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 "Miczulski, W." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Układy mostkowe z przetwarzaniem kątów przesunięć fazowych w pomiarach wielkości nieelektrycznych
    BRidge circuits with conversion of phase shift angle in measuring of non-electrical quantities
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155379.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2000, R. 46, nr 12, 12; 17-21
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Badania symulacyjne rozproszonego systemu pomiarowo-sterującego
    Influence of node and system structure on feature of measuring and control network system
    Autorzy:
    Markowski, A.
    Miczulski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152334.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    rozproszony system pomiarowo-sterujący
    symulacja zdarzeń dyskretnych
    analiza czasowa
    distributed measurement-control system
    discrete-event simulation
    timing analysis
    Opis:
    W artykule przedstawiono zastosowanie modelu rozproszonego systemu pomiarowo-sterującego do oceny wpływu struktury systemu i struktury węzła na poziom utraty danych i wartość czasu opóźnienia w transmisji danych w systemie. Zaprezentowano w tym zakresie przykładowe wyniki badań symulacyjnych systemu pracującego wg zasady peer to peer.
    Using a model of measuring and control system to assessment of system and node structure on level of data loss in system is presented. An influence of node structure on data transmission delay in measuring and control system is described. Results of peer to peer system simulation are presented.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 257-260
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ dodatkowych danych wejściowych w sieci neuronowej na wynik prognozowania poprawki dla krajowej skali czasu UTC(PL)
    : Influence of additional input data for a neural network on the result of correction prediction for the national time scale UTC(PL)
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152809.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe
    polska skala czasu UTC(PL)
    zegar atomowy
    neural network
    national timescale UTC(PL)
    atomic clock
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki badań, których celem było sprawdzenie, czy wprowadzenie na wejście sieci neuronowej (SN) typu MLP i GMDH dodatkowych danych wejściowych, charakteryzujących pracę zegarów atomowych, wpłynie korzystnie na wynik prognozowania poprawki dla UTC(PL). Otrzymane wyniki wskazują, że kluczowym aspektem jest dobór SN. Dla SN typu GMDH wpływ dodatkowych danych jest niewielki. SN tego typu osiąga lepsze wyniki w prognozowaniu poprawki dla UTC(PL), niż sieć typu MLP.
    The paper presents the results of investigations whose aim was to examine whether the insertion of additional input data for MLP and GMDH neural networks would increase compliance of the UTC(PL) with UTC. The primary input vector in the training process of the network included historical data of measurements of the phase time between the UTC and atomic clock (Cs2). Additional input vectors were made in two ways. The first way results from the rules of determining the UTC time scale, which is computed as a weighted average based on continuous comparisons of more than 300 atomic clocks located in laboratories of many countries around the world. Hence, the input data containing the historical data, characterizing the behavior of two additional atomic clocks whose results are available in the Central Office of Measures (GUM), was added to the study. These clocks are to "imitate" the gait of atomic clocks used to calculate the UTC time scale. The second way is related to the results of previous studies, which indicate that the quality of predicting the corrections for the UTC(PL) depends on the atomic clock gait instability. The measure of this instability is the Allan deviation. That is why, an additional input data containing the Allan deviation gait characterizing the atomic clock Cs2 gait instability was added to the study. Selection of a neural network has very large impact on the results. In the case of the MLP neural network the insertion of additional input data resulted in a smaller value of the prediction error, and in the case of the GMDH networks insertion of an additional input data affected the final prediction result to a small extent.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 4, 4; 312-315
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Influence of the GMDH neural network data preparation method on UTC(PL) correction prediction results
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Sobolewski, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/221698.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    GMDH neural network
    national timescale
    atomic clock
    time series analysis
    Opis:
    The article presents results of the influence of the GMDH (Group Method of Data Handling) neural network input data preparation method on the results of predicting corrections for the Polish timescale UTC(PL). Prediction of corrections was carried out using two methods, time series analysis and regression. As appropriate to these methods, the input data was prepared based on two time series, ts1 and ts2. The implemented research concerned the designation of the prediction errors on certain days of the forecast and the influence of the quantity of data on the prediction error. The obtained results indicate that in the case of the GMDH neural network the best quality of forecasting for UTC(PL) can be obtained using the time-series analysis method. The prediction errors obtained did not exceed the value of š 8 ns, which confirms the possibility of maintaining the Polish timescale at a high level of compliance with the UTC.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2012, 19, 1; 123-132
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytm pracy symulatora bezprzewodowego rozproszonego systemu pomiarowo - sterującego z przetwarzaniem regułowym
    Running algorithm of simulator of wireless distributed measurement-control system with rule based processing
    Autorzy:
    Markowski, A.
    Miczulski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152137.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    rozproszony system pomiarowo-sterujący
    symulacja zdarzeń dyskretnych
    przetwarzanie regułowe
    analiza czasowa
    distributed measurement-control system
    discrete-event simulation
    timing analysis
    Opis:
    W artykule przedstawiono algorytm pracy symulatora bezprzewodowego rozproszonego systemu pomiarowo - sterującego z przetwarzaniem regułowym, który umożliwia prowadzenie badań właściwości czasowych tych systemów.
    In the paper, algorithm of work of simulator of wireless distributed measurement-control system with rule based processing, is presnted. Use of simulator to assesment of time parameters of designed systems with implemented rule based prosessing was introduced.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 6, 6; 359-361
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ typu sieci neuronowej i sposobu przygotowania danych na wynik prognozowania poprawek UTC - UTC(PL)
    Influence of type of neural network and selection of data preprocessing method on UTC-UTC(PL) prediction result
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Cepowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/152987.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci neuronowe
    prognozowanie
    zegar atomowy
    neural networks
    prediction
    atomic clock
    Opis:
    W pracy omówiono wyniki badań wpływu typu sieci (MLP, RBF), sposobu przygotowania i rozmiaru wektora danych wejściowych na wynik prognozowania poprawek UTC-UTC(PL) dla atomowego wzorca czasu i częstotliwości. Najkorzystniejsze wyniki prognozowania poprawek osiągnięto dla sieci neuronowych typu RBF, w których dane wejściowe stanowiły wektory zawierające wartości odchyleń od trendu. Otrzymane błędy prognoz nie przekraczają wartości š4ns, co pozwoliło osiągnąć w porównaniu z dotychczasowym sposobem prognozowania opartym na metodzie regresji (prowadzonym w GUM) ponad dwukrotnie lepsze wyniki prognoz.
    In the paper there are presented the results of investigations on the influence of type of a neural network (MLP, RBF), the way of preparation and size of the input vector on prediction of the UTC-UTC(PL) corrections for the atomic clock realising the national atomic time scale UTC(PL) at the Central Office of Measures (COM). UTC(PL) is the basis for reproducing the time and frequency units and determining the official time in Poland. At the first stage of research, the time series characterising the time instability of the atomic clock in relation to UTC was a basis for proper preparation of the groups of input data for the assumed types of neural networks (Fig. 1). For the process of learning the neural networks as well as further prediction, the input data was assumed to be formed into 30 or 60 element vectors (Fig. 2). At the second stage, the input data were formed into the vectors containing 30 consecutive values of the deviation of the time series from the trend and, additionally, the linear regression coefficients (Fig. 1). The best results of predicting the corrections were achieved for the RBF neural networks in which the input data were vectors of 30 consecutive values of the deviation from the trend and the directional coefficient of linear regression. The obtained errors of the prediction did not exceed the values of š4ns (Tab. 2), which enabled achieving more than two times better results of the prediction compared with the present way of prediction based on the regression method (used in COM).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 11, 11; 1330-1332
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytm obliczania odchyleń radiowej częstotliwości wzorcowej od wartości nominalnej
    Algorithm of calculation of standard radio frequency deviation from its nominal value
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Czubala, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153159.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    algorytm obliczania odchyleń
    radiowa częstotliwość wzorcowa
    wartość nominalna
    algorithm of calculation
    standard radio frequency deviation
    nominal value
    Opis:
    W artykule przedstawiono algorytm obliczania wskaźników odchylenia radiowej częstotliwości wzorcowej WRC od wartości nominalnej. Algorytm ten oparty jest o metodę Data Mining, w której zastosowano metody grupowania, analizy szeregów czasowych i regresji liniowej.
    Time and Frequency Laboratory of Central Office of Measures performs measurements of phase time (Fig. 1) of standard radio frequency WRC 225 kHz with reference to 1 Hz pulse signal taken from the national time and frequency standard. Results of these measurements are recorded on a paper tape with analogue data recorder. The indicators characterizing standard radio frequency deviation from its nominal value are calculated on the basis of appropriate data taken from the record diagram and the relationships from (1) to (8). Putting results of phase time measurements into computer memory requires application of a special algorithm, enabling to calculate indicators of WRC frequency deviation from its nominal value. This algorithm is presented in this paper and is based on Data Mining method, employing clusterization, time series analysis and regression line methods.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2006, R. 52, nr 6, 6; 39-41
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A new elastic scheduling task model in the node of a control and measurement system
    Autorzy:
    Miczulski, W.
    Powroźnik, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220884.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    task scheduling
    elastic scheduling task model
    heuristic algorithms
    measurement and control systems
    time deadline fulfilment
    Opis:
    The paper presents a new elastic scheduling task model which has been used in the uniprocessor node of a control measuring system. This model allows the selection of a new set of periods for the occurrence of tasks executed in the node of a system in the case when it is necessary to perform additional aperiodic tasks or there is a need to change the time parameters of existing tasks. Selection of periods is performed by heuristic algorithms. This paper presents the results of the experimental use of an elastic scheduling model with a GRASP heuristic algorithm.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2013, 20, 1; 87-98
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prediction of corrections for the Polish time scale UTC(PL) using artificial neural networks
    Autorzy:
    Luzar, M.
    Sobolewski, Ł.
    Miczulski, W.
    Korbicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/202125.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    neural network
    prediction methods
    national timescale
    atomic clock
    Opis:
    In this paper, the effectiveness of using Artificial Neural Networks (ANNs) for predicting the corrections of the Polish time scale UTC(PL) (Universal Coordinated Time) is presented. In particular, prediction results for the different types of neural networks, i.e., the MLP (MultiLayer Perceprton), the RBF (Radial Basis Function) and the GMDH (Group Method of Data Handling) are shown. The main advantages and disadvantages of using such types of neural networks are discussed. The prediction of corrections is performed using two methods: the time series analysis method and the regression method. The input data were prepared suitable for the above mentioned methods, based on two time series, ts1 and ts2. The designation of prediction errors for specified days and the influence of data quantity for the prediction error are considered. The paper consists of five sections. After Introduction, in Sec. 2, the theoretical background for different types of neural networks is presented. Section 3 shows data preparation for the appropriate type of neural network. The experimental results are presented in Sec. 4. Finally, Sec. 5 concludes the paper.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2013, 61, 3; 589-594
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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