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 "optimal parameters selection" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Heuristic Method of Safe Manoeuvre Selection Based on Collision Threat Parameters Areas
    Autorzy:
    Szlapczynska, J.
    Szlapczynski, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/117077.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    heuristic method
    collision risk
    collision avoidance
    CTPA (Collision Threat Parameters Area)
    safe manoeuvre selection
    manoeuvring
    colregs
    pareto optimal
    Opis:
    This paper is a continuation of papers dedicated to a radar-based CTPA (Collision Threat Parameters Area) display designed to support safe manoeuvre selection. The display visualizes all the ships in an encounter and presents situational overview from the own ship's point of view. It calculates and displays information on unsafe or unrealistic own ship's course & speed allowing a user to select a safe manoeuvre. So far only the manual selection was possible, thus the paper aims at presenting a heuristic approach towards the manoeuvre selection when using the display.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2017, 11, 4; 591-596
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Method of selecting the LS-SVM algorithm parameters in gas detection process
    Sposób doboru parametrów algorytmu LS-SVM w procesie detekcji gazów
    Autorzy:
    Lentka, Ł.
    Smulko, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/267849.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    gas detection
    optimal parameters selection
    support vector machine (SVM)
    artificial immune system
    detekcja gazów
    optymalny dobór parametrów
    maszyna wektorów nośnych
    sztuczny system immunologiczny
    Opis:
    In this paper we showed the method of resistive gas sensors data processing. The UV irradiation and temperature modulation was applied to improve gas sensors’ selectivity and sensitivity. Noise voltage across the sensor’s terminals (proportional to its resistance fluctuations) was recorded to estimate power spectral density. This function was an input data vector for LS-SVM (least squares – support vector machine) algorithm, which predicted a concentration of gas present in sensor’s ambient atmosphere. The algorithm creates a non-linear regression model at learning stage. This model can be used to predict gas concentration by recording resistance noise only. We have proposed a fast method of selecting LS-SVM parameters to determine high quality model. The method utilizes a behavior of immune system to determine optimal parameters of the LS-SVM algorithm. High accuracy of the applied method was proved for the recorded experimental data.
    W artykule pokazano metodę przetwarzania danych z rezystancyjnych czujników gazów, stosowaną do wykrywania gazów. W celu zwiększenia czułości i selektywności czujników zastosowano modulację temperaturową oraz oświetlenie diodą LED UV aby zebrać więcej danych. Szumy napięciowe rejestrowane na zaciskach czujnika (proporcjonalne do fluktuacji jego rezystancji) zostały wykorzystane do wyznaczenia gęstości widmowej mocy. Ta funkcja stanowiła wektor danych wejściowych dla algorytmu maszyny wektorów nośnych według kryterium najmniejszych kwadratów (LS-SVM), umożliwiając określenie stężenia gazu występującego w atmosferze otaczającej czujnik. Nieliniowy charakter algorytmu pozwala na tworzenie w fazie uczenia modelu na podstawie danych uzyskanych z pomiarów za pomocą metody odniesienia. Pokazano szybki sposób doboru optymalnych parametrów algorytmu LS-SVM, gwarantujących skuteczność szacowania stężenia gazu. W badaniach wykorzystano metodę symulującą działanie systemu odpornościowego. Analiza danych eksperymentalnych potwierdziła skuteczność prezentowanej metody.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 46; 69-72
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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