Informacja

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

Wyszukujesz frazę "learning set" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-10 z 10
Tytuł:
Vehicles Classification Using the HRBF Neural Network
Klasyfikacja pojazdów z wykorzystaniem sieci neuronowej HRBF
Autorzy:
Wantoch-Rekowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305921.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
sieci neuronowe
klasyfikacja sieci
zbiór uczący
Hyper Radial Basis Function network HRBF
neural networks
networks classification
learning set
HRBF
Opis:
The paper presents the problem of using a neural network for military vehicle classification on the basis of ground vibration. One of the main elements of the system is a unit called the geophone. This unit allows to measure the amplitude of ground vibration in each direction for a certain period of time. The value of the amplitude is used to fix the characteristic frequencies of each vehicle. If we want to fix the main frequency it is necessary to use the Fourier transform. In this case the fast Fourier transform FFT was used. Since the neural network (Hyper Radial Basis Function network) was used, a learning set has to be prepared. Please find the attached results of using the HRBF neural network, which include: examples of learning, validation and test sets, the structure of the networks and the learning algorithm, learning and testing results.
W opracowaniu przedstawiono zagadnienie wykorzystania sieci neuronowej do klasyfikacji określonych typów pojazdów na podstawie analizy amplitudy drgań gruntu. Jednym z elementów systemu do pomiaru amplitudy drgań gruntu jest geofon. Umożliwia on pomiar amplitudy drgań gruntu w wybranym kierunku dla określonego przedziału czasu. Wartość wyznaczonej amplitudy wykorzystywana jest do wyznaczenia charakterystycznych częstotliwości drgań dla poszczególnych pojazdów. Do wyznaczenia charakterystycznych częstotliwości wykorzystywana jest transformata Fouriera FFT. Do klasyfikacji wykorzystana została sieć neuronowa z radialną funkcją aktywacji, dlatego też wymagane jest przygotowanie odpowiedniego zbioru uczącego. W opracowaniu przedstawiono wyniki użycia sieci HRBF. Przedstawiono strukturę oraz zawartość zbioru uczącego.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2011, 7; 47-52
1508-4183
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Anapplication of decision rules in reinforcement learning
Autorzy:
Michalski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206534.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
decision rules
Q-learning
reinforcement learning
rough set theory
Opis:
In this paper an application of decision rules to function representation in reinforcement learning is described. Rules are generated incrementally by method based on rough set theory from instances recorded in state-action-Q-value memory. Simulation experiment investigating the performance of the system and results achieved are reported.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2000, 29, 4; 989-996
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Applying a neural network ensemble to intrusion detection
Autorzy:
Ludwig, Simone A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91620.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
ensemble learning
Deep Neural Networks
NSL-KDD data set
Opis:
An intrusion detection system (IDS) is an important feature to employ in order to protect a system against network attacks. An IDS monitors the activity within a network of connected computers as to analyze the activity of intrusive patterns. In the event of an ‘attack’, the system has to respond appropriately. Different machine learning techniques have been applied in the past. These techniques fall either into the clustering or the classification category. In this paper, the classification method is used whereby a neural network ensemble method is employed to classify the different types of attacks. The neural network ensemble method consists of an autoencoder, a deep belief neural network, a deep neural network, and an extreme learning machine. The data used for the investigation is the NSL-KDD data set. In particular, the detection rate and false alarm rate among other measures (confusion matrix, classification accuracy, and AUC) of the implemented neural network ensemble are evaluated.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2019, 9, 3; 177-178
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of machine learning and rough set theory in lean maintenance decision support system development
Autorzy:
Antosz, Katarzyna
Jasiulewicz-Kaczmarek, Małgorzata
Paśko, Łukasz
Zhang, Chao
Wang, Shaoping
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2038009.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
lean maintenance
availability
machine learning
decision trees
rough set theory
Opis:
Lean maintenance concept is crucial to increase the reliability and availability of maintenance equipment in the manufacturing companies. Due the elimination of losses in maintenance processes this concept reduce the number of unplanned downtime and unexpected failures, simultaneously influence a company’s operational and economic performance. Despite the widespread use of lean maintenance, there is no structured approach to support the choice of methods and tools used for the maintenance function improvement. Therefore, in this paper by using machine learning methods and rough set theory a new approach was proposed. This approach supports the decision makers in the selection of methods and tools for the effective implementation of Lean Maintenance.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 4; 695-708
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Specialized, MSE-optimal m-estimators of the rule probability especially suitable for machine learning
Autorzy:
Piegat, A.
Landowski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205508.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
machine learning
rule probability
probability estimation
m-estimators
decision trees
rough set theory
Opis:
The paper presents an improved sample based rule- probability estimation that is an important indicator of the rule quality and credibility in systems of machine learning. It concerns rules obtained, e.g., with the use of decision trees and rough set theory. Particular rules are frequently supported only by a small or very small number of data pieces. The rule probability is mostly investigated with the use of global estimators such as the frequency-, the Laplace-, or the m-estimator constructed for the full probability interval [0,1]. The paper shows that precision of the rule probability estimation can be considerably increased by the use of m-estimators which are specialized for the interval [phmin, phmax] given by the problem expert. The paper also presents a new interpretation of the m-estimator parameters that can be optimized in the estimators.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2014, 43, 1; 133-160
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnostics of the Student’s Learning Style With the Use of Modern Information Technologies
Autorzy:
Krišová, Zdeňka
Pokorný, Miroslav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/16530388.pdf
Data publikacji:
2013-12-31
Wydawca:
Wydawnictwo Adam Marszałek
Tematy:
learning
learning style
diagnostics of learning styles
adaptive learning systems
model learning style model
methods of diagnostics of
a learning style
typology of learning styles
artificial intelligence
expert systems
linguistic fuzzy model
fuzzy set
fuzzy logic
degree of affiliation
Opis:
The paper deals with learning styles and their initial diagnostics in the process of the student’s learning. It is focused on a method of learning styles recognition with the support of modern information technologies. The paper analyses different methods of the learning styles diagnostics, incorporating this issue into the scientific field of artificial intelligence and presents an idea on how to diagnose a learning style by using an unconventional fuzzy logic linguistic expert system. The expert system was designed to diagnose learning styles of university students in adaptive computer aided learning systems. A significant benefit is continuous numerical evaluation of the student’s degree of affiliation to all learning categories (types of student) with a possibility of simple determination of dominant and subdominant types, the use of a linguistic rule-based decision-making model, which is completely transparent and open, and the use of a decision-making procedure corresponding to the process of human consideration. The paper is an example of an application of modern information technologies in education.
Źródło:
The New Educational Review; 2013, 34; 174-187
1732-6729
Pojawia się w:
The New Educational Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Weryfikacja autentyczności kolorów na zdjęciach wykonanych w technice analogowej
Checking color authenticity in analog photos
Autorzy:
Sokołowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267227.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
zbiór danych
fotografia kolorowa
fotografia historyczna
uczenie maszynowe
uwierzytelnianie
data set
colour photography
historic photography
machine learning
authenticity
Opis:
W artykule opisano zagadnienie odróżniania historycznych fotografii pomiędzy oryginalnie kolorowe a koloryzowane. Rozważono problem doboru zdjęć pod względem technologii, w jakiej zostały wykonane. Następnie wykorzystując sieci neuronowe już w części wyuczone na innych zbiorach danych, sprawdzono ich efektywność w rozwiązywaniu badanego problemu. Rozważono wpływ rozmiaru obrazu podanego na wejściu, architektury zastosowanej sieci, a także zestawu danych użytego do uczenia sieci i wyodrębniania cech. W rezultacie potwierdzono przydatność opracowanego zbioru do treningu sieci, a także zaobserwowano, że zwiększanie rozmiaru sieci nie przynosi dodatkowych korzyści. Uzyskana trafność rozróżniania sięgnęła ponad 92 %.
The article describes a dataset designed to train neural networks distinguishing historical photographs between the ones that have original historic color and those which were contemporary colorized. The problem of choosing photos in terms of technology and content was considered. Using some of the pre-trained neural networks on other collections, their effectiveness in solving the studied issue was checked. The influence of the input image size, the depth of the neural network used as well as the data set used to train the network to extract features was investigated. As a result, the usefulness of the developed set for network training was confirmed, and it was observed that increasing the network did not bring any additional benefits. The reached accuracy is up to 92.6%.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 68; 45-48
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis and comparison of long short-term memory networks short-term traffic prediction performance
Autorzy:
Dogan, Erdem
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2091136.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
deep learning
traffic flow
short-term
prediction
LSTM
nonlinear autoregressive
training set size
uczenie głębokie
ruch uliczny
krótki termin
prognoza
autoregresja nieliniowa
Opis:
Long short-term memory networks (LSTM) produces promising results in the prediction of traffic flows. However, LSTM needs large numbers of data to produce satisfactory results. Therefore, the effect of LSTM training set size on performance and optimum training set size for short-term traffic flow prediction problems were investigated in this study. To achieve this, the numbers of data in the training set was set between 480 and 2800, and the prediction performance of the LSTMs trained using these adjusted training sets was measured. In addition, LSTM prediction results were compared with nonlinear autoregressive neural networks (NAR) trained using the same training sets. Consequently, it was seen that the increase in LSTM's training cluster size increased performance to a certain point. However, after this point, the performance decreased. Three main results emerged in this study: First, the optimum training set size for LSTM significantly improves the prediction performance of the model. Second, LSTM makes short-term traffic forecasting better than NAR. Third, LSTM predictions fluctuate less than the NAR model following instant traffic flow changes.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2020, 107; 19--32
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pytanie o wolność w polskiej szkole. Rozważania przy myśli Martina Heideggera
Asking about Freedom in Polish School. Reflections in the Context of Martin’s Heidegger’s Thought
Autorzy:
Archacka, Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2183516.pdf
Data publikacji:
2017-12-31
Wydawca:
Wydawnictwo Naukowe Dolnośląskiej Szkoły Wyższej
Tematy:
Heidegger
istota techniki
edukacja
uczenie się
wolność
przedstawienie
zestaw
skład
myślenie
the essence of technology
education
learning
freedom
presentation
set
composition
thinking
Opis:
W artykule stawiam pytanie o możliwość zaistnienia wolności w przestrzeni edukacji szkolnej. Namysł swój sytuuję w koncepcji filozoficznej M. Heideggera. Punktem wyjścia do podjętych rozważań jest myśl sformułowana w eseju Pytanie o technikę, w którym filozof ukazuje techniczny charakter współczesnej cywilizacji. Celem artykułu jest naświetlenie możliwości przejścia od przedstawieniowego ujęcia edukacji do myślenia o uczeniu się pojmowanego, jako odkrywanie istoty człowieczeństwa. Dokonywana przeze mnie analiza codziennych praktyk szkoły, pozwoli na ukazanie tych elementów, które budują techniczną istotę edukacji szkolnej.
In the article I am posing a question on the possibility of the occurrence of freedom in the school educational space, in the light of M. Heidegger’s philosophical concept. The departure point of the undertaken considerations is a thought formed in the essay of “The question of technology”, where the philosopher presents a technical character of the contemporary civilisation. The aim of the article is to outline the possibility of transition from the presentation concept of education to the thinking about learning understood as discovering the essence of humanity. My analysis of daily school practices will allow me to show those elements, which build a technical essence of school education.
Źródło:
Teraźniejszość – Człowiek – Edukacja; 2017, 20, 4(80); 23-44
1505-8808
2450-3428
Pojawia się w:
Teraźniejszość – Człowiek – Edukacja
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Convolutional neural networks in the SSI analysis for mine-induced vibrations
Autorzy:
Zając, Maciej
Kuźniar, Krystyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/38707462.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:
deep learning
convolutional neural network
shallow neural network
small data set
soil-structure interaction
mine-induced vibrations
głęboka nauka
splotowa sieć neuronowa
płytka sieć neuronowa
mały zestaw danych
interakcja gleba-struktura
wibracje wywołane minami
Opis:
Deep neural networks (DNNs) have recently become one of the most often used softcomputational tools for numerical analysis. The huge success of DNNs in the field of imageprocessing is associated with the use of convolutional neural networks (CNNs). CNNs,thanks to their characteristic structure, allow for the effective extraction of multi-layerfeatures. In this paper, the application of CNNs to one of the important soil-structureinteraction (SSI) problems, i.e., the analysis of vibrations transmission from the free-field next to a building to the building foundation, is presented in the case of mine-induced vibrations. To achieve this, the dataset from in-situ experimental measurements,containing 1D ground acceleration records, was converted into 2D spectrogram imagesusing either Fourier transform or continuous wavelet transform. Next, these images wereused as input for a pre-trained CNN. The output is a ratio of maximal vibration valuesrecorded simultaneously on the building foundation and on the ground. Therefore, the lastlayer of the CNN had to be changed from a classification to a regression one. The obtainedresults indicate the suitability of CNN for the analyzed problem.
Źródło:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2024, 31, 1; 3-28
2299-3649
Pojawia się w:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-10 z 10

    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