Search results for: POWER NETWORKS
-
A Novel Bitrate Adaptation Method for Heterogeneous Wireless Body Area Networks
PublicationIn the article, a novel bitrate adaptation method for data streams allocation in heterogeneous Wireless Body Area Networks (WBANs) is presented. The efficiency of the proposed algorithm was compared with other known algorithms of data stream allocation using computer simulation. A dedicated simulator has been developed using results of measurements in the real environment. The usage of the proposed adaptive data streams allocation...
-
A Novel Bitrate Adaptation Method for Heterogeneous Wireless Body Area Networks
PublicationIn the article, a novel bitrate adaptation method for data streams allocation in heterogeneous Wireless Body Area Networks (WBANs) is presented. The efficiency of the proposed algorithm was compared with other known algorithms of data stream allocation using computer simulation. A dedicated simulator has been developed using results of measurements in the real environment. The usage of the proposed adaptive data streams allocation...
-
Bees Detection on Images: Study of Different Color Models for Neural Networks
PublicationThis paper presents an approach to bee detection in video streams using a neural network classifier. We describe the motivation for our research and the methodology of data acquisition. The main contribution to this work is a comparison of different color models used as an input format for a feedforward convolutional architecture applied to bee detection. The detection process has is based on a neural binary classifier that classifies...
-
Deep Learning-Based Intrusion System for Vehicular Ad Hoc Networks
PublicationThe increasing use of the Internet with vehicles has made travel more convenient. However, hackers can attack intelligent vehicles through various technical loopholes, resulting in a range of security issues. Due to these security issues, the safety protection technology of the in-vehicle system has become a focus of research. Using the advanced autoencoder network and recurrent neural network in deep learning, we investigated...
-
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...
-
Selected Technical Issues of Deep Neural Networks for Image Classification Purposes
PublicationIn recent years, deep learning and especially Deep Neural Networks (DNN) have obtained amazing performance on a variety of problems, in particular in classification or pattern recognition. Among many kinds of DNNs, the Convolutional Neural Networks (CNN) are most commonly used. However, due to their complexity, there are many problems related but not limited to optimizing network parameters, avoiding overfitting and ensuring good...
-
Local variance factors in deformation analysis of non-homogenous monitoring networks
PublicationThis paper proposes a modification of the classical deformation analysis algorithm for non-homogeneous (e.g. linear-angular) monitoring networks. The basis for the proposed solution is the idea of local variance factors. The theoretical discussion was complemented with an example of its application on a simulated horizontal monitoring network. The obtained results confirm the usefulness of the proposed solution.
-
Trust-Based Model for the Assessment of the Uncertainty of Measurements in Hybrid IoT Networks
PublicationThe aim of this paper is to introduce a NUT model (NUT: network-uncertainty-trust) that aids the decrease of the uncertainty of measurements in autonomous hybrid Internet of Things sensor networks. The problem of uncertainty in such networks is a consequence of various operating conditions and varied quality of measurement nodes, making statistical approach less successful. This paper presents a model for decreasing the uncertainty...
-
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...
-
Topology improvements in scale-free networks when assuring security and survivability
PublicationW artykule zaproponowano heurystyczny algorytm iteracyjny (NEA) kontrolowanego rozrostu sieci, zmniejszający stopień jej bezskalowości. Pokazano, że odpowiednia kontrola rozrostu sieci, prowadzi do uzyskania sieci o topologii zbliżonej do regularnej, a więc w duzym stopniu odpornej na celowe działania niszczące - ataki. Właściwości algorytmu zostały przebadane przy pomocy dedykowanego symulatora dla reprezentatywnej próby inicjalnych...
-
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-healing ATM networks based on preplanned restoration of virtual paths
PublicationW pracy omówiono klasyfikację metod odtwarzania usług w samonaprawialnych sieciach ATM opartych na ścieżkach wirtualnych i o topologii kratkowej. Przedstawiono model z zaplanowanymi z góry ścieżkami zabezpieczającymi i wyniki badań przykładowej sieci w Polsce.
-
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.
-
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...
-
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...
-
Optimizing Construction Engineering Management Using Metaheuristic Methods and Bayesian Networks
PublicationThe construction of buildings invariably involves time and costs, and disruptions impact ongoing construction projects. Crisis situations in management strategies, structural confusion, and finan-cial miscalculations often arise due to misguided decision-making. This article proposes a method that combines the learning of Bayesian Networks and heuristic techniques to optimize deci-sion-making processes in construction scheduling....
-
Adjusted SpikeProp algorithm for recurrent spiking neural networks with LIF neurons
PublicationA problem related to the development of a supervised learning method for recurrent spiking neural networks is addressed in the paper. The widely used Leaky-Integrate-and-Fire model has been adopted as a spike neuron model. The proposed method is based on a known SpikeProp algorithm. In detail, the developed method enables gradient descent learning of recurrent or multi-layer feedforward spiking neural networks. The research included...
-
System Loss Model for Body-to-Body Networks in Indoor and Outdoor Environments
PublicationA system loss model for body-to-body networks in indoor and outdoor environments is proposed in this paper, based on measurements taken at 2.45 GHz. The influence of the type of environment, antenna visibility and user mobility on model parameters has been investigated. A significant impact of mutual antennas’ placement and their visibility is shown. The proposed model fits well to empirical data, with the average root mean square...
-
Diffusion equations with spatially dependent coefficients and fractal Cauer-type networks
PublicationIn this article, we formulate and solve the representation problem for diffusion equations: giving a discretization of the Laplace transform of a diffusion equation under a space discretization over a space scale determined by an increment h > 0, can we construct a continuous in h family of Cauer ladder networks whose constitutive equations match for all h > 0 the discretization. It is proved that for a finite differences discretization...
-
THE USE OF GNSS GEODETIC NETWORKS ON THE APPROACH TO THE PORTS � GULF OF GDANSK STUDY
Publication -
An Improved Convolutional Neural Network for Steganalysis in the Scenario of Reuse of the Stego-Key
PublicationThe topic of this paper is the use of deep learning techniques, more specifically convolutional neural networks, for steganalysis of digital images. The steganalysis scenario of the repeated use of the stego-key is considered. Firstly, a study of the influence of the depth and width of the convolution layers on the effectiveness of classification was conducted. Next, a study on the influence of depth and width of fully connected...
-
Modelling of MV and HV Cable Lines
PublicationOverhead and cable lines are fundamental elements of power systems. Participation of cable lines is smaller and their percentage decreases as voltage is increased. HV cable lines are often built with the use of cables which are composed of coaxial metallic sheaths. Such cables are also often used in MV networks. The sheath may operate in different confgurations. In the case of Polish MV network the sheaths are earthed at both ends....
-
Handlowo-techniczne bilansowanie energii w obszarach sieci dystrybucyjnej
PublicationW artykule omówiono problemy wywołane przez rosnący udział generacji rozproszonej we współczesnych systemach elektroenergetycznych. Przedstawiono nową koncepcję rozwiązywania zagadnienia bilansowania mocy czynnej w obszarach sieci dystrybucyjnych, opartą o wykorzystanie nowych struktur organizacyjnych takich jak: klastry energii, wydzielone systemy dystrybucyjne, spółdzielnie energetyczne, wirtualne elektrownie i grupy bilansujące.
-
A novel dual-band rectifier circuit with enhanced bandwidth for RF energy harvesting applications
PublicationIn recent years, a rapid development of low-power sensor networks, enabling machine-to-machine communication in applications such as environmental monitoring, has been observed. Contemporary sensors are normally supplied by an external power source, typically in a form of a battery, which limits their lifespan and increases the maintenance costs. This problem can be addressed by harvesting and converting ambient RF energy into...
-
Open extensive IoT research and measurement infrastructure for remote collection and automatic analysis of environmental data.
PublicationInternet of Things devices that send small amounts of data do not need high bit rates as it is the range that is more crucial for them. The use of popular, unlicensed 2.4 GHz and 5 GHz bands is fairly legally enforced (transmission power above power limits cannot be increased). In addition, waves of this length are very diffiult to propagate under field conditions (e.g. in urban areas). The market response to these needs are the...
-
Integrated Control in High-Speed Networks Using Constrained Model Predictive Control
PublicationThis paper studies congestion control in high-speed communication networks using Model Predictive Control (MPC). Network traffic is assumed to consist of best-effort and priority traffic sources. An integrated controller consisting of two control parts is designed. The controller calculates the capacity for priority sources and the input rate of best-effort sources. MPC is desirable as it can take into account the constraints on...
-
REAL-TIME VOICE QUALITY MONITORING TOOL FOR VOIP OVER IPV6 NETWORKS
PublicationThe primary aim of this paper is to present a new application which is at this moment the only open source real-time VoIP quality monitoring tool that supports IPv6 networks. The application can keep VoIP system administrators provided at any time with up-to-date voice quality information. Multiple quality scores that are automatically obtained throughout each call reflect influence of variable packet losses and delays on voice...
-
A survey of strategies for communication networks to protect against large-scale natural disasters
PublicationRecent natural disasters have revealed that emergency networks presently cannot disseminate the necessary disaster information, making it difficult to deploy and coordinate relief operations. These disasters have reinforced the knowledge that telecommunication networks constitute a critical infrastructure of our society, and the urgency in establishing protection mechanisms against disaster-based disruptions. Hence, it is important...
-
Spatio-temporal filtering for determination of common mode error in regional GNSS networks
PublicationThe spatial correlation between different stations for individual components in the regional GNSS networks seems to be significant. The mismodelling in satellite orbits, the Earth orientation parameters (EOP), largescale atmospheric effects or satellite antenna phase centre corrections can all cause the regionally correlated errors. This kind of GPS time series errors are referred to as common mode errors (CMEs). They are usually...
-
The application of neural networks in forecasting the influence of traffic-induced vibrations on residential buildings
PublicationTraffic-induced vibrations may cause the cracking of plaster, damage to structural elements and, in extreme cases, may even lead to the structural collapse of residential buildings. The aim of this article is to analyse the effectiveness of a method of forecasting the impact of vibrations on residential buildings using the concept of artificial intelligence. The article presents several alternative forecasting systems for which...
-
Mobility Managment Scenarios for IPv6 Networks-Proxy Mobile IP-v6Implementation Issues
PublicationManagement of user at the network layer plays an important role in efficient network operation. In the paper, authors' implementation of one of network-based mobility management models, namely Proxy Mobile IPv6, is presented and tested in a number of networking topologies and communication scenarios. The proposed implementation covers PMPIv6 functionality with optional security extensions (use of Diameter protocol) and handover...
-
Towards bees detection on images: study of different color models for neural networks
PublicationThis paper presents an approach to bee detection in videostreams using a neural network classifier. We describe the motivationfor our research and the methodology of data acquisition. The maincontribution to this work is a comparison of different color models usedas an input format for a feedforward convolutional architecture appliedto bee detection. The detection process has is based on a neural...
-
New approach for determining the QoS of MP3-coded voice signals in IP networks
PublicationPresent-day IP transport platforms being what they are, it will never be possible to rule out conflicts between the available services. The logical consequence of this assertion is the inevitable conclusion that the quality of service (QoS) must always be quantifiable no matter what. This paper focuses on one method to determine QoS. It defines an innovative, simple model that can evaluate the QoS of MP3-coded voice data transported...
-
Brain-Inspired Deep Networks for Facial Expression Recognition. Frontiers in Biomedical Technologies
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 -
An incentive-based forwarding protocol for mobile ad hoc networks with anonymous packets
PublicationPrzekazywanie pakietów w sieciach ad hoc z transmisją wieloetapową zależy od współpracy ruchomych terminali oraz stworzenia właściwego systemu motywacyjnego. Zaproponowany protokół wykorzystuje elementy podejścia systemu reputacyjnego dla stworzenia funkcji wypłaty w grze niekooperacyjnej, w której strategie dotyczą konfiguracji progu admisji pakietów źródłowych w stacjach. Dla symetrycznego modelu sieci pokazano, że istnieją punkty...
-
Application 2D Descriptors and Artificial Neural Networks for Beta-Glucosidase Inhibitors Screening
PublicationBeta-glucosidase inhibitors play important medical and biological roles. In this study, simple two-variable artificial neural network (ANN) classification models were developed for beta-glucosidase inhibitors screening. All bioassay data were obtained from the ChEMBL database. The classifiers were generated using 2D molecular descriptors and the data miner tool available in the STATISTICA package (STATISTICA Automated Neural...
-
Self-organizing Artificial Neural Networks into Hydrographic Big Data Reduction Process
Publication -
A new role-switching mechanism optimizing the coexistence of bluetooth and wi-fi networks
PublicationPasmo ISM jest wykorzystywane przez sieci bezprzewodowe różnych technologii. Z tego powodu niezbędne jest opracowanie odpowiednich mechanizmów podnoszących efektywność pracy urządeń w środowisku współistniejących sieci. W artykule rozpatrywany jest problem wzajemnych interferencji pomiędzy nadajnikami IEEE 802.11b (Wi-Fi) oraz urządzeniami Bluetooth. Zaproponowano metodę optymalizacji określania topologii sieci BT, skutkującą...
-
Router Selfishness in Community Wireless Mesh Networks: Cross-Layer Benefits and Harms
PublicationWęzły sieci mesh nie są poddane administracyjnej kontroli, zarazem nie odczuwają ograniczeń energetycznych. Są przez to skłonne do zachowań egoistycznych w warstwach 2 i 3 OSI, w szczególności w odniesieniu do protokołów MAC i routingowych. W pracy przebadano symulacyjnie wybrane aspekty środowiska mesh uzasadniające podjęcie ataków egoistycznych i zidentyfikowano trzy: gęstość rozmieszczenia i położenie routerów oraz warstwa OSI...
-
Application ofMsplitestimation to determine control points displacements in networks with unstable reference system
Publication -
Priority-enabled optimization of resource utilization in fault-tolerant optical transport networks.
PublicationW artykule zaproponowano nowe podejście do optymalizacji rozdziału zasobów przeżywalnych sieci rozległych, które uzależnia szybkość przywracania ciągłości połączenia od klasy usługi. Wykazano, iż proponowana metoda nie powoduje wydłużania ścieżek zabezpieczających (w przypadku usług w wymaganej wysokiej jakości obsługi) lub czyni to w sposób minimalny (dla pozostały usług). Ze względu na fakt, że zadanie znalezienia ścieżek aktywnych...
-
Using trust management model for detection of faulty nodes in Wireless Sensor Networks
Publication -
Simultaneous Optimization of Unicast and Anycast Flows and Replica Location in Survivable Optical Networks
PublicationDotychczasowe prace z zakresu ochrony sieci przed awariami dotyczyły przypadku transmisji unicast. W niniejszym artykule rozważamy problem ochrony transmisji anycast (jeden-do-jednego-z-wielu). Jako wariant ochrony stosujemy podejście pojedynczej ścieżki zabezpieczającej (ang. path protection), chroniącej przed awarią pojedynczego węzła.Wprowadzono nowe modele programowania całkowitoliczbowego optymalnego znajdowania tras oraz...
-
An optimization approach to coexistence of Bluetooth and Wi-Fi networks operating in ISM environment
PublicationW artykule rozważono problem wzajemnych interferencji pomiedzy urządzeniami standardów IEEE 802.11b oraz Bluetooth (BT). Zaproponowano model optymalizacyjny bazujący na podejściu programowania liniowego. Uzyskano znaczącą porawę wykorzystania pasma ISM w przypadku koegzystencji sieci rozważanych standardów.
-
Fast method for IEEE 802.16-2004 standard-based networks coverage measuring
PublicationThis paper presents the time and cost efficient method for measuring effective coverage of IEEE 802.16-2004 standard-based networks. This is done by performing a series of continuous measurements on the grid basis. Due to this kind of signal quality surveying, estimationof the probable coverage area can be made. It is significant that themethod is fast and is uses a standard customer equipment which makes it more accessible for...
-
Detection of roles of actors in social networks using the properties of actors' neighborhood structure.
PublicationArtykuł opisuje metodę identyfikacji ról aktorów sieci społecznej. Metoda ta może być szczególnie przydatna w sieciach społecznych, o których posiadamy ograniczoną wiedzę, głównie zawężoną do lokalnych powiązań pomiędzy aktorami. Przedstawiona w artykule metoda korzysta z grafu relacji społecznych, algorytmu identyfikacji ról oraz zbioru grafów wzorców relacji. Rozwiązanie zostało przetestowane w społeczności użytkowników serwisu...