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 "artificial ant" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Segmentation and edge detection based on modified ant colony optimization for iris image processing
    Autorzy:
    Biniaz, A.
    Abbasi, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/91674.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    ant colony optimization
    stocktickerACO
    digital image processing
    artificial ant
    image processing
    iris
    Opis:
    Ant colony optimization (stocktickerACO) is a meta-heuristic algorithm inspired by food searching behavior of real ants. Recently stocktickerACO has been widely used in digital image processing. When artificial ants move in a discrete habitat like an image, they deposit pheromone in their prior position. Simultaneously, vaporizing of pheromone in each iteration step avoids from falling in the local minima trap. Iris recognition because of its great dependability and non-invasion has various applications. simulation results demonstrate stocktickerACO algorithm can effectively extract the iris texture. Also it is not sensitive to nuisance factors. Moreover, stocktickerACO in this research preserves details of the various synthetic and real images. Performance of ACO in iris segmentation is compared with operation of traditional approaches such as canny, robert, and sobel edge detections. Experimental results reveal high quality and quite promising of stocktickerACO to segment images with irregular and complex structures.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2013, 3, 2; 133-141
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Cost-sensitive feature selection
    Selekcja cech z uwzględnieniem kosztu ich pozyskania
    Autorzy:
    Ciupke, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327830.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    selekcja cech
    algorytm mrówkowy
    uczenie maszynowe
    sztuczna inteligencja
    diagnostyka techniczna
    feature selection
    ant algorithm
    machine learning
    artificial intelligence
    technical diagnostics
    Opis:
    The paper concerns the selection of features in the technical diagnostics domain. The author focused his attention on a wrapper approach. In this approach an application of the ant algorithm as a search engine is proposed. The proposed method of so-called ant wrapper approach is presented. The method takes advantage of cost of features, where the cost is connected with the cost of sensors. The algorithm as a pseudo-code and some results of a verification experiment are shown. The verification was carried out on data derived from an active diagnostic experiment concerning a rotating machine. The obtained results show, that the proposed method could allow to reduce the number of used sensors.
    W artykule opisano metodę selekcji cech z zastosowaniem algorytmu mrówkowego. Metoda pozwala także na uwzględnienie kosztu atrybutu, przy czym jego koszt związany jest z kosztem pozyskanie sygnału diagnostycznego. W przypadku gdy sygnał ten jest już wykorzystywany uznaje się, że koszt wyznaczenia danej cechy jest pomijalnie mały. Metodę przedstawiono w postaci pseudo-kodu i zweryfikowano dla danych pochodzących z czynnego eksperymentu diagnostycznego. Uzyskane wyniki pokazują, że istnieje możliwość ograniczenia liczby stosowanych czujników.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 45-48
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Verification of ships trajectory planning algorithms using real navigational data
    Autorzy:
    Lazarowska, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/117103.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    Visibility Graph-search Algorithm (VGA)
    Discrete Artificial Potential Field (DAPF)
    real navigational data
    ARPA
    ship's trajectory planning
    ship's trajectory planning algorithms
    Ant Colony Optimization (ACO)
    Trajectory Base Algorithm (TBA)
    Opis:
    The paper presents results of ship's safe trajectory planning algorithms verification. Real navigational data registered from a radar with an Automatic Radar Plotting Aid on board the research and training ship Horyzont II were used as input data to the algorithms. The algorithms verified in the presented research include the Ant Colony Optimization algorithm (ACO), the Trajectory Base Algorithm (TBA), the Visibility Graph-search Algorithm (VGA) ant the Discrete Artificial Potential Field algorithm (DAPF). Details concerning data registration and exemplary results obtained with the use or real navigational data are introduced and summarized in the paper. Presented results prove the applicability of proposed algorithms for solving the ship's safe trajectory planning problem.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2019, 13, 3; 559-564
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimization of daily operations in the marine industry using ant colony optimization (ACO)-An artificial intelligence (AI) approach
    Autorzy:
    Sardar, A.
    Anantharaman, M.
    Garaniya, V.
    Khan, F.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24201433.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    ant colony optimization
    artificial intelligence
    maritime transport
    International Maritime Organization
    international safety management
    formal safety assessment
    algorithms
    Opis:
    The maritime industry plays a crucial role in the global economy, with roughly 90% of world trade being conducted through the use of merchant ships and more than a million seafarers. Despite recent efforts to improve reliability and ship structure, the heavy dependence on human performance has led to a high number of casualties in the industry. Decision errors are the primary cause of maritime accidents, with factors such as lack of situational awareness and attention deficit contributing to these errors. To address this issue, the study proposes an Ant Colony Optimization (ACO) based algorithm to design and validate a verified set of instructions for performing each daily operational task in a standardised manner. This AI-based approach can optimise the path for complex tasks, provide clear and sequential instructions, improve efficiency, and reduce the likelihood of human error by minimising personal preference and false assumptions. The proposed solution can be transformed into a globally accessible, standardised instructions manual, which can significantly contribute to minimising human error during daily operational tasks on ships.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2023, 17, 2; 290--295
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie algorytmów rojowych do optymalizacji parametrów w modelach układów regulacji
    Application of swarm intelligence algorithms to optimization of control system models
    Autorzy:
    Tomera, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/269153.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    algorytmy rojowe
    optymalizacja parametrów
    algorytm mrówkowy
    algorytm sztucznej kolonii pszczół
    algorytm optymalizacji rojem cząstek
    swarm intelligence
    swarm based optimization
    ant colony optimization
    Artificial Bee Colony
    particle swarm optimization (PSO)
    Opis:
    W pracy przedstawione zostały algorytmy rojowe, takie jak: algorytm mrówkowy, zmodyfikowany algorytm mrówkowy, algorytm sztucznej kolonii pszczół oraz algorytm optymalizacji rojem cząstek. Dla tych algorytmów przygotowane zostało oprogramowanie w Matlabie, pozwalające na optymalizację parametrów poszukiwanych modeli matematycznych, wyznaczanych na podstawie przeprowadzonych testów identyfikacyjnych lub na optymalizację parametrów regulatorów zastosowanych w modelach matematycznych układów sterowania.
    The paper presents the swarm intelligence algorithms, such as: ant colony algorithm (ACO), the modified ant colony algorithm (MACO), the artificial bee colony algorithm (ABC) and the particle swarm optimization algorithm (PSO). Ant colony optimization (ACO) based upon the observation of the behavior of ant colonies looking for food in the surrounding anthill. Feeding ants it is based on finding the shortest path transitions between a food source and the anthill. In the process of foraging ants on their paths crossing from the nest to a food source and back, they leave a pheromone trail. The work presents also the modified ant colony algorithm (MACO). This algorithm is based on searching the solution space surrounded by the best solution obtained in the previous iteration. If you find a local minimum, the proposed algorithm uses pheromone to find a new solution space, while retaining the position information current local minimum. The artificial bee colony algorithm is one of the well-known swarm intelligence algorithms. In the past decade there has been created several different algorithms based on the observation of the behavior of cooperative bees. Among them, the most frequently analyzed and used is bee algorithm proposed in 2005 by Dervis Karaboga and was be used in the proposed paper. The particle swarm optimization algorithm (PSO) is based on adjusting the change speed of the moving particles to a speed of particles movement in the neighborhood. Particle optimization algorithm is one of the computational techniques derived on the basis of swarm behavior such as flocks of birds and schools of fish, which is the basis for the functioning of the exchange of information to enable them to cooperate. It was noticed that the animals in the herd tend to maintain the optimum distance from their neighbors, by appropriate adjustment of their speed. This method allows the synchronous and collision-free motion, often accompanied by sudden changes of direction and due to the rearrangement of the optimal formation. For these algorithms has been prepared the software in Matlab, allowing to optimization of the mathematical models designated on the basis of the carried out identification tests and control parameters used in the mathematical model of the control system.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 46; 97-102
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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