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 "neural networks radial" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Potencjał rynkowy remontów energooszczędnych w budownictwie mieszkaniowym Zielonej Góry
    Market potential for energy efficient renovations in housing of Zielona Góra
    Autorzy:
    Skiba, M.
    Mrówczyńska, M.
    Bazan-Krzywoszańska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/402791.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    miejska polityka energetyczna
    polityka przestrzenna
    wzrost efektywności energetycznej w budownictwie mieszkaniowym
    sieci neuronowe radialne
    municipal energy policy
    spatial policy
    increase energy efficiency in housing
    neural networks radial
    Opis:
    W artykule przedstawiono analizę potencjalnych oszczędności energii dla remontów energooszczędnych w budownictwie mieszkaniowym w Zielonej Górze. Potencjał został określony na podstawie technologii i roku wykonania budynków, formy zabudowy i przeważającego sposobu zasilania w ciepło i energię elektryczną. Obliczony potencjał został przedstawiony jako wartość koniecznych nakładów dla zmniejszenia zużycia energii o 1 kWh/m2.
    The paper presents an analysis of conditional energy savings for energy-efficient renovation of housing in Zielona Góra. The potential was determined on the basis of technology and a year of the construction of buildings, kind of buildings and dominating way of heat and power supply. The calculated potential was presented as the value of the necessary investments to reduce energy consumption by 1 kWh/m2.
    Źródło:
    Budownictwo i Inżynieria Środowiska; 2016, 7, 2; 111-117
    2081-3279
    Pojawia się w:
    Budownictwo i Inżynieria Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Budowa numerycznego modelu rzeźby terenu toru wodnego metodą opartą na przekrojach
    The Construction of a Numerical Terrain Relief Model of a Fairway by the Cross-Sections Method
    Autorzy:
    Stateczny, A.
    Kozak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/360648.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
    Tematy:
    numeryczny model rzeźby terenu
    radialne sieci neuronowe
    modelowanie dna
    EXPLO-SHIP 2006
    Numerical Terrain Relief Model
    radial neural networks
    bottom modeling
    Opis:
    Artykuł przedstawia metodę budowy numerycznego modelu rzeźby terenu proponowaną dla torów wodnych. Metoda oparta jest na przekrojach aproksymowanych z wykorzystaniem sieci radialnych (RBF), z przyrostowym doborem liczby neuronów radialnych. Przekroje adaptacyjnie dopasowują się do modelowanej powierzchni oraz założonego przez użytkownika błędu, co zapewnia redukcję danych i możliwość wizualizacji powierzchni w czasie rzeczywistym. Do badań wykorzystano powierzchnie testowe oraz rzeczywiste punkty pomiarowe z toru wodnego Szczecin - Świnoujście.
    A method of constructing a Numerical Terrain Relief Model dedicated to fairways is presented. The method is based on approximated cross-sections using RBF networks with an incremental selection of radial neurons number. Adaptive cross-sections adjust to the model surface and to an error assumed by the user, which reduces the amount of data and makes it possible to visualize the surface in real time. The research made use of test surfaces as well as real measurement points located in the Szczecin - Świnoujście fairway.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2006, 11 (83); 269-277
    1733-8670
    2392-0378
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sztuczne sieci neuronowe o radialnych funkcjach bazowych do śledzenia obiektów w obrazach wideo
    Artificial neural networks with radial basis functions for video object tracking
    Autorzy:
    Szymonik, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305873.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    śledzenie obiektów
    sztuczne sieci neuronowe
    radialne funkcje bazowe
    object tracking
    artificial neural networks
    radial basis functions
    Opis:
    W pracy przedstawiono opis sztucznej sieci neuronowej do lokalizacji i śledzenia obiektu w obrazach wideo z wykorzystaniem środowiska MATLAB oraz wyniki badań odporności algorytmu na mogące wystąpić zakłócenia. W artykule zaprezentowana została architektura sztucznej sieci neuronowej o radialnych funkcjach bazowych. Pokazany został zarówno algorytm śledzenia celu z wykorzystaniem powyższej architektury sieci, jak i metoda modelowania oraz lokalizacji celu. W podsumowaniu przedstawione zostały wyniki przeprowadzonych symulacji algorytmów śledzących opartych na sztucznych sieciach neuronowych.
    The main problem considered in this article was the artificial neural network design for target localization and target tracking in video sequence, with the use of Matlab environment. What is more, the algorithm resistance to noise and disturbances that may occur was studied. The article presents the architecture of artificial neural network with radial basis functions. The algorithm for tracking as well as the method for target modeling and localization with the use of the above network architecture is shown. In the summary there are results of conducted simulations in Matlab of video trackers based on artificial neural networks.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2013, 11; 33-39
    1508-4183
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Lokalizacja punktów pomiarowych w systemie do trójwymiarowego pozycjonowania ciała wybranymi metodami sztucznej inteligencji
    Detection of measurement points in a 3D body positioning system by means of artificial intelligence
    Autorzy:
    Czechowicz, A.
    Tokarczyk, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131086.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    fotogrametria
    pozycjonowanie ciała
    sieci neuronowe
    perceptron wielowarstwowy
    wsteczna propagacja błędów
    sieci z radialnymi funkcjami bazowymi
    photogrammetry
    body positioning
    neural networks
    multi-layer perceptron
    error back-propagation
    radial basis function networks
    Opis:
    Fotogrametryczny system cyfrowy do pomiaru ciała ludzkiego dla celów badania wad postawy służy do wyznaczania przestrzennego położenia wybranych jego punktów. Wymaga on pomierzenia na zdjęciach cyfrowych trzech grup punktów, zwanych w tytule referatu punktami pomiarowymi: fotopunktów, markerów sygnalizowanych na pacjencie oraz źrenic oczu. Fotopunkty to czarno-białe sygnały pozwalające na orientację w przestrzeni modelu utworzonego ze zdjęć. Markery to styropianowe kulki o średnicy 4÷5 mm sygnalizujące wybrane elementy kośćca umieszczone na powierzchni ciała. Artykuł dotyczy wykorzystania sieci neuronowych do lokalizacji fotopunktów i styropianowych markerów. Zadaniem sieci jest klasyfikacja kolejnych fragmentów obrazu na zawierające obraz fotopunktu, markera lub niezawierające obrazu żadnego z nich. W ramach badań sprawdzono możliwość przeprowadzenia zdefiniowanej powyżej klasyfikacji sieciami o architekturze wielowarstwowego perceptronu (ang. Multi Layer Perceptron –MLP) ze wsteczną propagacją błędu oraz sieciami z radialnymi funkcjami bazowymi RBF (ang. Radial Basis Function Networks). Zweryfikowano przydatność reprezentacji opartej na informacji o rozkładzie wartości gradientu oraz jego kierunku dla celów wykrycia punktów pomiarowych. Wspomniana reprezentacja wywodzi się z badań nad selekcją podobrazów dla potrzeb dopasowania zdjęć lotniczych.
    A digital photogrammetric system for making measurements of the human body for the purpose of studying faulty posture is designed to determine the three-dimensional location of selected points in the human body. It requires the measurement of three groups of points on digital images, points referred to in this paper’s title as measurement points, i.e. control points, markers indicated on the patient’s body and pupils of the eyes. Control points are black and white signals permitting the correct orientation in space of a model created from the images. The markers are balls of polystyrene foam of 4-5 mm diameter, placed on the body, which indicate selected elements of the human skeleton. This paper describes the utilisation of neural networks to locate control points and markers. The aim of the networks is to classify consecutive fragments of an image as containing control points, containing markers or not containing any of these features. The research covered evaluation of the possibility of conducting this classification using Multi Layer Perceptron Networks with back propagation of errors as well as with Radial Basis Function Networks. The usefulness of a representation based on information about the distribution of gradient value and direction for the purpose of the detection of measurement points has been verified. This representation comes from earlier research on the selection of subimages for the purpose of matching the aerial pictures.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2009, 20; 67-79
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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