Temat: systemy neuronowe - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Features of the implementation of computer vision in the problems of automated product quality contro
Cechy implementacji wizji komputerowej w problemach automatycznej kontroli jakości produktów
Autorzy:: Stelmakh, Nataliia
Mastenko, Ihor
Sulima, Olga
Rudyk, Tetiana
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/27315380.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: machine vision
intelligent technological system
quality control
neural networks
wizja maszynowa
inteligentne systemy technologiczne
kontrola jakości
sieci neuronowe
Opis:: The article analyzes the fields of application of machine vision. Special attention is focused on the application of Machine Vision in intelligent technological systems for product quality control. An important aspect is a quick and effective analysis of product quality directly at the stage of the technological process with high accuracy in determining product defects. The appropriateness and perspective of using the mathematical apparatus of artificial neural networks for the development of an intelligent technological system for monitoring the geometric state of products have been demonstrated. The purpose of this study is focused on the identification and classification of reed tuber quality parameters. For this purpose, new methods of identification and classification of quality control of various types of defects using computer vision and machine learning algorithms were proposed.
W artykule dokonano analizy obszarów zastosowań widzenia maszynowego. Szczególną uwagę zwrócono na zastosowanie widzenia maszynowego w inteligentnych systemach technologicznych kontroli jakości wyrobów. Ważnym aspektem jest szybka i skuteczna analiza jakości produktu bezpośrednio na etapie procesu technologicznego z dużą dokładnością w określaniu wad produktu. Pokazano celowość i perspektywę wykorzystania aparatu matematycznego sztucznych sieci neuronowych do budowy inteligentnego systemu technologicznego do monitorowania stanu geometrycznego wyrobów. Celem badań jest identyfikacja i klasyfikacja parametrów jakościowych rurek trzcinowych. W tym celu zaproponowano nowe metody identyfikacji i klasyfikacji kontroli jakości różnego rodzaju defektów z wykorzystaniem wizji komputerowej i algorytmów uczenia maszynowego.
Źródło:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 1; 38--41
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Metody adaptacji systemów wiedzy opartej na zbiorach rozmytych
Methods of adaptation of knowledge systems based on fuzzy sets
Autorzy:: Małolepsza, Olga
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/41205866.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:: zbiory rozmyte
metody adaptacji
funkcja przynależności
sztuczna inteligencja
systemy rozmyte
rozmyte sieci neuronowe
fuzzy sets
adaptation method
membership function
artificial intelligence
fuzzy systems
fuzzy neural networks
Opis:: Metody adaptacji systemów wiedzy opartej na zbiorach rozmytych są bardzo ważnym tematem, ponieważ udoskonalają i optymalizują wydajność systemów rozmytych poprzez właściwą metodę adaptacji. Metoda adaptacji zależy od konkretnego zastosowania, wymagań systemowych, dostępnych danych i dziedziny problemu. W artykule przedstawiono zagadnienia związane ze zbiorami rozmytymi oraz podano przykłady. Ponadto zaprezentowano metody adaptacji systemów wiedzy opartej na zbiorach rozmytych takie jak algorytmy genetyczne, programowanie ewolucyjne, algorytmy uczące się, uczenie przez wzmacnianie oraz adaptację online
Adaptation methods for knowledge systems based on fuzzy sets are a very important topic because they improve and optimize the performance of fuzzy systems through a proper adaptation method. The adaptation method depends on the specific application, system requirements, available data and the problem domain. In this paper, the issues related to fuzzy sets are presented and examples are given. In addition, methods for adaptation of fuzzy set-based knowledge systems such as genetic algorithms, evolutionary programming, learning algorithms, reinforcement learning and online adaptation are presented.
Źródło:: Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2023, 15, 1; 11-20
1689-6300
Pojawia się w:: Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Zarządzanie nieruchomościami z wykorzystaniem kognitywnej maszyny wnioskującej
Real estate management using a cognitive reasoning machine
Autorzy:: Nowak-Nova, Dariusz
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/23050824.pdf
Data publikacji:: 2023-03-20
Wydawca:: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:: Automatyczne Modele Wyceny
zarządzanie nieruchomościami
uczenie maszynowe
sieci neuronowe
systemy kognitywne
Automated Valuation Models
real estate
Machine Learning
Neural Networks
Cognitive Systems
Opis:: W artykule przedstawiono możliwość zastosowania Automatycznych Modeli Wyceny (AVMs), rozszerzonych o technologie algorytmów uczenia maszynowego i sztuczne sieci neuronowe, do przetwarzania kognitywnego w obszarze Facility Management. Opisano eksperymenty symulujące w procesach operacyjnego zarządzania nieruchomością, zachowania AVMs w kognitywnej maszynie wnioskującej. Badano poprawność działania algorytmów usług decyzyjnych wywoływanych przez zautomatyzowane silniki wnioskujące dla generalizacji informacji o nieruchomości oraz procesu planowania wykorzystującego algorytmy. Kluczowe wnioski z badania potwierdzają, że przyjęcie dla AVMs perspektywy kognitywnej i zastosowanie technologii algorytmów i sztucznych sieci neuronowych w operacyjnym zarządzaniu nieruchomością zwiększa produktywność procesów, tym samym przynosi korzyść zarządzającemu.
The article presents the possibility of using Automatic Valuation Models (AVMs), extended with technologies of Machine Learning algorithms and Neural Networks, for cognitive processing in the area of Facility Management. Experiments simulating, in the processes of operational management of real estate, of AVMs’s behavior in a cognitive reasoning machine, have been described. The correctness of operation of decision service algorithms, triggered by automated inference engines, has been examined for generalization of information on the property and the planning process using the algorithms. The key findings of the study confirm that the adoption of a cognitive perspective for AVMs and the application of algorithm technology and artificial neural networks in the operational management of real estate, increases the productivity of the processes, and, thus brings benefits the managing entity.
Źródło:: Nowoczesne Systemy Zarządzania; 2023, 18, 1; 29-48
1896-9380
2719-860X
Pojawia się w:: Nowoczesne Systemy Zarządzania
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego
Skin lesion features analysis for malignant melanoma classification
Autorzy:: Mikołajczyk, A.
Grochowski, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/268540.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:: algorytm ewolucyjny
uczenie maszynowe
sieci neuronowe
systemy wspomagania decyzji
evolutionary algorithm
neural networks
decision support system
machine learning
Opis:: Pomimo dynamicznego rozwoju metod uczenia maszynowego i ich wdrażania do praktyki lekarskiej, automatyczna analiza znamion skórnych wciąż jest nierozwiązanym problemem. Poniższy artykuł proponuje zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do zaprojektowania, wytrenowania i przetestowania całych populacji klasyfikatorów (sztucznych sieci neuronowych) oraz ich iteracyjnego udoskonalania w każdej kolejnej populacji, w celu osiągnięcia jak najlepszej dokładności klasyfikacji znamion skórnych. Algorytm zwraca optymalny zestaw cech opisujących obraz dermatoskopowy wraz z proponowaną architekturą sieci neuronowej. Uzyskano dokładność równą 85,83%, swoistość równą 79,07% oraz czułość równą 92,60%.
Despite the dynamic development of machine learning methods, automatic analysis of skin lesions is still open issue. The following article proposes the use of an evolutionary algorithm to design, train, and to test a whole population of classifiers (artificial neural networks) and to iteratively improve them in each subsequent population, in order to achieve the best possible accuracy in the classification of skin lesions task. The algorithm returns an optimal set of features describing the dermatoscopic image together with the proposed architecture of the neural network. High classification results were obtained, in particular: accuracy equal to 85.83%, specificity 79.07% and sensitivity 92.60%.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2018, 60; 67-70
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Application of Multilayer Perceptron for the Calculation of Pressure Losses in Water Supply Lines
Zastosowanie perceptronu wielowarstwowego do obliczeń strat ciśnienia w przewodach wodociągowych
Autorzy:: Czapczuk, A.
Dawidowicz, J.
Piekarski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1813822.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:: water distribution systems
artificial intelligence
expert systems
artificial neuronal networks
heuristic methods
calculation of pressure losses
systemy dystrybucji wody
sztuczna inteligencja
systemy ekspertowe
sztuczne sieci neuronowe
metody heurystyczne
obliczenia strat ciśnienia
Opis:: Numerical methods have been widely used for many years in the design and operation of water supply systems. Specialised computer programmes offer more and more facilities, especially for data entry and viewing, but they still function on the basis of predetermined algorithms. At present, however, we strive to create computational programmes with a certain degree of creativity, which should make it easier for users to make decisions at various stages of the task and improve the quality of their solutions. The increasing power of computers will not solve complex problems alone. Only by introducing appropriate calculation methods can we obtain the right results. It seems that classical algorithms with a formalised course can be supplemented, nowadays, with far more advanced computational techniques. This paper presents an literature review on the use of artificial neural networks in the design and operation of water distribution systems. Presented in the second part of the paper, is an overview of the artificial neural network, developed for the calculation of pressure losses in water supply lines. The calculation of hydraulic piping with the EPANET programme for various input parameters resulted in a collection of 16,260 training examples. Input parameters of the neural network include pipe length, measurable flow, absolute roughness coefficient and the nominal diameter. Very high compatibility was obtained between the calculation results for those pressure losses obtained from the EPANET programme and those obtained from the multi-layered perceptron with one hidden layer.
Metody numeryczne stosuje się powszechnie od wielu lat w projektowaniu i eksploatacji systemów zaopatrzenia w wodę. Specjalistyczne programy komputerowe oferują coraz więcej udogodnień, szczególnie w zakresie wprowadzania danych oraz przeglądania wyników, lecz nadal funkcjonują na podstawie z góry określonych algorytmów. Obecnie dąży się jednak do stworzenia programów obliczeniowych, które będzie charakteryzować pewien stopień kreatywności, co powinno ułatwić użytkownikom podejmowanie decyzji na różnych etapach realizacji zadania i poprawić jakość rozwiązań. Zwiększająca się moc obliczeniowa komputerów samoistnie nie rozwiąże złożonych problemów. Dopiero wprowadzanie odpowiednich metod obliczeniowych, pozwala uzyskać właściwe efekty. Wydaje się, że klasyczne algorytmy o sformalizowanym przebiegu, można obecnie uzupełnić znacznie bardziej zaawansowanymi technikami obliczeniowymi. W niniejszej pracy dokonano przeglądu literatury w zakresie zastosowania sztucznych sieci neuronowych w projektowaniu systemów dystrybucji wody. W drugiej części artykułu zamieszczono omówienie sztucznej sieci neuronowej do obliczeń strat ciśnienia w przewodach wodociągowych. W wyniku obliczeń hydraulicznych przewodów wodociągowych za pomocą programu EPANET dla różnych wartości parametrów wejściowych uzyskano zbiór 16260 przykładów uczących. Parametry wejściowe sieci neuronowej to długość przewodu, przepływ miarodajny, współczynnik chropowatości bezwzględnej oraz średnica nominalna. Uzyskano bardzo wysoką zgodność pomiędzy wynikami obliczeń strat ciśnienia z programu EPANET i perceptronu wielowarstwowego z jedną warstwą ukrytą.
Źródło:: Rocznik Ochrona Środowiska; 2017, Tom 19; 200-210
1506-218X
Pojawia się w:: Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

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

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Accumulative information enhancement in the self-organizing maps and its application to the analysis of mission statements
Autorzy:: Kitajima, R.
Kamimura, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/91614.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:: information
neural systems
computational method
artificial data set
mission
statement
informacja
systemy neuronowe
metoda obliczeniowa
zbiór danych
misja
komunikat
Opis:: This paper proposes a new information-theoretic method based on the information enhancement method to extract important input variables. The information enhancement method was developed to detect important components in neural systems. Previous methods have focused on the detection of only the most important components, and therefore have failed to fully incorporated the information contained in the components into learning processes. In addition, it has been observed that the information enhancement method cannot always extract input information from input patterns. Thus, in this paper a computational method is developed to accumulate information content in the process of information enhancement. The method was applied to an artificial data set and the analysis of mission statements. The results demonstrate that while we were able to explicitly extract the symmetric properties of the data from the artificial data set, only one main factor was able to be extracted from the mission statement, namely, “contribution to the society”. The companies with higher profits tend to have mission statements concerning the society. The results can be considered to be a first step toward the full clarification of the importance of mission statements in actual business activities.
Źródło:: Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 3; 161-176
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:: Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Metody sztucznej inteligencji w projektowaniu i eksploatacji systemów zaopatrzenia w wodę
Artificial Intelligence Methods in the Design and Operation of Water Supply Systems
Autorzy:: Czapczuk, A.
Dawidowicz, J.
Piekarski, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1818573.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:: systemy zaopatrzenia w wodę
sztuczna inteligencja
systemy ekspertowe
sztuczne sieci neuronowe
metody heurystyczne
water supply systems
artificial intelligence
expert systems
artificial neural networks
heuristic methods
Opis:: Numerical methods are widely used for many years in the design and operation of water supply systems. Computer technology is characterized by very dynamic progress in the field of hardware and software. Specialized computer programs offer more and more features, especially in the field of data entry and viewing the results, but still operate on the basis of pre-defined algorithms. Currently we are dealing with a turbulent development of artificial intelligence techniques. Probably will never computational programs that completely will replace the operator of the need to make key decisions, but in recent years the aim is to develop computer programs that will be characterized by at least a small degree of creativity. For this purpose, the traditional calculation programs are supplemented by artificial intelligence methods, including artificial neural networks, expert systems, heuristic methods. The above trend can also be observed in issues related to water supply in the problems of design and operational. The literature proposals for the use of artificial intelligence at the stage of water treatment, disinfection, pumping, hydraulic design and simulation of water distribution systems and other components. Have taken a lot of optimization problems that are very difficult to solve by conventional methods. In this paper, some examples of the use of artificial intelligence methods in problems of water supply, indicating that these are the solutions that pave the way for the implementation in practice of design and operation. A wide range of artificial intelligence methods requires careful analysis that the method can be applied to individual problems. Also require a thorough knowledge of ongoing work in this regard.
Źródło:: Rocznik Ochrona Środowiska; 2015, Tom 17, cz. 2; 1527-1544
1506-218X
Pojawia się w:: Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Zastosowanie teorii systemów hierarchicznych do analizy sztucznych sieci neuronowych
Application of the Theory of Hierarchical Systems to Analyse Artificial Neural Networks
Autorzy:: Płaczek, Stanisław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/440175.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Akademia Finansów i Biznesu Vistula
Tematy:: Sztuczne Sieci Neuronowe
hierarchiczne struktury
dekompozycja
koordynacja
systemy złożone
artificial neural networks
hierarchical structures
decomposition
coordination
complex systems
Opis:: Sztuczne Sieci Neuronowe (SSN) okazały się wygodnym narzędziem, przydatnym przy realizacji bardzo wielu różnych praktycznych zadań inżynierskich, ekonomicznych finansowych, medycznych i innych. SSN mogą być zastosowane tame, gdzie pojawiają się problemy z przetwarzaniem i analizą danych, prognozą, klasyfikacją czy sterowaniem. Sukces spowodowany jest tym, że w tych zastosowaniach SSN pełni rolę uniwersalnego aproksymatora nieliniowej, wektorowej funkcji wielu zmiennych. Podstawowym problemem jest efektywne uczenie złożonej konfiguracji sieci, jaką niewątpliwie jest struktura wielowarstwowej sieci neuronowej o wielu wejściach i wyjściach. Uczenie polega na poszukiwaniu minimum globalnej funkcji celu, którą najczęściej definiujemy jako błąd średniokwadratowy wyjścia sieci i warto-ści zadanej. Zadanie nie jest trywialne i ze względu na wielowymiarowość wektorów wejścia i wyjścia oraz wielowarstwowość sieci. Z tego też względu szuka się rozwiązań w sieciach o strukturze z jedną warstwą ukrytą. W celu wykorzystania możliwości sieci wielowarstwowych, do analizy złożonych struktur zastosowano metody i techniki opracowane dla wielowarstwowych, hierarchicznych struktur technicznych. Systemy hierarchiczne występują nie tylko w przyrodzie, lecz również w organizacjach ludzi. Tego typy struktury są bardzo efektywne z punktu widzenia zarządzania i kierowania organizacjami. Z systemami hierarchicznymi związane są zagadnienia dekompozycji dużego, podstawowego systemu na podsystemy oraz umiejętne skoordynowanie rozwiązań cząstkowych, w celu otrzymania rozwiązania optymalnego dla całego systemu. W artykule przedstawiono próbę zastosowania dekompozycji oraz koordynacji w stosunku do SSN o złożonej, wielowarstwowej strukturze. Dekomponując strukturę sieci oraz algorytm uczenia na podzadania, analizuje się wymagania, które musi spełnić algorytm w celu efektywnej koordynacji rozwiązań cząstkowych. Tak więc problem koordynacji jest problemem centralnym w analizie i konstrukcji algorytmu uczenia SSN. Artykuł ma charakter koncepcyjny.
Artificial neural networks (ANN) have appeared to be a convenient tool, useful for implementation of very many practical engineering, economic, financial, medical, and other tasks. ANN may be applied where the problems with data processing and analysis, forecast, classification or steering appear. The success is caused by the fact that in these applications ANN plays the role of universal approximator of the non-linear, vectored function of many variables. The basic problem is an effective teaching of the complex configuration of the network which, no doubt, the structure of multilayer neural network with many inputs and outputs is. Teaching consists in seeking for the minimum global function of the purpose, which is most oft en defined as a mean squared error of the network input and the set-point. The task is not trivial also due to the multidimensionality of vectors of input and output as well as due to the multilayer nature of the network. Also having this in mind, there are attempts to fi nd solutions in networks with the structure with one hidden layer. In order to make use of the possibilities of multilayer networks, the author applied for the analysis of complex structures the methods and techniques developed for multilayer, hierarchical technical structures. Hierarchical systems take place not only in the nature but also in human organisations. Such structures are very effective from the point of view of organisation management and direction. The hierarchical systems are combined with the issues of decomposition of a big, basic system into subsystems and a skilful coordination of partial solutions in order to obtain a solution optimal for the entire system. In his article, the author presented an attempt to apply decomposition and coordination in relation to ANN with a complex, multilayer structure. Decomposing the network structure and the algorithm of teaching into subtasks, he analyses the requirements to be met by the algorithm for the purpose of effective coordination of partial solutions. Thus, the problem of coordination is the central problem in the analysis and construction of the ANN algorithm of teaching. The article is of the conceptual nature.
Źródło:: Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula; 2015, 2(44); 102-116
2084-4689
Pojawia się w:: Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Hierarchiczne struktury w sztucznych sieciach neuronowych
Hierarchical Structures on Artificial Neural Networks
Autorzy:: Płaczek, Stanisław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/509240.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Akademia Finansów i Biznesu Vistula
Tematy:: Sztuczne Sieci Neuronowe
struktury hierarchiczne
dekompozycja
koordynacja
systemy złożone
artificial neural networks
hierarchical structures
decomposition
coordination
complex systems
Opis:: W wielowarstwowych Sztucznych Sieciach Neuronowych (SSN), nieliniowych w swej strukturze, uczenie sieci polega na poszukiwaniu minimum globalnej funkcji celu. W realizacjach praktycznych – w funkcji celu – występują parametry dwóch lub trzech warstw ukrytych. Strojenie współczynników macierzy w warstwach W1, W2, czy też W3, odbywa się w procesie uczenia, który można traktować jako stan nieustalony SSN. Stany nieustalone w poszczególnych warstwach mają różne przebiegi dynamiczne, czyli zależności amplitudy błędu średniokwadratowego w warstwie od numeru iteracji. W praktycznych realizacjach procesu uczenia szybkość zbieżności procesu do stanu ustalonego, czyli minimum funkcji błędy, jest ważną charakterystyką, dlatego też podział SSN na niezależne poziomy, zdefiniowanie lokalnych funkcji celu dla każdej warstwy, skoordynowanie lokalnych procesów uczenia w celu osiągnięcia globalnego minimum ma praktyczny głęboki sens. W artkule podejmuje się próbę zastosowania ogólnej teorii złożonych systemów do opisu SSN, budowy algorytmów uczących i ich praktycznej realizacji. Tego typu podejście prowadzi do poszukiwania rozwiązań poprzez dekompozycję i koordynację w hierarchicznej strukturze SSN. Ze względu na występujące nieliniowości w poszczególnych warstwach sieci, trudno udowodnić warunki zbieżności dla stosowanych metod. Tym niemniej, praktyka realizacji różnych algorytmów pokazuje przydatność przyjętych rozwiązań.
On multi-layer artificial neural networks (ANN), non-linear in their structure, network teaching consists in seeking for global minimum function of the objective. In practical implementations – in the objective’s function – there are occurring parameters of two or three hidden layers. Tuning matrix coefficients in the layers W1, W2 or W3 takes place in the teaching process which can be treated as an ANN transient state. Transient states in individual layers have different dynamic courses, i.e. dependency of the amplitude of mean squared error in the layer on the number of iteration. In practical implementations of the teaching process, the speed of process convergence to the steady state, i.e. the minimum of the error function, is an important characteristic, hence the division of ANN into independent levels, defining the local functions of the objective for every layer, coordination of the local teaching processes in order to achieve the global minimum is of practical deep sense. In his article, the author made an attempt to apply the general theory of complex systems to describe ANN, to build teaching algorithms and their practical implementation. Such an approach leads to pursuit of solutions through decomposition and coordination in the ANN hierarchical structure. Due to the occurring nonlinearities in individual layers of the network, it is difficult to prove the convergence conditions for the methods applied. Nonetheless, the practice of implementation of various algorithms indicates usefulness of the adopted solutions.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula; 2014, 38/2014 Informatyka; 20-37
2353-2688
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: System informatyczny HISTLAB 2013 v.2.0 wspomagający ocenę geometryczną płodów rolnych
HISTLAB v.2.0 system for assist geometrical assessment of crops
Autorzy:: Przybyl, K.
Mlynski, D.
Boniecki, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/883449.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:: plody rolne
ocena jakosci
parametry geometryczne
identyfikacja
fotografia cyfrowa
cyfrowa analiza obrazu
sieci neuronowe sztuczne
systemy informatyczne
system HISTLAB
Źródło:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2014, 4
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:: Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych przez przedsiębiorstwa eksportujące oraz importujące
The usage of artificial neural networks by export and import enterprises
Autorzy:: Jasiński, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/339733.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
Tematy:: sztuczne sieci neuronowe
systemy transakcyjne
artificial neural networks
exchange rate
trading system
Opis:: The paper raises issues of the use of artificial intelligence in the enterprise. The focus was on the possibility of using artificial neural networks to accurately predict the behavior of the time series relevant to the economic activities based on the export and import. In particular, the paper describes the practical possibilities for time series forecasting such as foreign exchange rates. Researches focused on predicting of slope of linear regression, to determinate the direction of exchange rate changes. Artificial neural networks, tested during researches, included two types of models. First one was a simple neural network model, containing only a one network. Second one was a more complex model containing at least a few networks. These networks were used for predicting a part of output variable. To obtained mentioned parts during researches was used multiresolution analysis based on discrete wavelet trans- form. During researches a lot of versions of multiresolution analysis were tested. Finally, as the best one, was chosen the discrete wavelet transform based on the biorthogonal 6/8 wavelet. The paper describes also a type of model input variables, considering a frequency of their changes. It shows advantages and disadvantages of macroeconomic data and technical analysis. The article describes main and the most useful types of moving averages, such as simple moving average, exponential moving average, weighted moving average and VI- DYA (Variable Index Dynamic Average). The paper mentions other type of input variable, especially such indicators as RSI and MACD and their modifications. The final evaluation of the models was carried out based on a simple trading system. Thus was confirmed the useful- ness of the results in practical applications. During the analysis of the obtained results, was used the method of sliding window.
Źródło:: Zarządzanie Przedsiębiorstwem; 2014, 17, 1; 37-40
1643-4773
Pojawia się w:: Zarządzanie Przedsiębiorstwem
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do lokalizacji zwarć łukowych w liniach elektroenergetycznych w warunkach nasycenia przekładników prądowych
Arc fault location on power transimssion lines under saturration of current transformer based on artificial neural network
Autorzy:: Pustułka, M.
Iżykowski, J.
Łukowicz, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1813972.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:: sieci neuronowe
systemy elektroenergetyczne
cyfrowe przetwarzanie sygnałów
Opis:: The paper presents the method of arc fault location on power transmission lines using artificial neural network. The investigation was focused on the cases of CT saturation, resulting in the current signal transformation errors. Fault location is based on measurements of voltages and currents from two ends of the line, with knowledge of fault type. The accuracy of the location method was tested for different operating conditions of 400 kV power transmission line modeled in EMTP.
Źródło:: Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały; 2013, 69, 33; 514--525
1733-0718
Pojawia się w:: Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej. Studia i Materiały
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Computational intelligence methods in the problem of modelling technical wear of buildings in mining areas
Metody inteligencji obliczeniowej w problemie modelowania stopnia zużycia technicznego budynków na terenach górniczych
Autorzy:: Rusek, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/385956.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: technical wear
neural networks
support vector machine (SVM)
fuzzy systems
szkody górnicze
zużycie techniczne
sieci neuronowe
systemy rozmyte
Opis:: In the work presented approach with a view to building the model of degree of technical wear of buildings in the mining areas, as well as an indication that the contribution of the consumption on technical factors interact mining and civil construction origin. Set out criteria for the selection and research methodology effects are synthetically summarised existing work in this field. Justified choice of the ϵ-SVR method confronting its advantages to the characteristics of typical neural network.
W artykule zaprezentowano podejście mające na celu budowę modelu przebiegu stopnia zużycia technicznego budynków na terenach górniczych, jak również analizowano, w jakim stopniu na zużycie techniczne oddziałują czynniki górnicze oraz ogólnobudowlane. Przedstawiono kryteria doboru metodyki badań oraz podsumowano efekty dotychczasowych prac w tej dziedzinie. Uzasadniono wybór metody &vepsilon;-SVR, konfrontując jej zalety z własnościami typowych, jednokierunkowych sieci neuronowych. Opisano sposób optymalnego doboru parametrów charakteryzujących złożoność modelu ϵ-SVR oraz wskazano możliwość zastosowania tak utworzonego modelu w systemach ekspertowych.
Źródło:: Geomatics and Environmental Engineering; 2012, 6, 3; 83-91
1898-1135
Pojawia się w:: Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

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

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "systemy neuronowe" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Podbaza

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język