Search
Search results for: KLASYFIKATORY NEURONOWE
-
Rozpoznawanie chorób układu pokarmowego z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji
PublicationCelem pracy jest przedstawienie i ocena algorytmów rozpoznawania chorób w filmach endoskopowych pod kątem możliwości ich zastosowania do budowy systemów automatycznego wykrywania chorób dla rzeczywistego wspomagania badań lekarskich. Porównano efektywność najnowszych algorytmów poprzez pomiar ich skuteczności w zaawansowanym środowisku testowym, zbudowanym w oparciu o materiały z filmów endoskopowych, opracowane we współpracy z...
-
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...
-
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,...
-
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...
-
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...
-
Zastosowanie metod neuronowo-rozmytych i drzew decyzyjnych do rozpoznawaniatypu dna morskiego z przetwarzanych sygnałów echa.**2002, 113 s. 77 rys. 5 tab. bibliogr. 49 poz. maszyn. Rozprawa doktorska /2002.12.17/ WETI Promotor: prof. dr hab.inż. A. Stepnowski.
PublicationPrzedmiotem pracy było opracowanie klasyfikatorów neuronowo-rozmytych dorozpoznawania typu dna morskiego z przetwarzanych sygnałów echa wraz z im-plementacją tych klasyfikatorów w systemie przenośnym.
-
Vowel recognition based on acoustic and visual features
PublicationW artykule zaprezentowano metodę, która może ułatwić naukę mowy dla osób z wadami słuchu. Opracowany system rozpoznawania samogłosek wykorzystuje łączną analizę parametrów akustycznych i wizualnych sygnału mowy. Parametry akustyczne bazują na współczynnikach mel-cepstralnych. Do wyznaczenia parametrów wizualnych z kształtu i ruchu ust zastosowano Active Shape Models. Jako klasyfikator użyto sztuczną sieć neuronową. Działanie systemu...
-
Idea zastosowania sztucznej sieci neuronowej w zarządzaniu procesami logistycznymi przedsiębiorstwa budowlanego o specjalności drogowej
PublicationW opracowaniu przedstawiono zagadnienie zastosowania systemów sztucznej inteligencji w zarządzaniu przedsiębiorstwem branży drogowej. Autorki mają na celu dokonanie przeglądu literatury oraz dotychczasowych aplikacji przedmiotowych algorytmów. W artykule zaprezentowano zatem strukturę oraz cechy wybranych systemów. Na ich podstawie wyłoniono optymalny, według autorek, model umożliwiający sprawniejsze i bardziej efektywne zarządzanie...
-
Construction of a picewise-linear classifier by applaing discriminant analysis to decision tree induction
PublicationArtykuł prezentuje metodę konstrukcji drzew decyzyjnych. W odróżnieniu od większości popularnych algorytmów, które wybierają pojedyncze cechy do budowy reguł decyzyjnych w węzłach drzewa, ta metoda łączy wszystkie cechy. Używa ona wieloklasowego kryterium Fishera do wydzielenia nowych cech, które są liniowa kombinacją cech pierwotnych. Takie drzewa mogą aproksymować złożone regiony decyzyjne używając mniejszej liczby węzłów w porównaniu...
-
Naukowcy pracują nad poprawą efektywności terapii borowo-neutronowej w chorobach nowotworowych
PublicationBadacze konsorcjum zamierzają wspólnie wypracować nowatorską metodologię, która znacznie poprawi kliniczną efektywność terapii boro- wo-neutronowej chorób nowotworowych. Technologia wypracowana przez konsorcjum stanie się podstawą nowych produktów i usług dla klinik onkologicznych w skali globalnej.
-
Problemy analogowej realizacji sztucznej sieci neuronowej. Prace XX Ogólnopolskiej Konferencji Polioptymalizacja i Komputerowe Wspomaganie Projektowania.
PublicationW pracy przedstawiono problemy związane z realizacją sprzętową, w technice analogowej, sztucznej sieci neuronowej. Cele które sobie stawiano to szybkość działania uzyskanej sieci i niski koszt wytworzenia. Uzyskane rezultaty nie zadowalają autorów.
-
Strategie treningu neuronowego estymatora częstotliwości tonu krtaniowego z użyciem generatora syntetycznych samogłosek
PublicationW wielu zastosowaniach telekomunikacyjnych pojawia się problem przetwarzania lub analizy sygnału mowy, w ramach którego, często w obszarze podstawowych algorytmów, stosuje się estymator częstotliwości tonu krtaniowego. Estymator rozpatrywany w tej pracy bazuje na neuronowym klasyfikatorze podejmującym decyzje na podstawie częstotliwości oraz mocy chwilowej wyznaczanych w podpasmach analizowanego sygnału mowy. W pracy rozważamy...
-
Artificial neural network based sensorless control ofinduction motor.
PublicationW artykule przedstawiono bezczujnikowy układ sterowania silnikiem indukcyjnym wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe (ANN). Sieć neuronową wykorzystano w regulatorze prędkości silnika. Zaprezentowano wyniki badań symulacyjnych.
-
Adaptive neural voltage controller with tunable activation gain
PublicationW artykule przedstawiono model adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia dla turbogeneratora z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności. Ten model jest kombinacją klasycznego neuronowego modelu i neuronowego modelu z współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności zależnym od warunków pracy obiektu.Przedstawiono, także wyniki symulacji mające na celu badania efektywności proponowanego regulatora dla...
-
A neural network based system for soft fault diagnosis in electronic circuits
PublicationW artykule przedstawiono system do diagnostyki uszkodzeń parametrycznych w układach elektronicznych. W systemie zaimplementowano słownikową metodę lokalizacji uszkodzeń, bazującą na pomiarach w dziedzinie częstotliwości przeprowadzanych za pomocą analizatora transmitancji HP4192A. Rozważono główne etapy projektowania systemu: definiowanie modelu uszkodzeń, wybór optymalnych częstotliwosci pomiarowych, ekstrakcję cech diagnostycznych,...
-
Metoda neuronowego wyznaczania przestrzennych pól przepływów w przydźwiękowych i naddźwiękowych kanałach łopatkowych turbin parowych
PublicationNiniejsza rozprawa doktorska została poświęcona opracowaniu metody neuronowego wyznaczania przestrzennych pól przepływów w okołodźwiękowych kanałach łopatkowych turbin parowych. Obiektem badań naukowych przedstawionych w kolejnych rozdziałach są dwa ostatnie stopnie części niskoprężnej turbozespołu 18K370 z wylotem ND-37. Pierwszym etapem badań była budowa numerycznego modelu przepływu pary mokrej przez analizowany układ łopatkowy....
-
Application of case based reasoning to hybrid expert system for electronic filter design
PublicationPrzedstawiono koncepcję i przykład praktycznej realizacji obiektowo zorientowanego hybrydowego systemu ekspertowego wykorzystującego rozumowanie sytuacyjne. System wykorzystuje algorytmy najbliższego sąsiada i sztuczne sieci neuronowe. System został przetestowany jako klasyfikator decyzyjny w projektowaniu filtrów elektronicznych. W budowie systemu został wykorzystany obiektowy system CLIPS, rozszerzony o wiele dodatkowych funkcji...
-
New variants of the SDF classifier
PublicationPraca dotyczy problemów związanych z konstruowaniem klasyfikatorów, w których typowa wektorowa reprezentacja obrazu została zastapiona danymi o strukturze macierzowej. W pracy zaproponowano nowe algorytmy oparte na funkcji SDF. Zostały one przetestowane na obrazach przedstawiających cyfry pisane ręcznie oraz na zdjęciach twarzy. Przeprowadzone eksperymenty pozwalają stwierdzić, że wprowadzone modyfikacje istotnie zwiększyły skuteczność...
-
Approaches to experiment based friction modeling: polynomial approximation versus ann approximation
PublicationBadano warunki (poziom wymuszeń), przy których następowało wzbudzenie drgań mechanicznych przy tarciu ślizgowym konforemnego skojarzenia próbek wykonanych z Al2O3 (płaskie czoło tulei obracającej się względem swojej osi - powierzchnia płaska). Uzyskane dane eksperymentalne wykorzystano następnie do zbudowania modeli - stosując aproksymację wielomianami albo sztuczną siecią neuronową (ANN).
-
Two-center radial basis function network for classification of soft faults in electronic analog circuits
PublicationW pracy zaproponowano specjalizowaną sieć neuronową z dwucentrowymi radialnymi funkcjami bazowymi (TCRB) neuronów w warstwie ukrytej,przeznaczoną do diagnostyki uszkodzeń parametrycznych układów analogowych. Zastosowanie funkcji TCRB pozwala na znaczne zmniejszenie liczby neuronów w warstwie ukrytej, lepsze dopasowanie do słownika uszkodzeń oraz poprawę dokładności klasyfikacji, w porównaniu z dotychczas stosowaną siecią z jednocentrowymi...
-
Musical instrument sound separation methods supported by artificial nueural network decision system
PublicationRozprawa doktorska (27 czerwica 2006).Celem prowadzonych prac badawczych było opracowanie algorytmów separacji dźwięków instrumentów muzycznych. Dodatkowo dobrano zestaw parametrów tak aby możliwe było wytrenowanie sztucznej sieci neuronowej w celu automatycznego rozpoznawania odseparowanych sygnałów. Zaproponowano również aby algorytm decyzyjny odpowiedzialny za klasyfikacje dźwięków pełnił funkcję automatycznej metody oceny algorytmów...
-
Piotr Szczuko dr hab. inż.
PeoplePiotr Szczuko received his M.Sc. degree in 2002. His thesis was dedicated to examination of correlation phenomena between perception of sound and vision for surround sound and digital image. He finished Ph.D. studies in 2007 and one year later completed a dissertation "Application of Fuzzy Rules in Computer Character Animation" that received award of Prime Minister of Poland. His interests include: processing of audio and video, computer...
-
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...
-
Zastosowanie hybrydowych systemów ekspertowych do wspomagania projektowania układów elektronicznych.
PublicationW pracy przedstawiono koncepcję i praktyczną realizację obiektowo zorientowanego hybrydowego systemu ekspertowego sterowanego regułami, współpracującego ze sztuczną siecią neuronową, systemem klasyfikatorów genetycznych i systemem z rozumowaniem sytuacyjnym. Jest to system hybrydowy i może być efektywnie wykorzystany do budowy złożonych systemów ekspertowych.
-
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.
-
Neuronowa symulacja temperatury i ciśnienia pary w upuście parowego bloku energetycznego = Neural simulation of pressure and temperature fluctuations at steam extraction of power units with steam turbine
PublicationW artykule przedstawiono metodę symulacji neuronowej dla zastosowań w diagnostyce on-line bloków energetycznych. Model neuronowy opiera się na statycznych jednokierunkowych sieciach neuronowych (SSN) oraz na danych z parowego bloku energetycznego o mocy 200 MW. SSN obliczają wartości referencyjne parametrów cieplno-przepływowych dla aktualnego obciążenia obiektu. Określono wpływ architektury sieci i danych uczących na jakość symulacji...
-
Aproksymacyjny model tarcia
PublicationW pracy przedstawiono problem aproksymacji danych pomiarowych z eksperymentu tribologicznego. W celu uzyskania opisu zależności współczynnika tarcia od liniowej prędkości ślizgania i nacisków zastosowano dwa podejścia: aproksymacja wielomianowa i wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej. W rezultacie prowadzonych prac ustalono, podejście neuronowe jest korzystniejsze.
-
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.
-
Synteza i analiza wieloetapowego klasyfikatora Fishera.**2002 s. 108, rys.,tab. w rozdz. bibliogr. 92 poz. maszyn. Rozprawa doktorska (08.07.2002) Promotor: doc. dr hab. inż. Witold Malina
Publication.
-
Wykorzystanie analizy obrazu w rozpoznawaniu mowy
PublicationNiniejszy referat przedstawia metodę rozpoznawania mowy na podstawie analizy ruchu ust. W pracy opisano algorytm wyznaczana i śledzenia położenia ust wykorzystujący modele Active Shape Models oraz zbadano efektywność jego działania. Sztuczna sieć neuronowa została wykorzystana jako klasyfikator rozpoznający sześć wypowiadanych samogłosek w oparciu o wizualne parametry mowy. W pracy umieszczono wyniki klasyfikacji oraz wnioski.
-
Dwuetapowa dyskryminacyja metoda optymalizacji klasyfikatora.**2004, 112 s.rys., tab. w rozdz. bibliogr. 63 poz. maszyn. Rozprawa doktorska: /04.03.2004/ P. Gdań. Wydz. ETI. Promotor: prof. dr hab. inż. W. Malina.
Publication.
-
SDF classifier revisited
PublicationArtykuł dotyczy problemów związanych z konstruowaniem klasyfikatorów wykorzystujących tzw. dyskryminacyjną funkcję samopodobieństwa (ang. Similarity Discriminant Function - SDF), w których tradycyjna, wektorowa reprezentacja obrazu została zastąpiona przez dane o strukturze macierzowej. Zaprezentowano możliwości modyfikowania macierzowych struktur danych i zaproponowano nowe warianty kryterium SDF. Przedstawione algorytmy zostały...
-
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,...
-
Projektowanie symetryzatorów planarnych dla pasma UWB z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
PublicationW pracy zaprezentowano nową metodę projektowania planarnych symetryzatorów szerokopasmowych, wykorzystującą sztuczne sieci neuronowe oraz zasady modelowania elektromagnetycznego. Metoda zakłada wykorzystanie projektu wzorcowego, jego przeskalowanie dla nowego podłoża z wykorzystaniem zasad modelowania elektromagnetycznego oraz optymalizację końcową w oparciu o odpowiednio nauczoną sieć neuronową. Poprawność działania algorytmu zweryfikowano...
-
Approximation task decomposition for artificial neural network.
PublicationW pracy przedstawiono wpływ dekompozycji zadania na czasochłonność projektowania oraz dokładność i szybkość obliczeń sztucznej sieci neuronowej wykorzystanej do rozwiązania rzeczywistego problemu technicznego, którego matematyczny model był znany. Celem obliczeń prowadzonych przez sieć neuronową było określenie wartości współczynnika przepływu m na podstawie znajomości wartości: przewodności dźwiękowej C i średnicy przewodu d (a...
-
Modelowanie niepewności pomiarowych obiegu turbo parowego.
PublicationArtykuł opisuje próbę stworzenia modelu neuronowego wymiennika regeneracyjnego siłowni kondensacyjnej pracującego w zmiennych warunkach ruchu. Wzorzec poprawnej pracy elementów siłowni turboparowej jest pożądany w dziedzinie diagnostyki, ponieważ poprawnie pracujący model neuronowy jest w stanie zastąpić czasochłonne obliczenia bilansowe.
-
Modelowanie niepewności pomiarowych obiegu turboparowego
PublicationArtykuł opisuje próbę stworzenia modelu neuronowego wymiennika regeneracyjnego siłowni kondensacyjnej pracującego w zmiennych warunkach ruchu. Wzorzec poprawnej pracy elementów siłowni turboparowej jest pożądany w dziedzinie diagnostyki, ponieważ poprawnie pracujący model neuronowy jest w stanie zastąpić czasochłonne obliczenia bilansowe.
-
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.
-
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...
-
Andrzej Stateczny prof. dr hab. inż.
PeopleProf. Dr. Andrzej Stateczny is a Professor of Gdansk Technical University Poland and President of Marine Technology Ltd. His research interests are mainly centered on navigation, hydrography and geoinformatics. Current RF research activities include radar navigation, comparative navigation, hydrography, artificial intelligence methods focused on image processing and multisensory data fusion. He has been the Principal Investigator...
-
Verification of the Parameterization Methods in the Context of Automatic Recognition of Sounds Related to Danger
PublicationW artykule opisano aplikację, która automatycznie wykrywa zdarzenia dźwiękowe takie jak: rozbita szyba, wystrzał, wybuch i krzyk. Opisany system składa się z bloku parametryzacji i klasyfikatora. W artykule dokonano porównania parametrów dedykowanych dla tego zastosowania oraz standardowych deskryptorów MPEG-7. Porównano też dwa klasyfikatory: Jeden oparty o Percetron (sieci neuronowe) i drugi oparty o Maszynę wektorów wspierających....
-
System rozpoznawania mowy wykorzystujący cechy wizualne
PublicationNiniejszy artykuł przedstawia metodę rozpoznawania głosek na podstawie analizy ruchu ust, która może znaleźć zastosowanie w terapii logopedycznej osób z wadami słuchu. W pracy opisano algorytm wyznaczana i śledzenia położenia ust oraz zbadano efektywność jego działania. Sztuczna sieć neuronowa została wykorzystana jako klasyfikator rozpoznający sześć wypowiadanych samogłosek w oparciu o wizualne parametry mowy. Dodatkowo przeprowadzono...
-
Application of neural networks for turbine rotor trajectory investigation.
PublicationW pracy przedstawiono rezultaty badań sieci neuronowych przewidujących trajektorię wirnika turbinowego uzyskanych ze stanowiska turbiny modelowej. Badania wykazały, iż sieci neuronowe wydają się być z powodzeniem zastosowane do przewidywania trajektorii ruchu wirnika turbiny. Najważniejszym zadaniem wydaje się poprawne określenie wektorów sygnałów wejściowych oraz wyjściowych jak również prawidłowe stworzenie sieci neuronowej....
-
Przegląd wybranych metod prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych
PublicationPraca dotyczy prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych. Podaje się czynniki kształtujące zapotrzebowania na wodę oraz dokonuje się analizy porównawczej trzech wybranych metod predykcji, a mianowicie: predyktora neuronowego, predyktora neuronowo-rozmytego oraz metody opartej o uśrednianie pomiarów. Badania symulacyjne pokazały, że przy przyjętych założeniach najlepsze wyniki daje metoda uśredniania.
-
Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego
PublicationPomimo 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...
-
Sequential classification.
PublicationOpisano 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.
-
Automatyczna klasyfikacja artykułów Wikipedii
PublicationWikipedia- internetowa encyklopedia do organizacji artykułów wykorzystuje system kategorii. W chwili obecnej proces przypisywania artykułu do odpowiednich kategorii tematycznych realizowany jest ręcznie przez jej edytorów. Zadanie to jest czasochłonne i wymaga wiedzy o strukturze Wikiedii. Ręczna kategoryzacja jest również podatna na błędy wynikające z faktu, że przyporządkowanie artykułu don kategorii odbywa się w oparciu o arbitralną...
-
Mirosław Włas dr inż.
PeopleWykształcenie : 1987-1991 – Liceum Ogólnokształcące im. Jana Bażyńskiego w Ostródzie – profil matematyczno-fizyczny 1991-1996 Politechnika Gdańska – studia na Wydziale Elektrycznym 1997-2002 Politechnika Gdańska – studia doktoranckie na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki 1998- 1999 Politechnika Gdańska – kurs ekonomii na Wydziale Zarządzania i Ekonomii PG 1997-2000 – kurs j. angielskiego - Zespół Lektorów BEST – Gdańsk 2003...
-
Modelowanie charakterystyk magnesowania przełączalnych silników reluktancyjnych z wykorzystaniem sieci neuronowych
PublicationW pracy przedstawiono możliwość wykorzystania sztucznej sieci neuronowej w jednej z metod analitycznych modelowania charakterystyk magnesowania przełączalnych silników reluktancyjnych. W szczególności przedstawiono uzasadnienie doboru zmiennych podawanych na warstwę neuronów wejściowych sieci, przygotowanie zbioru uczącego, walidacyjnego i testującego, wybór struktury i dobór parametrów sieci, proces uczenia t testowania oraz wyniki...