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 "neural modeling" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 64
Tytuł:
Rozpoznawanie wybranych odmian jabłek z wykorzystaniem modelowania neuronowego
Recognition of selected varieties of apples using neural modeling
Autorzy:
Jakubek, A.
Boniecki, A.
Dejewska, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334301.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
jabłka
odmiana
modelowanie neuronowe
apple
variety
neural modeling
Opis:
W pracy podjęto próbę rozpoznawania odmian jabłek na podstawie ich cech charakterystycznych, z wykorzystaniem wybranych metod sztucznej inteligencji. W tym celu zastosowano wybrane topologie sztucznych sieci neuronowych, jako narzędzi do identyfikacji jabłek na podstawie ich cyfrowych obrazów.
The paper attempts to identify varieties of apples on the basis of their characteristics, using the chosen methods of artificial intelligence. For this purpose were used the selected topologies of artificial neural networks as tools to identify the apples on the basis of their digital images.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2009, 54, 1; 16-19
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie neuronowe w rozwiązywaniu wybranych problemów predykcyjnych inżynierii rolniczej
Neural modeling in solving some prediction problems of agricultural engineering
Autorzy:
Boniecki, P.
Niżewski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334441.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
modelowanie neuronowe
inżynieria rolnicza
neural modeling
agricultural engineering
Opis:
Proces prognozowania ma praktyczne zastosowanie w szerokim zakresie działalności ludzkiej, w tym również w rolnictwie. Jakość takich prognoz ma istotne znaczenie dla kolejnych etapów występujących w łańcuchu produkcyjno-dystrybucyjnym płodów rolnych. Celem pracy było wytworzenie neuronowego systemu informatycznego, pozwalającego na dokonanie prognozy wielkości plonu oraz zawartość skrobi w bulwach ziemniaków, na podstawie wybranych czynników agrotechnicznych.
Forecasting process has practical applications in a wide range of human activity, including agriculture. The quality of such predictions is important for subsequent phases occurring in the chain of production and distribution of agricultural products. The purpose of this work, was to design, to do, and to test the informational system, which is based in technology of the artificial network of neurons, which allows to predict the size of the crops, and the contents of the starch in the potatos bulb on the basis of the chosen agro-technical factors.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2010, 55, 1; 16-19
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial Neural Network based on mathematical models used in quantum computing
Autorzy:
Ruciński, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2201614.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
neural modeling
Day-Ahead Market
Polish Power Exchange
Hilbert space
quantum inspired neural network
Opis:
The article is a proposition of a new approach to building a neural model based on the system of Day-Ahead Market operating at TGE S.A. The reason for the proposed method is an attempt to find a better model for the DAM system. The proposed methodology is based on using mathematical models used in quantum computing. All calculations performed on learning the Artificial Neuron Network are based on operations described in Hilbert space. The main idea of calculations is to replace the data from the decimal system into the quantum state in Hilbert space and perform learning operations for a neural model of the DAM system in a special manner which relay on the teaching model for each position of the quantum register for all data. The obtained results were compared to the “classical” neural model with the use of a comparative model.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2022, 2(27); 27--48
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Mathematical modelling of thermal processes by the use of regression and neural models
Autorzy:
Rusinowski, H.
Plis, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/240114.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
mathematical model
empirical functions
neural modeling
regression modeling
model matematyczny
funkcje empiryczne
modelowanie neuronowe
Opis:
The paper presents a description of used methods and exemplary mathematical models which are classified into theoretical-empirical models of thermal processes. Such models encompass equations resulting from the laws of physics and additional empirical functions describing processes for which analytical models are complex and difficult to develop. The principle of developing, advantages and disadvantages of presented models as well as quality prediction assessment were presented. Mathematical models of a steam boiler, a steam turbine as well as a heat recovery steam generator were described. Exemplary calculation results were presented and compared with measurements.
Źródło:
Archives of Thermodynamics; 2018, 39, 3; 111-127
1231-0956
2083-6023
Pojawia się w:
Archives of Thermodynamics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The impact of the size of the training set on the predictive abilities of neural models on the example of the Day-Ahead Market System of TGE S.A.
Autorzy:
Ruciński, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2175162.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
Day Ahead Market
MATLAB environment
Simulink environment
neural modeling
prediction time
electricity prices
Opis:
The main object of the research was to examine the acceptable time horizon that could be predicted by previously learned models of the Day-Ahead Market (DAM) TGE S.A. system. The article contains the results of research on the predicting ability of different ANN models of the DAM TGE S.A. The research was conducted based on data covering the operation of the Polish stock exchange in the period from 2002 to 2019 (the first half of the year). The research was carried out based on the learned ANN models of the DAM system. Data were taken for examination covering the time from 2002 to 2019 (1st half of the year) and was divided into a different period, i.e., a month, a quarter, and a half-year., year, etc. The MSE, MAE, MAPE, and R2 were adopted as the criteria for assessing the ability of individual models to predict electricity prices. The research was carried out by successively expanding forecasting periods in a rolling manner. For example, for a half-year, prediction time intervals were increased from one week to month, two months, quarter, half-year, etc. results for a model representing a given period. A lot of interesting research results were obtained.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2022, 1(26); 5--22
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quantum inspiration to build a neural model based on the Day-Ahead Market of the Polish Power Exchange
Autorzy:
Ruciński, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2052430.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
Neural Modeling
day-ahead market
Polish power exchange
mean square error
determination index
quantum inspired neural model
Opis:
The article is an attempt of the methodological approach to the proposed quantum-inspired method of neural modeling of prices quoted on the Day-Ahead Market operating at TGE S.A. In the proposed quantum-inspired neural model it was assumed, inter alia, that it is composed of 12 parallel Perceptron ANNs with one hidden layer. Moreover, it was assumed that weights and biases as processing elements are described by density matrices, and the values flowing through the Artificial Neural Network of Signals are represented by qubits. Calculations checking the correctness of the adopted method and model were carried out with the use of linear algebra and vector-matrix calculus in MATLAB and Simulink environments. The obtained research results were compared to the results obtained from the neural model with the use of a comparative model.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2021, 1-2(25); 23-37
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction capabilities of the LSTM and Perceptron models based on the Day-Ahead Market on the Polish Power Exchange S.A.
Autorzy:
Ruciński, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27323577.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
shallow networks
deep networks
Day-Ahead Market
MATLAB
Simulink environment
neural modeling
prediction time
electricity prices
Opis:
The main purpose of the research was to examine the properties of models for two kinds of neural networks, a deep learning models in which the Long Short-Term Memory was chosen and shallow neural model in which the Perceptron Neural Network was chosen. The subject of the examination was the Day-Ahead Market system of PPE S.A. The article presents the learning results of both networks and the results of the predictive abilities of the models. The research was conducted based on data published on the Polish Stock Exchange for the 2018 year. The MATLAB environment was chosen as a tool for providing the examinations. The determination index (R2) and the mean square error (MSE) was adopted as the network evaluation criterion for the learning ability and for the prediction ability of both networks.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2023, 1(28); 69--82
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quantum-inspired method of neural modeling of the day-ahead market of the Polish electricity exchange
Autorzy:
Tchórzewski, Jerzy
Ruciński, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2183468.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
artificial neural networks
day-ahead market
dequantization with ANN
neural modeling
quantum inspired method
quantum computing
Polish Electricity Exchange
system quantization
Opis:
The paper presents selected elements of a modelling methodology involving quantization, quantum calculations and dequantization on the example of the neural model of the Day-Ahead Market of the Polish Electricity Exchange. Based on the fundamental assumptions of quantum computing, a new method has been proposed here of converting the real numbers in decimal notation into quantum mixed numbers using the probability modules of quantum mixed number and the principle of superposition, along with a new method of quantum calculations using linear algebra and vectormatrix calculus, and the Artificial Neural Network was taught accordingly. Dequantization of quantum mixed numbers to real numbers in decimal notation using the new method of dequantization has been proposed as well. The operation of the methods introduced was shown on numerical examples.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2021, 50, 3; 383--399
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the application of the artificial neural network method to a neural simulator of steam turbine power plant
Autorzy:
Ślęzak-Żołna, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/259627.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
siłownie turbinowe
modelowanie i symulacja
elektrownie turbinowe
diagnostyka bieżąca
neural modeling and simulating
turbine power plants
on-line diagnostics
Opis:
In the paper a neural simulator of steam power unit is presented as an example of application of artificial neural networks (ANN) for modeling complex technical objects. A set of one-directional back-propagation networks was applied to simulate distribution of main steam flow parameters in the cycle's crucial points for a broad range of loading. A very good accuracy and short computation time was obtained. The advantages make the simulator useful for on-line diagnostic applications where short response time is very important. The most important features of the simulator, main phases of its elaboration and a certain amount of experience gained from solving the task was presented to make the practical application of the method in question more familiar.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2006, 1; 16-20
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neural identification of images showing selected varieties of stored potatoes
Neuronowa identyfikacja obrazów wybranych odmian magazynowanych ziemniaków
Autorzy:
Lange, D. M.
Przybył, K.
Łukomski, M.
Koszela, K.
Boniecki, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334965.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
artificial neural networks
neural modeling
image analysis
graphic descriptors
edible potato tubers
sztuczne sieci neuronowe
modelowanie neuronowe
analiza obrazu
deskryptor graficzny
bulwa
ziemniak jadalny
Opis:
In recent years, there has been a growing interest in the use of modern IT tools in agricultural engineering. Both image analysis methods and artificial neural networks, designed to reproduce the work of the human brain, serve to build predictive and classification models, highly useful for modern agriculture. Correct identification of both the seed material and the produced crops becomes a priority of agricultural engineering, ensuring adequate efficiency and cost-effectiveness of agrotechnical operations. This article presents a project whose aim was to develop an effective neural model for qualitative identification of the variety of stored consumer potato tubers by using input data obtained in the process of digital image analysis. The designed and created artificial neural network model (multilayer perceptron), using informations in the form of selected graphic descriptors, classifies three selected varieties of edible potato (Denar, Gala, Vineta).
W ostatnich latach dostrzec można wzrastające zainteresowanie wykorzystywaniem nowoczesnych narzędzi informatycznych w inżynierii rolniczej. Zarówno metody analizy obrazu, jak i sztuczne sieci neuronowe, mające odwzorowywać pracę ludzkiego mózgu, służą budowaniu modeli predykcyjnych i klasyfikacyjnych, wysoce użytecznych dla współczesnego rolnictwa. Właściwa identyfikacja zarówno materiału siewnego, jak i wytworzonych plonów, staje się priorytetem inżynierii rolniczej, zapewniając odpowiednią efektywność i opłacalność przeprowadzanych zabiegów agrotechnicznych. Niniejszy artykuł przedstawia projekt, którego celem było opracowanie efektywnego modelu neuronowego służącego do identyfikacji jakościowej odmiany magazynowanych bulw ziemniaków konsumpcyjnych przy użyciu danych wejściowych pozyskanych w procesie analizy obrazów cyfrowych. Zaprojektowany i wytworzony model sztucznej sieci neuronowej (perceptron wielowarstwowy), korzystający z informacji w postaci wybranych deskryptorów graficznych, klasyfikuje trzy wybrane odmiany ziemniaka jadalnego (Denar, Gala, Vineta).
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2018, 63, 4; 110-113
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie sieci FBM w neuronowym modelowaniu mieszania dwuskładnikowych układów ziarnistych
The use of a neural network in modeling of a two-component granular systems’ mixing
Autorzy:
Tukiendorf, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/288584.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
ziarniste układy niejednorodne
statyczny mieszalnik płytkowy
modelowanie neuronowe
sztuczna sieć neuronowa
Flexible Bayesia Modeling
FBM
non-homogenous granular systems
static plate mixer
neural modeling
Opis:
Pokazano wyniki symulacji neuronowej procesów mieszania niejednorodnych układów ziarnistych. Mieszano dwuskładnikowy układ ziarnisty przy pomocy statycznego mieszalnika płytkowego. Estymacji rozkładów koncentracji składnika kluczowego dokonywano w oparciu o predykcję sztucznej sieci neuronowej Flexible Bayesian Modeling o 20 ukrytych warstwach neuronów. Porównano statystycznie wyniki modelu empirycznego i predyktowanego. Określono współczynnik korelacji.
The results of a neural network’s simulation of the mixing processes of non-homogenous granular systems were shown. A twocomponent granular system was mixed using a static plate mixer. Estimations of the key component’s concentration distribution were performed based on the artificial neural network’s prediction for the assumed numbers of neurons’ hidden layers. The empirical and the predicted results were statistically compared. A correlation coefficient was estimated between them.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 14, 14; 367-373
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Use of neuron image analysis to build classification model of corpora lutea of domestic cattle
Wykorzystanie neuronowej analizy obrazu w budowie modelu klasyfikacyjnego ciałek żółtych u bydła domowego
Autorzy:
Górna, K.
Zaborowicz, M.
Jaśkowski, B. M.
Idziaszek, P.
Okoń, P.
Boniecki, P.
Przybył, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/337157.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
neural modeling
computer image analysis
corpus luteum
ovaries
domestic cattle
modelowanie neuronowe
komputerowa analiza obrazu
ciałko żółte
jajnik
bydło domowe
Opis:
The paper presents the results of studies on the usefulness of the texture images USG (ultrasonography) analysis by GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) in neural modeling. Tests pertained to the efficacy of the classification of the corpora lutea located in ultrasound images of the domestic cattle ovaries performed by artificial neural networks. The tests were performed using three different methods: the first one used unprocessed images - raw, the second method used image processing - unsharp mask. In the third method the raw images were processed by filter reducing the noise - despeckle filter. For each of the presented methods, the best generated neural network model had the structure of the MLP (Multi Layers Perceptron). The best results, in terms of artificial neural network were obtained in the case of ultrasound images that were not processed prior to texture analysis. As a result, it generated MLP neural model of structure 5:5-8-1:1.
W pracy zaprezentowano wyniki przeprowadzonych badań nad przydatnością analizy tekstury obrazów USG (UltraSonoGraphy) metodą GLCM (Gray Level Co-Occurrence Matrix) w modelowaniu neuronowym. Sprawdzano skuteczność klasyfikacji przez sztuczne sieci neuronowe ciałek żółtych znajdujących się na obrazach USG jajników bydła domowego. Badania wykonano za pomocą trzech różnych metod: w pierwszej wykorzystano obrazy nieprzetworzone - surowe, w drugiej posłużono się metodą przetwarzania obrazu - filtrem wyostrzającym. Natomiast w trzecim sposobie obrazy surowe zostały przetworzone filtrem redukującym zaszumienia. Dla każdej z zaprezentowanych metod, najlepszy wygenerowany model sieci neuronowej miał strukturę MLP (Multi Layer Perceptron). Najlepsze wyniki, pod względem jakości sztucznej sieci neuronowej uzyskano w przypadku obrazów USG, które nie były przetwarzane przed analizą tekstur. W efekcie wygenerowano model neuronowy MLP o strukturze 5:5-8-1:1.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2016, 61, 3; 162-166
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neuronowe rozpoznanie ciąży na podstawie obrazów ultrasonograficznych macicy krowy z wykorzystaniem systemu informatycznego "USG Recognizer"
Neural identification of the embryo of calf based on ultrasound images of the cow s womb using computer system "USG Recognizer"
Autorzy:
Kuzimska, T.
Boniecki, P.
Jaśkowski, J. M.
Przybył, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/336377.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
krowa
macica
ciąża
ultrasonografia
analiza obrazu
sztuczna inteligencja
sieci neuronowe
modelowanie neuronowe
systemy informatyczne
cow
womb
pregnancy
ultrasonography
image analysis
artificial intelligence
neural networks
neural modeling
computer systems
Opis:
W pracy zaprezentowano wytworzony, oryginalny system informatyczny "USG Recognizer", który zaopatrzony został w szereg funkcji wspomagających tworzenie adekwatnych zbiorów uczących, niezbędnych w procesie generowania modeli neuronowych. Dzięki tym funkcjonalnościom możliwa jest identyfikacja oraz ekstrakcja wiedzy zawartej w graficznych danych empirycznych, zakodowanej w postaci cyfrowych zdjęć ultrasonograficznych. W oparciu o zbudowaną aplikację wygenerowana została sztuczna sieć neuronowa, której celem było wspomaganie rozpoznania lub wykluczenia ciąży, dokonanego na podstawie ultrasonogramów macicy krowy. Zaproponowany system informatyczny "USG Recognizer" został zbudowany z wykorzystaniem środowisk: Visual Paradigm (UML 8.0) oraz Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition.
The software "USG Recognizer" that was described in this work is equipped with a binarization function with threshold. The application also fulfills some additional functions such as: contrast and closing. With this functionality it is possible to achieve empirical data from digital ultrasound photo of cow's womb. The artificial neural network was generated on the basis of created application. The main purpose of this network is to support an identification or exclusion of the gestation in user's ultrasound picture. "USG Recognizer" was created using Visual Paradigm (UML 8.0) and Microsoft Visual Studio 2010 Professional Edition environments.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2012, 57, 1; 96-100
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Architektura świadomości. Część I: Logika i morfologia sieci neuronowej
Architecture of Consciousness. Part One: Logic and Morphology of Neural Network
Autorzy:
Galus, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/488578.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Katolicki Uniwersytet Lubelski Jana Pawła II. Towarzystwo Naukowe KUL
Tematy:
samoświadomość
impresjon
instynkt rozumienia
model umysłu
neuronowe pole modelujące
pola synaptyczne
consciousness
semblion
perception instinct
model of the brain
neural modeling field
synaptic fields
Opis:
Celem pracy jest wskazanie na podstawowe procesy neurologiczne i biofizyczne konstytuujące kompleksowy model umysłu świadomego. Przedstawiono zarówno model obliczeniowy działania neuronowych pól tworzących mentalne reprezentacje rzeczywistości, jak i biologiczne koncepcje realizacji tych funkcji mózgu. Wyjaśniono motywacje ludzkiego i zwierzęcego działania. Przedstawiono koncepcje, jak powstaje świadomość oraz jak rozpoznajemy, że jesteśmy świadomi, co objaśnia także problem samoświadomości. Wskazano, że zrozumienie fenomenu świadomości usuwa antynomię teleologicznego i przyczynowego charakteru natury ludzkiej, co niweluje dualizm cielesnego i duchowego charakteru substancji tworzącej nasze umysły. W części pierwszej przedstawiono ograniczenia koncepcji obliczeniowego modelu rozpoznawania poprzez porównywanie i poszukiwanie podobieństw wzorców według Perłovsky’ego oraz wskazano na sposób rozwinięcia tej koncepcji poprzez uwzględnienie morfologii i biologicznych funkcji sieci neuronowej mózgów naturalnych. Pokazano, że neuronowe pola synaptyczne o strukturze hierarchicznej impresjonów w rozumieniu hipotezy Vadakkana mogą spełniać role neuronowych pól modelujących zaangażowanych w główne procesy psychiczne. Zauważono, że rozszerzony w ten sposób poziom analizy funkcji mózgu w dalszym ciągu nie pozwala na wyjaśnienie fenomenu świadomości i konieczne jest przeanalizowanie podłoża biochemicznego i molekularnego tych procesów, co zostanie przedstawione w następnych częściach pracy.
The aim of this paper is to indicate basic neural and biophysical processes which constitute the phenomenon of conscious brain. The paper includes the computational model of neural modelling fields (NMF), which form mental representations of reality as well as biological concepts regarding the way these brain functions are implemented. The motivation of human and animal activity is also explained. The concepts regarding the emergence of consciousness are discussed, along with the perception of being conscious and the issue of self-awareness. It was demonstrated that the understanding of the phenomenon of consciousness eliminates the antinomy of a teleological and causative character of human nature, which, in turn, concludes the discussion on the duality of the physical or spiritual nature of the matter of which our minds are created. In the first part of this essay limitation of the computational model of recognition through comparison and detection patterns similarities according Perlovsky dynamic logic applied to the NMF is discussed. Further improvement of this concept was demonstrated taking under consideration morphology and biological functions of the neural network of natural brains. Neural synaptic fields can play the role of NMF and crate hierarchical structure of semblions according to Vadakkan hypothesis responsible for major psychical functions. Even deeper level of brain functions analyse hereunder doesn’t explain the consciousness phenomenon. For this goal biochemical and molecular background of these processes is necessary what will be described in following parts of this essay.
Źródło:
Roczniki Filozoficzne; 2015, 63, 1; 139-171
0035-7685
Pojawia się w:
Roczniki Filozoficzne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identification of the mathematical model of an inspection mobile robot with fuzzy logic systems and neural networks
Identyfikacja modelu matematycznego mobilnego robota inspekcyjnego układami z logiką rozmytą i sieciami neuronowymi
Autorzy:
Giergiel, J.
Kurc, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/280891.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
modeling
identification
neural network
fuzzy logic
robot
Opis:
The paper focuses on the comparison of identification of the mathematical model of an inspection mobile robot by making use of fuzzy logic systems and neural networks. The solution to the problem was carried out through simulations and experimentally.
W artykule przedstawiono porównanie identyfikacji modelu matematycznego mobilnego robota inspekcyjnego układami z logiką rozmytą i sieciami neuronowymi. Rozwiązanie problemu zostało przeprowadzone na drodze numerycznej i doświadczalnej.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2011, 49, 1; 209-225
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 64

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