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 "Sztuczne Sieci Neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-10 z 266
Tytuł:
Metoda sztywnych elementów skończonych w obliczaniu ugięć belek
RIGID FINITE ELEMENTS METHOD AT CALCULATING THE DEFLECTIONS OF BEAMS
Autorzy:
Kaczmarek, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/chapters/40037507.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
łuk
drgania własne
Opis:
W artykule przedstawiono wykorzystanie metody sztywnych elementów skończonych do obliczania ugięć belek, zarówno dla konstrukcji jednorodnych, jak i dla elementów o niejednorodnym rozkładzie sztywności – zarysowanych belek żelbetowych. W artykule przedstawiono także autorskie podejście do problemu obliczania ugięć zarysowanych belek żelbetowych, z wykorzystaniem parametru skalującego, pozwalającego na uwzględnienie w modelu obliczeniowym różnej głębokości rozwarcia rys. Wyniki obliczeń numerycznych, wykonanych przy użyciu autorskiego programu obliczeniowego, porównano z pomiarami z badań doświadczalnych.
This paper describes the use of rigid finite elements method to calculate the deflections of beams, both for homogeneus beams and elements with heterogeneous stiffness distribution - reinforced concrete beams with cracks. The paper presents also the author approach to the problem of calculating the deflections of reinforced concrete beams with cracks, using the scaling parameter that allows to take into account the varying depth of the crack. The results of numerical calculations made by using author’s calculation program, were compared with the experimental measurements.
Źródło:
Konferencja Studentów i Doktorantów Wydziałów Budownictwa KONstruktor2015; 46-53
9788374938815
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementacja sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW
Artificial neural networks in LabVIEW
Autorzy:
Rafiński, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/268930.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
artificial neural networks
Opis:
Przedstawiono możliwości oraz strukturę zrealizowanego przez autora modułu do implementacji sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW.
The article shows the structure and capabilities of a LabVIEW module for the artficial neural networks implementation designed by the author.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2008, 25; 141-143
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
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:
Sztuczne sieci neuronowe w zagadnieniu własnym łuków
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN THE ISSUE OF EIGENFREQUENCIES OF THE ARCHES
Autorzy:
Kaczmarek, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/chapters/40036566.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
łuk
drgania własne
Opis:
W artykule opisano tworzenie i wykorzystanie sieci neuronowej do predykcji częstości drgań własnych płaskich łuków stalowych. W celu uzyskania bazy wyników, pozwalającej na proces uczenia oraz testowania sieci neuronowej, wykonano wcześniej szereg obliczeń częstości drgań własnych z wykorzystaniem MES. Przeprowadzone analizy potwierdzają skuteczność stosowania SSN jako narzędzia do przewidywania częstości drgań własnych łuków. Model sieci neuronowej zaproponowany w pracy może być stosowany do analiz zagadnienia odwrotnego – identyfikacji geometrii łuków na podstawie wartości częstości drgań własnych układu.
This paper describes the creation and operation of a neural network for making predictions of eigenfrequencies of flat steel arches. In order toobtain adatabaseof results, that is necessary for training and testingthe neural network, a number of eigenfrequencies calculations were made using FEM. Studies confirm the effectiveness of the use of the ANN as a tool to predict eigenfrequencies of the arches. The neural network modelpresented in thispaper canbe used for analysis of the inverse problem – identification of shape parameters of the arches on the basis of eigenfrequencies.
Źródło:
Konferencja Studentów i Doktorantów Wydziałów Budownictwa KONstruktor2015; 54-61
9788374938815
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dekompozycja hierarchicznej struktury sztucznej sieci neuronowej i algorytm koordynacji
Decomposition of hierarchical structure of Artificial Neural Network and coordination algorithm
Autorzy:
Płaczek, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/377202.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
algorytm uczenia
dekompozycja
koordynacja
hierarchia
Opis:
W artykule zaproponowano przeprowadzenie dekompozycji struktury sieci na dwie warstwy. W warstwie I poziomu znajduje się N1 niepowiązanych podsieci. Natomiast w warstwie II poziomu (nadrzędnej) znajduje się podsieć warstwy ukrytej. Warstwy te powiązane są sygnałami V1, V2, które pozwalają na zastosowanie niezależnych algorytmów uczenia dla warstwy I oraz II. Prosty algorytm koordynacji umożliwia obliczenie wartości sygnałów między warstwowych, a tym samym osiągnięcie minimum globalnej funkcji celu.
The article presents decomposition of Artificial Network Structure into two layers. Layer one (lower one) consist of N1 independent sub layers. The second layer (upper one) is a hidden layer. Vectors V1 and V2 are introduced as coordinator between two layers. The coordinator uses different algorithms connecting vectors V1 and V2. In this way, the coordinator is able to coordinate two independent learning algorithms for each layer. The coordination algorithm was described and final learning results are presented. Presented results of an on - line learning algorithm were used for both, the first and the second layer. For the future study, an off-line learning algorithm will be used.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2014, 80; 223-230
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do redukcji stopnia iskrzenia w elektrycznych maszynach komutatorowych prądu stałego
Application of artificial neural networks to reduce the level of sparking in electric direct current commutator machines
Autorzy:
Zieliński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1374088.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
iskrzenie
maszyna komutatorowa prądu stałego
Opis:
The paper presents a possible application of the capabilities of methods and techniques of ANN artificial intelligence for diagnostics of sparking processes in electric direct current commutator machines. Hitherto applied methods of diagnostics, usually based on the visual observation of sparking, depend on the expert's knowledge and experience. The expert interprets current data obtained from observation. The drawback of this approach lies in its dependence on the expert's knowledge and experience, which makes the data difficult to use for further processing. That is why, apart from improving methods, it is necessary to find a way to objectify the sparking processes in the detection and assessment of damage as well as reduction of the level of sparking of brushes.
Źródło:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2008, 80; 185-187
0239-3646
2084-5618
Pojawia się w:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do rozpoznawania metali na podstawie wykresu statycznej próby rozciągania
Application of artificial neural networks for recognition of metals on the basis of static tensile test chart
Autorzy:
Ewald, Dawid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41204115.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
sztuczne sieci neuronowe
FANN
Delphi
artificial neural networks
Opis:
W artykule przedstawia zagadnienie sztucznych sieci neuronowych oraz ich wykorzystania w klasyfikacji metali na podstawie wykresu statycznej próby rozciągania. W pracy opisano działanie sieci neuronowych oraz sposób ich wykorzystania..
In this article presents the issue of artificial neural networks and their use in the classification of metals on the basis of the static tensile test chart. This paper describes the operation of neural networks and how to use them.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2010, 3; 21-30
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja uszkodzeń w napędzie z PMSM za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Faults detection in the PMSM drive using artificial neural networks
Autorzy:
Urbański, K.
Majchrzak, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/377273.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
PMSM
sztuczne sieci neuronowe
detekcja uszkodzeń
napęd elektryczny
Opis:
W artykule przedstawiono wyniki badań symulacyjnych układu napędowego z PMSM z systemem detekcji przerwy w fazie. W jego skład wchodzi m.in. dokładny model przekształtnika, który będzie umożliwiał realizację różnych scenariuszy uszkodzeń oraz układ detekcji awarii, zrealizowany przy użyciu dwóch sztucznych sieci neuronowych. Jedna z tych sieci pełni funkcję modelu napędu, druga generuje sygnał diagnostyczny. Prezentowany system diagnostyczny jest szybki – czas reakcji na uszkodzenie jest rzędu milisekundy. Ponadto przedstawiono rodzaje uszkodzeń najczęściej występujących w napędach elektrycznych z silnikami synchronicznymi o magnesach trwałych, a także przedstawiono metody ich identyfikacji.
This paper presents simulation research results of PMSM drive with open phase fault detection system. It includes exact model of power converter, which realizes various damage scenarios and fault detection system, implemented using two artificial neural networks. One of them is neural model of drive, and another one generates diagnostic signals. Presented diagnostic system is fast – the detection time is about 1 ms. Moreover, the most common faults in permanent magnet synchronous motor drives and the methods for their identification are presented.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2016, 87; 365-375
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sieci neuronowych do estymacji zmiennych stanu napędu elektrycznego z silnikiem synchronicznym z magnesami trwałymi
Application of neural networks for state variables estimation of drive with permanent magnet synchronous motor
Autorzy:
Dróżdż, K.
Kamiński, M
Serkies, P. J.
Szabat, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813781.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
estymacja zmiennych stanu
napęd PMSM
sztuczne sieci neuronowe
Opis:
In this paper analysis of possibilities of neural network application for estimation of speed of permanent magnet synchronous motor is presented. In order to realize of this task Multi Layer Perceptron Neural Network are applied. Several design steps with particular emphasis on the selection of structure of neural network and organization of the input vector are described. Chosen results for prepared neural estimator are presented. High precision of speed estimation is obtained. Additionally changes of stator resistance are introduced during tests, even in such case reproduction of this state variable is very precise, tested model is robust. Calculations related to prepared model are realized in Matlab.
Źródło:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2013, 69, 33; 132--140
1733-0718
Pojawia się w:
Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania wyników meczów piłkarskich
Using artificial neural networks to predict the results of football matches
Autorzy:
BARTMAN, Jacek
BAJDA, Konrad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/456764.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:
Sztuczne Sieci Neuronowe
prognozowania
Artificial Neural Networks
prediction
Opis:
W pracy zaprezentowano koncepcję wykorzystania Sztucznych Sieci Neuronowych do prognozowania wyników meczów. Przedstawiono architekturę sieci oraz skuteczność realizowanych przez nią prognoz. Uzyskane wyniki zestawiono z wynikami otrzymanymi przy wykorzystaniu innych metod.
The paper presents the concept of using Artificial Neural Networks to predict the results of football matches. Autors presents the architecture of the network and the effectiveness of the implementation by the forecasts. The results were compared with results obtained using other methods
Źródło:
Edukacja-Technika-Informatyka; 2014, 5, 2; 425-431
2080-9069
Pojawia się w:
Edukacja-Technika-Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-10 z 266

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