high pollution by this element are analysed. Polynominal regression algorithms (I, II, III degree polynominals), interpolation algorithms (TIN, Kriging, RST), and also artificial neural networks (MLP, CANFIS, RBF, GRNN, PNN, MDN) are applied. Data from field experiments, carried out in the area of Chemical Plant in Alwernia were used. The differences between several ways of approach are presented in a graphical form, and also in some remainders distribution statistics. The soil pollution spatial distribution examinations lead to following conclusion, that in the first place is the information precision determination, and also the limit of error, through the pollution evaluation acceptance, whereas in the second place is the indication or standing out the regularity connected with the imission effect mechanism. It seems that the chromium concentration in soils variation, noticed even on short distances, makes it difficult the acceptance of interpolation method, as a method of contamination distribution evaluation. On the other hand the considerable nonlinearity makes difficult the acceptance of regression model. In these circumstances, the possibility which is worth consideration, is the modelling with the application of neuron networks, that is also hybrid solution application (for instance MDN), which gives the possibility of Cr concentration in soils variation deeper analysis.
Źródło:
Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie; 2005, 10, 1; 15-44
1426-2908
Pojawia się w:
Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sieci neuronowych Kohonena w klasyfikacji stanu obiektu
Kohonen Neutral Networks for Object State Classification
Autorzy:
Gibiec, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155199.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sieci neuronowe Kohonena
Kohonen Neutral Networks
Opis:
W artykule przedstawiono możliwości wykorzystywania sieci neutronowych Kohonena do klasyfikacji stanu. Pokazano poprawne działanie sieci w przypadku danych z dziedziny częstotliwości oraz z dziedziny czasu. Zaprezentowano przykłady zastosowań do klasyfikacji stanu maszyny wirnikowej oraz klasyfikacji stanu procesu realizowanego przez blok energetyczny.
In this paper application of Kohen"s neutral networks for classification of object condition is presented. Network preformance was testd whit frequency and time domain data. Exemples of classification of a rotating machine condition and a state of process realized in power plant are presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2003, R. 49, nr 5, 5; 11-13
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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:
Krótkoterminowe prognozowanie zużycia energii elektrycznej z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej
Short term forecasting of electricity consumption by using an artificial neural network
Autorzy:
Jeżyk, T.
Tomczewski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/376242.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
sieci neuronowe
prognoza krótkoterminowa
środowisko MATLAB
Opis:
W artykule przedstawiono zagadnienie wykorzystania sztucznej sieci neuronowej do rozwiązania zadania krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej. Bazując na archiwalnych danych pomiarowych mocy chwilowych odbiornika (centrum handlowe) sieć neuronową typu NAR poddano procesowi nauki, a następnie wykorzystano do wyznaczenia krótkoterminowej prognozy poboru energii elektrycznej. Model zaproponowanej sieci opracowano w środowisku MATLAB. Do oceny jakości uzyskanych prognoz zaproponowano użycie błędów: procentowego względnego błędu prognozy oraz błędu procentowego MAPE (ang. Mean Average Percent Error). Zamieszczono wyniki przykładowych obliczeń oraz porównanie z danymi pomiarowymi.
The article presents the problem of the use of artificial neural network to solve the task of short term forecasting of electricity consumption. Based on archival data of instantaneous power measurement of load(shopping center), the neural network of NAR type was learned and then used to determine short term forecast of electricity consumption. Proposed network model was developed in MATLAB environment. To evaluate the quality of the forecasts, the error usage was proposed: percentage of forecast error and the relative percentage error MAPE (Mean Average Percent called Error). The results of sample calculations and comparison with measurement data was presented.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2014, 79; 121-130
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Genetic algorithms and evolution strategies application for ship loading
Autorzy:
Olej, Vladimir.
Świątnicki, Zbigniew.
Powiązania:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej 2001, nr 2/3, s. 35-51
Data publikacji:
2001
Tematy:
Okręty załadunek
Sieci neuronowe zastosowanie
Algorytmy
Opis:
Wykorzystanie algorytmów genetycznych i strategii ewolucyjnych do załadunku okrętów.
Rys., tab.; Bibliogr.; Abstr., Rez., streszcz.
Dostawca treści:
Bibliografia CBW
Artykuł
Tytuł:
Metoda sztywnych elementów skończonych w obliczaniu ugięć belek
RIGID FINITE ELEMENTS METHOD AT CALCULATING THE DEFLECTIONS OF BEAMS
Autorzy:
Kaczmarek, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/chapters/40037507.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
łuk
drgania własne
Opis:
W artykule przedstawiono wykorzystanie metody sztywnych elementów skończonych do obliczania ugięć belek, zarówno dla konstrukcji jednorodnych, jak i dla elementów o niejednorodnym rozkładzie sztywności – zarysowanych belek żelbetowych. W artykule przedstawiono także autorskie podejście do problemu obliczania ugięć zarysowanych belek żelbetowych, z wykorzystaniem parametru skalującego, pozwalającego na uwzględnienie w modelu obliczeniowym różnej głębokości rozwarcia rys. Wyniki obliczeń numerycznych, wykonanych przy użyciu autorskiego programu obliczeniowego, porównano z pomiarami z badań doświadczalnych.
This paper describes the use of rigid finite elements method to calculate the deflections of beams, both for homogeneus beams and elements with heterogeneous stiffness distribution - reinforced concrete beams with cracks. The paper presents also the author approach to the problem of calculating the deflections of reinforced concrete beams with cracks, using the scaling parameter that allows to take into account the varying depth of the crack. The results of numerical calculations made by using author’s calculation program, were compared with the experimental measurements.
Źródło:
Konferencja Studentów i Doktorantów Wydziałów Budownictwa KONstruktor2015; 46-53
9788374938815
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie za pomocą sztucznych sieci neuronowych zmian właściwości warstwy wierzchniej biomateriałów
Modeling changes of properties of surface layer of biomaterials by means artificial neural networks
Autorzy:
Szota, M.
Jasiński, J.
Jeziorski, L.
Lubas, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/284840.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Polskie Towarzystwo Biominerałów
Tematy:
biomateriały
sieci neuronowe
biomaterials
neural network
Opis:
W publikacji przedstawiono sposób projektowania struktury sieci neuronowej stosowanej do modelowania procesów obróbki cieplno-chemicznej biomateriałów w złożu fluidalnym. Artykuł ten prezentuje model neuronowy stosowany do właściwości warstwy wierzchniej biomateriałów. Proces ten jest dość skomplikowany, ponieważ jest wieloparametryczny i posiada nieliniowe charakterystyki. Fakt ten oraz brak algorytmów matematycznych opisujących ten proces czynią modelowanie, właściwości warstwy wierzchniej biomateriałów, za pomocą tradycyjnych metod numerycznych trudne, a czasami niemożliwe. W tym przypadku celowa jest próba zastosowania sztucznych sieci neuronowych. Struktura sieci neuronowej jest projektowana oraz budowana poprzez dobór parametrów wejściowych oraz wielkości modelowanych - parametrów wyjściowych. Przedstawione zostaną metody uczenia, oraz testowania sieci neuronowej, sposoby ograniczenia liczebności struktury sieci oraz błędu uczenia i testowania. Tak przygotowany model neuronowy, po zadaniu oczekiwanych wartości parametrów warstwy wierzchniej na wyjście, dostarczy wiele informacji na temat przebiegu procesu nawęglania w złożu fluidalnym. Model neuronowy może być zastosowany do budowy systemu sterującego, kontrolującego w czasie rzeczywistym przebiegu procesu, który będzie również wspierał decyzję inżynierską. Praca przedstawia odmienną koncepcję uzyskiwania oczekiwanych właściwości warstwy wierzchniej biomateriałów po obróbce cieplno-chemicznej w złożu fluidalnym. Odpowiednio przygotowany model sieci neuronowej może być stosowany do projektowania procesów cieplno-chemicznych w złożu fluidalnym oraz kontroli przebiegu tych procesów.
In his publication is presented manner of designed structure of neural networks and using it for modelling of oxidations process in fluidized bed. This paper presents neural network model used for designing the properties of surface layer after thermo-chemical processes of fluidized bed. This process is very complicated and difficult as multi-parameters changes are non linear. This fact and lack of mathematical algorithms describing this process makes modelling properties of biomaterials by traditional numerical methods difficult or even impossible. In this case it is possible to try using artificial neural network. The neural network structure is designed and prepared by choosing input and output parameters of process. The method of learning and testing neural network, the way of limiting nets structure and minimizing learning and testing error are discussed. Such prepared neural network model, after putting expected values of parameters of surface layer in output layer, can give answers to a lot of questions about running heat treatment in fluidized bed. The neural network model can be used to built control system capable of on-line controlling running process and supporting engineering decision in real time. This paper presents different conception to obtain assumed material's properties of surface layer of biomaterials after heat treatment in fluidized bed. The specially prepared neural networks model could be a help for engineering decisions and may be used in designing thermo-chemical process in fluidized bed as well as in controlling changes of this process.
Źródło:
Engineering of Biomaterials; 2007, 10, no. 67-68; 45-47
1429-7248
Pojawia się w:
Engineering of Biomaterials
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementacja sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW
Artificial neural networks in LabVIEW
Autorzy:
Rafiński, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/268930.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
artificial neural networks
Opis:
Przedstawiono możliwości oraz strukturę zrealizowanego przez autora modułu do implementacji sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW.
The article shows the structure and capabilities of a LabVIEW module for the artficial neural networks implementation designed by the author.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2008, 25; 141-143
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie algorytmu genetycznego do klasyfikacji przedsiębiorstw
Application of genetic algorithm to firm classification
Autorzy:
Witkowska, Dorota
Kamiński, Władysław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905371.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
klasyfikacja
sztuczne sieci neuronowe
algorytm genetyczny
Opis:
In the paper we present the results of firm classification made by artificial neural networks that were trained applying genetic algorithm. There were from two to five groups distinguished that were characterized by: decisions about allowing the credit (two classes), creditworthiness of the enterprise (four classes) and the economic and financial situation of the firm (five classes). The quality of classification was evaluated by comparing to the credit officers’ opinions. The results of artificial neural network classification into two classes were compared to results obtained applying linear discrimination function.
W opracowaniu przedstawiono wyniki klasyfikacji przedsiębiorstw za pomocą jednokierunkowych sieci neuronowych trenowanych algorytmem genetycznym. Klasyfikacja obejmowała od dwóch do pięciu grup typologicznych i została przeprowadzona na podstawie danych pochodzących z wniosków kredytowych podmiotów gospodarczych ubiegających się o kredyt w jednym z banków regionalnych. W analizach porównawczych wykorzystano liniową analizę dyskryminacyjną.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2002, 156
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w procesie rozliczeń mieszkańców budynków wielolokatorowych
APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN ACCOUNTING FOR THE COST OF HOT WATER CONSUMPTION IN MULTI-FAMILY BUILDING
Autorzy:
Bartnicki, Grzegorz
Chmielewska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/chapters/2231937.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
sieci neuronowe
rozliczenie mediów
zdalny odczyt
Opis:
W pracy wykazano możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych (SSN) jako modelu predykcji miesięcznych rozbiorów c.w.u., alternatywnego dla typowych modeli statystycznych. Do prognozowania wykorzystano sieć MLP o bardzo prostej topologii, wynikającej zarówno z liczby, jak i struktury dostępnych danych. Sprawdzono również, które z cech zawartych w arkuszu pomiarowym, mogą mieć realny wpływ na strukturę, czy wielkość poborów ciepłej wody użytkowej. Oceny dokonano przy zastosowaniu narzędzi statystycznych. Celem stosowania nowych procesów podejmowania decyzji jest eliminacja błędów przy rozliczaniu mieszkańców budynków wielorodzinnych. Zastosowanie urządzeń pomiarowych poprawiło jakość realizowanych rozliczeń, jednak nie wyeliminowało wszystkich problemów. Ujawniają się one szczególnie doniośle w przypadku uszkodzenia wodomierzy lub braku możliwości odczytania jego wskazań.
In this paper the possibilities of using artifical neural networks (ANN) as an alternative to conventional methematical models are displayed. It is a tool which can be a quick and accurate way to predict and forecast the number of variables. In this content analyses of monthly water consumption time series with implementation of neural networks were artificial presented.It has been demonstrated that the optimal structures of perceptron networks are not of a complex nature, so the process of their education or reeducation does not require long-lasting computations for example monthly water consumption. The purpose of the application of new decision-making process is the elimination of errors in accounting for the residents of multi-family buildings.
Źródło:
Interdyscyplinarne zagadnienia w inżynierii i ochronie środowiska 6; 13-21
9788374938976
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 353

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