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 network algorithms" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Porównanie algorytmów uczenia sieci neuronowej jednokierunkowej, z czasowym opóźnieniem, wykorzystanej do predykcji wartości temperatury powietrza atmosferycznego
    Comparison of algorithms to education of unidirectional neural network, with time-lag, used to predicting values of atmospherical air temperature
    Autorzy:
    Białobrzewski, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/286465.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    predykcja temperatury
    sieć neuronowa
    algorytm uczenia sieci
    MATLAB
    temperature prediction
    neural network
    algorithms of network education
    Opis:
    Przedstawiono wyniki badań wpływu wyboru algorytmu uczenia sieci neuronowej jednokierunkowej, z czasowym opóźnieniem, o topologii perceptronu wielowarstwowego, wykorzystującej w procesie uczenia algorytm wstecznej propagacji błędu, na wyniki predykcji wartości temperatury powietrza atmosferycznego. Stwierdzono, że algorytm uczenia, br – regularyzacja Bayesa, okazał się jednym z najlepszych pod względem wszystkich analizowanych parametrów oceny przewidywanych wartości temperatur.
    Paper presented the study on the effect of selecting an algorithm to education of unidirectional neural network with time-lag, of multilayer perceptron topology, and using an algorithm of reversal error propagation, on results of predicting values of atmospherical air temperature. It was stated that the education algorithm, br - Bayes’ regularization, appeared to be one of the best with respect to all analyzed parameters evaluating predicted temperature values.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 7-14
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Basic concepts of dynamic recurrent neural networks development
    Autorzy:
    Boyko, N.
    Pobereyko, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/410971.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
    Tematy:
    recurrent neural network
    dynamic system
    learning algorithms
    reservoir computing
    unsteady dynamics
    Opis:
    In this work formulated relevance, set out an analytical review of existing approaches to the research recurrent neural networks (RNN) and defined precondition appearance a new direction in the field neuroinformatics – reservoir computing. Shows generalized classification neural network (NN) and briefly described main types dynamics and modes RNN. Described topology, structure and features of the model NN with different nonlinear functions and with possible areas of progress. Characterized and systematized wellknown learning methods RNN and conducted their classification by categories. Determined the place RNN with unsteady dynamics of other classes RNN. Deals with the main parameters and terminology, which used to describe models RNN. Briefly described practical implementation recurrent neural networks in different areas natural sciences and humanities, and outlines and systematized main deficiencies and the advantages of using different RNN. The systematization of known recurrent neural networks and methods of their study is performed and on this basis the generalized classification of neural networks was proposed.
    Źródło:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2016, 5, 2; 63-68
    2084-5715
    Pojawia się w:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Building computer vision systems using machine learning algorithms
    Autorzy:
    Boyko, N.
    Sokil, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/410768.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
    Tematy:
    algorithm
    information system
    neural network
    machine learning
    client-server architecture
    script
    artificial system
    machine learning algorithms
    algorytm
    systemy informacyjne
    sieci neuronowe
    systemy uczące
    architektura klient-serwer
    skrypt
    Opis:
    In this paper theoretic aspects of machine learning system in the field of computer vision is considered. There are presented methods of behavior analysis. There are offered tasks and problems associated with building systems using machine learning algorithm. The paper provides signs of problems that can be solved by using machine learning algorithms There is demonstrated step by step construction of computer vision system. The paper provides the algorithm of solving the problem of binary (two classes) classification for demonstration the machine learning algorithm possibilities in image recognition field, which can recognize the gender of the person on the photo. Aspects related to the search of data processing are also considered. There is analyzed the search of optimal parameters for algorithms. An interpretation of results in machine learning algorithm is provided. Binarization methods in machine learning algorithm are offered. There is analyzed the technology for improving the accuracy of machine learning algorithm. There are proposed ways to improve computer vision system in neural systems. Also there are analyzed large software modules that work using machine learning systems. The article provides prospects of powerful information technologies, which are necessary for the proper data selection in learning and configuration of feature extraction algorithm to create a computer vision system.
    Źródło:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2017, 6, 2; 15-20
    2084-5715
    Pojawia się w:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial Neural Network Optimized by Modified Particle Swarm Optimization for Predicting Peak Particle Velocity Induced by Blasting Operations in Open Pit Mines
    Autorzy:
    Bui, Xuan‑Nam
    Nguyen, Hoang
    Nguyen, Truc Anh
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2020892.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
    Tematy:
    blast-induced ground vibration
    peak particle velocity
    open pit mine
    artificial neural network
    modified particle swarm optimization
    metaheuristic algorithms
    wibracje gruntu wywołane podmuchami
    drgania górotworu
    górnictwo odkrywkowe
    sztuczne sieci neuronowe
    Opis:
    Blasting is an indispensable part of the open pit mining operations. It plays a vital role in preparing the rock mass for subsequent operations, such as loading/unloading, transporting, crushing, and dumping. However, adverse effects, especially blast-induced ground vibrations, are considered one of the most dangerous problems. In this study, artificial intelligence was supposed to predict the intensity of blast-induced ground vibration, which is represented by the peak particle velocity (PPV). Accordingly, an artificial neural network was designed to predict PPV at the Coc Sau open pit coal mine with 137 blasting events were collected. Aiming to optimize the ANN model, the modified version of the particle swarm optimization (MPSO) algorithm was applied to optimize the ANN model for predicting PPV, called the MPSO-ANN model. For the comparison purposes, two forms of empirical equations, namely United States Bureau of Mining (USBM) and U Langefors - Kihlstrom, were also developed to predict PPV and compared with the proposed MPSO-ANN model. The results showed that the proposed MPSO-ANN model provided a better performance with a mean absolute error (MAE) of 1.217, root-mean-squared error (RMSE) of 1.456, and coefficient of determination (R2) of 0.956. Meanwhile, the empirical models only provided poorer performances with an MAE of 1.830 and 2.012, RMSE of 2.268 and 2.464, and R2 of 0.874 and 0.852 for the USBM and U Langefors – Kihlstrom empirical models, respectively.
    Źródło:
    Inżynieria Mineralna; 2021, 2; 79--90
    1640-4920
    Pojawia się w:
    Inżynieria Mineralna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Neuroevolutionary approach to COLREGs ship maneuvers
    Autorzy:
    Łącki, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/116206.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    collision avoidance
    colregs
    neuroevolutionary approach to colregs
    ship handling system
    artificial helmsman
    Artificial Neural Network (ANN)
    evolutionary algorithms
    ship manoeuvering
    Opis:
    The paper describes the usage of neuroevolutionary method in collision avoidance of two power-driven vessels approaching each other regarding COLREGs rules. This may be also be seen as the ship handling system that simulates a learning process of a group of artificial helmsmen - autonomous control units, created with artificial neural networks. The helmsman observes an environment by its input signals and according to assigned CORLEGs rule, he calculates the values of required parameters of maneuvers (propellers rpm and rudder deflection) in a collision avoidance situation. In neuroevolution such units are treated as individuals in population of artificial neural networks, which through environmental sensing and evolutionary algorithms learn to perform given task safely and efficiently. The main task of this project is to evolve a population of helmsmen which is able to effectively implement chosen rule: crossing or overtaking.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2019, 13, 4; 745-750
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modern method based on artificial intelligence for safe control in the marine environment
    Autorzy:
    Mohamed-Seghir, Gdynia Maritime University, Gdynia, Poland
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/24201419.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    safe ship's trajectory
    collision avoidance
    artificial intelligence
    artificial neural network
    fuzzy logic
    evolutionary algorithms
    dynamic programming
    Opis:
    The article presents an approach to formulating a ship control process model in order to solve the problem of determining a safe ship trajectory in collision situations. Fuzzy process properties are included in the model to bring it closer to reality, as in many situations the navigator makes a subjective decision. A special neural network was used to solve the presented problem. This artificial neural network is characterized by minimum and maximum operations when set. In order to confirm the correctness of the operation of the proposed algorithm, the results of the simulations obtained were presented and an discussion was conducted.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2023, 17, 2; 283--288
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    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:
    Surface casting defects inspection using vision system and neural network techniques
    Autorzy:
    Świłło, S. J.
    Perzyk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/380699.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    nondestructive testing
    machined aluminum die castings
    image processing algorithms
    vision system inspection
    neural network
    badanie nieniszczące
    odlewnictwo ciśnieniowe
    algorytm przetwarzania obrazu
    inspekcja wizyjna
    sieć neuronowa
    Opis:
    The paper presents a vision based approach and neural network techniques in surface defects inspection and categorization. Depending on part design and processing techniques, castings may develop surface discontinuities such as cracks and pores that greatly influence the material’s properties Since the human visual inspection for the surface is slow and expensive, a computer vision system is an alternative solution for the online inspection. The authors present the developed vision system uses an advanced image processing algorithm based on modified Laplacian of Gaussian edge detection method and advanced lighting system. The defect inspection algorithm consists of several parameters that allow the user to specify the sensitivity level at which he can accept the defects in the casting. In addition to the developed image processing algorithm and vision system apparatus, an advanced learning process has been developed, based on neural network techniques. Finally, as an example three groups of defects were investigated demonstrates automatic selection and categorization of the measured defects, such as blowholes, shrinkage porosity and shrinkage cavity.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2013, 13, 4; 103-106
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Subjectness of Digital Communication in the Context of the Technological Evolution of the Contemporary Society: Threats, Challenges, and Risks
    Tematyka komunikacji cyfrowej w kontekście ewolucji technologicznej współczesnego społeczeństwa: zagrożenia, wyzwania, ryzyka
    Autorzy:
    Volodenkov, Sergey
    Fedorchenko, Sergey
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2042140.pdf
    Data publikacji:
    2021-12-29
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    the subject of communication
    digital communication
    mass consciousness
    artificial intelligence
    neural network algorithms
    digital society
    the transformation of social practices
    hybrid subjectness
    podmiot komunikacji
    komunikacja cyfrowa
    świadomość masowa
    sztuczna inteligencja
    algorytmy sieci neuronowych
    społeczeństwo cyfrowe
    transformacja praktyk społecznych
    podmiotowość hybrydowa
    Opis:
    The purpose of this article is to identify the risks, threats, and challenges associated with possible social changes in the processes of digitalization of society and transformations of traditional communication practices, which is associated with the emergence of new digital subjects of mass public communication that form the pseudo structure of digital interaction of people. The primary tasks of the work were to identify the potential of artificial intelligence technologies and neural networks in the field of social and political communications, as well as to analyze the features of “smart” communications in terms of their subjectness. As a methodological optics, the work used the method of discourse analysis of scientific research devoted to the implementation and application of artificial intelligence technologies and self-learning neural networks in the processes of social and political digitalization, as well as the method of critical analysis of current communication practices in the socio-political sphere. At the same time, when analyzing the current digitalization practices, the case study method was used. The authors substantiate the thesis that introducing technological solutions based on artificial intelligence algorithms and self-learning neural networks into contemporary processes of socio-political communication creates the potential for a wide range of challenges, threats, and risks, the key of which is the problem of identifying the actual subjects of digital communication acts. The article also discusses the problem of increasing the manipulative potential of “smart” communications, for which the authors used the concepts of cyber simulacrum and information capsule developed by them. The paper shows that artificial intelligence and self-learning neural network algorithms, being increasingly widely introduced into the current practice of contemporary digital communications, form a high potential for information and communication impact on the mass consciousness from technological solutions that no longer require control by operators – humans. As a result, conditions arise to form a hybrid socio-technical reality – a communication reality of a new type with mixed subjectness. The paper also concludes that in the current practices of social interactions in the digital space, a person faces a new phenomenon – interfaceization, within which self-communication stimulates the universalization and standardization of digital behavior, creating, disseminating, strengthening, and imposing special digital rituals. In the article, the authors suggest that digital rituals blur the line between the activity of digital avatars based on artificial intelligence and the activity of actual people, resulting in the potential for a person to lose his own subjectness in the digital communications space.
    Celem niniejszego artykułu jest identyfikacja ryzyk, zagrożeń i wyzwań związanych z możliwymi zmianami społecznymi w procesach cyfryzacji społeczeństwa oraz przekształceniami tradycyjnych praktyk komunikacyjnych, co wiąże się z pojawieniem się nowych cyfrowych podmiotów masowej komunikacji publicznej tworzących pseudostrukturę cyfrowej interakcji pomiędzy ludźmi. Podstawowymi zadaniami pracy była identyfikacja potencjału technologii sztucznej inteligencji i sieci neuronowych w obszarze komunikacji społecznej i politycznej, a także analiza cech komunikacji „inteligentnej” pod kątem jej podmiotowości. Jako optykę metodologiczną w pracy wykorzystano metodę analizy dyskursu badań naukowych poświęconych wdrożeniu i zastosowaniu technologii sztucznej inteligencji oraz samouczących się sieci neuronowych w procesach cyfryzacji społecznej i politycznej, a także metodę krytycznej analizy aktualnych praktyk komunikacyjnych w sferze społeczno-politycznej. Jednocześnie przy analizie aktualnych praktyk digitalizacyjnych zastosowano metodę studium przypadku. Autorzy uzasadniają tezę, że wprowadzenie do współczesnych procesów komunikacji społeczno-politycznej rozwiązań technologicznych opartych na algorytmach sztucznej inteligencji i samouczących się sieciach neuronowych stwarza potencjał dla szerokiego wachlarza wyzwań, zagrożeń i ryzyka, których kluczem jest problem identyfikacji rzeczywistych podmiotów aktów komunikacji cyfrowej. W artykule omówiono również problem zwiększenia potencjału manipulacyjnego „inteligentnej” komunikacji, do czego autorzy wykorzystali opracowane przez siebie koncepcje cyber simulacrum i kapsuły informacyjnej. Artykuł pokazuje, że sztuczna inteligencja i samouczące się algorytmy sieci neuronowych, coraz szerzej wprowadzane do obecnej praktyki współczesnej komunikacji cyfrowej, stwarzają duży potencjał oddziaływania informacyjno-komunikacyjnego na świadomość masową z rozwiązań technologicznych, które nie wymagają już kontroli przez operatorów – ludzi. W efekcie powstają warunki do uformowania hybrydowej rzeczywistości społeczno-technicznej – rzeczywistości komunikacyjnej nowego typu o mieszanej podmiotowości. W artykule stwierdzono również, że w obecnych praktykach interakcji społecznych w przestrzeni cyfrowej człowiek staje przed nowym zjawiskiem – interfaceization, w ramach którego autokomunikacja stymuluje uniwersalizację i standaryzację zachowań cyfrowych, tworzenie, rozpowszechnianie, wzmacnianie i narzucanie szczególnego cyfrowego rytuału. W artykule autorzy sugerują, że cyfrowe rytuały zacierają granicę między aktywnością cyfrowych awatarów opartych na sztucznej inteligencji a aktywnością rzeczywistych ludzi, co skutkuje możliwością utraty przez człowieka własnej podmiotowości w cyfrowej przestrzeni komunikacyjnej.
    Źródło:
    Przegląd Strategiczny; 2021, 14; 437-456
    2084-6991
    Pojawia się w:
    Przegląd Strategiczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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