Filters
total: 424
filtered: 387
Search results for: HIERARCHICAL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
-
Problems in toxicity analysis - application of fuzzy neural networks
PublicationPraca dotyczy zastosowania sztucznych sieci neuronowych do przygotowywania danych do szacowania toksyczności (wody powierzchniowe). Przygotowanie to polega na sztucznym zagęszczaniu zbioru danych, które następnie mogą być wykorzystane do szacowania/modelowania wartości toksyczności na ich podstawie.
-
Artificial Neural Networks as an architectural design tool- generating new detail forms based on the Roman Corinthian order capital
PublicationThe following paper presents the results of the research in the field of the machine learning, investigating the scope of application of the artificial neural networks algorithms as a tool in architectural design. The computational experiment was held using the backward propagation of errors method of training the artificial neural network, which was trained based on the geometry of the details of the Roman Corinthian order capital....
-
Predicting Performance of Lightweight Concrete with Granulated Expanded Glass and Ash Aggregate by Means of Using Artificial Neural Networks
PublicationLightweight concrete (LWC) is a group of cement composites of the defined physical, mechanical, and chemical performance. The methods of designing the composition of LWC with the assumed density and compressive strength are used most commonly. The purpose of using LWC is the reduction of the structure’s weight, as well as the reduction of thermal conductivity index. The highest possible strength, durability and low thermal conductivity...
-
Gesture Recognition With the Linear Optical Sensor and Recurrent Neural Networks
PublicationIn this paper, the optical linear sensor, a representative of low-resolution sensors, was investigated in the multiclass recognition of near-field hand gestures. The recurrent neural network (RNN) with a gated recurrent unit (GRU) memory cell was utilized as a gestures classifier. A set of 27 gestures was collected from a group of volunteers. The 27 000 sequences obtained were divided into training, validation, and test subsets....
-
Prediction of antimicrobial activity of imidazole derivatives by artificial neural networks
Publication -
Automatic singing quality recognition employing artificial neural networks
PublicationCelem artykułu jest udowodnienie możliwości automatycznej oceny jakości technicznej głosów śpiewaczych. Pokrótce zaprezentowano w nim stworzoną bazę danych głosów śpiewaczych oraz zaimplementowane parametry. Przy pomocy sztucznych sieci neuronowych zaprojektowano system decyzyjny, który oceniono w pięciostopniowej skali jakość techniczną głosu. Przy pomocy metod statystycznych udowodniono, że wyniki generowane przez ten system...
-
Application of Artificial Neural Networks in Investigations of Steam Turbine Cascades
PublicationZaprezentowano wyniki badań numerycznych zastosowania sieci neuronowych przy obliczeniach przepływów w palisadach turbin parowych. Na podstawie uzyskanych wyników wykazano, że sieci neuronowe mogą być używane do szacowania przestrzennego rozkładu parametrów przepływu, takich jak entalpia, entropia, ciśnienie czy prędkość czynnika w kanale przepływowym. Omówiono również zastosowania tego typu metod przy projektowaniu palisad, stopni...
-
Forecasting of currency exchange rates using artificial neural networks
PublicationW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania kursu walut (na przykładzie pary walutowej PLN-USD).Głównym celem badań było porównanie skuteczności przewidywania kursu złotówki w latach 1997 - 2005 przy pomocy różnych rodzajów sieci neuronowych.
-
Neural networks based NARX models in nonlinear adaptive control
Publication -
Using neural networks to examine trending keywords in Inventory Control
Publication -
Application of neural networks for description of pressure distribution in slide bearing.
PublicationBadano rozkład ciśnienia hydrodynamicznego w łożysku ślizgowym dla wybranych wariantów łożyska. Wykazano, że zastosowanie sieci neuronowych umożliwia opis rozkładu ciśnienia hydrodynamicznego z uwzględnieniem zmian geometrycznych (bezwymiarowa długość - L) i mechanicznych (mimośrodowość względem H) łożyska.
-
Identification of slide bearing main parameters using neural networks.
PublicationWykazano, że sieci neuronowe jak najbardziej nadają się do identyfikacji głównych parametrów geometrycznych i ruchowych hydrodynamicznych łożysk ślizgowych.
-
Estimation the rhythmic salience of sound with association rules and neural networks
PublicationW referacie przedstawiono eksperymenty mające na celu automatyczne wyszukiwanie wartości rytmicznych we frazie muzycznej. W tym celu wykorzystano metody data mining i sztuczne sieci neuronowe.
-
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...
-
Computer-Aided Diagnosis of COVID-19 from Chest X-ray Images Using Hybrid-Features and Random Forest Classifier
PublicationIn recent years, a lot of attention has been paid to using radiology imaging to automatically find COVID-19. (1) Background: There are now a number of computer-aided diagnostic schemes that help radiologists and doctors perform diagnostic COVID-19 tests quickly, accurately, and consistently. (2) Methods: Using chest X-ray images, this study proposed a cutting-edge scheme for the automatic recognition of COVID-19 and pneumonia....
-
The use of fast molecular descriptors and artificial neural networks approach in organochlorine compounds electron ionization mass spectra classification
PublicationDeveloping of theoretical tools can be very helpful for supporting new pollutant detection. Nowadays, a combination of mass spectrometry and chromatographic techniques are the most basic environmental monitoring methods. In this paper, two organochlorine compound mass spectra classification systems were proposed. The classification models were developed within the framework of artificial neural networks (ANNs) and fast 1D and...
-
Comparative study of neural networks used in modeling and control of dynamic systems
PublicationIn this paper, a diagonal recurrent neural network that contains two recurrent weights in the hidden layer is proposed for the designing of a synchronous generator control system. To demonstrate the superiority of the proposed neural network, a comparative study of performances, with two other neural network (1_DRNN) and the proposed second-order diagonal recurrent neural network (2_DRNN). Moreover, to confirm the superiority...
-
Extended Hopfield models of neural networks for combinatorial multiobjective optimization problems
Publication -
Use of Neural Networks in Diagnostics of Rolling-Element Bearing of the Induction Motor
Publication -
Analysis of electrical patterns activity in artificial multi-stable neural networks
Publication -
Artificial Neural Networks for Prediction of Antibacterial Activity in Series of Imidazole Derivatives
Publication -
Neural Networks in the Diagnostics Process of Low-Power Solar Plant Devices
Publication -
Automatic singing voice recognition employing neural networks and rough sets
PublicationCelem prac opisanych w referacie jest automatyczne rozpoznawanie głosów śpiewaczych. Do tego celu utworzona została baza nagrań próbek śpiewu profesjonalnego i amatorskiego. Próbki poddane zostały parametryzacji parametrami zaproponowanymi przez autorów ściśle do tego celu. Sposób wyznaczenia parametrów i ich interpretacja fizyczna przedstawione są w referacie. Parametry wprowadzane są do systemów decyzyjnych, klasyfikatorów opartych...
-
Neural Networks Based on Ultrafast Time-Delayed Effects in Exciton Polaritons
Publication -
Optimization of a three-bed adsorption chiller by genetic algorithms and neural networks
Publication -
Application of the neural networks for developing new parametrization of the Tersoff potential for carbon
PublicationPenta-graphene (PG) is a 2D carbon allotrope composed of a layer of pentagons having sp2- and sp3-bonded carbon atoms. A study carried out in 2018 has shown that the parameterization of the Tersoff potential proposed in 2005 by Ehrhart and Able (T05 potential) performs better than other potentials available for carbon, being able to reproduce structural and mechanical properties of the PG. In this work, we tried to improve the...
-
Face with Mask Detection in Thermal Images Using Deep Neural Networks
PublicationAs the interest in facial detection grows, especially during a pandemic, solutions are sought that will be effective and bring more benefits. This is the case with the use of thermal imaging, which is resistant to environmental factors and makes it possible, for example, to determine the temperature based on the detected face, which brings new perspectives and opportunities to use such an approach for health control purposes. The...
-
Applying artificial neural networks for modelling ship speed and fuel consumption
PublicationThis paper deals with modelling ship speed and fuel consumption using artificial neural network (ANN) techniques. These tools allowed us to develop ANN models that can be used for predicting both the fuel consumption and the travel time to the destination for commanded outputs (the ship driveline shaft speed and the propeller pitch) selected by the ship operator. In these cases, due to variable environmental conditions, making...
-
Efficient uncertainty quantification using sequential sampling-based neural networks
PublicationUncertainty quantification (UQ) of an engineered system involves the identification of uncertainties, modeling of the uncertainties, and the forward propagation of the uncertainties through a system analysis model. In this work, a novel surrogate-based forward propagation algorithm for UQ is proposed. The proposed algorithm is a new and unique extension of the recent efficient global optimization using neural network (NN)-based...
-
Constrained aerodynamic shape optimization using neural networks and sequential sampling
PublicationAerodynamic shape optimization (ASO) involves computational fluid dynamics (CFD)-based search for an optimal aerodynamic shape such as airfoils and wings. Gradient-based optimization (GBO) with adjoints can be used efficiently to solve ASO problems with many design variables, but problems with many constraints can still be challenging. The recently created efficient global optimization algorithm with neural network (NN)-based prediction...
-
The concept of application of artificial neural networks for cultivation controlof cartilages in bioreactors.
PublicationNowym elementem niniejszej pracy jest omówienie problemów związanych z możliwością sterowania parametrami hydrodynamicznymi hodowanej w bioreaktorze chrząstki stawowej przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych. Przedstawiona została architektura strategii sterowania hodowlą tkanki z zastosowaniem tych sieci.
-
Processing of musical data employing rough sets and artificial neural networks
PublicationArtykuł opisuje założenia systemu automatycznej identyfikacji muzyki i dźwięków muzycznych. Dokonano przeglądu standardu MPEG-7, ze szczególnym naciskiem na parametry opisowe dźwięku. Przedyskutowano problemy analizy danych audio, związane z zastosowaniami wykorzystującymi MPEG-7. W oparciu o eksperymenty przedstawiono efektywność deskryptorów niskiego poziomu w automatycznym rozpoznawaniu dźwięków instrumentów muzycznych. Przedyskutowano...
-
Comparison of effectiveness of musical sound separation algorithms employing neural networks.
PublicationNiniejszy referat przedstawia kilka algorytmów służących do separacji dźwięków instrumentów muzycznych. Zaproponowane podejście do dekompozycji miksów dźwiękowych opiera się na założeniu, że wysokość dźwięków w miksie jest znana, tzn. wejściem dla algorytmów jest przebieg zmian wysokości dźwięków składowych miksu. Proces estymacji fazy i amplitudy składowych harmonicznych wykorzystuje dopasowywanie zespolonych przebiegów harmonicznych...
-
Musical phrase representation and recognition by means of neural networks and rough sets.
PublicationW artykule przedstawiono podstawowe definicje dotyczące frazy muzycznej. W eksperymentach posłużono się zapisem parametrycznym. W celu wzmocnienia procesu rozpoznawania wykorzystano kodowanie entropijne muzyki. W eksperymentach klasyfikacji oparto się o sztuczne sieci neuronowe i metodę zbiorów przybliżonych. Słowa kluczowe: fraza muzyczna, klasyfikacja, sztuczne sieci neuronowe, metoda zbiorów przybliżonych
-
Processing of musical data employing rough sets and artificial neural networks
PublicationArtykuł opisuje założenia systemu automatycznej identyfikacji muzyki i dźwięków muzycznych. Dokonano przeglądu standardu MPEG-7, ze szczególnym naciskiem na parametry opisowe dźwięku. Przedyskutowano problemy analizy danych audio, związane z zastosowaniami wykorzystującymi MPEG-7. W oparciu o eksperymenty przedstawiono efektywność deskryptorów niskiego poziomu w automatycznym rozpoznawaniu dźwięków instrumentów muzycznych. Przedyskutowano...
-
Estimation of musical sound separation algorithm effectiveness employing neural networks.
PublicationŚlepa separacja dźwięków sygnałów muzycznych zawartych w zmiksowanym materiale jest trudnym zadaniem. Jest to spowodowane tym, że dźwięki znajdujące się w relacjach harmonicznych mogą zawierać kolidujące składowe sinusoidalne (składowe harmoniczne). Ewaluacja wyników separacji jest również problematyczna, gdyż analiza błędu energetycznego często nie odzwierciedla subiektywnej jakości odseparowanych sygnałów. W tej publikacji zostały...
-
Self-organizing Artificial Neural Networks into Hydrographic Big Data Reduction Process
Publication -
Artificial Neural Networks in Classification of Steel Grades Based on Non-Destructive Tests
Publication -
Designing the Composition of Cement Stabilized Rammed Earth Using Artificial Neural Networks
Publication -
The Influence of Input Data Standardization Method on Prediction Accuracy of Artificial Neural Networks
Publication -
Adsorption chiller in a combined heating and cooling system: simulation and optimization by neural networks
Publication -
Heavy duty vehicle fuel consumption modelling using artificial neural networks
PublicationIn this paper an artificial neural network (ANN) approach to modelling fuel consumption of heavy duty vehicles is presented. The proposed method uses easy accessible data collected via CAN bus of the truck. As a benchmark a conventional method, which is based on polynomial regression model, is used. The fuel consumption is measured in two different tests, performed by using a unique test bench to apply the load to the engine. Firstly,...
-
Aerodynamic excitations generated in turbine shroud clearance determined bymeans of neural networks
PublicationSiły aerodynamiczne generowane w uszczelnieniach turbinowych z reguły opisywane są modelem liniowym. Przy dużych drganiach wirnika sposób ten daje niezbyt dokładne wyniki. Zaproponowano wykorzystanie sieci neuronowych do określania sił ciśnieniowych powstających w uszczelnieniu. Wyniki porównano z badaniami eksperymentalnymi.
-
Buried Object Characterization by Data-Driven Surrogates and Regression-Enabled Hyperbolic Signature Extraction
PublicationThis work addresses artificial-intelligence-based buried object characterization using FDTD-based electromagnetic simulation toolbox of a Ground Penetrating Radar (GPR) to generate B-scan data. In data collection, FDTD-based simulation tool, gprMax is used. The task is to estimate geophysical parameters of a cylindrical shape object of various radii, buried at different positions in the dry soil medium simultaneously and independently...
-
Modelling changes in the energy efficiency of buildings using neural networks on the example of Zielona Góra
Publication -
Prediction of Early Childhood Caries Based on Single Nucleotide Polymorphisms Using Neural Networks
Publication -
The Effectiveness of Using a Pretrained Deep Learning Neural Networks for Object Classification in Underwater Video
Publication -
Accidental wow defect evaluation using sinusoidal analysis enhanced by artificial neural networks
PublicationArtykuł przedstawia metodę do wyznaczania charakterystyki pasożytniczych modulacji częstotliwości (kołysanie) obecnych w archiwalnych nagraniach dźwiękowych. Prezentowane podejście wykorzystuje śledzenie zmian sinusoidalnych komponentów dźwięku które odzwierciedlają przebieg kołysania. Analiza sinusoidalna wykorzystana jest do ekstrakcji składowych tonalnych ze zniekształconych nagrań dźwiękowych. Dodatkowo, w celu zwiększenia...
-
Accurate Modeling of Antenna Structures by Means of Domain Confinement and Pyramidal Deep Neural Networks
PublicationThe importance of surrogate modeling techniques has been gradually increasing in the design of antenna structures over the recent years. Perhaps the most important reason is a high cost of full-wave electromagnetic (EM) analysis of antenna systems. Although imperative in ensuring evaluation reliability, it entails considerable computational expenses. These are especially pronounced when carrying out EM-driven design tasks such...
-
Enhancing Renal Tumor Detection: Leveraging Artificial Neural Networks in Computed Tomography Analysis
PublicationRenal cell carcinoma is one of the most common cancers in Europe, with a total incidence rate of 18.4 cases per 100 000 population. There is currently significant overdiagnosis (11% to 30.9%) at times of planned surgery based on radiological studies. The purpose of this study was to create an artificial neural network (ANN) solution based on computed tomography (CT) images as an additional tool to improve the differentiation of...