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 "aproksymacja funkcji" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Theory I: Deep networks and the curse of dimensionality
    Autorzy:
    Poggio, T.
    Liao, Q.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/200623.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    deep network
    shallow network
    convolutional neural network
    function approximation
    deep learning
    sieci neuronowe
    aproksymacja funkcji
    uczenie głębokie
    Opis:
    We review recent work characterizing the classes of functions for which deep learning can be exponentially better than shallow learning. Deep convolutional networks are a special case of these conditions, though weight sharing is not the main reason for their exponential advantage.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 761-773
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Testing of the Prediction Unbiasedness on the Basis of Janus Quotient
    O testowaniu nieobciążoności predykcji na podstawie współczynnika Janusowego
    Autorzy:
    Wywiał, Janusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1808297.pdf
    Data publikacji:
    2009-06-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    test statistic
    prediction error
    unbiasednees
    Janus quotient
    quadratic form of normally distributed vector
    approximation of distribution function
    residual variance
    prediction variance
    Test statystyczny
    błąd predykcji
    nieobciążoność
    współczynnik Janusowy
    forma
    kwadratowa wektora o rozkładzie normalnym
    aproksymacja funkcji dystrybuanty
    wariancja resztowa
    wariancja predykcji
    Opis:
    The problem of choosing the appropriate predictor is being considered. Generally, in this paper the analysis is focused on the problem of unbiasedness of the predictors. Several tests attempting to verify the unbiasedness of three predictors of the linear trend are proposed. They are based on some modifications of the well-known Janus quotient being a ratio of the variance of prediction errors and the residual variance. In general each of the considered test statistic can be represented as the ratio of two quadratic forms of normal vectors. These two quadratic forms can be dependent, so its distribution function has to be approximated. An example of testing hypothesis on unbiasedness is presented. The obtained results can be generalized in the case of prediction on the basis of regression models.
    W pracy jest rozważany problem wyboru odpowiedniego predykatora. Przyjęto, że postulowanym kryterium tego wyboru jest jego nieobciążoność. W pracy są proponowane testy na nieobciążoność predykcji trzech predyktorów trendu liniowego. Punktem wyjścia konstrukcji sprawdzianów testów jest znany współczynnik Janusowy używany do oceny dokładności ciągów wyznaczanych prognoz, który jest ilorazem wariancji predykcji ex-post i wariancji resztowej. Z formalnego punktu widzenia każdy z rozważanych sprawdzianów testów jest ilorazem dwóch form kwadratowych wektora zmiennych o rozkładzie normalnym. Te formy kwadratowe mogą być zależne. Dlatego w celu wyznaczenia rozkładu prawdopodobieństwa sprawdzianu testu jest adaptowana jedna ze znanych metod pozwalających na przybliżone wyliczanie wartości jego dystrybuanty. Rozważania zilustrowano przykładem. Otrzymane w pracy wyniki można uogólnić na przypadek predykcji na podstawie modelu regresji.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2009, 56, 2; 42-51
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Singular integration in boundary element method for Helmholtz equation formulated in frequency domain
    Całki osobliwe w metodzie elementów brzegowych dla równania Helmholtza sformułowanego w przestrzeni częstotliwości
    Autorzy:
    Rymarczyk, Tomasz
    Sikora, Jan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2070239.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    partial differential equations
    numerical analysis
    function approximation
    integral equations
    równania różniczkowe cząstkowe
    analiza numeryczna
    aproksymacja funkcji
    równania całkowe
    Opis:
    Two ways of approximation of the BEM kernel singularity are presented in this paper. Based on these approximations extensive error analysis was carried on. As a criterion the preciseness and simplicity of approximation were selected. Simplicity because such approach would be applied for the tomography problems, so time of execution plays particularly significant role. One of the approximations which could be applied for the wide range of the arguments of the kernel were selected.
    Dwie metody aproksymacji osobliwości funkcji Greena zaproponowano w tej pracy. Bazując na tych aproksymacjach dokonano wnikliwej analizy błędów. Jako kryterium wybrano dokładność i prostotę zaproponowanych aproksymacji. Prostotę dlatego, że takie podejście będzie proponowane w zagadnieniach tomograficznych. Tak więc czas odgrywa zasadniczą rolę. Wybrano aproksymację, która może być stosowana dla szerokiego zakresu argumentów.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2021, 11, 4; 4--8
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Separation of groups of free radicals from noised EPR spectrum using genetic algorithm and gradient method
    Autorzy:
    Bernas, M.
    Ramos, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/951652.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    signal filtering
    genetic algorithms
    spectra analysis
    free radicals
    EPR spectroscopy
    function approximation
    filtrowanie sygnału
    algorytmy genetyczne
    analiza widma
    wolne rodniki
    spektroskopia EPR
    aproksymacja funkcji
    Opis:
    Different groups of free radicals exist in biological material like animal tissues or plants parts. The processes like heating or cooling creates additional types of free radicals groups in this organic matter, due to changes in chemical bonds. The paper proposes a method to determine types and concentrations of different groups of free radicals in the matter processed in various temperatures. The method extracts the spectrum of free radicals using electron paramagnetic resonance with the microwave power of 2.2 mW. Then an automatic method to find a best possible fit using limited number of theoretical mathematical functions is proposed. The match is found using spectrum filtration, and a genetic algorithm implementation supported by a Gradient Method. The obtained results were compared against the samples prepared by an expert. Finally, some remarks were given and new possibilities for future research were proposed.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 117-123
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On uniformly approximate convex and strongly alpha(.)-paraconvex functions
    Autorzy:
    Rolewicz, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205953.pdf
    Data publikacji:
    2001
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    aproksymacja funkcji wypukłych i parawypukłych
    różniczkowalność Frecheta
    approximate convex and paraconvex functions
    Frechet differentiability
    Opis:
    In the paper the equivalence of the notions of uniformly approximate convex functions and strongly alpha(.)-paraconvex functions will be presented. As a consequence we obtain that uniformly approximate convex functions are Frechet differentiable on residual sets.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2001, 30, 3; 323-330
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On some stability properties of polynomial functions
    Autorzy:
    Budzik, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/121896.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    polynomial function
    function approximation
    stability function
    funkcja wielomianowa
    aproksymacja funkcji
    stabilność funkcji
    Opis:
    In this paper we present conditions under which a function F with a control function f, in the following sense [wzór], can by uniformly approximated by a polynomial function of degree at most n.
    Źródło:
    Scientific Issues of Jan Długosz University in Częstochowa. Mathematics; 2011, 16; 11-14
    2450-9302
    Pojawia się w:
    Scientific Issues of Jan Długosz University in Częstochowa. Mathematics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Niektóre osobliwości aproksymacji neuronowej na przykładzie odwrotnego zadania kinematyki
    Some peculiarities of neural approximation on example of inverse kinematic problem
    Autorzy:
    Bartecki, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155167.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    aproksymacja funkcji
    odwrotne zadanie kinematyki
    artificial neural network
    function approximation
    inverse kinematics
    Opis:
    W artykule wskazano na pewne charakterystyczne aspekty związane z zastosowaniem jednokierunkowych sieci neuronowych jako uniwersalnych układów aproksymujących złożone zależności nieliniowe. Zaprezentowany przykład dotyczy klasycznego problemu z dziedziny robotyki -tzw. odwrotnego zadania kinematyki. Zademonstrowano wpływ właściwego doboru struktury sieci, jej algorytmu uczenia oraz wzorców uczących na jakość aproksymacji neuronowej.
    Characteristic features of feedforward artificial neural networks, acting as universal function approximators, are presented. The problem under consideration concerns inverse kinematics of a two-link planar manipulator (Fig. 1). As shown in this paper, a two-layer, feedforward neural network is able to learn the nonlinear mapping between the end effector position domain and the joint angle domain of the manipulator (Fig. 2). However, a necessary condition for achieving the required approximation quality is proper selection of the network structure, especially with respect to the number of nonlinear, sigmoidal units in its hidden layer. Using too few neurons in this layer results in underfitting (Fig. 3), while too many neurons bring the problem of overfitting (Figs 6 and 7). The effect of learning algorithm efficiency as well as proper choice of learning data set on the network performance is also demonstrated (Fig. 8). Apart from the general conclusions concerning neural approximation, the presented results show also the possibility of neural control of robotic manipulator trajectory.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 6, 6; 589-592
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Implementacja sztucznej sieci neuronowej w architekturze równoległej z wykorzystaniem protokołu MPI
    Parallel implementation of artificial neural network with use of MPI protocol
    Autorzy:
    Bartecki, K.
    Czorny, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153068.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    architektura równoległa
    aproksymacja funkcji
    artificial neural network
    parallel architecture
    function approximation
    Opis:
    W artykule wskazano na pewne aspekty związane z implementacją jednokierunkowej sieci neuronowej w architekturze równoległej z wykorzystaniem standardu przesyłania komunikatów MPI. Zaprezentowany przykład zastosowania sieci dotyczy klasycznego problemu aproksymacji funkcji. Zbadano wpływ liczby uruchamianych procesów na efektywność procedury uczenia i działania sieci oraz zademonstrowano negatywny wpływ opóźnień powstałych przy przesyłaniu danych za pomocą sieci LAN.
    In the paper some characteristic features concerning feed-forward neural network implementation in parallel computer architecture using MPI communication protocol are investigated. Two fundamental methods of neural network parallelization are described: neural (Fig. 1) as well as synaptic parallelization (Fig. 2). Based on the presented methods, an original application implementing feed-forward multilayer neural network was built. The application includes: a Java runtime interface (Fig. 3) and a computational module based on the MPI communication protocol. The simulation tests consisted in neural network application to classical problem of nonlinear function approximation. Effect of the number of processes on the network learning efficiency was examined (Fig. 4, Tab. 1). The negative effect of transmission time delays in the LAN is also demonstrated in the paper. The authors conclude that computational advantages of neural networks parallelization on a heterogeneous cluster consisting of several personal computers will become apparent only in the case of very complex neural networks, composed of many thousands of neurons.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 6, 6; 638-640
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Aproksymacja nieliniowych charakterystyk maszyn elektrycznych prądu przemiennego wielomianami potęgowymi wielu zmiennych
    Approximation of Nonlinear Characteristics of AC Machines by Multivariable Power Polynomials
    Autorzy:
    Sobczyk, T. J.
    Warzecha, A.
    Mazgaj, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1368195.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
    Tematy:
    maszyny elektryczne
    nieliniowość magnetyczna
    nieliniowe charakterystyki uzwojeń
    aproksymacja funkcji ko-energii magnetycznej
    electrical machines
    magnetic nonlinearity
    nonlinear winding characteristics
    approximation of magnetic co-energy function
    Opis:
    To model non-linearity of magnetic circuit of alternating current machines at circuit approach it is necessary to know, so called, characteristic of windings determining leakage fluxes as of each winding as a function of currents of all machine windings. Such functions can be approximated by multivariable Power series of currents. However, it leads to rather complicated relationships between a set of such functions. The paper presents a methodology for computation of the coefficients of those multivariable power series bases on values of the co-energy and the winding leakage fluxes, or eventually dynamic inductances, using the linear regression method. Combining those values reduces time and costs of numerical computations necessary for its calculations.
    W celu uwzględnienia nieliniowości obwodu magnetycznego maszyny elektrycznej w modelach obwodowych należy wyznaczyć tzw. charakterystyki uzwojeń maszyny określające strumienie skojarzone każdego z uzwojeń jako funkcje prądów wszystkich uzwojeń. Ich aproksymacja jest - w zasadzie - możliwa tylko za pomocą wielomianów potęgowych wielu zmiennych. Prowadzi to do bardzo złożonych relacji między funkcjami aproksymującymi. W pracy zaproponowano modyfikację metodyki określania współczynników występujących w tych wielomianach na podstawie zbioru wartości ko-energii magnetycznej oraz strumieni skojarzonych lub dodatkowo indukcyjności dynamicznych przy wykorzystaniu metody regresji liniowej. Jednoczesne wykorzystanie wartości ko-energii magnetycznej oraz strumieni skojarzonych ma na celu ograniczenie czasu i kosztów obliczeń numerycznych potrzebnych dla ich obliczania.
    Źródło:
    Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2013, 3, 100/1; 101-105
    0239-3646
    2084-5618
    Pojawia się w:
    Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of the curvature of the river bend for regulation purposes
    Analiza krzywizny brzegu rzeki na potrzeby regulacyjne
    Autorzy:
    Godek, K.
    Krupiński, W.
    Szeptalin, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/100609.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
    Tematy:
    approximation
    regulation of watercourses
    aproksymacja funkcji
    regulacja cieków
    Opis:
    In order to determine the most appropriate geometrical parameters of regulated watercourses, this paper presents some ways to identify the natural course thereof. In addition to analysing the types of curves approximating the test object, the authors have also described the methods of studying the range of these curves. In order to determine the degree of relationships between the variables of the studied watercourses, the authors have analysed the correlation coefficients. The paper presents the findings pertaining to the best-matched curves approximating the given object.
    W celu ustalenia najbardziej właściwych parametrów geometrycznych regulowanych cieków wodnych, przedstawione zostały pewne sposoby identyfikacji ich naturalnego przebiegu. Oprócz przeanalizowania rodzajów krzywych aproksymujących badany obiekt, zostały również opisane sposoby badania zasięgu tych krzywych. Dla ustalenia stopnia zależności między zmiennymi badanych cieków poddano analizie wartości współczynników korelacji. Przedstawiono wnioski dotyczące najwłaściwiej dobranych krzywych aproksymujących obiekt.
    Źródło:
    Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2016, 4; 59-70
    2300-1496
    Pojawia się w:
    Geomatics, Landmanagement and Landscape
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An enhanced differential evolution algorithmwith adaptive weight bounds for efficient training ofneural networks
    Ulepszony algorytm ewolucji różnicowej z adaptacyjnymi granicami wag dla efektywnego szkolenia sieci neuronowych
    Autorzy:
    Limtrakul, Saithip
    Wetweerapong, Jeerayut
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27315365.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    neural network
    differential evolution
    training neural network
    function approximation
    sieć neuronowa
    ewolucja różnicowa
    trening sieci neuronowej
    aproksymacja funkcji
    Opis:
    Artificial neural networks are essential intelligent tools for various learning tasks. Training them is challenging due to the nature of the data set, many training weights, and their dependency, which gives rise to a complicated high-dimensional error function for minimization. Thus, global optimization methods have become an alternative approach. Many variants of differential evolution (DE) have been applied as training methods to approximate the weights of a neural network. However, empirical studies show that they suffer from generally fixed weight bounds. In this research, we propose an enhanced differential evolution algorithm with adaptive weight bound adjustment (DEAW) for the efficient training of neural networks. The DEAW algorithm uses small initial weight bounds and adaptive adjustment in the mutation process. It gradually extends the bounds when a component of a mutant vector reaches its limits. We also experiment with using several scales of an activation function with the DEAW algorithm. Then, we apply the proposed method with its suitable setting to solve function approximation problems. DEAW can achieve satisfactory results compared to exact solutions.
    Sztuczne sieci neuronowe są niezbędnymi inteligentnymi narzędziami do realizacji różnych zadań uczenia się. Ich szkolenie stanowi wyzwanie ze względu na charakter zbioru danych, wiele wag treningowych i ich zależności, co powoduje powstanie skomplikowanej, wielowymiarowej funkcji błędu do minimalizacji. Dlatego alternatywnym podejściem stały się metody optymalizacji globalnej. Wiele wariantów ewolucji różnicowej (DE) zostało zastosowanych jako metody treningowe do aproksymacji wag sieci neuronowej. Jednak badania empiryczne pokazują, że cierpią one z powodu ogólnie ustalonych granic wag. W tym badaniu proponujemy ulepszony algorytm ewolucji różnicowej z adaptacyjnym dopasowaniem granic wag (DEAW) dla efektywnego szkolenia sieci neuronowych. Algorytm DEAW wykorzystuje małe początkowe granice wag i adaptacyjne dostosowanie w procesie mutacji. Stopniowo rozszerza on granice, gdy składowa wektora mutacji osiąga swoje granice. Eksperymentujemy również z wykorzystaniem kilku skal funkcji aktywacji z algorytmem DEAW. Następnie, stosujemy proponowaną metodę z jej odpowiednim ustawieniem do rozwiązywania problemów aproksymacji funkcji. DEAW może osiągnąć zadowalające rezultaty w porównaniu z rozwiązaniami dokładnymi.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 1; 4--13
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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