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 "shallow network" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Theory I: Deep networks and the curse of dimensionality
    Autorzy:
    Poggio, T.
    Liao, Q.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/200623.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    deep network
    shallow network
    convolutional neural network
    function approximation
    deep learning
    sieci neuronowe
    aproksymacja funkcji
    uczenie głębokie
    Opis:
    We review recent work characterizing the classes of functions for which deep learning can be exponentially better than shallow learning. Deep convolutional networks are a special case of these conditions, though weight sharing is not the main reason for their exponential advantage.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 761-773
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Effectiveness Analysis of Rolling Bearing Fault Detectors Based On Self-Organising Kohonen Neural Network – A Case Study of PMSM Drive
    Autorzy:
    Jankowska, Kamila
    Ewert, Pawel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1955971.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    PMSM
    rolling bearing
    electric drive diagnostics
    self-organising map
    shallow neural network
    Opis:
    Due to their many advantages, permanent magnet synchronous motors (PMSMs) are increasingly used in not only industrial drive systems but also electric and hybrid vehicle drives, aviation and other applications. Unfortunately, PMSMs are not free from damage that occurs during their operation. It is assumed that about 40% of the damage that occurs is related to rolling bearing damage. This article focuses on the use of Kohonen neural network (KNN) for rolling bearing damage detection in a PMSM drive system. The symptoms from the fast Fourier transform (FFT) and Envelope (ENV) Analysis of the mechanical vibration acceleration signal were analysed. The signal ENV was obtained by applying the Hilbert transform (HT). Two neural network functions are discussed: a detector and a classifier. The detector detected the damage and the classifier determined the type of damage to the rolling bearing (undamaged bearing, damaged rolling element, outer or inner race). The effectiveness of the analysed networks from the point of view of the applied signal processing method, map size, type of neighbourhood radius, distance function and the influence of input data normalisation are presented. The results are presented in the form of a confusion matrix, together with 2D and 3D maps of active neurons.
    Źródło:
    Power Electronics and Drives; 2021, 6, 41; 100-112
    2451-0262
    2543-4292
    Pojawia się w:
    Power Electronics and Drives
    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
    Tytuł:
    An Expert System Coupled With a Hierarchical Structure of Fuzzy Neural Networks for Fault Diagnosis
    Autorzy:
    Calado, J. M. F.
    Costa, I. S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908283.pdf
    Data publikacji:
    1999
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    rozpoznanie błędu
    wykrywanie błędu
    system ekspertowy
    sieć neuronowa rozmyta
    fault diagnosis
    fault detection
    fault isolation
    shallow knowledge
    deep knowledge
    expert system
    fuzzy neural network
    abrupt faults
    incipient faults
    Opis:
    An on-line fault diagnosis system, designed to be robust to the normal transient behaviour of the process, is described. The overall system consists of an expert system cascade with a hierarchical structure of fuzzy neural networks, corresponding to a multi-stage fault detection and isolation system. The fault detection is performed through the expert system by means of fault detection heuristic rules, generated from deep and shallow knowledge of the process under consideration. If a fault is detected, the hierarchical structure of fuzzy neural networks starts and it performs the fault isolation task. The structure of this diagnosis system was designed to allow for the diagnosis of single and multiple simultaneous abrupt and incipient faults from only single abrupt fault symptoms. Also, it combines the advantages of both fuzzy reasoning and neural networks learning capacity. A continuous binary distillation column has been used as a test bed of the current approach. Single, double and triple simultaneous abrupt faults, as well as incipient faults, have been considered. The preliminary results obtained show a good accuracy, even in the case of multiple faults.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 3; 667-687
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Criteria for the conservation status assessment of the marine habitats. Case study: habitat 1160 "Large, shallow inlets and bays"
    Kryteria oceny stanu ochrony siedlisk morskich na przykładzie siedliska 1160 "Duże płytkie zatoki"
    Autorzy:
    Michałek, M.
    Kruk-Dowgiałło, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/111574.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Instytut Morski w Gdańsku
    Tematy:
    natura 2000 network
    habitat 1160 "Large
    shallow inlets and bays"
    PLH 220032 the Puck Bay and Hel Peninsula
    conservation status assessment
    methodology
    sieć Natura 2000
    siedlisko 1160 "Duże płytkie zatoki"
    obszar PLH 220032 Zatoka Pucka i Półwysep Helski
    ocena stanu ochrony
    metodyka
    Opis:
    Planning effective conservation measures in relation to particular habitats and species, which are the subjects of protection, require, above all, assessing their conservation status and identifying factors that have influenced this state. Although the scope of monitoring and the number of investigated species and habitats from Annex I, II, IV and V of the Habitats Directive is gradually increasing, no formal assessment of 1160 habitat has been performed so far. Methodological guidelines don’t include any assumptions to investigation and valuation of this habitat. In Europe the habitat 1160 is protected in 462 Natura 2000 sites. Due to its significant structural and functional diversity in particular European countries, there is a necessity of working out specific site indices for the state assessment. The aim of this work was the review of methods used in the ‘Large, shallow inlets and bays’ state assessment in selected European countries and presentation the assumptions for the assessment in Polish special area of conservation: PLH220032 Puck Bay and Hel Peninsula.
    Planowanie skutecznych środków ochronnych w odniesieniu do poszczególnych siedlisk i gatunków, wymaga przede wszystkim oceny stanu ich zachowania oraz identyfikacji czynników, które wpłynęły na ten stan. Pomimo tego, że zakres monitoringu siedlisk i gatunków z załączników I, II, IV i V Dyrektywy siedliskowej stale się rozszerza, w Polsce dotychczas nie przeprowadzono formalnej oceny stanu siedliska morskiego 1160 ‘Duże płytkie zatoki’, a przewodniki metodyczne nie zawierają odpowiednich wytycznych. W Europie siedlisko 1160 jest objęte ochroną w 462 obszarach Natura 2000. Ze względu na znaczne zróżnicowanie strukturalne i funkcjonalne siedliska w poszczególnych rejonach istnieje konieczność wypracowania specyficznych dla danego miejsca wskaźników do oceny jego stanu. Celem pracy jest przegląd kryteriów stosowanych do oceny stanu siedliska 1160 w wybranych krajach oraz prezentacja założeń do przeprowadzenia takiej oceny w specjalnym obszarze ochrony siedlisk PLH220032 Zatoka Pucka i Półwysep Helski.
    Źródło:
    Biuletyn Instytutu Morskiego w Gdańsku; 2016, 31, 1; 1-6
    1230-7424
    2450-5536
    Pojawia się w:
    Biuletyn Instytutu Morskiego w Gdańsku
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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