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 "Amirgaliyev, Yedilkhan" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Comparison of optimization algorithms of connectionist temporal classifier for speech recognition system
    Porównanie algorytmów optymalizacji klasyfikatora czasowego do systemu rozpoznawania mowy
    Autorzy:
    Amirgaliyev, Yedilkhan
    Darkhan, Kuanyshbay
    Shoiynbek, Aisultan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408796.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    recurrent neural network
    search method
    acoustic
    systems modeling language
    rekurencyjna sieć neuronowa
    metoda wyszukiwania
    akustyka
    język modelowania systemów
    Opis:
    This paper evaluates and compares the performances of three well-known optimization algorithms (Adagrad, Adam, Momentum) for faster training the neural network of CTC algorithm for speech recognition. For CTC algorithms recurrent neural network has been used, specifically Long- Short-Term memory. LSTM is effective and often used model. Data has been downloaded from VCTK corpus of Edinburgh University. The results of optimization algorithms have been evaluated by the Label error rate and CTC loss.
    W artykule dokonano oceny i porównania wydajności trzech znanych algorytmów optymalizacyjnych (Adagrad, Adam, Momentum) w celu przyspieszenia treningu sieci neuronowej algorytmu CTC do rozpoznawania mowy. Dla algorytmów CTC wykorzystano rekurencyjną sieć neuronową, w szczególności LSTM, która jest efektywnym i często używanym modelem. Dane zostały pobrane z wydziału VCTK Uniwersytetu w Edynburgu. Wyniki algorytmów optymalizacyjnych zostały ocenione na podstawie wskaźników Label error i CTC loss.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 3; 54-57
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Soil Salinity Classification Using Machine Learning Algorithms and Radar Data in the Case from the South of Kazakhstan
    Autorzy:
    Merembayev, Timur
    Amirgaliyev, Yedilkhan
    Saurov, Sultan
    Wójcik, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2202157.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    environmental correlation
    soil salinity
    machine learning
    remote sensing
    Opis:
    Soil salinity is one of the major impact factors on agriculture in the South of Kazakhstan. Prediction and estimation of soil salinity before planting a season usually helps to plan for the leaching of the salt. In the paper, satellite data such as radar data and machine learning algorithms, were used to classify soil salinity. Numerical results were presented for the Turkestan region, which contains more than 102 points. The machine learning algorithms, including Gaussian Process, Decision Tree, and Random Forest, were compared. The evaluation of the model score was realized by using metrics, such as accuracy, Recall, and f1. In addition, the influence of the dataset features on the classification was investigated using machine learning algorithms. The research results showed that the Gaussian Process model has the best score among considered algorithms. In addition, the results are consistent with the outcome of the Shapley Additive exPlanations (SHAP) framework.
    Źródło:
    Journal of Ecological Engineering; 2022, 23, 10; 61--67
    2299-8993
    Pojawia się w:
    Journal of Ecological Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Development of Speaker Voice Identification Using Main Tone Boundary Statistics for Applying To Robot-Verbal Systems
    Autorzy:
    Amirgaliyev, Yedilkhan
    Musabayev, Timur
    Yedilkhan, Didar
    Wojcik, Waldemar
    Amirgaliyeva, Zhazira
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/963938.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    speaker voice identification
    voice interface (FXO)
    human being
    human-robot interaction
    HRI
    speech recognition
    statistics of voice fundamental tone
    computer-aided learning
    neural network
    Opis:
    Hereby there is given the speaker identification basic system. There is discussed application and usage of the voice interfaces, in particular, speaker voice identification upon robot and human being communication. There is given description of the information system for speaker automatic identification according to the voice to apply to robotic-verbal systems. There is carried out review of algorithms and computer-aided learning libraries and selected the most appropriate, according to the necessary criteria, ALGLIB. There is conducted the research of identification model operation performance assessment at different set of the fundamental voice tone. As the criterion of accuracy there has been used the percentage of improperly classified cases of a speaker identification.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2020, 66, 3; 583-588
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Exergy analysis of double-circuit flat solar collector with thermosyphon circulation
    Analiza egzergetyczna kolektora słonecznego dwuobwodowego z obiegiem termosyfonu
    Autorzy:
    Wójcik, Waldemar
    Kalimoldayev, Maksat
    Amirgaliyev, Yedilkhan
    Kunelbayev, Murat
    Kalizhanova, Aliya
    Kozbakova, Ainur
    Merembayev, Timur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408460.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    temperature
    solar energy
    analysis
    mathematical model
    temperatura
    energia słoneczna
    analiza
    model matematyczny
    Opis:
    In the present work, an exergy analysis was done of two-circuit flat solar collector with thermosiphon circulation. The article presents a mathematical model of energy and exergic analysis of flat solar collectors, as well as calculations of solar radiation efficiency, temperature, flow rate of the fluid, exergy rates and exergy loss rates are done. The significance of the results achieved is high, since experimental studies can detect inefficient components of the solar heating system. The exergetic efficiency of a dual-circuit flat solar collector with a thermosiphon circulation describes irreversibility of the process according to thermodynamic parameters. This is caused by a large the degree of overheating achieved at the end of the processes of compression and evaporation, which leads to large differences in heat exchange temperature based on the heat pump cycle. The exergy efficiency value for the entire system is 70. Maximum values energy efficiency and exergy at noon, 32.5% and 2.23%, respectively. The efficiency of exergy is 4%, and the highest the loss of exergy is the difference between the absorber plates and the sun, accounting for 52.86% of the total exergy rate.
    W niniejszej pracy wykonano analizę egzergetyczną płaskiego kolektora słonecznego dwuobwodowego z cyrkulacją termosyfonową. W artykule przedstawiono model matematyczny analizy energetycznej i egzergetycznej płaskich kolektorów słonecznych, a także obliczono sprawność promieniowania słonecznego, temperaturę, natężenie przepływu cieczy, wskaźniki egzergii i wskaźniki strat egzergetycznych. Znaczenie osiągniętych wyników jest duże, ponieważ badania eksperymentalne mogą wykryć nieefektywne elementy systemu ogrzewania energią słoneczną. Egzergetyczna sprawność dwuobwodowego płaskiego kolektora słonecznego z obiegiem termosyfonowym opisuje nieodwracalność procesu według parametrów termodynamicznych. Jest to spowodowane dużym stopniem przegrzania osiąganym pod koniec procesów sprężania i odparowywania, co prowadzi do dużych różnic w wymianie ciepła w oparciu o cykl pompy ciepła. Efektywność energetyczna całego systemu wynosi 70. Maksymalne wartości sprawności energetycznej i egzergii w południe, odpowiednio 32,5% i 2,23%. Efektywność egzergii wynosi 4%, a największą stratą egzergii jest różnica pomiędzy płytami absorbera a słońcem, stanowiąca 52,86% całkowitego wskaźnika egzergii.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 3; 35-39
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prediction model of public houses’ heating systems:a comparison of support vector machine methodand random forest method
    Model prognozowania systemów grzewczych budynków użyteczności publicznej: porównanie metody support vector machine i random forest
    Autorzy:
    Perekrest, Andrii
    Chenchevoi, Vladimir
    Chencheva, Olga
    Kovalenko, Alexandr
    Kushch-Zhyrko, Mykhailo
    Kalizhanova, Aliya
    Amirgaliyev, Yedilkhan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174707.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    building heat supply
    random forest
    support vector machine
    zaopatrzenie w ciepło budynku
    metoda wektorów wspierających
    Opis:
    Data analysis and predicting play an important role in managing heat-supplying systems. Applying the models of predicting the systems’ parameters is possible for qualitative management, accepting appropriate decisions relating control that will be aimed at increasing energy efficiency and decreasing the amount of the consumed power source, diagnosing and defining non-typical processes in the functioning of the systems. The article deals with comparing two methods of ma-chine learning: random forest (RF) and support vector machine (SVM) for predicting the temperature of the heat-carrying agent in the heating system based on the data of electronic weather-dependent controller. The authors use the following parameters to compare the models: accuracy, source cost and the opportunity to interpret the results and non-obvious interrelations. The time spent for defining the optimal hyperparameters and conducting the SVM model training is deter-mined to exceed significantly the data of the RF parameter despite the close meanings of the root mean square error (RMSE). The change from 15-min data to once-a-minute ones is done to improve the RF model accuracy. RMSE of the RF model on the test data equals 0.41°С. The article studies the importance of the contribution of variables to the prediction accuracy.
    Analiza danych i prognozowanie odgrywają ważną rolę w zarządzaniu systemami zaopatrzenia w ciepło. Wykorzystanie modeli do przewidywania parametrów systemu jest możliwe do zarządzania jakością, podejmowania odpowiednich decyzji sterujących, które będą miały na celu poprawę efektywności energetycznej i zmniejszenie ilości zużywanego źródła energii elektrycznej, diagnozowania i wykrywania nietypowych procesów w funkcjonowaniu systemu. W artykule porównano dwie metody uczenia maszynowego: Random Forest (RF) i Support Vector Machine (SVM) do przewidywania temperatury czynnika grzewczego w systemie grzewczym na podstawie danych elektronicznego regulatora pogodowego. Do porównania modeli autorzy wykorzystują następujące parametry: dokładność, koszt początkowy oraz możliwość interpretacji wyników i nieoczywistych zależności. Ustalono, że czas poświęcony na wyznaczenie optymalnych hiperparametrów i wytrenowanie modelu SVM znacznie przekracza dane parametru RF, pomimo zbliżonych wartości błędu średniokwadratowego (RMSE). Zmiana z danych 15-minutowych na dane raz na minutę została dokonana w celu poprawy dokładności modelu RF. RMSE modelu RF z danych testowych wynosi 0,41°C. W pracy zbadano znaczenie wkładu zmiennych w dokładność prognozy.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2022, 12, 3; 34--39
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Improved Method of Searching the Associative Rules while Developing the Software
    Autorzy:
    Savchuk, Tamara O.
    Pryimak, Natalia V.
    Slyusarenko, Nina V.
    Smolarz, Andrzej
    Smailova, Saule
    Amirgaliyev, Yedilkhan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/226118.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    software development
    classification
    C4.5 algorithm
    associated rules
    FPG-algorithm
    Opis:
    As the delivery of good quality software in time is a very important part of the software development process, it's a very important task to organize this process very accurately. For this, a new method of the searching associative rules were proposed. It is based on the classification of all tasks on three different groups, depending on their difficulty, and after this, searching associative rules among them, which will help to define the time necessary to perform a specific task by the specific developer.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2020, 66, 3; 425-430
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Developing the System of Collecting, Storing and Processing Information from Solar Collectors
    Autorzy:
    Wojcik, Waldemar
    Amirgaliyev, Yedilhan
    Kunelbayev, Murat
    Kalizhanova, Aliya
    Kozbakova, Ainur
    Sundetov, Talgat
    Yedilkhan, Didar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1844590.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    solar collector
    master controller
    ESP-WROOM-32
    monitoring
    Opis:
    The article herein presents a new technique of controlling the system of collecting, storing and processing the information from the solar collectors, which might be applied to heating the industrial and domestic compartments for hot water supply. The most profitable usage of the solar collectors in the industry is replacement of a human interference with wireless sensor nets. The solar collector standard system consumes in average 30% of the heat due to poor control and configuration. Our monitoring and control system allows upgrade the performance of heating the industrial and domestic premises by means of solar collector for hot water supply.
    Źródło:
    International Journal of Electronics and Telecommunications; 2021, 67, 1; 65-70
    2300-1933
    Pojawia się w:
    International Journal of Electronics and Telecommunications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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