Search results for: ALGORYTM UCZENIA POPULACJI - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: ALGORYTM UCZENIA POPULACJI
Przykład wyników znalezionych w innych katalogach

Search results for: ALGORYTM UCZENIA POPULACJI

  • Entropia w algorytmach uczenia populacji

    Publication
    • M. W. Forkiewicz
    • E. Wędrowska

    - Year 2004

    Zastosowanie entropii w analizie zachowania się różnorodnych systemów daje podstawy do podjęcia próby wykorzystania entropii w algorytmie uczenia populacji. Koncepcja badania proponowana przez autorów wymagać będzie zdefiniowania niezbędnych pojęć teoretycznych, dlatego też celem artykułu jest zdefiniowanie pojęć: entropii a priori potencjalnego rozwiązania oraz średniej entropii populacji.

  • Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego

    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...

    Full text available to download

  • Analiza przydatności wybranych algorytmów opartych na ewolucji populacji do szeregowania zadań produkcyjnych

    Publication

    - Year 2008

    W pracy omówiono konstrukcję trzech algorytmów opartych na ewolucji populacji: ewolucyjnego, uczenia populacji i mrówkowego do szeregowania zadań produkcyjnych. Zaprezentowano wyniki eksperymentu dla trzech trudnych obliczeniowo problemów deterministycznych. Na podstawie otrzymanych wyników przeanalizowano przydatność przedstawionych metod do szeregowania zadań.

  • Weighted sequential classifier

    Publication

    Zaproponowano wieloklasowe ważone kryterium Fishera i uzasadniono potrzebę jego wprowadzenia. Na bazie tego kryterium skonstruowano sekwencyjny algorytm uczenia klasyfikatora. Przedstawiono wyniki eksperymentów.

  • Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową

    Podstawowym problemem podczas projektowania systemu autodiagnostyki chorób serca, bazującego na analizie sygnału fonokardiograficznego (PCG), jest konieczność zapewnienia, niezależnie od warunków zewnętrznych, sygnału o wysokiej jakości. W artykule, bazując na zdolności Sztucznej Sieci Neuronowej (SSN) do predykcji sygnałów periodycznych oraz quasi-periodycznych, został opracowany adaptacyjny algorytm filtracji dźwięków serca....

    Full text available to download

  • Jak wykraść złoto smokowi? - uczenie ze wzmocnieniem w świecie Wumpusa

    Publication

    - Year 2021

    Niniejszy rozdział zawiera łagodne wprowadzenie do problematyki uczenia ze wzmocnieniem, w którym podstawy teoretyczne wyjaśniane są na przykładzie przewodnim, jakim jest zagadnienie nauczenia agenta poruszania się w świecie potwora o imieniu Wumpus (ang. Wumpus world), klasycznym środowisku do testowania logicznego rozumowania agentów (problem nietrywialny dla algorytmów uczenia ze wzmocnieniem). Przedstawiona jest główna idea...

  • Sequential classification.

    Publication

    Opisano uogólniony algorytm konstrukcji klasyfikatora sekwencyjnego. Uogólnienie polega na tym, że zbiór klas dzielimy na dwie grupy zamiast oddzielania po jednej klasie w każdym kroku uczenia klasyfikatora. Eksperymenty potwierdzały lepsze własności klasyfikatora.

  • Neural Network - Based Parameters Estimations Of Induction Motors

    W artykule przedstwaiono algorytmy estymacji rezystancji wirnika i indukcyjności wzajemnej w zamkniętym układzie sterowania prędkości silnika indukcyjnego klatkowego. Do wyznaczenia rezystancji wykorzystano algorytm oparty na porównaniu modelu napięciowego i prądowego silnika. Do wyznaczania indukcyjności wykorzystano, znaną z literatury, zależność modelu multiskalarnego. Wyznaczane w stanie ustalonym parametry zapisywane są w...

    Full text to download in external service

  • przyrostowa metoda budowy hierarchicznej sieci neuronowej dla przewidywania sekwencji znakowych

    Publication

    - Year 2010

    Zaprezentowano sposób wykorzystania hierarchicznej, opartej na przewidywaniu sieci neuronowej do nauki (bez nadzoru) oraz rozpoznawania sekwencji znaków w wejściowym strumieniu tekstu. Dla powyższej struktury zaproponowano algorytm jej przyrostowej rozbudowy w miarę zapamiętywania sekwencji pozwalający na optymalizację procesu uczenia oraz ograniczenie wymagań pamięciowych prezentowanego rozwiązania. Wskazano również jej możliwe...

  • Prototyp modelu systemu samouczącego do prognozowania stężenia pyłu PM10 w powietrzu atmosferycznym

    Publication

    - Year 2016

    Artykuł przedstawia model prognozowania stężenia pyłu PM10 z wykorzystaniem algorytmów genetycznych. Model ten jest drugim z kolei do prognozowania pyłu (poprzedni wykorzystywał jednokierunkowe sieci neuronowe) i stanowi podstawę do budowy modelu samouczącego. Podczas budowy modelu uwzględniono oddziaływanie czynników meteorologicznych, a do implementacji wykorzystano algorytm genetyczny ze względu na specyfikę problemu prognozowania...

    Full text to download in external service