Search
Filters
total: 13651
-
Catalog
- Publications 11516 available results
- Journals 226 available results
- Conferences 47 available results
- People 229 available results
- Inventions 3 available results
- Projects 53 available results
- Laboratories 5 available results
- Research Teams 12 available results
- Research Equipment 9 available results
- e-Learning Courses 444 available results
- Events 34 available results
- Offers 1 available results
- Open Research Data 1072 available results
displaying 1000 best results Help
Search results for: MODELE NEURONOWE
-
Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania
PublicationW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zagrożenia upadłością polskich firm produkcyjnych.Głównym celem było porównanie skuteczności przewidywania zagrożeń upadłością polskich przedsiębiorstw przy pomocy modelu sztucznych sieci neuronowych i tradycyjnego modelu analizy dyskryminacyjnej.
-
Neuronowe modele z atencją w przetwarzaniu języka naturalnego
PublicationCelem niniejszego rozdziału jest wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych z atencją oraz ich zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego. Rozdział skupia się w szczególności na dokładnym omówieniu architektury modelu Transformer, wykorzystującego atencję jako podstawowy mechanizm swojego działania.
-
Neuronowy model mocy farmy wiatrowej
PublicationPopularność i rosnące możliwości sztucznych sieci neuronowych przyczyniają się do coraz to szerszego zastosowania przemysłowego. Szybki przyrost mocy elektrowni wiatrowych w krajowej sieci elektroenergetycznej (KSE) stawia trudne zadanie bilansowania mocy przed krajowymi Operatorami Sieci Dystrybucyjnych (OSD) i Operatorem Sieci Przesyłowej (OSP). Prawnym obowiązkiem prognozowania mocy farmy wiatrowej obarczony jest właściciel....
-
Neuronowy model mocy farmy wiatrowej
PublicationPopularność i rosnące możliwości sztucznych sieci neuronowych przyczyniają się do coraz to szerszego zastosowania przemysłowego. Szybki przyrost mocy elektrowni wiatrowych w krajowej sieci elektroenergetycznej (KSE) stawia trudne zadanie bilansowania mocy przed krajowymi Operatorami Sieci Dystrybucyjnych (OSD) i Operatorem Sieci Przesyłowej (OSP). Prawnym obowiązkiem prognozowania mocy farmy wiatrowej obarczony jest właściciel....
-
Sieci neuronowe jako alternatywny sposób uzyskania modelu obliczeniowego
PublicationW pracy zaprezentowano i omówiono rodzaje sieci neuronowych, obszary ich zastosowań oraz metody uczenia. Przedstawiono teorie działania oraz ich interpretacje matematyczną i numeryczną. Szczególną uwagę zwrócono na możliwości uzyskania modelu obliczeniowego oraz obszarów jego stosowania przez wzgląd na unikalne cech Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Jako przykład pracy sieci zaprezentowano model obliczeniowy identyfikujący własności...
-
Model neuronowy jako alternatywa dla numerycznego modelu okołodźwiękowego przepływu pary przez palisadę turbinową.
PublicationWystępowanie skośnej fali uderzeniowej w przepływie pary przez palisadę turbinową stanowi zagrożenie dla bezpiecznej pracy turbiny oraz dla jej elementów konstrukcyjnych. Detekcja oraz lokalizacja fali uderzeniowej, a także rozpoznanie przyczyny jej powstawania, nie są możliwe do osiągnięcia na drodze pomiarowej. Analizę zjawisk zachodzących wewnątrz kanału przepływowego umożliwiają natomiast modele numeryczne oraz neuronowe. Zaletą...
-
Neuronowa implementacja markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej.
PublicationW artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących weryfikacji hipotezy zakładającej celowość implementacji markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych.Badania przeprowadzono z wykorzystaniem metod symulacyjnych.
-
Neuronowa implementacja markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej
PublicationW artykule przedstawiono podsumowanie pierwszego etapu badań dotyczących możliwości i celowości implementacji markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej za pomocą sztucznych sieci neuronowych.Zaprezentowano wyniki symulacyjnego eksperymentu eksploatacyjnego, które posłużyły do pozytywnej weryfikacji przedstawionej w pracy hipotezy o istniejących w tym zakresie możliwościach.
-
Nieświadome sieci neuronowe
PublicationCoraz większą popularność zyskuje usługa predykcji za pomocą sieci neuronowych. Model ten zakłada istnienie serwera, który za pomocą wyuczonej sieci neuronowej dokonuje predykcji na danych otrzymanych od klienta. Model ten jest wygodny, ponieważ obie strony mogą skupić się na rozwoju w swojej specjalizacji. Wystawia on jednak na ryzyko utraty prywatności zarówno klienta, wysyła- jącego wrażliwe dane wejściowe, jak i serwer, udostępniający...
-
Ocena ważności parametrów modelu z wykorzystaniem sieci neuronowej
PublicationW pracy przedstawiono sposób oceny wpływu występowania parametrów modelu na jego dokładność. Sposób polega na wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych. Jako przykład wykorzystano obliczenia parametrów przepływowych elementu pneumatycznego.
-
Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym
PublicationArtykuł zawiera przegląd zastosowań sztucznych sieci neuronowych do modelowania praw konstytutywnych oraz własną propozycję dla klasy praw przyrostowo nieliniowych. Zaprezentowano zalety obliczeniowe sieci neuronowych, ogólne zasady modelowania oraz wyniki własnych symulacji.
-
Metody neuronowe do prognozowania finansowego
PublicationSztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach.
-
Sieci neuronowe oparte na prawach fizyki
PublicationWiele fizycznie nieuzasadnionych sieci neuronowych, mimo zadowalają- cej wydajności, generuje sprzeczności z logiką i prowadzi do rozbieżno- ści wyników z rzeczywistością. Jedną z metod poprawy funkcjonowania typowego modelu typu “black-box” na etapie uczenia, jest rozszerzenie jego funkcji kosztu o zależność bezpośrednio inspirowaną wzorem fizycz- nym. Niniejszy rozdział wyjaśnia koncepcję budowy sieci neuronowych opartych na...
-
Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe
PublicationW referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez...
-
Model fizykalny czy neuronowy? - Narzędzia do predykcji mocy wytwarzanej przez elektrownie wiatrowe
PublicationUstawowy obowiązek prognozowania mocy dotyczy właścicieli elektrowni wiatrowych o mocy znamionowej powyżej 50 MW. Ze względu na coraz większą ilość przyłączonych elektrowni wiatrowych do krajowej sieci elektroenergetycznej, zapis ten może ulec zmianie, obejmując źródła wiatrowe mniejszej mocy. Obecnie największa pojedyncza turbina wiatrowa w Polsce ma generator o mocy 3MW, natomiast największy zespół elektrowni wiatrowych (farma...
-
Model fizykalny czy neuronowy? - Narzędzia do predykcji mocy wytwarzanej przez elektrownie wiatrowe
PublicationUstawowy obowiązek prognozowania mocyXVI Międzynarodowa Szkoła Komputerowego Wspomagania Projektowania, Wytwarzania i Eksploatacji, Jurata, 14-18 maja 2012 r. dotyczy właścicieli elektrowni wiatrowych o mocy znamionowej powyżej 50MW. Ze względu na coraz większą ilość przyłączonych elektrowni wiatrowych do krajowej sieci elektroenergetycznej, zapis ten może ulec zmianie, obejmując źródła wiatrowe mniejszej mocy. Obecnie największa...
-
Sieci neuronowe i ich zastosowanie w chromatografii
PublicationSieci neuronowe, jak i inne techniki sztucznej inteligencji, znajdują coraz szersze zastosowanie w analityce. Praca stanowi wprowadzenie do tematyki sieci neuronowych i opisuje możliwości ich zastosowania do wspierania analizy chromatograficznej, zarówno na etapie planowania analizy jak i opracowywania wyników.
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turboparowej
PublicationArtykuł przedstawia możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) w celu odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych owych urządzeń jak i całego systemu elektrowni. Referat zawiera wprowadzenie do tematyki sztucznych sieci neuronowych, opis sztucznej sieci neuronowej (SSN) wykorzystanej...
-
Adaptacyjny neuronowy regulator generatora synchronicznego.
PublicationPrzedstawiono adaptacyjny neuronowy regulator generatora synchronicznego składający się z adaptacyjnego regulatora napięcia i adaptacyjnego stabilizatora systemowego minimalizujących zadane funkcje celu. Sygnał wyjściowy regulatora tworzony jest jako suma ważona obydwu regulatorów.
-
Sieci neuronowe w sterowanej rekonstrukcji ubytków chrząstki stawowej.
PublicationNowym elementem niniejszej pracy jest omówienie problemów związanych z możliwościa sterowania, pożądaną przez indywidualnego pacjenta, rekonstrukcją ubytków chrząstki w stawach człowieka przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych.
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turbo parowej
PublicationWystąpienie ma na celu pokazać możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu siłowi turbo parowej znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych zarówno samych wymienników jak i całego systemu elektrowni.
-
Neuronowo Sterowane Agenty w Procesie Zespołowego Zaganiania
PublicationPrzedstawiono rozwiązanie problemu zaganiania na drodze uczenia algorytmami ewolucyjnymi. Neuronowe agenty aktywne na podstawie informacji o położeniach pozostałych agentów aktywnych i biernych poprzez odpowiednie poruszanie się skupiają agenty bierne na możliwie małej powierzchni.
-
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...
-
Wzorzec poprawnej pracy wymienników regeneracyjnych oparty o sztuczne sieci neuronowe
PublicationArtykuł opisuje probę stworzenia wzorca poprawnej pracy wymiennikow regeneracyjnych silowni turbo parowej o mocy 20mw przy pomocy sztucnych sieci neurnowych (SSN). Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkachruchu silowni może zostać wykorzystany do diagnostki tych wlasnie urządzeń jaki i również do diagnostyki calego systemu silowni turbo parowej. Model neuronowy ma zastapic skomplikowane i czasochlonne obliczenia bilansowe...
-
Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych
PublicationW artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego.
-
Metoda ewolucyjno-neuronowa oraz metoda wektorów nośnych w bankowości
PublicationW pracy omówiono wykorzystanie metody ewolucyjno-neuronowe do oceny wiarygodności kredytobiorców. Ponadto, doprecyzowano zastosowanie metody wektorów wspierających do prognozowania kryzysów bankowych. Na zakończenie odniesiono się do alternatywnych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w bankowości.
-
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....
-
An improved adaptive neural voltage controller for turbogenerator
PublicationOpracowano model adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności i z nastrojonym współczynnikiem uczenia sieci neuronowej w zależnosci od stanu obciążenia turbogeneratora. Przedstawiono wyniki symulacji mające na celu badania efektywności proponowanego regulatora. Te wyniki porównano z wynikami uzyskanymi z regulatorem o stałym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności...
-
Specjalizowane sieci neuronowe z Dwucentrowymi Funkcjami Bazowymi do zastosowań w testerach wbudowanych μBIST
PublicationPrzedmiotem artykułu są nowe, przydatne do zastosowań w testerach wbudowanych BIST, specjalizowane sieci neuronowe do lokalizacji uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, o podwyższonej odporności na maskujący wpływ rozrzutów tolerancyjnych elementów nieuszkodzonych. Sieci opracowane zostały w dwóch wariantach: z Dwucentrowymi Radialnymi (DRB) oraz Elipsoidalnymi (DEB) funkcjami Bazowymi. Dzięki wydłużonym...
-
Diagnostyka uszkodzeń analogowych układów elektronicznych z zastosowaniem specjalizowanej sieci neuronowej
PublicationNa tle trendów rozwojowych diagnostyki analogowych układów elektronicznych AEC (Analog Electronic Circuits), przedstawiono nową metodę diagnostyki uszkodzeń parametrycznych układów analogowych, ze specjalizowanym klasyfikatorem neuronowym, o zwiększonej odporności na tolerancje elementów układu i niepewności pomiaru. Zastosowano specjalizowaną sieć neuronową z dwucentrowymi funkcjami bazowymi TCRBF (Two-center Radial Basis Function),...
-
przyrostowa metoda budowy hierarchicznej sieci neuronowej dla przewidywania sekwencji znakowych
PublicationZaprezentowano 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...
-
Nowa, metrologicznie zorientowana sieć neuronowa i metoda diagnostyki obiektów technicznych
PublicationW artykule przedstawiono nową, metrologicznie ukierunkowaną sieć neuronową oraz bazującą na niej metodę diagnostyki uszkodzeń parametrycznych układów analogowych, z klasyfikcją neuronową, o zwiększonej odporności na tolerancje elementów układu i niepewności pomiaru. Zaproponowano sieć neuronową z Dwu-centrowymi Radialnymi Funkcjami Bazowymi (DRFB), której walorem jest lepsze odwzorowanie słownika uszkodzeń, poprawa dokładności...
-
Zbigniew Sikora prof. dr hab. inż.
People -
Synteza układu regulacji maszyny dwustronnie zasilanej zmodyfikowanego przez zastosowanie sieci neuronowej.
PublicationMaszyna dwustronnie zasilana stosowana jest jako generator w elektrowniach wiatrowych, gdzie występują bardzo ostre wymagania dotyczące jakości wytwarzanej energii elektrycznej oraz specyficzne problemy mechaniczne. Projekt dotyczy układu regulacji mocy maszyny dwustronnie zasilanej, będącej złożonym, nieliniowym obiektem, w którym mogą pojawiać się bardzo słabo tłumione oscylacje. Celem pracy było opracowanie układu regulacji...
-
Sieć neuronowa z dwucentrowymi radialnymi funkcjami bazowymi do klasyfikacji uszkodzeń parametrycznych
PublicationW niniejszej pracy zaproponowano nową architekturę sieci neuronowej wykorzystującej dwucentrowe radialne funkcje bazowe w warstwie ukrytej (funkcje DRB). Kształt funkcji DRB opracowany został pod kątem klasyfikacji pojedynczych uszkodzeń parametrycznych układów elektronicznych analogowych. Zastosowanie funkcji DRB pozwala na kilkukrotne zmniejszenie liczby neuronów w warstwie ukrytej w porównaniu do sieci neuronowej z radialnymi...
-
Identyfikacja dźwięków serca za pomocą algorytmu LPC oraz sztucznej sieci neuronowej.
PublicationW artykule przedstawiono algorytm klasyfikacji sygnału fonokardiograficznego, który umożliwia skuteczną identyfikację 12 różnych stanów. Poprzez połączenie ze sobą algorytmu kodowania liniowego (LPC) wraz ze sztuczną siecią neuronową uzyskano skuteczność klasyfikacji sięgającą 82% oraz pełną skuteczność w rozróżnieniu pomiędzy stanami: braku lub występowania schorzenia. Najlepsze rezultaty uzyskano dla jednokierunkowych, dwuwarstwowych...
-
Neural network breast cancer relapse time prognosis
PublicationPrzedstawiono architekturę i wyniki testowania sztucznej sieci neuronowej w prognozowaniu czasu nawrotu choroby u kobiet chorych na raka piersi. Sieć neuronowa uczona była na danych zgromadzonych przez 20 lat. Dane opisują grupę 439 pacjentów za pomocą 40 parametrów. Spośród tych parametrów wybrano 6 najistotniejszych: liczbę przerzutowych węzłów chłonnych, wielkość guza, wiek, skalę według Blooma oraz stan receptorów estrogenowych...
-
Skuteczne prognozowanie krótkoterminowe mocy farm wiatrowych
PublicationPrognozowanie mocy wytwórczej konkretnej farmy wiatrowej (FW) w horyzoncie 24-godzinnymwymaga zarówno wiarygodnej prognozy wietrzności, jak i narzędzi wspomagających. Narzędzie to jest dedykowanym modelem mocy farmy. Model powinien uwzględniać nie tylko ogólne zasady przetwarzania energii wiatru na energię mechaniczną, ale także cechy szczególnekonkretnej farmy. Liczba czynników wpływających na moc farmy jest duża i dokładna prognozamocy,...
-
Creating neural models using an adaptive algorithm for optimal size of neural network and training set.
PublicationZaprezentowano adaptacyjny algorytm generujący modele neuronowe liniowych układów mikrofalowych, zdolny do oszacowania optymalnego rozmiaru zbiory uczącego i sieci neuronowej. Stworzono kilka modeli nieciągłości falowodowych i mokropaskowych, a następnie zweryfikowano ich poprawność porównując wyniki analiz metodą dopasowania rodzajów i metodą momentów filtrów pasmowo-przepustowych.
-
Comparative study of learning methods for artificial network
PublicationW artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.metody uczenia, sieć neuronowa, neuronowy regulator...
-
Usability of Mobile Applications: A Consolidated Model
PublicationMobile devices have become an integral part of the digital ecosystem, connecting people, businesses, and information around the world in ways never before possible. In particular, smartphones, tablets and other handheld devices equipped with mobile applications have changed every aspect of our lives. Today, a user can choose from nearly five million applications available for both Android and iOS operating systems. However, only...
-
Rozdział 4. Cieplno-przepływowe relacje diagnostyczne ustabilizowanych cieplnie bloków energetycznych wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe (SSN)
PublicationPodano przykłady relacji diagnostycznych budowanych dla bloków energetycznych pracujących w warunkach stabilizacji cieplnej. Należą one do metod off-line. Dobrze sprawdzają się w nich sztuczne sieci neuronowe. Przy modułowej strukturze relacji diagnostycznych wykorzystywane są z powodzeniem SSN zarówno z ciągłymi jak i skokowymi funkcjami przejścia, w zależności od oczekiwanego wyniku obliczeń neuronowych.
-
Modelowanie przeplywu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublicationNiniejszy artykul stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkladu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanalu przeplywowego turbiny, dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.
-
Modelowanie przepływu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe z użyciem sztucznych sieci neuronoych
PublicationNiniejszy artykuł stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkładu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanału przepływowego turbiny dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.
-
WSKAZYWANIE PUNKTU STARTOWEGO DLA ITERACYJNYCH ALGORYTMÓW OBLICZANIA POŁOŻENIA Z UŻYCIEM SIECI NEURONOWEJ
PublicationW referacie przedstawiono wyniki badań nad możliwością wskazywania punktu startowego do pierwszej iteracji dla algorytmu iteracyjnego obliczania położenia w systemie lokalizacji dwuwymiarowej. Do wskazywania punktu startowego użyto jednokierunkowej sieci neuronowej a celem badań było znalezienie jak najmniejszej struktury sieci, pozwalającej na zbieżność algorytmu estymacji położenia w całym obszarze badań.
-
Problematyka symulatorów neuronowych złożonych obiektów energetycznych
PublicationSymulatory neuronowe charakteryzują się bardzo krótkim czasem obliczeń. W odpowiedzi na pytanie o możliwość zastosowania tego typu urządzeń w systemach diagnostyki on-line złożonych obiektów technicznych, podjęto próbę zbudowania neuronowego symulatora parowego bloku energetycznego. W artykule zawarto ocenę powstałego symulatora pod kątem przydatności do tego typu zastosowań oraz przedstawiono proces jego budowania w celu wskazania...
-
Uniform Model Interface for Assurance Case Integration with System Models
PublicationAssurance cases are developed and maintained in parallel with corresponding system models and therefore need to reference each other. Managing the correctness and consistency of interrelated safety argument and system models is essential for system dependability and is a nontrivial task. The model interface presented in this paper enables a uniform process of establishing and managing assurance case references to various types...
-
Marek Galewski dr hab. inż.
PeopleMgr inż. - 2002r. - Politechnika Gdańska; Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki; Automatyka i RobotykaDr inż. - 2007r. - Politechnika Gdańska; Wydział Mechaniczny; Budowa i eksploatacja maszynDr hab. inż. - 2016r. - Politechnika Gdańska; Wydział Mechaniczny; Budowa i eksploatacja maszyn Dotychczasowe i planowane obszary badań: Redukcja drgań podczas obróbki frezowaniem i toczeniem Zastosowanie zmiennej prędkości...
-
Nowa metoda wyznaczenia pola powierzchni skóry przedramienia i dłoni wykorzystująca sztuczną sieć neuronową
PublicationW artykule przedstawiono rozbieżności pomiędzy wartościami pola powierzchni skóry obliczonymi za pomocą znanych metod a ich rzeczywistymi wartościami. Wykorzystując skaner 3D o wysokiej dokładności, zmierzono pole powierzchni skóry przedramienia i dłoni. Zaobserwowano, że błędy obliczeń są w wysokim stopniu skorelowane z wartościami BMI badanych osób. W grupie osób o BMI poniżej 20 stwierdzono maksymalny błąd względny wynoszący...
-
Idea określania strefy wpływów drgań komunikacyjnych w oparciu o algorytm sztucznej sieci neuronowej
PublicationW wielu dziedzinach nauk, również w budownictwie coraz częściej stosuje się metody przybliżone. Zazwyczaj są to metody pozwalające rozwiązać problemy inżynierskie w sposób na tyle dokładny, że z punktu widzenia inżynierii jest to zarówno wystarczalny jak i bardziej ekonomiczny wynik niż przy metodach tradycyjnych i bardziej dokładnych. Problemem badawczym będzie znalezienie prostego sposobu określania wpływu drgań na budynki tak,...