Wyniki wyszukiwania dla: ALGORYTM UCZENIA POPULACJI

• Entropia w algorytmach uczenia populacji

  Publikacja

  • M. W. Forkiewicz
  • E. Wędrowska

  - Rok 2004

  Zastosowanie entropii w analizie zachowania się różnorodnych systemów daje podstawy do podjęcia próby wykorzystania entropii w algorytmie uczenia populacji. Koncepcja badania proponowana przez autorów wymagać będzie zdefiniowania niezbędnych pojęć teoretycznych, dlatego też celem artykułu jest zdefiniowanie pojęć: entropii a priori potencjalnego rozwiązania oraz średniej entropii populacji.

• Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego

  Publikacja

  • A. Mikołajczyk-Bareła
  • M. Grochowski

  - Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej - Rok 2018

  Pomimo 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...

  Pełny tekst do pobrania w portalu

• Analiza przydatności wybranych algorytmów opartych na ewolucji populacji do szeregowania zadań produkcyjnych

  Publikacja

  • M. Forkiewicz

  - Rok 2008

  W pracy omówiono konstrukcję trzech algorytmów opartych na ewolucji populacji: ewolucyjnego, uczenia populacji i mrówkowego do szeregowania zadań produkcyjnych. Zaprezentowano wyniki eksperymentu dla trzech trudnych obliczeniowo problemów deterministycznych. Na podstawie otrzymanych wyników przeanalizowano przydatność przedstawionych metod do szeregowania zadań.

• Weighted sequential classifier

  Publikacja

  • A. Kołakowska
  • W. Malina

  - Rok 2003

  Zaproponowano wieloklasowe ważone kryterium Fishera i uzasadniono potrzebę jego wprowadzenia. Na bazie tego kryterium skonstruowano sekwencyjny algorytm uczenia klasyfikatora. Przedstawiono wyniki eksperymentów.

• Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową

  Publikacja

  • D. Gradolewski
  • P. Tojza
  • G. Redlarski

  - Przegląd Elektrotechniczny - Rok 2014

  Podstawowym 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....

  Pełny tekst do pobrania w portalu

• Jak wykraść złoto smokowi? - uczenie ze wzmocnieniem w świecie Wumpusa

  Publikacja

  • K. Draszawka

  - Rok 2021

  Niniejszy rozdział zawiera łagodne wprowadzenie do problematyki uczenia ze wzmocnieniem, w którym podstawy teoretyczne wyjaśniane są na przykładzie przewodnim, jakim jest zagadnienie nauczenia agenta poruszania się w świecie potwora o imieniu Wumpus (ang. Wumpus world), klasycznym środowisku do testowania logicznego rozumowania agentów (problem nietrywialny dla algorytmów uczenia ze wzmocnieniem). Przedstawiona jest główna idea...

• Sequential classification.

  Publikacja

  • A. Kołakowska
  • W. Malina

  - Rok 2003

  Opisano 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.

• Neural Network - Based Parameters Estimations Of Induction Motors

  Publikacja

  • M. Włas
  • Z. Krzemiński
  • H. Toliyat

  - IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS - Rok 2008

  W artykule przedstwaiono algorytmy estymacji rezystancji wirnika i indukcyjności wzajemnej w zamkniętym układzie sterowania prędkości silnika indukcyjnego klatkowego. Do wyznaczenia rezystancji wykorzystano algorytm oparty na porównaniu modelu napięciowego i prądowego silnika. Do wyznaczania indukcyjności wykorzystano, znaną z literatury, zależność modelu multiskalarnego. Wyznaczane w stanie ustalonym parametry zapisywane są w...

  Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

• przyrostowa metoda budowy hierarchicznej sieci neuronowej dla przewidywania sekwencji znakowych

  Publikacja

  • M. Michalski

  - Rok 2010

  Zaprezentowano 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...

• Prototyp modelu systemu samouczącego do prognozowania stężenia pyłu PM10 w powietrzu atmosferycznym

  Publikacja

  • C. Orłowski
  • A. Sarzyński
  • M. Sarzyńska

  - Rok 2016

  Artykuł przedstawia model prognozowania stężenia pyłu PM10 z wykorzystaniem algorytmów genetycznych. Model ten jest drugim z kolei do prognozowania pyłu (poprzedni wykorzystywał jednokierunkowe sieci neuronowe) i stanowi podstawę do budowy modelu samouczącego. Podczas budowy modelu uwzględniono oddziaływanie czynników meteorologicznych, a do implementacji wykorzystano algorytm genetyczny ze względu na specyfikę problemu prognozowania...

  Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym