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 "Klasyfikacja sieci" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 40
Tytuł:
Sieci logistyczne w naukach o zarządzaniu
Logistic Networks in Management Sciences
Autorzy:
Kramarz, Marzena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/590692.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Klaster logistyczny
Klasyfikacja sieci
Sieci biznesu
Sieci logistyczne
Business network
Logistic cluster
Logistics network
Opis:
W artykule wskazano różne podejścia do definiowania sieci, atrybuty wynikające z teorii sieci i teorii grafów, a w konsekwencji zaproponowano definicję sieci logistycznych wraz z propozycją ich klasyfikacji.
Different attempts at defining the network were indicated in the article. Networks were characterised, according to attributes resulting from the theory of the network and of the theory of graphs. In consequence a definition of logistic networks was offered along with the proposal of their classification.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 251; 79-91
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Vehicles Classification Using the HRBF Neural Network
Klasyfikacja pojazdów z wykorzystaniem sieci neuronowej HRBF
Autorzy:
Wantoch-Rekowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305921.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
sieci neuronowe
klasyfikacja sieci
zbiór uczący
Hyper Radial Basis Function network HRBF
neural networks
networks classification
learning set
HRBF
Opis:
The paper presents the problem of using a neural network for military vehicle classification on the basis of ground vibration. One of the main elements of the system is a unit called the geophone. This unit allows to measure the amplitude of ground vibration in each direction for a certain period of time. The value of the amplitude is used to fix the characteristic frequencies of each vehicle. If we want to fix the main frequency it is necessary to use the Fourier transform. In this case the fast Fourier transform FFT was used. Since the neural network (Hyper Radial Basis Function network) was used, a learning set has to be prepared. Please find the attached results of using the HRBF neural network, which include: examples of learning, validation and test sets, the structure of the networks and the learning algorithm, learning and testing results.
W opracowaniu przedstawiono zagadnienie wykorzystania sieci neuronowej do klasyfikacji określonych typów pojazdów na podstawie analizy amplitudy drgań gruntu. Jednym z elementów systemu do pomiaru amplitudy drgań gruntu jest geofon. Umożliwia on pomiar amplitudy drgań gruntu w wybranym kierunku dla określonego przedziału czasu. Wartość wyznaczonej amplitudy wykorzystywana jest do wyznaczenia charakterystycznych częstotliwości drgań dla poszczególnych pojazdów. Do wyznaczenia charakterystycznych częstotliwości wykorzystywana jest transformata Fouriera FFT. Do klasyfikacji wykorzystana została sieć neuronowa z radialną funkcją aktywacji, dlatego też wymagane jest przygotowanie odpowiedniego zbioru uczącego. W opracowaniu przedstawiono wyniki użycia sieci HRBF. Przedstawiono strukturę oraz zawartość zbioru uczącego.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2011, 7; 47-52
1508-4183
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody identyfikacji miejsc niebezpiecznych na sieci dróg
Methods of identification of dangerous sections on road network
Autorzy:
Jamroz, K.
Kustra, W.
Gobis, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/144655.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
klasyfikacja elementów sieci
ryzyko indywidualne
ryzyko społeczne
metoda oceny ryzyka
drogi krajowe
network safety ranking
collective risk
individual risk
risk assessment methods
national roads
Opis:
W artykule przedstawiono metodę identyfikacji miejsc niebezpiecznych na sieci dróg bazującej na ryzyku, jako elemencie systemu zarządzania bezpieczeństwem infrastruktury drogowej na przykładzie sieci dróg krajowych. Przedstawiono doświadczenia zagraniczne identyfikacji miejsc niebezpiecznych i uwarunkowania prawne w Polsce wdrażające konieczność identyfikacji miejsc niebezpiecznych na sieci TEN-T. W ostatniej części zaprezentowano metodę klasyfikacji odcinków ze względu na: wypadki drogowe oraz bezpieczeństwo sieci dróg. Przedstawiono użyte miary, sposoby ich obliczania, granice klas ryzyka oraz wyniki prowadzonych prac na sieci dróg krajowych w latach 2010-2012.
This paper presents a method to identify dangerous sections on the road network based on the risk management system as part of road infrastructure safety on the example of the national road network. In the first part of the experience abroad, which were prerequisites for the development of methods for identification of hazardous roads. The second part presents the legal conditions in Poland implementing necessary to identify dangerous places on the TEN-T road network. The final section presents a method classifying parts due to road accidents due to the classification of sections of the road network safety. Presented used measurement methods for calculating them, the limits of risk classes and the results of the work on the national road network in 2010-2012.
Źródło:
Drogownictwo; 2015, 4-5; 155-163
0012-6357
Pojawia się w:
Drogownictwo
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bezprzewodowa sieć sensorów
Wireless Sensors Networks
Autorzy:
Kurytnik, I.
Mikulski, M.
Karpiński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155107.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
bezprzewodowe sieci sensorów
ZigBee
propagacja fal radiowych
klasyfikacja ataków w sieci sensorów
Wireless Sensors Networks
propagation of radio waves
classification of attacks in network of sensors
Opis:
Bezprzewodowe sieci sensorów (WSN) znajdują coraz większe zastosowanie w automatyce przemysłowej oraz domowej. WSN mogą składać się z bardzo dużej ilości urządzeń (sensor wraz ze specjalizowanym układem komunikacyjnym), na ogół o zasilaniu bateryjnym. Istotną kwestią jest zatem optymalne wykorzystanie zasobów energetycznych urządzeń tworzących sieć sensorów. Z kolei do poprawnego modelowania wykorzystania zasobów energetycznych WSN konieczne jest przyjęcie właściwego modelu propagacji sygnału radiowego. W artykule przedstawiono zagadnienia związane z komunikacją za pomocą fal radiowych w wolnej przestrzeni, omówiono również inne modele propagacji wykorzystywane chociażby przy projektowaniu sieci komórkowych GSM. Szczegółowo omówiono te modele, które (być może z pewnymi modyfikacjami) najlepiej odzwierciedlają realia komunikacji w WSN. W dalszej części dokonano podziału zagrożeń bezpiecznej transmisji w omawianych sieciach.
The wireless sensors networks (WSN) find each time greater application in industrial and also domestic automation. WSN can consist of plenty devices (sensors together with a communication block which is specialized), on the whole with a battery supply. A substantial question is thus the optimal use of supplies of devices which create the network of sensors. In turn to the correct design of the use of supplies of WSN the acceptance of peculiar propagation model of the radio signal is needed. Questions, related to com-munication of radio waves in free space, are presented in the article, other models of used propagation are discussed also even at plan-ning of cellular networks (GSM). These models which (presumably with certain modifications) better in all reflect realities of communication in WSN are thoroughly discussed. Questions, related to functioning of wireless networks of sensors, are presented in the article, with the special account for network with far nodes and end devices. In further part the division of threats of safe transmission in the networks is discussed. The division of attacks with which we can have business in the separate layers of WSN is shown.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 6, 6; 548-551
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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:
Przydatność różnych typów sieci neuronowych w klasyfikacji gleb
Application of different types of the neural networks in soils classification
Autorzy:
Gruszczyński, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269264.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
sieci neuronowe
klasyfikacja gleb
neural network
soils classification
Opis:
Zaprezentowano zastosowanie trzech algorytmów sieci neuronowych do klasyfikowania gleb na podstawie cech możliwych do interpretacji z dostępnej, analogowej dokumentacji kartograficznej. Spośród przebadanych algorytmów najlepsze wyniki klasyfikacji dają sieci typu MLP oraz probabilistyczne (PNN). Połączenie wyników działania sieci PNN oraz SOM pozwala na pogłębioną analizę zależności klasyfikacyjnych w obszarze opracowania, polegającą między innymi na zobrazowaniu rozmytych relacji między poszczególnymi kompleksami w terenie
The application of three neural networks algorithm in task soils classification, on the basis of features obtained from analog cartographic documentation, is presented. The MLP (Multi-Layer Perceptron) type net and PNN (Probabilistic Neural Network) give the best classification results among examined algorithms. The PNN and SOM (Self-Organizing Map) combination of net operational results gives more deep classification relations within sphere this study, based among others on fuzzy relationships visualization between complexes in analyzed area
Źródło:
Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie; 2006, 11, 1; 13-25
1426-2908
Pojawia się w:
Inżynieria Środowiska / Akademia Górniczo-Hutnicza im. S. Staszica w Krakowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytm dekompozycji sieci transportowej
Algorithm of the transport network decomposition
Autorzy:
Cisowski, Tadeusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/34670977.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
Tematy:
sieć transportowa
optymalna dekompozycja sieci
algorytm dekompozycji sieci transportowej
analiza klasterowa
klasyfikacja automatyczna
Opis:
W pracy sformułowano zagadnienie wyboru optymalnej struktury sieci transportowej. Przedstawiono analizę istniejących metod optymalnej dekompozycji sieci. Zaproponowano przybliżony algorytm wyboru optymalnej struktury zarządzania siecią transportową oparty na analizie klasterowej i klasyfikacji automatycznej
In this work the issue of choice of the optimum structure of the transport network is formulated. The analysis of the existing methods of the optimum decomposition of the network is presented. The approximate algorithm of choice of the optimum structure of managing the transport network based on the cluster analysis and automatic classification is proposed.
Źródło:
Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe; 2008, 2; 14-18
0138-0370
2719-9630
Pojawia się w:
Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The SVM method as an instrument for the classification of vertical displacements
Autorzy:
Mrówczyńska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/106759.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Warszawska. Wydział Geodezji i Kartografii
Tematy:
neural networks
classification
vertical displacements
sieci neuronowe
klasyfikacja
przemieszczenia pionowe
Opis:
The article presents the basic rules for constructing and training neural networks called the Support Vector Machine method as well as possible applications for this kind of network. SVM networks are mainly used for solving tasks of classifying linearly and non-linearly separable data and regression. However, in recent years more applications have been found for them. The networks also solve such problems as the recognition of signals and images as well as speech identification.In this paper, non-linear SVM networks have been used for classifying linearly separable and non-separable data with a view to formulating a model of displacements of points in a measurement-control network. The points of the measurement-control network were placed on a civil engineering object located on expansive soil (linearly separable data) and represented a mining exploitation area (linearly non-separable data). The task of training SVM networks requires the use of quadratic programming in search of an optimum point of the Lagrangian function in relation to the parameters being optimised. In the case of linearly non-separable data, the SVM method makes it possible to find a hyperplane which classifies objects as correctly as possible, and at the same time is located possibly far away from concentrations typical of each class.
Źródło:
Reports on Geodesy and Geoinformatics; 2015, 98; 18-27
2391-8365
2391-8152
Pojawia się w:
Reports on Geodesy and Geoinformatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rejestracja, parametryzacja i klasyfikacja alofonów z wykorzystaniem bimodalności
Regcording, parameterization and classification of allophones employing bimodal approach
Autorzy:
Zaporowski, S.
Cygert, S.
Szwoch, G.
Korvel, G.
Czyżewski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/269055.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sieci neuronowe
klasyfikacja
facial motion capture
neural networks
classification process
Opis:
Praca dotyczy rejestracji i parametryzacji alofonów w języku angielskim z wykorzystaniem dwóch modalności. W badaniach dokonano rejestracji wypowiedzi w języku angielskim mówców, których znajomość tego języka odpowiada poziomowi rodowitego mówcy. W kolejnym etapie wyodrębnione zostały alofony z nagrań fonicznych i odpowiadające im sygnały wizyjne. W procesie tworzenia wektorów cech wykorzystano odrębne systemy parametryzacji, osobne dla każdej modalności. Do parametryzacji sygnału fonicznego użyto typowych deskryptorów stosowanych w obszarze rozpoznawania mowy i muzyki. W nagraniach z systemu przechwytywania ruchu zaproponowano własne rozwiązania. Do klasyfikacji alofonów wykorzystano sieci neuronowe oraz maszynę wektorów nośnych w podejściu jednoi dwumodalnym. Stwierdzono, że skuteczność rozpoznawania wzrasta wraz z wykorzystaniem więcej niż jednej modalności.
The paper concerns the recording and parameterization of allophones in English using two modalities. In the research, the English speakers' statements were recorded. Those speakers’s language proficiency corresponds to the level of the native speaker. In the next stage, allophones from audio recordings and corresponding visual signals were isolated. In the process of creating feature vectors, separate parameterization systems were used for each modality. For the audio signal parameterization, typical descriptors used in the area of speech and music recognition were chosen. In the case of the motion capture system own solutions were proposed. For the purpose of allophones classification, neural networks and the suport vector machine were used in both approaches. It has been found that the recognition efficiency increases with the use of more than one modality.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 60; 135-138
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification of breast thermal images using artificial neural networks
Autorzy:
Jakubowska, T.
Wiecek, B.
Wysocki, M.
Drews-Peszynski, C.
Strzelecki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333564.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
przetwarzanie termogramów
sieci nuronowe
klasyfikacja
thermal image processing
neural network
classification
Opis:
In this paper we present classification of the thermal images in order to discriminate healthy and pathological cases during breast cancer screening. Different image features and approaches for data reduction and classification have been used to distinguish healthy breast one with malignant tumour. We use image histogram and co-occurrence matrix to get thermal signatures and analyze symmetry between left and right side. The most promised method was based on wavelet transformation and nonlinear neural network classifier. The proposed approach was used in the pilot investigations in the medical centre which is permanently using thermograph for breast cancer screening, as an adjacent method for other classical diagnostic method, such as mammography.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2004, 7; MIP41-50
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie modeli LeNet-5, AlexNet i GoogLeNet w rozpoznawaniu pisma ręcznego
Comparison of LeNet-5, AlexNet and GoogLeNet models in handwriting recognition
Autorzy:
Michalski, Bartosz
Plechawska-Wójcik, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2086218.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
konwolucyjne sieci neuronowe
klasyfikacja pisma odręcznego
convolutional neural networks
handwriting classification
Opis:
Celem badania było porównanie dokładności rozpoznawania pisma odręcznego oraz czasu potrzebnego na klasyfikację danych ze zbiorów testowych. Do badań wykorzystano architektury Lenet-5, AlexNet i GoogLeNet. Wszystkie wybra-ne architektury są modelami konwolucyjnych sieci neuronowych. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem baz obrazów odręczenie pisanych cyfr MNIST i odręcznie pisanych liter EMNIST. Po wykonaniu badań stwierdzono, że największą dokładnością wykazał się model GoogLeNet, a najmniejszą LeNet-5. Natomiast najmniej czasu na wykona-nie zadania potrzebował model LeNet-5, a najwięcej GoogLeNet. Na podstawie otrzymanych wyników stwierdzono, że zwiększanie złożoności modelu wpływa pozytywnie na dokładność klasyfikacji obiektów, ale znacznie zwiększa zapo-trzebowanie na zasoby komputera.
The aim of the study was to compare the accuracy of handwriting recognition and the time needed to classify data from the test sets. The Lenet-5, AlexNet and GoogLeNet architectures were used for the research. All selected architectures are models of convolutional neural networks. The research was carried out with the use of image databases, handwritten digits MNIST and handwritten letters EMNIST. After the tests, it was found that the GoogLeNet model showed the highest accuracy, and the LeNet-5 the lowest. However, the LeNet-5 model needed the least time to complete the task, and GoogLeNet the most. On the basis of the obtained results, it was found that increasing the complexity of the model positively influences the accuracy of object classification, but significantly increases the demand for computer re-sources.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2022, 23; 145--151
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikatory neuronowe typu SVM w zastosowaniu do klasyfikacji przemieszczeń pionowych na obszarze LGOM
SVM neural classifiers used for classifying vertical displacements in the Legnica-Głogów Copper Mining Area
Autorzy:
Mrówczyńska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/394109.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
sieci neuronowe SVM
klasyfikacja
przemieszczenia pionowe
SVM neural networks
classification
vertical displacements
Opis:
W prezentowanym artykule przedstawiono podstawowe zasady budowania i uczenia sieci neuronowych SVM (ang. Support Vector Machine) zwane inaczej metodą (techniką) wektorów podtrzymujących. Sieci SVM znajdują głównie zastosowanie w rozwiązywaniu zadań klasyfikacji danych separowalnych i niesparowalnych liniowo oraz zadań regresji. W ostatnich latach zakres zastosowań tego typu sieci został poszerzony i sieci rozwiązują również takie problemy jak rozpoznawanie sygnałów i obrazów, identyfikacja mowy oraz diagnostyka medyczna. W pracy sieci nieliniowe SVM wykorzystano do klasyfikacji danych nieseparowalnych liniowo w postaci przemieszczeń punktów sieci pomiarowo-kontrolnej reprezentujących obszar, na którym prowadzona jest eksploatacja górnicza. Uczenia sieci neuronowej SVM wymaga implementacji programowania kwadratowego w poszukiwaniu punktu optymalnego funkcji Lagrange'a względem optymalizowanych parametrów. W przypadku danych nieseparowalnych liniowo, metoda SVM pozwala na znalezienie hiperpłaszczyzny, która klasyfikuje obiekty na tyle poprawnie, na ile jest to możliwe i jednocześnie przebiega możliwe daleko od typowych skupień dla każdej z klas. Za pomocą metody SVM można również znaleźć krzywoliniową granicę separacji o dużym marginesie separacji, wykorzystując zabieg podniesienia wymiarowości. Jakość uzyskanych wyników separacji jest uzależniona od przyjętej postaci funkcji jądra.
This article presents basic rules for constructing and training SVM neural networks. SVM neural networks are mainly used for solving tasks involving the classification of linearly and non-linearly separable data, as well as regression tasks. In recent years, the application of these types of networks has expanded, and now they are also used for solving problems such as recognition of signals and pictures, speech identification, and in medical diagnostics. In this analysis non-linear SVM networks were used for classifying linearly non-separable data in the form of vertical displacements of points representing a mining area in a measurement and control network. Training an SVM neural network requires the use of quadrant programming in search of an optimum point of a Lagrangian function in relation to the parameters which are being optimised. In the case of linearly non-separable data, the SVM method makes it possible to find a hyper plane which classifies objects as correctly as possible, and at the same time is located far enough from concentrations typical of each class. By means of raising dimensionality, the SVM method can also be used to find a curvilinear separation boundary with a wide separation margin. The quality of the results obtained depends on the adopted form of the kernel function.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN; 2014, 86; 69-81
2080-0819
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Użycie sieci neuronowych do klasyfikacji obdszarów miejskich na zdjęciach satelitarnych
Applying neural networks to urban area classification in satellite images
Autorzy:
Iwaniak, A.
Krówczyńska, M.
Paluszyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341474.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Tematy:
klasyfikacja zdjęć satelitarnych
sztuczne sieci neuronowe
satellite image classification
artificial neural networks
Opis:
Niniejsza praca przedstawia podejście do procesu klasyfikacji obrazów satelitarnych alternatywne wobec istniejących metod. Do identyfikacji terenów miejskich zobrazowanych na zdjęciach satelitarnych zastosowana została sztuczna sieć neuronowa. W pracy wykorzystano zobrazowania wykonane przez satelitę Landsat skanerem Thematic Mapper oraz mapę pokrycia terenu opracowaną w programie CORINE Land Cover. Oceny wyników dokonano metodą porównania punktowego z mapą topograficzną. Badania zostały przeprowadzone na terenach testowych: Aglomeracja Warszawska oraz Krakowska.
This work presents a new approach to satellite image classification process. An artificial neural network has been applied to identification of urban areas mapped in satellite images. The results presented here are based on images obtained from the Landsat satellite using the Thematic Mapper scanner and a land cover map produced under the CORINE Program. The evaluation of the results has been conducted using a point-topoint comparison with a topographic map. The test areas include the metropolitan areas of Warsaw and Cracow.
Źródło:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum; 2002, 1, 1-2; 5-13
1644-0668
Pojawia się w:
Acta Scientiarum Polonorum. Geodesia et Descriptio Terrarum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Projekt wytycznych kształtowania sieci dróg
Draft guidelines for formation of the road network
Autorzy:
Michalski, Lech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2057748.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:
sieć drogowa
planowanie sieci
klasyfikacja dróg
road network
network planning
road classifications
Opis:
W ramach zbioru projektów wytycznych projektowania dróg i ulic opracowano „Wytyczne kształtowania sieci dróg” w zakresie wymagań podstawowych. W artykule wskazano na wybrane kierunki zmian w kształtowaniu struktury sieci drogowej zachodzące w praktyce zagranicznej oraz przedstawiono kluczowe elementy projektu wytycznych. Do elementów tych zaliczono: ogólne wymagania planowania sieci drogowej, klasyfikacje jednostek osadniczych i obiektów jako generatorów ruchu, standardy dostępności jednostek osadniczych i nieruchomości, system drogowych połączeń jednostek osadniczych i nieruchomości, kształtowanie struktury funkcjonalnej sieci drogowej i kształtowanie struktury technicznej sieci drogowej.
As part of the set of draft guidelines for the design of roads and streets, “Guidelines for the formation of the road network” were developed in the scope of basic requirements. The article indicates selected directions of changes in formation the structure of the road network taking place in foreign practice and presents the key elements of the draft guidelines. These elements include: general requirements for road network planning, classifications of settlement units and objects as traffic generators, standards for the availability of settlement units and real estate, a system of road connections between settlement units and real estate, formation the functional structure of the road network and formation the technical structure of the road network.
Źródło:
Drogownictwo; 2020, 12; 339--344
0012-6357
Pojawia się w:
Drogownictwo
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Influence of gestational age on neural networks interpretation of fetal monitoring signals
Autorzy:
Jeżewski, M.
Czabański, R.
Horoba, K.
Wróbel, J.
Łęski, J.
Jeżewski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333505.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
monitoring płodu
kardiotokografia
klasyfikacja
sieci neuronowe
fetal monitoring
cardiotocography
classification
neural networks (NN)
Opis:
Cardiotocographic monitoring (CTG) is a primary biophysical monitoring method for assessment of the fetal state and is based on analysis of fetal heart rate, uterine contraction activity and fetal movement signals. Visual analysis of CTG traces is very difficult so computer-aided fetal monitoring systems have become a standard in clinical centres. We proposed the application of neural networks for the prediction of fetal outcome using the parameters of quantitative description of acquired signals as inputs. We focused on the influence of the gestational age (during trace recording) on the fetal outcome classification quality. We designed MLP and RBF neural networks with changing the number of neurons in the hidden layer to find the best structure. Networks were trained and tested fifty times, with random cases assignment to training, validating and testing subset. We obtained the value of sensitivity index above 0.7, what may be regarded as good result. However additional trace grouping within similar gestational age, increased classification quality in the case of MLP networks.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2008, 12; 137-142
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 40

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