Temat: artificial neural networks (ANNs) - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania zużycia przy tarciu granicznym
Application of artificial neural networks to model wear process of a tribological couple under boundary friction
Autorzy:: Giemza, B.
Gocman, K.
Kałdoński, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/210446.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:: tarcie graniczne
smarność
sztuczne sieci neuronowe
SNN
aparat czterokulowy
boundary friction
lubricity
artificial neural networks (ANNs)
four-ball machine
Opis:: W artykule przedstawiono wybrane wyniki badań wpływu obciążenia i prędkości obrotowej na zużycie badanego węzła tarcia - kulek testowych aparatu czterokulowego. Dokonano analizy wyników badań oraz zamodelowano zużycie testowego węzła tribologicznego za pomocą sztucznych sieci neuronowych (SSN). Zastosowano różne rodzaje SSN i algorytmy uczące w celu uzyskania jak najlepszej generalizacji i jakości uzyskanego modelu.
The results of initial investigations of influence of load and rotational speed on wear of a friction couple - tested ball of four-ball machine are presented. The investigation results were analysed and a model of wear of the tested tribological couple was built on basis of artificial neural networks (ANNs). Different kinds of ANNs and training algorithms were applied to obtain the best generalisation and quality of the built model.
Źródło:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2006, 55, 3; 137-151
1234-5865
Pojawia się w:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Modelowanie i analiza kręgosłupa ludzkiego w kontekście badań wad postawy i klasyfikacji bólów krzyża
Modeling and analysis of the human spine in the context of the posture study and pain classification
Autorzy:: Długosz, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/274613.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: system Vicon
motion capture
modelowanie kręgosłupa
biomechanika
sztuczne sieci neuronowe
bóle krzyża
Vicon system
spine modeling
biomechanics
artificial neural networks (ANNs)
low back pain (LBP)
Opis:: Badania dotyczące kręgosłupa ludzkiego, jego funkcji i schorzeń bądź patologii są prowadzone przez licznych specjalistów z różnych dziedzin nauki, w tym medycyny, biomechaniki czy inżynierii rehabilitacyjnej. Niniejsza praca przedstawia aktualny stan wiedzy na temat metod dynamicznych wykorzystujących sztuczne sieci neuronowe do klasyfikacji i analizy bólów krzyża. W artykule opisano również badania nad stworzeniem precyzyjnego modelu szkieletu człowieka do celów analizy ruchu kręgosłupa przy użyciu systemu Vicon.
Research on the human spine, its function and disease or pathology, are conducted by numerous experts from various fields, including medicine, biomechanics and rehabilitation engineering. This paper presents the state-of-the-art of knowledge about dynamic methods using artificial neural networks for low back pain (LBP) classification and analysis. The article also describes research on the development of a precise model of human skeleton for spine motion analysis using Vicon system.
Źródło:: Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 97-99
1427-9126
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: The assessment of artificial neural network rainfall-runoff models under different input meteorological parameters. Case study: Seybouse basin, Northeast Algeria
Autorzy:: Aoulmi, Yamina
Marouf, Nadir
Amireche, Mohamed
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1844286.pdf
Data publikacji:: 2021
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: artificial neural networks
ANNs
meteorological parameters
rainfall-runoff
semi-arid region
Seybouse basin
various input configurations
Opis:: Over the past two decades, artificial neural networks (ANN) have exhibited a significant progress in predicting and modeling non-linear hydrological applications, such as the rainfall-runoff process which can provide useful contribution to water resources planning and management. This research aims to test the practicability of using ANNs with various input configurations to model the rainfall-runoff relationship in the Seybouse basin located in a semi-arid region in Algeria. Initially, the ANNs were developed for six sub-basins, and then for the complete watershed, considering four different input configurations. The 1st (ANN IP) considers only precipitation as an input variable for the daily flow simulation. The 2nd (ANN II) considers the 2nd variable in the model input with precipitation; it is one of the meteorological parameters (evapotranspiration, temperature, humidity, or wind speed). The third (ANN IIIP,T,HUM) considers a combination of temperature, humidity, and precipitation. The last (ANN VP,ET,T,HUM,Vw) consists in collating different meteorological parameters with precipitation as an input variable. ANN models are made for the whole basin with the same configurations as specified above. Better flow simulations were provided by (ANN IIP,T) and (ANN IIP,Vw) for the two stations of Medjez-Amar II and Bordj-Sabath, respectively. However, the (ANN VP,ET,T,HUM,Vw)’s application for the other stations and also for the entire basin reflects a strategy for the flow simulation and shows enhancement in the prediction accuracy over the other models studied. This has shown and confirmed that the more input variables, as more efficient the ANN model is.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2021, 50; 38-47
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

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

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "artificial neural networks (ANNs)" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język