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 "cellular neural networks" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Developing solution for using artificial intelligence to obtain more accurate results of the basic parameters of radio signalpropagation
    Opracowanie metody wykorzystania sztucznej inteligencji do uzyskiwania dokładniejszych wyników podstawowych parametrów propagacji sygnałów radiowych
    Autorzy:
    Shchepak, Andrii
    Parkhomenko, Volodimir
    Parkhomenko, Vyacheslav
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841265.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    artificial intelligence
    cellular neural networks
    sztuczna inteligencja
    komórkowe sieci neuronowe
    Opis:
    The article considers the methods of calculating radio signal power. The main factors influencing the distribution and their connection with the error in the calculations of the indicators' peak values are analyzed. The regularities of signal propagation and the correlation between the distance from the radio signal source and the ratio of noise to useful information are determined. These patterns allow us to develop a model of artificial intelligence, which improves the prediction of results compared to existing calculation methods. The obtained results present the efficiency of the offered method.
    Rozważono metody obliczania mocy sygnału radiowego. Przeanalizowano wpływ głównych czynników na rozkład i ich związek z błędem w obliczeniach wartości szczytowych wskaźników. Wyznaczono zależności na propagację sygnału i korelację między odległością od źródła sygnału radiowego a stosunkiem szumu do informacji użytecznej. Zależności te pozwalają na opracowanie modelu sztucznej inteligencji, który poprawia predykcję wyników w porównaniu z dotychczasowymi metodami obliczeń. Uzyskane wyniki pozwalają wnioskować o skuteczności oferowanej metody.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2021, 11, 1; 36-39
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Developing solution for using artificial intelligence to obtain more accurate results of the basic parameters of radio signalpropagation
    Opracowanie metody wykorzystania sztucznej inteligencji do uzyskiwania dokładniejszych wyników podstawowych parametrów propagacji sygnałów radiowych
    Autorzy:
    Shchepak, Andrii
    Parkhomenko, Volodimir
    Parkhomenko, Vyacheslav
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841279.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    artificial intelligence
    cellular neural networks
    sztuczna inteligencja
    komórkowe sieci neuronowe
    Opis:
    The article considers the methods of calculating radio signal power. The main factors influencing the distribution and their connection with the error in the calculations of the indicators' peak values are analyzed. The regularities of signal propagation and the correlation between the distance from the radio signal source and the ratio of noise to useful information are determined. These patterns allow us to develop a model of artificial intelligence, which improves the prediction of results compared to existing calculation methods. The obtained results present the efficiency of the offered method.
    Rozważono metody obliczania mocy sygnału radiowego. Przeanalizowano wpływ głównych czynników na rozkład i ich związek z błędem w obliczeniach wartości szczytowych wskaźników. Wyznaczono zależności na propagację sygnału i korelację między odległością od źródła sygnału radiowego a stosunkiem szumu do informacji użytecznej. Zależności te pozwalają na opracowanie modelu sztucznej inteligencji, który poprawia predykcję wyników w porównaniu z dotychczasowymi metodami obliczeń. Uzyskane wyniki pozwalają wnioskować o skuteczności oferowanej metody.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2021, 11, 1; 36-39
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie sieci komórkowych do tworzenia semantycznych map otoczenia robota mobilnego
    The application of cellular neural network in semantic map building
    Autorzy:
    Undak, M.
    Siemiątkowska, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/275452.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    roboty mobilne
    sieci komórkowe
    mapy semantyczne
    mobile robots
    cellular neural networks
    semantic map
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badania powierzchni, po której przemieszcza się robot mobilny. Dane uzyskiwane są ze skanera laserowego 3D, zmieniany jest sposób reprezentacji - z biegunowej na kartezjańską. W kolejnym kroku dane 3D są zamieniane na kolorowy obraz 2D, który jest następnie poddawany procesom segmentacji i analizy. Klasyfikacja danych pomiarowych 3D jest przeprowadzana na podstawie wyników analizy obrazów i informacji metrycznej. Wyodrębniono następujące rodzaje powierzchni w pomieszczeniach zamkniętych: podłoga, schody, podesty, progi oraz powierzchnie typu trawa i chodnik, które znajdują się na zewnątrz budynków. Testy przeprowadzono w rzeczywistym środowisku przy pomocy robota Elektron z zamontowanym dalmierzem laserowym 3D.
    The paper presents the results of 3D data classification. The data obtained from 3D laser are transformed from the polar to the Cartesian coordinate system. The data is represented as a colored image. Then the image is analyzed. The classification of 3D data is performed based on the result of image segmentation and metric information. The experiments were performed in indoor and outdoor environments. The following objects were classified successfully: floor, stairs, grass, sideway.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 2; 305-313
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Vibration signals processing by cellular automata for wind turbines intelligent monitoring
    Przetwarzanie sygnałów drganiowych przy pomocy automatów komórkowych w celu inteligentnego monitoringu turbin wiatrowych
    Autorzy:
    Barszcz, T.
    Bielecki, A.
    Wójcik, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328842.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    cellular neural networks
    wind turbines
    gears
    intelligent monitoring
    deterministyczne automaty komórkowe
    turbina wiatrowa
    przekładnia
    monitoring inteligentny
    Opis:
    In recent years wind energy is the fastest growing branch of the power generation industry. The largest cost for the wind turbine is its maintenance. A common technique to decrease this cost is a remote monitoring based on vibration analysis. Growing number of monitored turbines requires an automated way of support for diagnostic experts. As full fault detection and identification is still a very challenging task, it is necessary to prepare an early-warning tool, which would focus the attention on cases which are potentially dangerous. There were several attempts to develop such tools, in most cases based on various classification methods. The techniques that have been used so far are based on the vibration signals analysis in which the signals are considered as time series. However such approach has crucial limitations. Therefore, new approaches for wind turbines intelligent monitoring are worked out. Artificial intelligence systems are ones of promising. In this paper such approach is proposed - a vibration signal spectrum is considered as a pixel matrix which is processed using deterministic cellular automaton (DCA). It turns out that such processing allows us to detect pre-failure states.
    W ostatnich latach energetyka wiatrowa jest najszybciej rozwijającą się gałęzią przemysłu energetycznego. Najkosztowniejsza w turbinach wiatrowych jest ich konserwacja. Popularną techniką obniżającą te koszta jest zdalny monitoring bazujący za analizie wibracyjnej. Rosnąca liczba monitorowanych turbin zmusza do znalezienia automatycznego wsparcia dla diagnozujących ekspertów. Ponieważ pełna detekcja i identyfikacja uszkodzeń jest wciąż wielkim wyzwaniem, potrzebne jest określenie narzędzia zdolnego wychwytywać jak najwcześniejsze symptomy awarii. Podejmowane były próby stworzenia takich narzędzi, opierając się na różnych metodach klasyfikacji. Używane techniki od dłuższego czasu bazują na analizie sygnałów wibracyjnych, które rozpatrywane są jako szeregi czasowe. Takie podejście, jednakże, ma istotne ograniczenia. Dlatego też poszukuje się nowych metod, które mogą być skutecznie użyte do inteligentnego monitoringu turbin wiatrowych. Systemy sztucznej inteligencji wydają się być obiecującym podejściem. W niniejszej publikacji testowana jest użyteczność tego podejścia - badane widmo sygnału wibracyjnego jest rozumiane jako macierz komórek, które konstytuują automat komórkowy. Przetwarzanie sygnałów przy pomocy powyższego automatu pozwoli wykrywać stany przedawaryjne.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2013, 14, 2; 31-36
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Existence and exponential stability of a periodic solution for fuzzy cellular neural networks with time-varying delays
    Autorzy:
    Zhang, Q.
    Yang, L.
    Liao, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/930186.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sieć neuronowa
    stateczność wykładnicza
    rozwiązanie okresowe
    fuzzy cellular neural networks
    global exponential stability
    periodic solution
    coincidence degree
    Opis:
    Fuzzy cellular neural networks with time-varying delays are considered. Some sufficient conditions for the existence and exponential stability of periodic solutions are obtained by using the continuation theorem based on the coincidence degree and the differential inequality technique. The sufficient conditions are easy to use in pattern recognition and automatic control. Finally, an example is given to show the feasibility and effectiveness of our methods.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 4; 649-658
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Almost periodic synchronization of fuzzy cellular neural networks with time-varying delays via state-feedback and impulsive control
    Autorzy:
    Li, Yongkun
    Wang, Huimei
    Meng, Xiaofang
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331017.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    almost periodic solution
    fuzzy cellular neural networks
    time varying delays
    state feedback
    impulsive control
    rozwiązanie okresowe
    sieć neuronowa
    opóźnienie czasowe
    sprzężenie zwrotne
    Opis:
    In this paper, we are concerned with drive-response synchronization for a class of fuzzy cellular neural networks with time varying delays. Based on the exponential dichotomy of linear differential equations, the Banach fixed point theorem and the differential inequality technique, we obtain the existence of almost periodic solutions of this class of networks. Then, we design a state feedback and an impulsive controller, and construct a suitable Lyapunov function to study the problem of global exponential almost periodic synchronization for the drive-response systems considered. At the end of the paper, we provide an example to verify the effectiveness of the theoretical results.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 2; 337-349
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Coordinating the motion of mobile robots using Cellular Neural Network
    Autorzy:
    Siemiątkowska, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384283.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    neural networks
    mobile robot
    mapping
    navigation
    multi-robots systems
    cellular neural network
    Opis:
    This paper presents a method for motion planning for a group of mobile robots. The goal of the group is to move through an environment and to reach a destination while maintaining the desired formation. The map of the environment is represented as a grid of cells. A state of each cell is determined. It can be free, occupied by the obstacle, occupied by a robot. The trajectories of the robots are planned using the modification of diffusion method. The algorithm is implemented using Cellular Neural Network. This kind of implementation allows of efficient path planning and to solve conflicts between robots. Computer simulations were preformed in order to proof the efficiency of the approach.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2008, 2, 2; 65-69
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie kartograficzne z wykorzystaniem neurorozmytych automatów komórkowych
    Using of neuro-fuzzy cellular automata for cartographic modelling
    Autorzy:
    Olszewski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/130338.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    automaty komórkowe
    modelowanie nieliniowe
    generalizacja
    sieci neuronowe
    systemy wnioskowania rozmytego
    cellular automata
    non-linear modelling
    generalization
    neural networks
    fuzzy inference systems
    Opis:
    Mapa jako środek przekazu informacji chorologicznej, tj. informacji o rozmieszczeniu obiektów i zjawisk w przestrzeni geograficznej, podlega ograniczeniom wynikającym z zakresu pojemności informacyjnej. W procesie przekazu kartograficznego istnieje zatem konieczność celowego uogólnienia informacji źródłowej realizowanego poprzez generali-zację. Jednym ze sposobów generalizacji jest agregacja danych przestrzennych. Istnieje wiele algorytmicznych metod agregacji, większość z nich związana jest z generalizacją danych zapisanych w formacie wektorowym. Dla danych źródłowych w postaci rastrowej wymaga to pracochłonnej wstępnej konwersji formatu raster → wektor oraz wynikowej konwersji wektor → raster. Autor podjął próbę zastosowania bezpośredniej agregacji obiektów powierzchniowych na obrazach rastrowych. Przeprowadzone badania wskazują na celowość zastosowania metod tzw. sztucznej inteligencji obliczeniowej, jako metody kartograficznego modelowania tak zdefiniowanych danych źródłowych. W artykule omówiono trzy wybrane metody sztucznej inteligencji obliczeniowej (automaty komórkowe, sztuczne sieci neuronowe i systemy wnioskowania rozmytego) oraz ich zastosowanie w procesie generalizacji kartograficznej.
    Investigations which have been performed by the author justify utilisation of methods of the, so-called, artificial intelligence, as a complex method of cartographic modelling of source data. Of the many existing methods for area aggregation a majority concern maps in vector format. The author investigated some approaches to direct aggregation of area objects in raster maps. This includes cellular automata, neural networks and fuzzy inference systems. The essence of cellular automata is the ability to create complex, global patterns and spatial behaviour, based on simple rules of changes of local range and on knowledge concerning individual cells. Therefore a model of the cartographic generalization process, combining the nature of quantitative generalization of the content and the form with the nature of qualitative generalization, may be developed based on the theory of non-linear cellular automata.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2003, 13a; 171-180
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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