Filters
total: 2730
filtered: 2179
-
Catalog
- Publications 2179 available results
- Journals 62 available results
- Conferences 55 available results
- Publishing Houses 1 available results
- People 70 available results
- Projects 5 available results
- e-Learning Courses 21 available results
- Events 4 available results
- Open Research Data 333 available results
Chosen catalog filters
displaying 1000 best results Help
Search results for: GRAPH NEURAL NETWORK
-
Artificial neural network prophecy of ion exchange process for Cu (II) eradication from acid mine drainage
PublicationThe removal of heavy metal ions from wastewater was found to be significant when the cation exchange procedure was used effectively. The model of the cation exchange process was built using an artificial neural network (ANN). The acid mine drainage waste’s Cu(II) ion was removed using Indion 730 cation exchange resin. Experimental data from 252 cycles were recorded. In a column study, 252 experimental observations validated the...
-
Performance analysis of an rfid-based 3d indoor positioning system combining scene analysis and neural network methods
PublicationThe main purpose of this research is to improve localization accuracy of an active Radio Frequency Identification, RFID tag, in 3D indoor space. The paper presents a new RFID based 3D Indoor Positioning System which shows performance improvement. The proposed positioning system combines two methods: the Scene Analysis technique and Artificial Neural Network. The results of both simulation using Log-Distance Path Loss Model and...
-
Cost-Efficient Multi-Objective Design of Miniaturized Microwave Circuits Using Machine Learning and Artificial Neural Network
PublicationDesigning microwave components involves managing multiple objectives such as center frequencies, impedance matching, and size reduction for miniaturized structures. Traditional multi-objective optimization (MO) approaches heavily rely on computationally expensive population-based methods, especially when exe-cuted with full-wave electromagnetic (EM) analysis to guarantee reliability. This paper introduces a novel and cost-effective...
-
Optimal selection of input features and an acompanying neural network structure for the classification purposes - skin lesions case study
PublicationMalignant melanomas are the most deadly type of skin cancers however detected early enough give a high chances for successful treatment. The last years saw the dynamic growth of interest of automatic computer-aided skin cancer diagnosis. Every month brings new research results on new approaches to this problem, new methods of preprocessing, new classifiers, new ideas to follow etc. In particular, the rapid development of dermatoscopy,...
-
Mathematical modeling and prediction of pit to crack transition under cyclic thermal load using artificial neural network
PublicationThe formation of pitting is a major problem in most metals, which is caused by extremely localized corrosion that creates small holes in metal and subsequently, it changes into cracks under mechanical load, thermo-mechanical stress, and corrosion process factors. This research aims to study pit to crack transition phenomenon of steel boiler heat tubes under cyclic thermal load, and mathematical modeling...
-
Optimal Selection of Input Features and an Acompanying Neural Network Structure for the Classification Purposes - Skin Lesions Case Study
Publication -
Longitudinal drug synergy assessment using convolutional neural network image-decoding of glioblastoma single-spheroid cultures
PublicationAbstract Background In recent years, drug combinations have become increasingly popular to improve therapeutic outcomes in various diseases, including difficult to cure cancers such as the brain cancer glioblastoma. Assessing the interaction between drugs over time is critical for predicting drug combination effectiveness and minimizing the risk of therapy resistance. However, as viability readouts of drug combination experiments...
-
Prediction of metal deformation due to line heating; an alternative method of mechanical bending, based on artificial neural network approach
PublicationLine heating is one of the alternative methods of forming metals and this kind of forming uses the heating torch as a source of heat input. During the process, many parameters are considered like the size of the substrate, thickness, cooling method, source power intensity, the travel speed of the power source, the sequence of heating, and so on. It is important to analyze the factors affecting the...
-
A review on application of artificial neural network (ANN) for performance and emission characteristics of diesel engine fueled with biodiesel-based fuels
PublicationBiodiesel has been emerging as a potential and promising biofuel for the strategy of reducing toxic emissions and improving engine performance. Computational methods aiming to offer numerical solutions were inevitable as a study methodology which was sometimes considered the only practical method. Artificial neural networks (ANN) were data-processing systems, which were used to tackle many issues in engineering and science, especially...
-
A new analyzer based on pellistor sensor with neural network data postprocessing for measurement of hydrocarbons in lower explosive limit range
PublicationW pracy przedstawiono rezultaty pierwszego etapu badań nad nowym typem analizatora do oznaczania stężenia wodoru i lotnych węglowodorów w zakresie dolnej granicy wybuchowości. Analizator ten zbudowano w oparciu o pojedynczy czujnik pelistorowy z układem przetwarzania danych wykorzystującym sztuczną sieć neuronową.
-
Recurrent Neural Network Based Adaptive Variable-Order Fractional PID Controller for Small Modular Reactor Thermal Power Control
PublicationThis paper presents the synthesis of an adaptive PID type controller in which the variable-order fractional operators are used. Due to the implementation difficulties of fractional order operators, both with a fixed and variable order, on digital control platforms caused by the requirement of infinite memory resources, the fractional operators that are part of the discussed controller were approximated by recurrent neural networks...
-
Energy Management for PV Powered Hybrid Storage System in Electric Vehicles Using Artificial Neural Network and Aquila Optimizer Algorithm
PublicationIn an electric vehicle (EV), using more than one energy source often provides a safe ride without concerns about range. EVs are powered by photovoltaic (PV), battery, and ultracapacitor (UC) systems. The overall results of this arrangement are an increase in travel distance; a reduction in battery size; improved reaction, especially under overload; and an extension of battery life. Improved results allow the energy to be used efficiently,...
-
Prediction of skin color, tanning and freckling from DNA in Polish population: linear regression, random forest and neural network approaches
Publication -
Artificial neural network model of hardness, porosity and cavitation erosion wear of APS deposited Al2O3 -13 wt% TiO2 coatings
Publication -
Application of Generalized Regression Neural Network and Gaussian Process Regression for Modelling Hybrid Micro-Electric Discharge Machining: A Comparative Study
Publication -
Artificial Neural Network based fatigue life assessment of riveted joints in AA2024 aluminum alloy plates and optimization of riveted joints parameters
PublicationThe objective of this paper is to provide the fatigue life of riveted joints in AA2024 aluminum alloy plates and optimization of riveted joints parameters. At first, the fatigue life of the riveted joints in AA2024 aluminum alloy plates is obtained by experimental tests. Then, an artificial neural network is applied to estimate the fatigue life of riveted lap joints based on the number of lateral and longitudinal holes, punch pressure,...
-
Using Deep Neural Network Methods for Forecasting Energy Productivity Based on Comparison of Simulation and DNN Results for Central Poland—Swietokrzyskie Voivodeship
Publication -
Using Deep Neural Network Methods for Forecasting Energy Productivity Based on Comparison of Simulation and DNN Results for Central Poland – Swietokrzyskie Voivodeship
Publication -
Application of PSO-artificial neural network and response surface methodology for removal of methylene blue using silver nanoparticles from water samples
Publication -
Particle swarm optimization–artificial neural network modeling and optimization of leachable zinc from flour samples by miniaturized homogenous liquid–liquid microextraction
Publication -
Artificial neural network based fatigue life assessment of friction stir welding AA2024-T351 aluminum alloy and multi-objective optimization of welding parameters
PublicationIn this paper, the fracture behavior and fatigue crack growth rate of the 2024-T351 aluminum alloy has been investigated. At first, the 2024-T351 aluminum alloys have been welded using friction stir welding procedure and the fracture toughness and fatigue crack growth rate of the CT specimens have been studied experimentally based on ASTM standards. After that, in order to predict fatigue crack growth rate and fracture toughness,...
-
Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do uczenia neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego. Evolutionary algorithm for training a neural network of synchronous generator voltage controller
PublicationNajpopularniejsza metoda uczenia wielowarstwowych sieci neuronowych -metoda wstecznej propagacji błędu - charakteryzuje się słabą efektywnością. Z tego względu podejmowane są próby stosowania innych metod do uczenia sieci. W pracy przedstawiono wyniki uczenia sieci realizującej regulator neuronowy, za pomocą algorytmu ewolucyjnego. Obliczenia symulacyjne potwierdziły dobrą zbieżność algorytmu ewolucyjnego w tym zastosowaniu.
-
Productivity Enhancement by Prediction of Liquid Steel Breakout during Continuous Casting Process in Manufacturing of Steel Slabs in Steel Plant Using Artificial Neural Network with Backpropagation Algorithms
Publication -
Detecting type of hearing loss with different AI classification methods: a performance review
PublicationHearing is one of the most crucial senses for all humans. It allows people to hear and connect with the environment, the people they can meet and the knowledge they need to live their lives to the fullest. Hearing loss can have a detrimental impact on a person's quality of life in a variety of ways, ranging from fewer educational and job opportunities due to impaired communication to social withdrawal in severe situations. Early...
-
Embedded Representations of Wikipedia Categories
PublicationIn this paper, we present an approach to building neural representations of the Wikipedia category graph. We test four different methods and examine the neural embeddings in terms of preservation of graphs edges, neighborhood coverage in representation space, and their influence on the results of a task predicting parent of two categories. The main contribution of this paper is application of neural representations for improving the...
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublicationW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
Identyfikacja instrumentu muzycznego z nagrania fonicznego za pomocą sztucznych sieci neuronowych
PublicationCelem rozprawy jest zbadanie algorytmów do identyfikacji instrumentów występujących w sygnale polifonicznym z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. W części teoretycznej przywołano podstawy przetwarzania sygnałów fonicznych w kontekście ekstrakcji parametrów sygnałów wykorzystywanych w treningu sieci neuronowych. Dodatkowo dokonano analizy rozwoju metod uczenia maszynowego z uwzględnieniem podziału na sieci neuronowe pierwszej,...
-
Network on Chip implementation using FPGAs resources
PublicationW artykule przedstawiono implementację sieci typu ''Network on Chip'' w układach FPGA. Sieci typu ''Network on Chip'' stały się bardzo interesującym i obiecującym rozwiązaniem dla systemów typu ''System on Chip'' które charakteryzują się intensywną komunikacją wewnętrzną. Ze względu na inne paradygmaty projektowania nie ma obecnie dostępnych efektywnych platform do budowy prototypów sieci typu ''Network on Chip'' i ich weryfikacji....
-
Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową
PublicationPodstawowym 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....
-
Dekodowanie kodów iterowanych z użyciem sieci neuronowej
PublicationNadmiarowe kody iterowane są jedną z prostych metod pozyskiwania długich kodów korekcyjnych zapewniających dużą ochronę przed błędami. Jednocześnie, chociaż ich podstawowy iteracyjny dekoder jest prosty koncepcyjnie oraz łatwy w implementacji, to nie jest on rozwiązaniem optymalnym. Poszukując alternatywnych rozwiązań zaproponowano, przedstawioną w pracy, strukturę dekodera tego typu kodów wspomaganą przez sieci neuronowe. Zaproponowane...
-
Zastosowanie sieci neuronowych do detekcji impulsów o znanym kształcie w obecności silnego szumu i trendu
PublicationDetekcja impulsów w odebranym sygnale radiowym, zwłaszcza w obecności silnego szumu oraz trendu, jest trudnym zadaniem. Artykuł przedstawia propozycje rozwiązań wykorzystujących sieci neuronowe do detekcji impulsów o znanym kształcie w obecności silnego szumu i trendu. Na potrzeby realizacji tego zadania zaproponowano dwie architektury. W pracy przedstawiono wyniki badań wpływu kształtu impulsu, mocy zakłóceń szumowych oraz trendu...
-
AUTOMATYCZNA KLASYFIKACJA MOWY PATOLOGICZNEJ
PublicationAplikacja przedstawiona w niniejszym rozdziale służy do automatycznego wykrywania mowy patologicznej na podstawie bazy nagrań. W pierwszej kolejności przedstawiono założenia leżące u podstaw przeprowadzonych badan wraz z wyborem bazy mowy patologicznej. Zaprezentowano również zastosowane algorytmy oraz cechy sygnału mowy, które pozwalają odróżnić mowę niezaburzoną od mowy patologicznej. Wytrenowane sieci neuronowe zostały następnie...
-
Restrained differential of a graph
PublicationGiven a graph $G=(V(G), E(G))$ and a vertex $v\in V(G)$, the {open neighbourhood} of $v$ is defined to be $N(v)=\{u\in V(G) :\, uv\in E(G)\}$. The {external neighbourhood} of a set $S\subseteq V(G)$ is defined as $S_e=\left(\cup_{v\in S}N(v)\right)\setminus S$, while the \emph{restrained external neighbourhood} of $S$ is defined as $S_r=\{v\in S_e : N(v)\cap S_e\neq \varnothing\}$. The restrained differential of a graph $G$ is...
-
Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia
PublicationW pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...
-
Graph classes generated by Mycielskians
PublicationIn this paper we use the classical notion of weak Mycielskian M'(G) of a graph G and the following sequence: M'_{0}(G) =G, M'_{1}(G)=M'(G), and M'_{n}(G)=M'(M'_{n−1}(G)), to show that if G is a complete graph oforder p, then the above sequence is a generator of the class of p-colorable graphs. Similarly, using Mycielskian M(G) we show that analogously defined sequence is a generator of the class consisting of graphs for which the...
-
TOTAL DOMINATION MULTISUBDIVISION NUMBER OF A GRAPH
PublicationThe domination multisubdivision number of a nonempty graph G was defined in [3] as the minimum positive integer k such that there exists an edge which must be subdivided k times to increase the domination number of G. Similarly we define the total domination multisubdivision number msd_t (G) of a graph G and we show that for any connected graph G of order at least two, msd_t (G) ≤ 3. We show that for trees the total domination...
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublicationW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wyko-rzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
EvOLAP Graph – Evolution and OLAP-Aware Graph Data Model
PublicationThe objective of this paper is to propose a graph model that would be suitable for providing OLAP features on graph databases. The included features allow for a multidimensional and multilevel view on data and support analytical queries on operational and historical graph data. In contrast to many existing approaches tailored for static graphs, the paper addresses the issue for the changing graph schema. The model, named Evolution...
-
Relations between the domination parameters and the chromatic index of a graph
PublicationIn this paper we show bounds for the sum and the product of the domination parameters and the chromatic index of a graph. We alsopresent some families of graphs for which these bounds are achieved.
-
Badanie stanu nawierzchni drogowej z wykorzystaniem uczenia maszynowego
PublicationW artykule opisano budowę systemu informowania o stanie nawierzchni drogowej z wykorzystaniem metod cyfrowego przetwarzania obrazów oraz uczenia maszynowego. Efektem wykonanych prac badawczych jest eksperymentalna platforma, pozwalająca na rejestrację uszkodzeń na drogach, system do analizy, przetwarzania i klasyfikacji danych oraz webowa aplikacja użytkownika do przeglądu stanu nawierzchni w wybranej lokalizacji.
-
Hat problem on a graph
PublicationThe topic of our paper is the hat problem. In that problem, each of n people is randomly fitted with a blue or red hat. Then everybody can try to guess simultaneously his own hat color looking at the hat colors of the other people. The team wins if at least one person guesses his hat color correctly and no one guesses his hat color wrong, otherwise the team loses. The aim is to maximize the probability of win. In this version every...
-
On the hat problem on a graph
PublicationThe topic of this paper is the hat problem in which each of n players is uniformly and independently fitted with a blue or red hat. Then everybody can try to guess simultaneously his own hat color by looking at the hat colors of the other players. The team wins if at least one player guesses his hat color correctly, and no one guesses his hat color wrong; otherwise the team loses. The aim is to maximize the probability of winning....
-
Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych
PublicationW pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych do predykcji finansowych oraz szacowania ratingu przedsiębiorstw. Oprócz sieci neuronowych, istotną rolę w przygotowaniu i testowaniu informatycznych systemów finansowych może pełnić programowanie genetyczne. Z tego powodu omówiono uczenie maszynowe w aplikacjach konstruowanych...
-
Zgred - Zgred Graph Editor
PublicationThe paper presents a graph editor that was developed as a supplementary tool for the Koala graph library. We discuss its requirements, design choices and main ideas behind the implementation. The later part of the paper is meant to be a brief user manual, as we go through the functionality provided by the editor
-
KOALA Graph Theory Internet Service
PublicationKOALA has been created with the idea of C++ library templates, implementing a broad set of procedures in the fields of algorithmic graph theory and network problems in discreate optimization. During the C2NIWA project, a library has been greatly ectended, the code refactored and enclosed with the internet service available in the public repository of thr project. Today it contains interconnected educational materials in the form...
-
Synteza układu sterowania statkiem morskim dynamicznie pozycjonowanym w warunkach niepewności
PublicationNiniejsza monografia obejmuje zagadnienia związane z syntezą układu dynamicznego pozycjonowania statku w środowisku morskim z zastosowaniem wybranych nieliniowych metod sterowania. W ramach pracy autorka rozważała struktury sterowania z zastosowaniem wektorowej adaptacyjnej metody backstep oraz metod jej pokrewnych, takich jak regulatory MSS (ang. multiple surface sliding), DSC (ang. dynamic surface control), NB (ang. neural backstepping)....
-
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych na zdjęciach pojazdów
PublicationW artykule przedstawiono koncepcję algorytmu wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych (AWiRTR) na obrazach cyfrowych pojazdów. Detekcja i lokalizacja tablic rejestracyjnych oraz wyodrębnienie z obrazu tablicy rejestracyjnej poszczególnych znaków odbywa się z wykorzystaniem podstawowych technik przetwarzania obrazu (przekształcenia morfologiczne, wykrywanie krawędzi) jak i podstawowych danych statystycznych obiektów wykrytych...
-
Pawlak's flow graph extensions for video surveillance systems
PublicationThe idea of the Pawlak's flow graphs is applicable to many problems in various fields related to decision algorithms or data mining. The flow graphs can be used also in the video surveillance systems. Especially in distributed multi-camera systems which are problematic to be handled by human operators because of their limited perception. In such systems automated video analysis needs to be implemented. Important part of this analysis...
-
Neural networks and deep learning
PublicationIn this chapter we will provide the general and fundamental background related to Neural Networks and Deep Learning techniques. Specifically, we divide the fundamentals of deep learning in three parts, the first one introduces Deep Feed Forward Networks and the main training algorithms in the context of optimization. The second part covers Convolutional Neural Networks (CNN) and discusses their main advantages and shortcomings...
-
Interpolation properties of domination parameters of a graph
PublicationAn integer-valued graph function π is an interpolating function if a set π(T(G))={π(T): T∈TT(G)} consists of consecutive integers, where TT(G) is the set of all spanning trees of a connected graph G. We consider the interpolation properties of domination related parameters.