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 "Jackowska-Strumiłło, L." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Decision system for stock data forecasting based on Hopfield artificial neural network
    System decyzyjny do przewidywania cen akcji oparty na sztucznej sieci neuronowej Hopfielda
    Autorzy:
    Paluch, M.
    Jackowska-Strumiłło, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/407729.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    hybrid intelligent system
    Hopfield artificial neural network
    hybrydowy inteligentny system
    sztuczna sieć neuronowa Hopfielda
    Opis:
    The paper describes a new method using Hopfield artificial neural network combined with technical analysis fractal analysis and feed-forward artificial neural networks for predicting share prices for a next day on a Stock Exchange. The developed method and networks are implemented in an Expert System, which is proposed as a valuable comprehensive, analytical tool. A new algorithm for artificial neural networks training and testing is also presented. It automatically chooses the best network structure, and the most important input parameters
    Artykuł opisuje nową metodę zastosowania sztucznej sieci neuronowej Hopfielda połączonej z analizą techniczną, fraktalną oraz jednokierunkowymi sztucznymi sieciami neuronowymi do przewidywania przyszłych cen akcji na Giełdzie Papierów Wartościowych. Opisane nowe metody zostały zaimplementowane w systemie ekspertowym, który jest polecany jako kompleksowe narzędzie do badania aktualnych i przyszłych zachowań rynku. Zaprezentowany został również algorytm nauki testowania sztucznych sieci neuronowych, który na końcu wybiera najlepszą z nich.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2016, 2; 28-33
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rozpoznawanie emocji w tekstach polskojęzycznych z wykorzystaniem metody słów kluczowych
    Emotion recognition in polish texts based on keywords detection method
    Autorzy:
    Nowaczyk, A.
    Jackowska-Strumiłło, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408760.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    rozpoznawanie emocji
    interakcja człowiek-komputer
    przetwarzanie języka naturalnego
    przetwarzanie tekstów
    emotion recognition
    human-computer interaction
    natural language processing
    text processing
    Opis:
    Dynamiczny rozwój sieci społecznościowych sprawił, że Internet stał się najpopularniejszym medium komunikacyjnym. Zdecydowana większość komunikatów wymieniana jest w postaci widomości tekstowych, które niejednokrotnie odzwierciedlają stan emocjonalny autora. Identyfikacja emocji w tekstach znajduje szerokie zastosowanie w handlu elektronicznym, czy telemedycynie, stając się jednocześnie ważnym elementem w komunikacji. człowiek-komputer. W niniejszym artykule zaprezentowano metodę rozpoznawania emocji w tekstach polskojęzycznych opartą o algorytm detekcji słów kluczowych i lematyzację. Uzyskano dokładność rzędu 60%. Opracowano również pierwszą polskojęzyczną bazę słów kluczowych wyrażających emocje.
    Dynamic development of social networks caused that the Internet has become the most popular communication medium. A vast majority of the messages are exchanged in text format and very often reflect authors’ emotional states. Detection of the emotions in text is widely used in e-commerce or telemedicine becoming the milestone in the field of human-computer interaction. The paper presents a method of emotion recognition in Polish-language texts based on the keywords detection algorithm with lemmatization. The obtained accuracy is about 60%. The first Polish-language database of keywords expressing emotions has been also developed.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 2; 102-105
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Acceleration of image reconstruction process in the electrical capacitance tomography 3D in heterogeneous, Multi-GPU system
    Przyspieszanie procesu rekonstrukcji obrazu w elektrycznej tomografii pojemnościowej 3D z wykorzystaniem heterogenicznego systemu Multi-GPU
    Autorzy:
    Majchrowicz, M.
    Kapusta, P.
    Jackowska-Strumiłło, L.
    Sankowski, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408191.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    electrical capacitance tomography
    reconstruction algorithms
    matrix computation
    distributed system
    elektryczna tomografia pojemnościowa
    algorytm rekonstrukcji
    obliczenia macierzowe
    system rozproszony
    Opis:
    Electrical capacitance tomography is an innovative method for visualization of industrial processes. One of its main advantages is it’s high time resolution that allows to the usage of ECT in systems with high volatility. In recent years there has been significant development of electrical capacitance tomography 3D, which however, has significantly reduced industrial it’s applications due to the complicated process of image reconstruction. The authors propose the use of multi-node, multi-GPU system to accelerate the process of image reconstruction in ECT 3D.
    Elektryczna tomografia pojemnościowa jest innowacyjną metodą wizualizacji procesów przemysłowych. Jedną z jej głównych zalet jest duża rozdzielczość czasowa pozwalająca na zastosowanie ECT w instalacjach o dużej zmienności. W ostatnich latach nastąpił znaczący rozwój elektrycznej tomografii pojemnościowej 3D, która jednakże ma znacznie ograniczone zastosowanie przemysłowe ze względu na skomplikowany proces rekonstrukcji obrazu. Autorzy artykułu proponują zastosowanie wielowęzłowego systemu Multi-GPU do przyspieszenia procesu rekonstrukcji obrazu w ECT 3D.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 1; 37-41
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Simulation of gravitational solids flow process and its parameters estimation by the use of Electrical Capacitance Tomography and Artificial Neural Networks
    Symulacja przepływu grawitacyjnego i estymacja jego parametrów przy użyciu elektrycznej tomografii pojemnościowej i sztucznych sieci neuronowych
    Autorzy:
    Garbaa, H.
    Jackowska-Strumiłło, L.
    Grudzień, K.
    Romanowski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408370.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    electrical capacitance tomography
    process simulation
    Artificial Neural Networks
    funnel flow parameters estimation
    elektryczna tomografia pojemnościowa
    symulacja procesu
    sztuczne sieci neuronowe
    estymacja parametrów przepływu kominowego
    Opis:
    The paper presents a new approach to monitoring changes of characteristic parameters of gravitational solids flow. Electrical Capacitance Tomography (ECT) is applied for non-invasive process monitoring. Artificial Neural Networks (ANN) are used to estimate important flow parameters knowing the measured capacitances. The proposed approach solves the ECT inverse problem in a direct manner and provides a rapid parameterization of the funnel flow. The simulation of the silo discharging process is performed relying on real flow behaviour obtained from the authors’ previous work. The simulated data are used to new approach testing and verification. The obtained results proved that proposed ANN-based method will allow for on-line gravitational solids flow monitoring.
    W artykule opisano nowe podejście do monitorowania zmian charakterystycznych parametrów przepływu grawitacyjnego. Do nieinwazyjnego monitorowania procesu stosowana jest Elektryczna Tomografia Pojemnościowa (ECT). Sztuczne Sieci Neuronowe wykorzystywane są do estymacji ważnych parametrów przepływu na podstawie mierzonych pojemności. Zaproponowane podejście pozwala na rozwiązanie problemu odwrotnego w ECT w sposób bezpośredni i umożliwia natychmiastową parametryzację przepływu kominowego. Symulacja procesu rozładowania silosu została wykonana na podstawie wyników wcześniejszych badań eksperymentalnych przeprowadzonych na rzeczywistym obiekcie. Dane symulacyjne wykorzystano do testowania i weryfikacji nowego podejścia. Uzyskane wyniki wykazały, iż zaproponowana metoda wykorzystująca Sztuczne Sieci Neuronowe pozwoli na monitorowanie on-line parametrów przepływu grawitacyjnego.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2016, 2; 34-37
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of electrical capacitance tomography and artificial neural networks to rapid estimation of cylindrical shape parameters of industrial flow structure
    Autorzy:
    Garbaa, H.
    Jackowska-Strumiłło, L.
    Grudzień, K.
    Romanowski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/140587.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    artificial neural networks
    electrical capacitance tomography
    flow parameters estimation
    inverse problem
    Opis:
    A new approach to solve the inverse problem in electrical capacitance tomography is presented. The proposed method is based on an artificial neural network to estimate three different parameters of a circular object present inside a pipeline, i.e. radius and 2D position coordinates. This information allows the estimation of the distribution of material inside a pipe and determination of the characteristic parameters of a range of flows, which are characterised by a circular objects emerging within a cross section such as funnel flow in a silo gravitational discharging process. The main advantages of the proposed approach are explicitly: the desired characteristic flow parameters are estimated directly from the measured capacitances and rapidity, which in turn is crucial for online flow monitoring. In a classic approach in order to obtain these parameters in the first step the image is reconstructed and then the parameters are estimated with the use of image processing methods. The obtained results showed significant reduction of computations time in comparison to the iterative LBP or Levenberg-Marquard algorithms.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2016, 65, 4; 657-669
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Parametric methods for ECT inverse problem solution in solid flow monitoring
    Metody parametryczne w rozwiązywaniu problemu odwrotnego dla monitorowania przepływów materiałów sypkich
    Autorzy:
    Romanowski, A.
    Grudzień, K.
    Garbaa, H.
    Jackowska-Strumiłło, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408454.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    electrical capacitance tomography
    tomography image processing
    gravitational flow
    granular material
    tomografia elektryczna pojemnościowa
    przetwarzanie obrazów tomograficznych
    przepływ grawitacyjny
    materiał sypki
    Opis:
    The article presents the parametrisation-based methods of monitoring of the process of gravitational silo discharging with aid of capacitance tomography techniques. Proposed methods cover probabilistic Bayes’ modelling, including spatial and temporal analysis and Markov chain Monte Carlo methods as well as process parametrisation with artificial neural networks. In contrast to classical image reconstruction-based methods, parametric modelling allows to omit this stage as well as abandon the associated reconstruction errors. Parametric modelling enables the direct analysis of significant parameters of investigated process that in turn results in easier incorporation into the control feedback loop. Presented examples are given for the gravitational flow of bulk solids in silos.
    Niniejszy artykuł przedstawia parametryczne metody rozwiązywania problemu odwrotnego w tomografii pojemnościowej na przykładzie monitorowania procesu przepływu materiałów sypkich przy użyciu tomografii pojemnościowej. Wybrane metody obejmują modelowanie probabilistyczne Bayesa, w tym przestrzenne i czasowe oraz metody Monte Carlo łańcuchów Markowa, a także parametryzację procesu z użyciem sztu cznych sieci neuronowych. W odróżnieniu od klasycznych metod opartych na algorytmach rekonstrukcji obrazu parametryzacja pozwala na pominięcie tego etapu, a co za tym idzie brak dodatkowych błędów związanych z rekonstrukcją. Parametryzacja pozwala na bezpośrednią analizę istotnych parametrów badanego procesu, przez co łatwiejsze jest użycie tych wyników w pętli sprzężenia zwrotnego sterowania. Przykłady rozpatrywane w tekście są opisane dla procesu grawitacyjnego opróżniania materiałów sypkich przechowywanych w silosach.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 1; 50-54
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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