Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Sztuczna sieć neuronowa" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Wizualizacja 3D struktury sztucznej sieci neuronowej z wykorzystaniem OpenGL
3D visualization of structure of artificial neural network using OpenGL
Autorzy:
Pietrowski, W.
Szymaniak, M
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/377413.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
grafika komputerowa
OpenGL
sztuczna sieć neuronowa
Opis:
W artykule przedstawiono oprogramowanie do trójwymiarowej wizualizacji struktury sztucznej sieci neuronowej. Takie oprogramowanie w procesie tworzenia sztucznej sieci neuronowej może posłużyć do wizualizacji wszystkich elementów struktury. Podgląd struktury sztucznej sieci neuronowej na etapie jej tworzenia ułatwia zarówno proces projektowania jak również jej modyfikowania. Powstałe oprogramowanie ma też walory dydaktyczne, które mogą zostać wykorzystane podczas zajęć omawiających sztuczne sieci neuronowe. Otrzymane rysunki mogą znaleźć zastosowanie w publikacjach opisujących zastosowania sztucznych sieci neuronowych w elektrotechnice jak i innych dziedzinach nauki.
The article presents a software for three-dimensional visualization of structure of an artificial neural network. Such software in the creation of an artificial neural network can be used to visualize all the elements of the structure. Preview the structure of an artificial neural network on the stage of its creation facilitates both the design process as well as its modification. The resulting software is for the didactic, which can be used in the classroom discussing artificial neural networks. The resulting drawings can be used in publications describing the use of artificial neural networks in electrical engineering and other sciences.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2014, 80; 137-144
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej do modelowania ugięć sprężystych przedmiotów obrabianych w procesie skrawania toczeniem
The use of the artificial neural network to flexible deflection workpiece modelling in turning
Autorzy:
Józwik, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/395182.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sztuczna sieć neuronowa
modelowanie ugięć sprężystych
skrawanie toczeniem
Opis:
W pracy przedstawiono przykład wykorzystania sztucznej sieci neuronowej MLP do predykcji ugięcia sprężystego wałka, przeznaczonego do obróbki tokarskiej. Zamieszczono przykładowe wyniki pomiarów eksperymentalnych strzałki ugięcia wałka zamocowanego w szczękach uchwytu tokarskiego bez podparcia. W analizach numerycznych uwzględniono wyniki kompletnych badań ugięcia, wałków o średnicach 16, 20, 25 i 30 mm. Analizowano najbardziej popularny przypadek zamocowania przedmiotu na obrabiarce.
In this paper the example of possible use of the artificial neural network ANN application for prediction of flexible deflection workpiece during turning process is presented. Some results of modeling and experimental verification are introduced. The results relate to a chosen way of workpiece clamp on the lathe namely in three-jaw chuck. In numerical analyses complete results of flexible deflection for different diameters of workpiece (16, 20, 25, 30 and 35 mm) are discussed The author of the paper analyzed the typical example of clamp of workpiece on the lathe.
Źródło:
Postępy Nauki i Techniki; 2010, 4; 65-74
2080-4075
Pojawia się w:
Postępy Nauki i Techniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ opisu danych na efektywność uczenia oraz pracy sztucznej sieci neuronowej na przykładzie identyfikacji białek
Influence of data description on efficiency of learning and job artificial neural network on example of identification of proteins
Autorzy:
BARTMAN, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/457310.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:
sztuczna sieć neuronowa
uczenie
artificial neural network
learning
Opis:
Uczenie jednokierunkowych wielowarstwowych sztucznych sieci neuronowych jest zagadnieniem szeroko omawianym w literaturze. Autorzy większości opracowań skupiają się na metodach uczenia, zdecydowanie mniej prac poświęconych jest wpływowi preprocesingu danych na uczenie i efektywność pracy sieci. Skoro uczenie sztucznych sieci neuronowych jest szukaniem funkcji odwzorowującej zbiór danych wejściowych w zbiór oczekiwanych odpowiedzi, to czego możemy oczekiwać, jeżeli zmienimy opis danych uczących? Zmienia się funkcja odwzorowująca, a więc szukamy innej funkcji, zatem jest możliwe, iż sposób kodowania danych wpływa na efektywność uczenia i pracy sieci. Niniejsza praca dotyka przedstawione zagadnienie badając wpływ sposobu zakodowania opisu białek na efektywność uczenia oraz pracy sieci neuronowej identyfikującej rodzaj białka
Learning feedforward multilayer neural networks is an issue widely discussed in the literature. The authors of the most works focus on methods of learning, much less work is devoted to the influence of data preprocessing on learning and the efficiency of the network. If learning of artificial neural networks is finding the mapping function set of input data into a set of expected responses, what you can expect if you change the description of the data learners? Changes of mapping functions, and so we are looking for another function, so it is possible that the encoding of data affects the efficiency of learning and job of the network. This paper touches the issue presented by examining the impact of coding method information about the proteins on the effectiveness of learning and the work of the neural network identifies the type of protein.
Źródło:
Edukacja-Technika-Informatyka; 2013, 4, 2; 358-365
2080-9069
Pojawia się w:
Edukacja-Technika-Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza komputerowa diagnozowania defektów alternatora z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej
Computer analysis of alternator defects diagnosing using artificial neural network
Autorzy:
Jastriebow, A.
Gad, S.
Słoń, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328147.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
sztuczna sieć neuronowa
alternator
diagnostyka
artificial neural networks
diagnostic
Opis:
Opracowano analizę komputerową do prowadzenia symulacyjnych badań statystycznych diagnozowania defektów alternatora za pośrednictwem sztucznych sieci neuronowych w postaci wielowarstwowych perceptronów. Na podstawie zbudowanego programu i generatora danych uczących przeanalizowano możliwość diagnostyki kilku defektów alternatora. Przedstawione wyniki symulacji dają pełną gwarancję efektywnego rozwiązania postawionego problemu.
The computer analysis for conducting of statistical simulating research of alternator defects diagnosing through artificial neural networks in the form of multi layer perceptrons has been worked out. On the basis of built program and teaching data generator, a possibility of some alternator defects diagnosing has been analyzed. Presented simulation results give full guarantee of effective solution of tested problem.
Źródło:
Diagnostyka; 2002, 27; 7-10
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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