Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "evolutionary neural networks" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Searching for optimal size neural networks in Assembler Encoding
Autorzy:
Praczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970178.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
evolutionary neural networks
Opis:
Assembler Encoding represents a neural network in the form of a simple program called Assembler Encoding Program. The task of the program is to create the so-called Network Definition Matrix, which maintains all the information necessary to construct a network. To generate the programs and, in consequence, neural networks, evolutionary techniques are used. One of the problems in Assembler Encoding is to determine an optimal number of neurons in a neural network. To deal with this problem a current version of Assembler Encoding uses a solution that is time consuming and hence rather impractical. The paper proposes four other solutions to the problem mentioned. To test them, experiments in a predator-prey problem were carried out. The results of the experiments are included at the end of the paper.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2010, 39, 4; 1193-1215
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using Assembler Encoding to build neuro-controllers for a team of autonomous underwater vehicles
Autorzy:
Praczyk, T.
Szymak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206308.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
evolutionary neural networks
autonomous underwater vehicles
Opis:
The paper compares a neuro-evolutionary metod called Assembler Encoding with two other methods from the area of neuro–evolution. As a testbed for the methods a variant of the predator–prey problem with Autonomous Underwater Vehicles (AUV) operating in an environment with the sea current was used. In the experiments, the task of vehicles–predators controlled with evolutionary neural networks was to capture a vehicle–prey behaving according to a simple deterministic strategy. All the experiments were carried out in simulation, and in order to simplify calculations in the two–dimensional environment – AUVs moved on a horizontal surface under the water.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2013, 42, 1; 267-286
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Organization of the evolutionary process responsible for creating neural networks in assembler encoding
Organizacja procesu ewolucyjnego w kodowaniu asemblerowym
Autorzy:
Praczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/210406.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
ewolucyjne sieci neuronowe
evolutionary neural networks
Opis:
Assembler Encoding (AE) represents Artificial Neural Network (ANN) in the form of a simple program called Assembler Encoding Program (AEP). The task of AEP is to create the socalled Network Definition Matrix (NDM) including all the information necessary to construct ANN. AEPs and in consequence ANNs are formed by means of evolutionary techniques. To make AE an effective tool for creating ANNs it is necessary to appropriately organize all the evolutionary processes responsible for generating AEPs, i.e., it is necessary to properly select values of different parameters controlling the evolutionary process mentioned. To determine optimal conditions of the evolution in AE, experiments in a predator-prey problem were performed. The results of the experiments are presented at the end of the paper.
Kodowanie asemblerowe jest metodą wykorzystującą metody ewolucyjne do tworzenia sieci neuronowych. W kodowaniu asemblerowym sieci neuronowe ewoluują w wielu oddzielnych populacjach. Stworzenie pojedynczej sieci neuronowej wymaga połączenia elementów pochodzących z różnych populacji. Aby sieci neuronowe tworzone w ten sposób były wysokiej jakości konieczne jest odpowiednie sterowanie ewolucją w każdej populacji. Artykuł prezentuje wyniki badań, których głównym celem było określenie zasad prowadzenia ewolucji w Kodowaniu Asemblerowym.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2009, 58, 2; 103-122
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assembler Encoding : a new Artificial Neural Network encoding method
Kodowanie Asemblerowe : nowa metoda kodowania sieci neuronowych
Autorzy:
Praczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/211121.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
ewolucyjne sieci neuronowe
kodowanie
evolutionary neural networks
encoding
Opis:
The main goal of the paper is to outline a new Artificial Neural Network (ANN) encoding method called Assembler Encoding (AE). In AE, ANN is encoded in the form of a program (Assembler Encoding Program - AEP) of linear organization and of a structure similar to the structure of a simple assembler program. The task of AEP is to create the so-called Network Definition Matrix (NDM) including the whole information necessary to produce ANN. To create AEPs, and in consequence ANNs, genetic algorithms are used.
Głównym celem artykułu jest przedstawienie Kodowania Asemblerowego czyli nowej metody kodowania sztucznych sieci neuronowych. W Kodowaniu Asemblerowym sieć neuronowa jest zakodowana w postaci programu (AEP - Assembler Encoding Program) o liniowej organizacji i o strukturze podobnej do struktury prostego programu asemblerowego. Zadaniem AEP jest stworzenie tzw. Macierzy Definicji Sieci (NDM - Network Definition Matrix) zawierającej całą informację potrzebną do stworzenia sieci. Tworzenie AEP i w konsekwencji sieci neuronowych odbywa się z wykorzystaniem technik ewolucyjnych.
Źródło:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2008, 57, 3; 395-429
1234-5865
Pojawia się w:
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Properties of Assembler encoding
Własności kodowania Assembler
Autorzy:
Praczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/222916.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
Tematy:
ewolucyjne sieci neuronowe
kodowanie Assembler
evolutionary neural networks
Assembler encoding
Opis:
Assembler Encoding is a new neuro-evolutionary method. In the paper, characterization of the method is given. To characterize Assembler Encoding, the following properties were taken into consideration: Completeness, Closure, Compactness, Scalability, Multiplicity, Ontogenetic Plasticity, Modularity, and Redundancy.
Kodowanie Assembler jest metodą neuro-ewolucyjną. W artykule scharakteryzowano ją, biorąc pod uwagę następujące własności: kompletność, zamknięcie, kompaktowość, mierzalność, plastyczność ontogenetyczną, modularność oraz redundancję.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2010, R. 51 nr 1 (180), 1 (180); 51-63
0860-889X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wspomaganie sterowania statkiem za pomocą ewolucyjnych sieci neuronowych
Ship steering support with the use of evolutionary neural networks
Autorzy:
Łącki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/360275.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
uczenie maszynowe
algorytmy sztucznej inteligencji
ewolucyjne sieci neuronowe
sterowanie statkiem
machine learning
artificial intelligence algorithms
evolutionary neural networks
ship steering
Opis:
W artykule przedstawiono koncepcję zastosowania ewolucyjnych sieci neuronowych we wspomaganiu procesów podejmowania decyzji podczas manewrowania statkiem na ograniczonym obszarze. Rozważane są wybrane algorytmy, operacje genetyczne, metody kodowania i selekcji oraz struktury ewolucyjnych sieci neuronowych.
This paper describes a concept of evolutionary neural networks application in decision process support during vessel manoeuvring in a restricted area. Selected algorithms, genetic operations, methods of coding and selection, and structures of evolutionary neural networks are considered in the paper.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2008, 14 (86); 34-37
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Collectively intelligent prediction in evolutionary multi-agent system
Autorzy:
Kijak, J.
Martyna, P.
Byrski, A.
Faber, Ł.
Piętak, K.
Kisiel-Dorohinicki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/397728.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Łódzka. Wydział Mikroelektroniki i Informatyki
Tematy:
evolutionary neural networks
agent-based computing
time series prediction
collective intelligence
metaheuristic optimization
ewolucyjne sieci neuronowe
obliczenia agentowe
predykcja szeregów czasowych
inteligencja zbiorowa
optymalizacja metaheurystyczna
Opis:
In the paper a summary of our previously realized and published work connected with constructing collective intelligent evolutionary multi-agent systems for time series prediction, based on multi-layered perceptrons is shown. Besides recalling our past papers, we describe the whole concept, present an implementation in a contemporary, componentoriented software framework AgE 3.0 and we conduct a number of experiments, finding different optimal parametrization for the considered instances of the problems (popular Mackey-Glass chaotic time series). The paper may be useful for a practitioner willing to use our meatheuristic algorithm (EMAS) along with the idea of collective agent-based system in order to realize prediction tasks.
Źródło:
International Journal of Microelectronics and Computer Science; 2017, 8, 3; 85-96
2080-8755
2353-9607
Pojawia się w:
International Journal of Microelectronics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Real-time training algorithms in neuroevolutionary navigational decision support system
Algorytmy szkolenia w czasie rzeczywistym w neuroewolucyjnym systemie wsparcia podejmowania decyzji nawigacyjnych
Autorzy:
Łącki, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/222133.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Marynarki Wojennej. Wydział Dowodzenia i Operacji Morskich
Tematy:
sztuczna inteligencja
ewolucyjne sieci neuronowe
nawigacja morska
wyznaczanie tras
manewrowanie
sterowanie bezpieczeństwem okrętu
symulacja komputerowa
machine learning
artificial intelligence
evolutionary neural networks
marine navigation
routing and manoeuvring
safe ship control
computer simulation
Opis:
The paper presents the idea of using advanced machine learning algorithms to aid decision making in ship manoeuvring in real time. Evolutionary neural networks are used in this purpose. In the simulated model of manoeuvring ship a helmsman is treated as an individual in population of competitive helmsmen, which through environmental sensing and evolution processes learn how to navigate safely through restricted waters.
Artykuł przedstawia koncepcję wykorzystania zaawansowanych algorytmów uczenia się maszyn dla wsparcia podejmowania decyzji manewrowania okrętem w czasie rzeczywistym. Do tego celu wykorzystywane są ewolucyjne sieci neuronowe. W symulowanym modelu manewrowania okrętem sternik jest traktowany jako jednostka w populacji konkurencyjnych sterników, którzy poprzez wyczuwanie środowiskowe i procesy ewolucyjne uczą się jak prowadzić nawigację bezpiecznie po ograniczonych akwenach.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej; 2012, R. 53 nr 4 (191), 4 (191); 93-104
0860-889X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolutionary neural-networks based optimisation for short-term load forecasting
Autorzy:
Grzenda, M.
Macukow, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206850.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
optymalizacja
programowanie ewolucyjne
sieć neuronowa
evolutionary programming
neural networks
optimisation
Opis:
The purpose of short-term load forecasting is to optimise the power supply volume in short time horizon. There is no straightforward mapping rule between the type of time period and the resulting power consumption. Still, it is inevitable for the overall efficiency of the power system to rely on a good prediction model. Our paper illustrates a novel approach based on evolutionary programming. Feedforward networks are being evolved by the ECoMLP method in order to properly solve the optimisation problem, defined as minimisation of the prediction error. All the results have been obtained using the data from the Polish Power System. The data used for the training and tests has been chosen so as to reflect both short-time and long-time dependencies between time period category and load of the system. The primary feature of the described method is a novel self-adaptive procedure that is a part of a sophisticated design algorithm serving to select both network architecture and weight connections. Due to the application of this procedure, no time consuming tests are required to train and retrain neural prediction models. Therefore, the method makes it possible to construct and maintain prediction models for load forecasting without expert knowledge about neural networks.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 2; 371-382
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of urban MV multi-loop electric power distribution networks structure using Artificial Intelligence methods
Autorzy:
Parol, M.
Baczyński, D.
Brożek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205678.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
electric power distribution networks
optimization of network structure
evolutionary algorithms
artificial neural networks
Opis:
Urban medium voltage (MV) electric power distribution networks are supplied with primary (HV/MV) substations. These networks supply secondary (MV/LV) transformer substations and are often built as closed structures - loop arrangements. The design problem of optimal urban MV distribution network structure consists of determining the number of primary substations, establishing the number of MV loops supplied with the primary substations, and assigning the secondary MV/LV transformer substations to the MV loops. The optimization task becomes especially complex when the number of the primary substations is greater than one. The minimum of total annual costs is sought. The total annual costs include: fixed (investment) costs, variable (operating) costs and supply-interruption costs. Typical constraints are also accounted for. The so defined optimization problem is a complicated mathematical problem in respect of computational effort. In order to resolve the mathematical model of the optimization problem, evolutionary algorithms and artificial neural networks have been used. Exemplary computational experiments have been executed on the model of urban MV multi-loop electric power distribution networks. The results from the evolutionary algorithm and the artificial neural network calculations have been compared.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2012, 41, 3; 667-689
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An adaptive island model of population for neuroevolutionary ship handling
Autorzy:
Łącki, Mirosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2033282.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
artificial neural networks
evolutionary algorithms
neuroevolution
ship movement control
ship manoeuvring
Opis:
This study presents a method for the dynamic value assignment of evolutionary parameters to accelerate, automate and generalise the neuroevolutionary method of ship handling for different navigational tasks and in different environmental conditions. The island model of population is used in the modified neuroevolutionary method to achieve this goal. Three different navigational situations are considered in the simulation, namely, passing through restricted waters, crossing with another vessel and overtaking in the open sea. The results of the simulation examples show that the island model performs better than a single non-divided population and may accelerate some complex and dynamic navigational tasks. This adaptive island-based neuroevolutionary system used for the COLREG manoeuvres and for the finding safe ship’s route to a given destination in restricted waters increases the accuracy and flexibility of the simulation process. The time statistics show that the time of simulation of island NEAT was shortened by 6.8% to 27.1% in comparison to modified NEAT method.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2021, 4; 142-150
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fault diagnosis of non-linear dynamical systems using analytical and soft computing methods
Autorzy:
Korbicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384480.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
fault detection
unknown input observer
dynamical neural networks
neuro-fuzzy systems
evolutionary algorithms
Opis:
The paper deals with the problems of robust fault detection using analytical methods (observers and unknown input observers) and soft computing techniques (neural networks, neuro-fuzzy networks and genetic programming). The model-based approach to Fault Detection and Isolation (FDI) is considered. In particular, observers for non-linear Lipschitz systems and extended unknown input observers are discussed. In the case of soft computing techniques, the main objective is to show how to employ the bounded-error approach to determine the uncertainty of the GMDH and neuro-fuzzy networks. It is shown that based on soft computing models uncertainty defined as a confidence range for the model output, adaptive thresholds can be defined. The final part of the paper presents two illustrative examples that confirm the effectiveness of the unknown input observers and the neuro-fuzzy networks approaches.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2007, 1, 1; 7-23
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Advances in model-based fault diagnosis with evolutionary algorithms and neural networks
Autorzy:
Witczak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908460.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
diagnostyka uszkodzeń
algorytmy ewolucyjne
sieci neuronowe
odporność
fault diagnosis
evolutionary algorithms
neural networks
robustness
Opis:
Challenging design problems arise regularly in modern fault diagnosis systems. Unfortunately, the classical analytical techniques often cannot provide acceptable solutions to such difficult tasks. This explains why soft computing techniques such as evolutionary algorithms and neural networks become more and more popular in industrial applications of fault diagnosis. The main objective of this paper is to present recent developments regarding the application of evolutionary algorithms and neural networks to fault diagnosis. In particular, a brief introduction to these computational intelligence paradigms is presented, and then a review of their fault detection and isolation applications is performed. Close attention is paid to techniques that integrate the classical and soft computing methods. A selected group of them is carefully described in the paper. The performance of the presented approaches is illustrated with the use of the DAMADICS fault detection benchmark that deals with a valve actuator.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 1; 85-99
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combining Rough Sets and Neural Network Approaches in Pattern Recognition
Autorzy:
Cyran, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92799.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
pattern recognition
neural networks
rough sets
hybrid methods
evolutionary optimization
holographic ring-wedge detector
Opis:
The paper focuses on problems which arise when two different types of AI methods are combined in one design. The first type is rule based, rough set methodology operating is highly discretized attribute space. The discretization is a consequence of the granular nature of knowledge representation in the theory of rough sets. The second type is neural network working in continuous space. Problems of combining these different types of knowledge processing are illustrated in a system used for recognition of diffraction patterns. The feature extraction is performed with the use of holographic ring wedge detector, generating the continuous feature space. No doubt, this is a feature space natural for application of the neural network. However, the criterion of optimization of the feature extractor uses rough set based knowledge representation. This latter, requires the discretization of conditional attributes generating the feature space. The novel enhanced method of optimization of holographic ring wedge detector is proposed, as a result of modification of indiscernibility relation in the theory of rough sets.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2005, 2(6); 7-20
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego
Skin lesion features analysis for malignant melanoma classification
Autorzy:
Mikołajczyk, A.
Grochowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/268540.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
algorytm ewolucyjny
uczenie maszynowe
sieci neuronowe
systemy wspomagania decyzji
evolutionary algorithm
neural networks
decision support system
machine learning
Opis:
Pomimo dynamicznego rozwoju metod uczenia maszynowego i ich wdrażania do praktyki lekarskiej, automatyczna analiza znamion skórnych wciąż jest nierozwiązanym problemem. Poniższy artykuł proponuje zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do zaprojektowania, wytrenowania i przetestowania całych populacji klasyfikatorów (sztucznych sieci neuronowych) oraz ich iteracyjnego udoskonalania w każdej kolejnej populacji, w celu osiągnięcia jak najlepszej dokładności klasyfikacji znamion skórnych. Algorytm zwraca optymalny zestaw cech opisujących obraz dermatoskopowy wraz z proponowaną architekturą sieci neuronowej. Uzyskano dokładność równą 85,83%, swoistość równą 79,07% oraz czułość równą 92,60%.
Despite the dynamic development of machine learning methods, automatic analysis of skin lesions is still open issue. The following article proposes the use of an evolutionary algorithm to design, train, and to test a whole population of classifiers (artificial neural networks) and to iteratively improve them in each subsequent population, in order to achieve the best possible accuracy in the classification of skin lesions task. The algorithm returns an optimal set of features describing the dermatoscopic image together with the proposed architecture of the neural network. High classification results were obtained, in particular: accuracy equal to 85.83%, specificity 79.07% and sensitivity 92.60%.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 60; 67-70
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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