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 "SOM" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-26 z 26
    Tytuł:
    Soft computing tools for virtual drug discovery
    Autorzy:
    Hagan, D.
    Hagan, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91628.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    drug discovery
    virtual screening
    multilayer network
    SOM
    Opis:
    In this paper, we describe how several soft computing tools can be used to assist in high throughput screening of potential drug candidates. Individual small molecules (ligands) are assessed for their potential to bind to specific proteins (receptors). Committees of multilayer networks are used to classify protein-ligand complexes as good binders or bad binders, based on selected chemical descriptors. The novel aspects of this paper include the use of statistical analyses on the weights of single layer networks to select the appropriate descriptors, the use of Monte Carlo cross-validation to provide confidence measures of network performance (and also to identify problems in the data), the addition of new chemical descriptors to improve network accuracy, and the use of Self Organizing Maps to analyze the performance of the trained network and identify anomalies. We demonstrate the procedures on a large practical data set, and use them to discover a promising characteristic of the data. We also perform virtual screenings with the trained networks on a number of benchmark sets and analyze the results.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2018, 8, 3; 173-189
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    One- and multivariable characteristics of spring barley (Hordeum vulgare L.) cultivars breed at the Nagradowice Plant Breeding Station of the Poznańska Hodowla Roślin, studied in experiments in 2017-2018
    Autorzy:
    Mańkowski, Dariusz
    Jasińska, Dorota
    Anioła, Magdalena
    Śmiałowski, Tadeusz
    Janaszek-Mańkowska, Monika
    Dynkowska, Wioletta M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2197949.pdf
    Data publikacji:
    2021-11-18
    Wydawca:
    Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
    Tematy:
    spring barley
    breeding experiments
    yielding
    BWLUE
    SOM
    Opis:
    The aim of this study was to evaluate the yield variability of spring barley families grown at the Nagradowice Plant Breeding Station of Poznan Plant Breeding against other families studied in years 2017‒2018 in Team Breeding Experiments. Research material included 250 spring barley families cultivated in 2017 and 2018 in 6 locations. Selection of spring barley families for preliminary experiments was based on synthesis of results obtained in inter-plant experiments established in 2016 and 2017 in 5 locations. Combined (due to location) analysis of variance for experimental data was performed for each year and each series of experiments separately. Best Weighted Linear Unbiased Estimators (BWLUE) for the effects of individual sources of variation were included in ANOVA model. Significant effect of location on mean yield was observed in each research year and each series of experiments. Crucial differences were also observed between tested varieties and breeding lines. Moreover, significant interaction between locations and varieties or breeding families was also observed. Self-organising map (SOM) was applied to develop multivariable characteristic of tested families and cultivars of spring barley. Analyses results, i.e. ranking of BWLUE effects as well as SOM segmentation revealed seven breading lines from Breeding Station Nagradowice, which may be considered for further breeding process.
    Źródło:
    Plant Breeding and Seed Science; 2021, 82; 3-18
    1429-3862
    2083-599X
    Pojawia się w:
    Plant Breeding and Seed Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Anomalous and traditional diffusion modelling in SOM learning
    Autorzy:
    Hrebik, Radek
    Kukal, Jaromir
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/949793.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    self organization
    Kohonen map
    diffusion learning
    anomalous diffusion
    SOM
    Opis:
    The traditional self organizing map (SOM) is learned by Kohonen learning. The main disadvantage of this approach is in epoch based learning when the radius and rate of learning are decreasing functions of epoch index. The aim of study is to demonstrate advantages of diffusive learning in single epoch learning and other cases for both traditional and anomalous diffusion models. We also discuss the differences between traditional and anomalous learning in models and in quality of obtained SOM. The anomalous diffusion model leads to less accurate SOM which is in accordance to biological assumptions of normal diffusive processes in living nervous system. But the traditional Kohonen learning has been overperformed by novel diffusive learning approaches.
    Źródło:
    Archives of Control Sciences; 2019, 29, 4; 699-717
    1230-2384
    Pojawia się w:
    Archives of Control Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    E-autobusy w Szczecińskim Obszarze Metropolitarnym : nowy kierunek rozwoju komunikacji miejskiej
    E-buses in Szczecin Metropolitan Area : new direction of urban transport development
    Autorzy:
    Mysłowski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/313502.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    e-autobus
    napęd elektryczny
    SOM
    e-bus
    electric drive
    Opis:
    Artykuł opisuje możliwości reorganizacji transportu zbiorowego poprzez zastosowani e–autobusów w Szczecińskim Obszarze Metropolitarnym. Przedstawiono ten nowy kierunek rozwoju komunikacji miejskiej jego zalety oraz perspektywy. Opierając się na faktycznych danych z różnych obszarów Europy Zachodniej autor przekonuje o słuszności tej koncepcji. Omówiono wady i zalety różnych systemów oraz opcje i możliwości na które trzeba zwrócić uwagę przy zakupie.
    This article describes the possibilities of reorganizing collective transport through the use of e-buses in Szczecin Metropolitan Area. This new direction of urban transport has been presented in its advantages and prospects. Based on the actual data from various areas of Western Europe, the author argues for the validity of this concept. The advantages and disadvantages of different systems are discussed, as well as the options and possibilities that should be considered when purchasing.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 7-8; 507-511
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Adaptive modelling of spatial diversification of soil classification units
    Adaptacyjne modelowanie przestrzennego zróżnicowania jednostek klasyfikacyjnych gleb
    Autorzy:
    Urbański, K.
    Gruszczyński, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/292945.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    adaptive algorithms
    self-organizing map (SOM)
    soil classification
    Upper Silesian Industrial Region
    algorytmy adaptacyjne
    Górnośląski Okręg Przemysłowy (GOP)
    klasyfikacja gleb
    samoorganizująca mapa (SOM)
    Opis:
    The article presents the results of attempts to use adaptive algorithms for classification tasks different soils units. The area of study was the Upper Silesian Industrial Region, which physiographic and soils parameters in the form of digitized was used in the calculation. The study used algorithms, self-organizing map (SOM) of Kohonen, and classifiers: deep neural network, and two types of decision trees: Distributed Random Forest and Gradient Boosting Machine. Especially distributed algorithm Random Forest (algorithm DRF) showed a very high degree of generalization capabilities in modeling complex diversity of soil. The obtained results indicate, that the digitization of topographic and thematic maps give you a fairly good basis for creating useful models of soil classification. However, the results also showed that it cannot be concluded that the best algorithm presented in this research can be regarded as a general principle of system design inference.
    Wraz z rozwojem technologii informatycznych następuje stopniowa zmiana podejścia do dokumentacji kartograficznej obiektów przyrodniczych, w tym gleb. Podstawowymi cechami dowolnej klasyfikacji, których przedmiotem są gleby, jest wielowymiarowość jednostek (nie ma pojedynczej właściwości, możliwej do wyznaczenia w drodze pomiaru, która wystarczałaby do jednoznacznego przypisania pedonu do określonej klasy w stosowanych skalach klasyfikacyjnych gleb), w związku z czym właściwe wydaje się wykorzystanie do tego celu dostępnych komputerowych metod przetwarzania danych. Modelowanie przestrzennego zróżnicowania gleb na podstawie przesłanek natury fizjograficznej, odtworzonych na podstawie digitalizacji istniejących materiałów kartograficznych, jest podstawą do tworzenia przestrzennych baz danych przechowywanych w wersji cyfrowej. Inaczej niż w typowej kartografii tematycznej zawierającej treści glebowo-siedliskowe, modele te wskazują na prawdopodobieństwo a priori występowania określonej jednostki glebowej w określonym położeniu, nie zaś bezwzględną przynależność terenu do niej. Taka interpretacja wymaga zbudowania stosownego algorytmu wiążącego czynniki natury geologicznej i fizjograficznej z jednostkami glebowymi. Do tego celu często wykorzystuje się tak zwane algorytmy adaptacyjne, umożliwiające elastyczne tworzenie modeli zależności bazujących na danych. W pracy przedstawiono dwa warianty doboru parametrów przetwarzania danych fizjograficzno-glebowych potencjalnie przydatnych do tych celów. Wykorzystano dane pochodzące z bazy danych fizjograficznoglebowych z rejonu GOP (Górnośląski Okręg Przemysłowy) uzyskanych w wyniku digitalizacji materiałów kartograficznych. Analizie poddano wyłącznie tereny użytków rolnych: gruntów ornych (R) i trwałych użytków zielonych (Ł i Ps). Na obszarze o powierzchni 1 km2 wyodrębniono 6,4 mln jednostek tworzących siatkę kwadratów o rozmiarach 20 × 20 m. Wykorzystane zostały algorytmy samoorganizującej mapy (SOM) Kohonena oraz klasyfikatory – głęboka sieć neuronowa, oraz dwa rodzaje drzew decyzyjnych – rozproszony las losowy (ang. Distributed Random Forest) i wzmacniane drzewa losowe (ang. Gradient Boosting Machine). Szczególnie algorytm rozproszonego lasu losowego (algorytm DRF) wykazał bardzo wysoki stopień zdolności generalizacyjnej w modelowaniu zróżnicowania kompleksów glebowych.
    Źródło:
    Journal of Water and Land Development; 2016, 30; 127-139
    1429-7426
    2083-4535
    Pojawia się w:
    Journal of Water and Land Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Noisy image segmentation using a self-organizing map network
    Autorzy:
    Gorjizadeh, S
    Pasban, S
    Alipour, S
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/102708.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    image segmentation
    unsupervised algorithm
    noise
    statistical features
    SOM neural networks
    Opis:
    Image segmentation is an essential step in image processing. Many image segmentation methods are available but most of these methods are not suitable for noisy images or they require priori knowledge, such as knowledge on the type of noise. In order to overcome these obstacles, a new image segmentation algorithm is proposed by using a self-organizing map (SOM) with some changes in its structure and training data. In this paper, we choose a pixel with its spatial neighbors and two statistical features, mean and median, computed based on a block of pixels as training data for each pixel. This approach helps SOM network recognize a model of noise, and consequently, segment noisy image as well by using spatial information and two statistical features. Moreover, a two cycle thresholding process is used at the end of learning phase to combine or remove extra segments. This way helps the proposed network to recognize the correct number of clusters/segments automatically. A performance evaluation of the proposed algorithm is carried out on different kinds of image, including medical data imagery and natural scene. The experimental results show that the proposed algoise in comparison with the well-known unsupervised algothms.
    Źródło:
    Advances in Science and Technology. Research Journal; 2015, 9, 26; 118--123
    2299-8624
    Pojawia się w:
    Advances in Science and Technology. Research Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rozwój przedsiębiorczości technologicznej w Polsce. Studium porównawcze przedsiębiorstw KET oraz ICT
    Development of technological entrepreneurship in Poland. comparative study of KET and ICT enterprises
    Autorzy:
    Rostek, Katarzyna
    Skala, Agnieszka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/590330.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Analiza skupień Warda
    Kluczowe technologie wspomagające
    Przedsiębiorczość technologiczna
    Przedsiębiorstwa wysokiej techniki
    Segmentacja
    SOM Kohonena
    Cluster analysis Ward
    High-tech ventures
    Key enabling technologies
    Segmentation
    SOM Kohonen
    Technology entrepreneurship
    Opis:
    Rozwój przedsiębiorczości technologicznej w Polsce wymaga inwestowania i efektywnego wspierania przedsiębiorstw, których działania koncentrują się w obszarze wysokich technologii (HT) oraz kluczowych technologii wspomagających (KET). Klasyfikacja podmiotów do jednej z tych grup jest poważnym wyzwaniem, które wymaga dopracowania zarówno definicji, jak i narzędzi wspomagających. Celem jest osiągnięcie takiej precyzji identyfikacji i typologizacji przedsiębiorstw, które zagwarantują właściwe ukierunkowanie celowych środków pomocy oraz stałe monitorowanie postępów ich rozwoju. W niniejszym opracowaniu zaprezentowano wyniki analizy przeprowadzonej dla trzech grup przedsiębiorstw – producentów oprogramowania w branży informatycznej (ICT), producentów wyrobów wysokiej techniki (HT) oraz twórców kluczowych technologii wspomagających (KET). Na tej podstawie wskazano cechy charakteryzujące przedsiębiorstwa o wysokim potencjale rozwoju oraz przygotowano rekomendacje dotyczące istotnych wyróżników tego potencjału, które stanowią elementy oceny innych podmiotów, starających się o pomoc i dofinansowanie swojej działalności.
    The development of technological entrepreneurship in Poland requires investment and effective support of companies whose activities are concentrated in the area of high technology (HT) and key enabling technologies (KETs). The classification of entities into one of these groups is a major challenge that should be developed in both areas of definition and supporting tools. The aim is to achieve such precision in identification and typology of companies that ensure proper targeting of support activities and constant monitoring of the development progress. This paper presents the results of analysis performed for the three groups of companies – manufacturers of Information Technology (ICT), HT and KETs. On the basis of specified characteristics of companies with high growth potential it has been prepared recommendations for main criteria of this potential, which are elements of the evaluation of other entities are seeking help and financial support of its functioning.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 281; 155-167
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Regional differentiation of households in the context of a subjective assessment of the level of income
    Regionalne zróżnicowanie gospodarstw domowych w kontekście subiektywnej oceny poziomu dochodów
    Autorzy:
    Grzywińska-Rąpca, Małgorzata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/548563.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
    Tematy:
    household
    subjective assessment
    material situation
    SOM
    Kohonen
    gospodarstwo domowe
    subiektywna ocena
    sytuacja materialna
    Opis:
    One of the factors affecting the stratification and diversity of living conditions of the population is the level of income of the population. Income levels indicate inequalities that are inevitable and even necessary to some extent. They are part of the incentive mechanisms in consumer behaviour. The aim of the article was to show, by grouping voivodships, the differences in the assessment of the subjective level of household income. Households participating in the Household Budget Survey conducted by the Polish Central Statistical Office reported the amount of income (in PLN) allowing (in their assessment) to recognize the given income as: very weak, insufficient, barely sufficient, good and very good. The specified values of the centroids made it possible to organize voivodships in Poland due to the level of analysed features and identification of groups in which there are households with similar expectations and a subjective assessment of the economic situation. Based on the analysis, it can be concluded that in terms of subjective assessments of the level of income obtained by households there are stratifications in the individual groups of voivodships. The analysis of the diversity of income level assessments was conducted in a spatial section (diversification of the phenomenon by voivodships). The SOM-Kohonen method was used for the analysis.
    Jednym z czynników wpływających na rozwarstwienie i różnorodność warunków życia społeczeństwa jest poziom dochodu ludności. Poziom dochodu wskazuje na nierówności, które są nieuniknione, a nawet w pewnym stopniu niezbędne. Są elementem mechanizmów motywacyjnych w zachowaniach konsumentów. Celem artykułu jest wykazanie, za pomocą grupowania województw, zróżnicowania w ocenie subiektywnego poziomu dochodów gospodarstw domowych. Gospodarstwa uczestniczące w Badaniu budżetów gospodarstw domowych przeprowadzonym przez Główny Urząd Statystyczny podawały wysokość dochodów (w złotych) pozwalających (w ich ocenie) uznać dane dochody, jako: bardzo słabe, niewystarczające, ledwo wystarczające, dobre i bardzo dobre. Określone wartości centroidów umożliwiły uporządkowanie województw w Polsce ze względu na poziom analizowanych cech oraz identyfikację grup, w których są gospodarstwa domowe o podobnych oczekiwaniach i subiektywnej ocenie sytuacji gospodarczej. Na podstawie analizy można stwierdzić, że pod względem subiektywnych ocen poziomu dochodów uzyskiwanych przez gospodarstwa domowe istnieją stratyfikacje w poszczególnych grupach województw. Analiza różnorodności ocen poziomu dochodów została przeprowadzona w przekroju przestrzennym (zróżnicowanie zjawiska według województw). Do analizy zastosowano metodę SOM-Kohonen.
    Źródło:
    Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2019, 60; 227-241
    1898-5084
    2658-0780
    Pojawia się w:
    Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Intelligent prediction of milling strategy using neural networks
    Autorzy:
    Klancnik, S.
    Balic, J.
    Cus, F.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/971013.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    SOM neural networks
    CAD/CAM system
    feature extraction
    milling strategy
    CAD segmentation
    STL model
    Opis:
    This paper presents the prediction of milling tool-path strategy using Artificial Neural Network (ANN), by taking the predefined technological objectives into account. In the presented case, the best possible surface quality of a machined surface was taken as the primary technological aim. This paper shows how feature extraction from a 3D CAD model, and classification using a self-organizing neural network, are done. The experimental results presented in this paper suggest that the prediction of milling strategy using the self-organizing neural network (SOM) is effective.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2010, 39, 1; 9-24
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Segmentation Analysis For Polish Digital Startups in Years 2015 and 2016
    Analiza segmentacyjna polskich startupów cyfrowych w latach 2015–2016
    Autorzy:
    Rostek, Katarzyna
    Skala, Agnieszka
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2179638.pdf
    Data publikacji:
    2018-06-30
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
    Tematy:
    startup
    segmentation
    clustering
    SOM Kohonen
    characteristics
    digital
    segmentacja
    klasteryzacja
    sieci Kohonena
    charakterystyki
    technologie cyfrowe
    Opis:
    The largest study of the digital industry in Poland has been run since 2015 by the Startup Poland Foundation in cooperation with the researchers from the Warsaw University of Technology. Such studies are not easy to carry out because of the heterogeneity of the definitions of basic concepts, including the definition of a startup. This article presents a comparison of examples of this type of study carried out worldwide and identifies the main differences between them. On the basis of the data obtained from the Foundation’s research, a segmentation and comparative analysis of Polish startups was carried out, the results of which are presented in this article. Six main differentiating features of the defined segments were identified, of which the production of hardware by startups and cooperation with academia were of particular interest.
    Największe badanie startupów branży cyfrowej w Polsce od 2015 r. wykonuje fundacja Startup Poland we współpracy z naukowcami z Politechniki Warszawskiej. Badania takie nie są łatwe do zrealizowania ze względu na niejednorodność definicji podstawowych pojęć, w tym definicji startupu. W artykule przedstawiono zestawienie przykładowych badań tego typu, wykonywanych na świecie i wskazano główne różnice, jakie między nimi występują. Na podstawie danych otrzymanych w ramach badań fundacji, przeprowadzono analizę segmentacyjną i porównawczą polskich startupów, której wyniki zaprezentowano w artykule. Zidentyfikowano sześć głównych cech różnicujących poszczególne segmenty, wśród których na szczególną uwagę zasługuje fakt produkowania przez startupy hardware’u oraz prowadzenie współpracy z nauką.
    Źródło:
    Studia i Materiały; 2018, 1(26); 55-67
    1733-9758
    Pojawia się w:
    Studia i Materiały
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hvor konservative er polske norskstudenter i sin språkbruk? Hunkjønnsmarkering i norskinnlæreres tekstproduksjon
    Autorzy:
    Horbowicz, Paulina
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1163130.pdf
    Data publikacji:
    2016-02-11
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    norsk som andrespråk
    grammatisk kjønn
    norsk skriftspråk
    grammatical gender
    written norwegian
    norwegian as a second language
    Opis:
    The paper examines the phenomenon of the feminine gender, which in Bokmål is optional. The choice between the masculine and feminine forms is nevertheless not without meaning. It has been proved that if some nouns appear in feminine form earlier in a text, it implies the use of feminine gender on other nouns (Dyvik, 2012). Hence, the appearance of feminine marking on different words is mutually related, and may be shown to be consistent or not. The paper analyses texts written by Polish students of Norwegian on three different levels of language command (A2, B2/C1 and C2+) and investigates their use of feminine marking. The results show that the feminine gender is most often used by beginner learners, which confirms the initial hypothesis. Contrary to expectations, the most advanced students show inconsistency in their choice of feminine marking at least as often as beginner learners. The general conclusion is that the majority of Norwegian learners are not fully aware of the implications which come with the use of the feminine gender.
    Źródło:
    Folia Scandinavica Posnaniensia; 2015, 18; 17-35
    1230-4786
    2299-6885
    Pojawia się w:
    Folia Scandinavica Posnaniensia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zapewnienie ciągłości produkcji w dobie braku podzespołów elektronicznych
    Ensuring Production Continuity in an Era of Electronic Component Shortages
    Autorzy:
    Pawłowicz, Grzegorz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174237.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    produkcja urządzeń elektronicznych
    SoM
    System on Module
    podzespoły
    kasownik biletów
    electronics manufacturing
    electronic components
    ticket validator
    Opis:
    W artykule przedstawiono opis przypadku zapewnienia ciągłości produkcji urządzenia przeznaczonego do kasowania biletów przy niedoborach dostaw na rynku komponentów elektronicznych. Uwzględnione zostały kryteria podejmowanych decyzji i ich wpływ na projekt kasownika. Zaproponowano rozwiązania, które mogą zmniejszyć ryzyko wstrzymania produkcji przez wykorzystanie zamienników brakujących elementów z uwzględnieniem minimalizacji kosztów takich zmian.
    The article presents a description of the case of ensuring the continuity of production of a ticket validator device in the presence of supply shortages in the market for electronic components. The criteria for decision-making and their impact on the design of the ticket validator are considered. Solutions are proposed that can reduce the risk of production stoppage by using replacements for missing components, taking into account the minimization of the cost of such changes.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2022, 26, 4; 105--111
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie sieci neuronowej Kohonena do wizualizacji danych MPG
    Use of Kohonen neural network in MPG data visualisation
    Autorzy:
    Oszutowska-Mazurek, D. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/135818.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Techniczno-Ekonomiczna w Szczecinie
    Tematy:
    sieć neuronowa Kohonena
    samoorganizujące się mapy
    SOM
    wizualizacja danych
    dane MPG
    Kohonen neural network
    self organizing map
    Opis:
    Wstęp i cel: Zastosowanie sieci neuronowych Kohonena zapewnia zmniejszenie wielowymiarowości danych. Wizualizacja w postaci map samoorganizujących się (SOM) jest użytecznym narzędziem do wstępnego kastrowania (grupowania) danych. Materiał i metody: Wizualizację przeprowadzona dla rzeczywistych danych, udostępnionych przez uniwersytet w Kalifornii za pomocą oprogramowania SNNS v.4.3. Głównym celem pracy jest zastosowanie sieci neuronowych Kohonena zapewniające zmniejszenie wielowymiarowości danych. Wyniki: Otrzymano wizualizacje danych wskazujące jednoznacznie na dodatnie i ujemne korelacje danych MPG. Wniosek: Mapy samoorganizujące się mogą być dedykowane wizualizacji danych wielowymiarowych jednak wyniki zależą od sposobu mapowania danych wejściowych, zwłaszcza o charakterze jakościowym, nawet jeśli stosowana jest normalizacja każdego z parametrów.
    Introduction and aim: The use of Kohonen neural network ensures the decrease of data multidimensionality. Visualisation called Self organized maps is useful tool for preliminary data clustering. Material and methods: The visualisation of real data set was obtained with the use of program SNNS v.4.3 for real dataset from California University. The main aim of this paper is the use of Kohonen neural network to ensure the reduction of multidimensional data. Results: Obtained visualisations of data indicate unambiguously positive and negative correlations for MPG data Conclusion: Self organising maps could be dedicated to multidimensional data visualisation and preliminary quality assessment, but the results depend on the mapping method of input data, especially quantity type, even if normalisation of every parameter is provided.
    Źródło:
    Problemy Nauk Stosowanych; 2016, 4; 19-30
    2300-6110
    Pojawia się w:
    Problemy Nauk Stosowanych
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sztuczne sieci neuronowe ANN : sieci Kohonena
    Artificial neural networks (ANN) : Kohonen networks
    Autorzy:
    Iljaszewicz, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131981.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Horyzont
    Tematy:
    Sieci Kohonena
    sieci neuronowe
    mapa samoorganizująca
    SOM
    WEBSOM
    Kohonen networks
    artificial neural networks
    ANN
    Self Organizing Map
    Opis:
    Artykuł omawia sztuczne sieci neuronowe (ang. ANN- Artificial neural networks). Jedną z odmian są sieci Kohonena zwane Mapą Samoorganizującą (ang. SOM – Self Organizing Map) realizują one proces uczenia się sieci neuronowych samodzielnie tzn. rozpoznają relacje występujące w skupieniach poprzez wykrycie wewnętrznej struktury i kategoryzują je w procesie samouczenia. SOM służy do uformowania odwzorowania z przestrzeni wielowymiarowej do przestrzeni jednowymiarowej lub dwuwymiarowej. Główną cechą SOM jest to, że tworzy on nieliniową projekcję wielowymiarową kolektora danych na regularnej, niskowymiarowej (zwykle 2D) sieci. Na wyświetlaczu klastrowanie przestrzeni danych, jak również relacje metryczno-topologiczne elementów danych, są wyraźnie widoczne. Jeśli elementy danych są wektorami, składniki, których są zmiennymi z określone znaczenie, takie jak deskryptory danych statystycznych lub pomiary, które opisują proces, siatka SOM może być wykorzystana, jako podstawa, na której może znajdować się każda zmienna wyświetlane osobno przy użyciu kodowania na poziomie szarości lub pseudo koloru. Ten rodzaj projekcji został uznany za bardzo przydatny do zrozumienia wzajemnych zależności między zmiennymi, a także strukturami zbioru danych.
    The article discusses artificial neural networks (ANN). One of the varieties is the Kohonen network, called the Self Organizing Map (SOM), that perform the learning process of neural networks independently, i.e. they recognize relationships occurring in clusters by detecting an internal structure and categorizing them in the process of self-learning. SOM is used to form mapping from a multidimensional space to a one-dimensional or two-dimensional space. The main feature of SOM is that it creates a non-linear multi-dimensional projection of a data collector on a regular, low-dimensional (usually 2D) network. On the display, data space clustering as well as metric-topological relations of data elements are clearly visible. If the data elements are vectors, the components of which are variables with defined meanings, such as statistical data descriptors or measurements that describe the process, the SOM grid can be used as a basis on which each variable can be displayed separately using gray or pseudo-color coding. This type of projection has been found to be very useful for understanding the interrelationships between variables as well as data set structures.
    Źródło:
    Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka; 2018, 8, 1; 34-39
    2082-9892
    Pojawia się w:
    Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Image Retrieval Based on Text and Visual Content Using Neural Networks
    Autorzy:
    Castro, D. A.
    Seijas, L. M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/108732.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi
    Tematy:
    image retrieval
    Self-Organizing Maps (SOM)
    content-based image retrieval (CBIR)
    Text-Based Image Retrieval (TBIR)
    ParBSOM
    Scoring function
    Opis:
    In the last few years there has been a dramatic increase in the amount of visual data to be searched and retrieved. Typically, images are described by their textual content (TBIR) or by their visual features (CBIR). However, these approaches still present many problems. The hybrid approach was recently introduced, combining both characteristics to improve the benefits of using text and visual content separately. In this work we examine the use of the Self Organizing Maps for content-based image indexing and retrieval. We propose a scoring function which eliminates irrelevant images from the results and we also introduce a SOM variant (ParBSOM) that reduces training and retrieval times. The application of these techniques to the hybrid approach improved computational results.
    Źródło:
    Journal of Applied Computer Science Methods; 2010, 2 No. 1; 21-39
    1689-9636
    Pojawia się w:
    Journal of Applied Computer Science Methods
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multiscale evaluation of a thin-bed reservoir
    Autorzy:
    Lis-Śledziona, Anita
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841759.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    thin beds
    high resolution well logs prediction
    horizontal resistivity
    unsupervised neural network
    self-organizing maps (SOM)
    electrofacies
    low resistivity pay
    Opis:
    A thin-bed laminated shaly-sand reservoir of the Miocene formation was evaluated using two methods: high resolution microresistivity data from the XRMI tool and conventional well logs. Based on high resolution data, the Earth model of the reservoir was defined in a way that allowed the analyzed interval to be subdivided into thin layers of sandstones, mudstones, and claystones. Theoretical logs of gamma ray, bulk density, horizontal and vertical resistivity were calculated based on the forward modeling method to describe the petrophysical properties of individual beds and calculate the clay volume, porosity, and water saturation. The relationships amongst the contents of minerals were established based on the XRD data from the neighboring wells; hence, the high-resolution lithological model was evaluated. Predicted curves and estimated volumes of minerals were used as an input in multimineral solver and based on the assumed petrophysical model the input data were recalculated, reconstructed and compared with the predicted curves. The volumes of minerals and input curves were adjusted during several runs to minimalize the error between predicted and recalculated variables. Another approach was based on electrofacies modeling using unsupervised self-organizing maps. As an input, conventional well logs were used. Then, the evaluated facies model was used during forward modeling of the effective porosity, horizontal resistivity and water saturation. The obtained results were compared and, finally, the effective thickness of the reservoir was established based on the results from the two methods.
    Źródło:
    Geology, Geophysics and Environment; 2021, 47, 1; 5-20
    2299-8004
    2353-0790
    Pojawia się w:
    Geology, Geophysics and Environment
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja mikroskopowych obrazów skał przy wykorzystaniu sieci neuronowych
    Classification of the microscopic images of rocks with the use of neural networks
    Autorzy:
    Młynarczuk, M.
    Bielecka, M.
    Ślipek, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/394187.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    automatyczna klasyfikacja skał
    obrazy mikroskopowe
    sieci neuronowe
    sztuczna inteligencja
    SOM
    MLP
    LVQ
    automatic classification of rocks
    microscopic images
    neural networks
    artificial intelligence
    Opis:
    Klasyfikacja skał stanowi ważny aspekt w wielu zagadnieniach górnictwa i geologii inżynierskiej. Automatyzacja procesu klasyfikacji mikroskopowych obrazów skał może przyczynić się do usprawniania przetwarzania ogromnych zbiorów fotografii skał, poprzez jego przyspieszenie i wyeliminowanie wpływu subiektywnej oceny obserwatora na końcowy wynik klasyfikacji. Podczas pierwszego etapu badan opisanych w tym artykule wykorzystano zbiór 2700 mikroskopowych obrazów szlifów cienkich 9 skał, różniących się od siebie cechami petrograficznymi. Próbki skał zostały opisane 13-wymiarowym wektorem cech. Przy użyciu trzech różnych sieci neuronowych: dwuwarstwowej sieci jednokierunkowej (multi-layer feed-forward perceptron, MLP), samoorganizującej mapy Kohonena (self organizing Kohonen maps, SOM) oraz kwantyzacji wektorowej (learning vector quantization, LVQ), fotografie, po wcześniejszym treningu sieci odseparowanymi podzbiorami próbek, zostały poddane procesowi automatycznej klasyfikacji. Stukrotne powtarzanie losowania podzbiorów wykorzystywanych do treningu sieci oraz powtarzanie algorytmu uczenia sieci i rozpoznawania zdjęć pozwoliło na uzyskanie statystycznie wiarygodnych wyników, których wartość średnia wyniosła 99,4%. Następnie zbiór skał został zwiększony do łącznej wielkości 6300 zdjęć reprezentujących 21 różnych skał, a badania zostały powtórzone z zachowanie wektora cech oraz parametrów nauki sieci. Wynik średni poprawnych klasyfikacji dla powiększonego zbioru obrazów wyniósł 98,30%.
    Rock classification is an inherent part of numerous aspects of geology and engineering geology. Automating the classification of the microscopic images of rocks may result in improvements in analyzing vast sets of rocks' images by speeding up their recognition and eliminating the influence of the observer's subjective judgment in the final classification results. A set of 2,700 microscopic images of thin sections of 9 rocks, which differ in petrographic features, was used during the first step of the study described in the following article. Samples were displayed in a thirteen-dimensional feature space. With the use of three different neural networks multi-layer feed-forward perceptron (MLP), self-organizing Kohonen maps (SOM), and learning vector quantization (LVQ) ? images were subjected to an automated classification process preceded by the network's training with the use of isolated subset samples. Centuple repetition of subset drawings, which were used to train the network by repeating the self-learning network and images recognition algorithm, led to the achievement of statistically trustworthy results with a mean at the level of 99.4 %, and for the best drawing at 99.71%. Afterwards, the rocks set was extended to a total volume of 6,300 images of 21 different rocks, and the test was repeated preserving the feature space and self-learning network parameters. The average score of correct classifications for the extended images set was 98.30%, with the best score at 98.95%.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN; 2014, 86; 27-38
    2080-0819
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Pulse shape discrimination of neutrons and gamma rays using kohonen artificial neural networks
    Autorzy:
    Tambouratzis, T.
    Chernikova, D.
    Pzsit, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91759.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    shape
    neutron
    discrimination
    gamma rays
    Kohonen artificial neural networks
    ANNs
    linear vector quantisation
    LVQ
    self-organizing map
    SOM
    pulse shape discrimination
    PSD
    Opis:
    The potential of two Kohonen artificial neural networks (ANNs) - linear vector quantisation (LVQ) and the self organising map (SOM) - is explored for pulse shape discrimination (PSD), i.e. for distinguishing between neutrons (n’s) and gamma rays (’s). The effect that (a) the energy level, and (b) the relative size of the training and test sets, have on identification accuracy is also evaluated on the given PSD dataset. The two Kohonen ANNs demonstrate complementary discrimination ability on the training and test sets: while the LVQ is consistently more accurate on classifying the training set, the SOM exhibits higher n/ identification rates when classifying new patterns regardless of the proportion of training and test set patterns at the different energy levels; the average time for decision making equals ˜100 μs in the case of the LVQ and ˜450 μs in the case of the SOM.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2013, 3, 2; 77-88
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod czarnej skrzynki do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej
    Black-box forecasting of selected indicator values for influent wastewater quality in municipal treatment plant
    Autorzy:
    Szeląg, B.
    Bartkiewicz, L.
    Studziński, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/236740.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    ścieki komunalne
    modelowanie
    prognozowanie jakości ścieków metoda MARS
    metoda lasów losowych (RF)
    metoda samoorganizujących się sieci neuronowych (SOM)
    metoda drzew wzmacnianych (BT) metoda analizy składowych
    głównych (PCA)
    sewage
    modeling
    sewage quality forecasting
    MARS (multivariate adaptive regression spline)
    random forest (RF)
    self-organizing map (SOM)
    boosted trees (BT)
    principal component analysis (PCA)
    Opis:
    Prognozowanie ilości i jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej z odpowiednim wyprzedzeniem czasowym daje możliwość optymalnego sterowania wieloma parametrami procesów oczyszczania ścieków. Dlatego prowadzi się badania mające na celu opracowanie modeli matematycznych (fizykalnych deterministycznych i operatorowych statystycznych), prognozujących zarówno ilość, jak i jakość ścieków dopływających do oczyszczalni. W artykule zbadano możliwość zastosowania prostszych modeli operatorowych do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków na dopływie do oczyszczalni (BZT5, zawiesiny ogólne, azot ogólny i amonowy, fosfor ogólny) jedynie na podstawie wyników pomiarów natężenia przepływu ścieków oraz – w celu porównania – na podstawie ich zmierzonych wartości. Do tego celu zastosowano metody czarnej skrzynki typu MARS oraz lasy losowe (RF). Dodatkowo przedstawiono możliwość połączenia metody lasów losowych z modelem klasyfikacyjnym (RF+SOM). Do identyfikacji danych określających zmienność wybranych wskaźników jakości ścieków zastosowano metody drzew wzmacnianych (BT) i analizy składowych głównych (PCA). Modele opracowano na podstawie wyników ciągłych pomiarów dobowych przeprowadzonych w latach 2013–2015 w oczyszczalni ścieków komunalnych w Rzeszowie.
    Forecasting the amount and quality of wastewater flowing into a treatment plant sufficiently in advance, enables effective control of numerous treatment process parameters. Therefore, mathematical (physical deterministic and time series statistical) models forecasting both the amount and quality of wastewater inflow into a sewage treatment plant are under development. In this paper, a possibility of simpler time series models application to forecasting values of selected indicators (biochemical oxygen demand (BOD5), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and ammonium (NH4+)) of sewage quality in the inflow into a treatment plant was investigated. The research was based solely on sewage flow rate data and – for the purpose of comparison – the actual measured indicator values. For this purpose, MARS type black-box and random forest (RF) methods were used. Also, a possibility of combining the RF method with a classification model (RF+SOM) was investigated. Boosted trees (BT) and principal component analysis (PCA) methods were applied for identification of data that determine variability of the selected sewage quality indicators. The models were developed on the basis of continuous daily measurements performed in the period of 2013–2015 in the municipal sewage treatment plant in Rzeszow.
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 2016, 38, 4; 39-46
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Svenska generiska pronomen hos finska språkbadselever. En jämförelse mellan två årskurser
    Swedish generic pronouns in Finnish-speaking students in Swedish immersion
    Autorzy:
    Nyqvist, Eeva-Liisa
    Lindström Tiedemann, Therese
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27314246.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    Svenska som L2
    generiska pronomen
    implicit och explicit inlärning
    svårighet
    språkbad
    L2 Swedish
    generic pronouns
    implicit and explicit learning
    difficulty
    immersion
    Opis:
    This is a study of the use of generic pronouns in Swedish as a second language (L2) by L1 Finnish immersion students. We compare two groups, 12-year-olds, and 15-year-olds, to see if there is a difference and to identify which the most challenging cases are in both groups. Norm deviations are compared to see if they mainly consist of overuse of generic pronouns or more formal aspects, such as the pronoun which is chosen, and the understanding of the relation between the generic subject, object, possessive and reflexive pronouns. Both groups use generic pronouns in the subject position in a manner which mostly follows the standard, and mainly have problems with possessive pronouns in connection to generic pronouns. It is possible that object generic pronouns would also be problematic, but there are none in our data. Generic pronouns are sometimes left out as subjects, which is ungrammatical in Swedish. There is also occasional overuse of man where it is not idiomatic, and some mixed forms with man and s-passive. Results show possible transfer from the first language (L1) of the learners, but less in the older group. Furthermore, there also appears to be transfer from L3 English, which our informants are learning at school. This seems more present in the older group.
    Źródło:
    Folia Scandinavica Posnaniensia; 2023, 33; 14-28
    1230-4786
    2299-6885
    Pojawia się w:
    Folia Scandinavica Posnaniensia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selekcja podobrazów dla potrzeb dopasowywania zdjęć lotniczych oparta na histogramach gradientu i sieci neuronowej
    Selection of sub-images for aerial photographs matching purposes based on gradient distribution and neural networks
    Autorzy:
    Czechowicz, A.
    Mikrut, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131000.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    fotogrametria
    wzajemne dopasowanie
    algorytm Canny'ego
    histogram gradientów
    SOM
    sieci Kohonena
    sieci backpropagation
    photogrammetry
    mutual matching
    Canny edge detector
    gradient histogram
    Kohonen networks
    backpropagation networks
    Opis:
    Artykuł przedstawia wyniki wykorzystania sieci neuronowych do selekcji podobrazów oraz wyniki wyszukiwania wybranych obszarów na pozostałych zdjęciach z wykorzystaniem rozkładu odpowiedzi dla sieci SOM Kohonena. Zaproponowano reprezentacje fragmentu obrazu oparta na rozkładzie wartości modułu gradientu i jego kierunku. Badania przeprowadzono na dziewięciuset podobrazach zdjęć lotniczych okolic Krakowa o różnym pokryciu terenu podzielonych na trzy kategorie: obszarów korzystnych, pośrednich i niekorzystnych pod względem wyszukiwania cech do orientacji wzajemnej. Dla każdego z obrazów, w oparciu o algorytm Canny’ego, wyznaczono krawędzie. Na podstawie wartości gradientu i kierunków wykrytych krawędzi sporządzono histogram, który następnie posłużył wyznaczeniu reprezentacji podobrazu w postaci profilu kierunku. Tak przygotowana reprezentacje wykorzystano do uczenia sieci neuronowych metoda nadzorowana (backpropagation) oraz nienadzorowana (Kohonena), a następnie do klasyfikacji obszarów nauczonymi sieciami. W przypadku sieci backpropagation miara efektywności klasyfikacji był globalny współczynnik rozpoznania oraz macierz pomyłek. Dla sieci Kohonena wyznaczano współczynnik kompletności i poprawności. Wyniki zestawiono z rezultatami otrzymanymi na drodze uczenia metoda wstecznej propagacji błędów, gdzie generowane na mapie Kohonena odpowiedzi stanowiły sygnał wejściowy dla warstwy backpropagation. W dalszym etapie wytypowane obszary korzystne poszukiwano na sąsiednich obrazach. Wzmocniony funkcja preferująca wysokie wartości rozkład odpowiedzi na mapie cech siec Kohonena, uzyskany dla podobrazów korzystnych, porównywano z rozkładem dla podobrazów o tych samych wymiarach na sąsiednich zdjęciach. Za miarę podobieństwa obszarów przyjęto współczynnik korelacji dla porównywanych odpowiedzi sieci.
    This paper describes the application of neural networks for selection of sub-images and the result of the search for the selected areas on the remaining photographs with the utilisation of Kohonen’s SOM network responses distribution. Image fragment representation based on the gradient magnitude values distribution and its direction was proposed. The research was conducted on nine hundred sub-images, taken from aerial photographs of the Cracow’s environs with different terrain cover, divided into three categories: advantageous, intermediate and disadvantageous areas in respect of searching for the features for mutual matching. The edges were detected with Canny algorithm. Based on the gradient values and the directions of the edges, the histogram was created and used to determine the representation of the sub-image in the direction’s profile form. The prepared representation served for teaching the neural network using supervised (backpropagation) and unsupervised (Kohonen) method and later for the classification. For the backpropagation network, the classification effectiveness was measured using the global recognition coefficient and the cooccurrence matrix. For the Kohonen network, the completeness and correctness coefficients were determined. Afterwards, the two networks were put together: the responses generated on the Kohonen map constituted the input signal for the backpropagation layer. In the next step, the adjacent images were sought for the chosen areas. Response distribution on the Kohonen network feature map, amplified with the function preferring the high values, was compared with the distribution for the same size sub-images of the adjacent photographs. To measure the similarity of the subimages, the correlation coefficient to compare network’s responses was used.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2007, 17a; 149-158
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Music Mood Visualization Using Self-Organizing Maps
    Autorzy:
    Plewa, M.
    Kostek, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/176410.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    music mood
    music parameterization
    MER (Music Emotion Recognition)
    MIR (Music Information Retrieval)
    Multidimensional Scaling (MDS)
    principal component analysis (PCA)
    Self-Organizing Maps (SOM)
    ANN (Artificial Neural Networks)
    Opis:
    Due to an increasing amount of music being made available in digital form in the Internet, an automatic organization of music is sought. The paper presents an approach to graphical representation of mood of songs based on Self-Organizing Maps. Parameters describing mood of music are proposed and calculated and then analyzed employing correlation with mood dimensions based on the Multidimensional Scaling. A map is created in which music excerpts with similar mood are organized next to each other on the two-dimensional display.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2015, 40, 4; 513-525
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efektywność pracy w gospodarstwach o zbilansowanej odnawialności substancji organicznej
    Labour effectiveness in the farms with balanced renewability of soil organic matter
    Autorzy:
    Sawa, J.
    Kocira, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/239569.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    odnawialność glebowej substancji organicznej
    GSO
    dochód rodziny
    efektywność pracy
    uzbrojenie energetyczne
    gospodarstwo parytetowe
    renewability of soil organic matter
    SOM
    family income
    labour efficiency
    work energetic equipment
    parity farm
    Opis:
    Celem pracy jest określenie efektywności pracy w gospodarstwach o różnym poziomie odnawialności glebowej substancji organicznej (GSO), ocenianych w aspekcie uzyskiwanych tam efektów produkcyjnych i ponoszonych nakładów materiałowo-energetycznych. Efektywność pracy określono jako relacje między poziomem dochodu rodziny a ponoszonymi nakładami pracy w czterech grupach badanych gospodarstw, zestawionych wg poziomu odnawialności GSO, w tym: <0,2; 0,2 ≤ 0,5; 0,5 ≤ 1,0; ≤1,0 t·ha-1 UR, gdzie odnawialność GSO na poziomie 0,5 ≤ 1,0 t·ha-1 UR uznano jako zbilansowaną. Systemy produkcji w gospodarstwach z takim bilansem odnawialności, pozwalające uzyskać efektywność pracy na poziomie 15,2 zł·rbh-1, nie zapewniają tak wysokiego poziomu efektywności pracy (54,0 zł·rbh-1), jaki występuje w gospodarstwach o najmniejszej wartości wskaźnika GSO (poniżej 0,2 t·ha-1 UR). Stwierdzono, że w gospodarstwach o największej odnawialności GSO, efektywność pracy jest najmniejsza i wynosi 10,0 zł·rbh-1. Wyniki badań wskazują na konieczność podjęcia dyskusji nad dotychczasowymi zasadami dopłat obszarowych do dużych, ale ekstensywnych gospodarstw rodzinnych, lub gospodarstw o systemach produkcji, które uniemożliwiają utrzymanie minimalnego poziomu odnawialności GSO. Gospodarstwa te wykorzystują możliwości zwiększenia dochodu rodziny nieproporcjonalnie do swojego zaangażowania w rozwój zintegrowanych procesów produkcyjnych i rolnictwa zrównoważonego.
    An attempt was made to determine the labour effectiveness in the family farms with different renewability levels of soil organic matter (SOM), evaluated in aspect of obtained production results and born material and energy inputs. The scope of study included 45 family farms of the acreage ranging from 8.58 to 150 ha AL, located in different regions of the country, surveyed in 2010. The labour efficiency was defined as a relationship between the level of farmer’s family income and operation expenditures incurred in four groups of surveyed farms, compiled at the level of SOM renewability: <0.2; 0.2 ≤ 0.5; 0.5 ≤ 1.0; ≤1.0 t·ha-1 AL, where the renewal of 0.5 ≤ 1.0 t·ha-1 AL was considered as a balanced one. It was stated that the lowest labour efficiency (10.0 PLN·work-hr) occurred in the farms with highest SOM renewability. These farms have particular difficulties with collection developing investment funds, incurred in the amount of 2.35 thous. PLN per ha AL, what is possible to be completed within about 12 years. In other farms the efficiency is high enough to complete these funds within 1.5, or even 0.43 years, as in the farms with lowest rate of SOM renewability. Farms of balanced SOM renewability present the average level of labour efficiency, what is related to specialization of farms in animal production, still associated with high labour inputs of the farmer’s family members and low degree of mechanization.
    Źródło:
    Problemy Inżynierii Rolniczej; 2013, R. 21, nr 2, 2; 11-20
    1231-0093
    Pojawia się w:
    Problemy Inżynierii Rolniczej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie procesu osiadania terenu górniczego Kopalni Węgla Brunatnego Bełchatów - nowe podejście
    Land subsidence modeling in mining area of open pit Brown Coal Mine Bełchatów - a new approach
    Autorzy:
    Palmąka, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2074851.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    Bełchatów
    GIS
    geostatystyka
    interpolacja
    modele liniowe
    modele nieliniowe
    osiadanie terenu
    Sammon's mapping
    mapy samoorganizujące się
    SOM
    sieci neuronowe
    regresja liniowa
    geostatistics
    interpolation
    linear models
    land subsidence
    self-organizing map
    neural networks
    multiple linear regression
    Opis:
    From the beginning of open-pit mining works (i.e. ground massive dewatering, access excavation, cover dumping) in 1976, which were strictly connected with an exposure a brown coal beds on Bełchatów field it was noticed, that a land surface subsided in the vicinity of Brown Coal Mine Bełchatów. Quantitative land subsidence assessments, which are based on deterministic models (elastic ground model, consolidation model), are not efficient enough to simulate the process – adjusted coefficient of determination amounts R2kor2kor
    Źródło:
    Przegląd Geologiczny; 2011, 59; 245-250
    0033-2151
    Pojawia się w:
    Przegląd Geologiczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A class of neuro-computational methods for assamese fricative classification
    Autorzy:
    Patgiri, C.
    Sarma, M.
    Sarma, K. K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91763.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    neuro-computational classifier
    fricative phonemes
    Assamese language
    Recurrent Neural Network
    RNN
    neuro fuzzy classifier
    linear prediction cepstral coefficients
    LPCC
    self-organizing map
    SOM
    adaptive neuro-fuzzy inference system
    ANFIS
    klasyfikator neuronowy
    klasyfikator neuronowo rozmyty
    sieć Kohonena
    Opis:
    In this work, a class of neuro-computational classifiers are used for classification of fricative phonemes of Assamese language. Initially, a Recurrent Neural Network (RNN) based classifier is used for classification. Later, another neuro fuzzy classifier is used for classification. We have used two different feature sets for the work, one using the specific acoustic-phonetic characteristics and another temporal attributes using linear prediction cepstral coefficients (LPCC) and a Self Organizing Map (SOM). Here, we present the experimental details and performance difference obtained by replacing the RNN based classifier with an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) based block for both the feature sets to recognize Assamese fricative sounds.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 1; 59-70
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-26 z 26

      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