Filtry
wszystkich: 3531
wybranych: 1541
-
Katalog
- Publikacje 1541 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 10 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 18 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 79 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 1 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 16 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 2 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 1864 wyników po odfiltrowaniu
Filtry wybranego katalogu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: artificial neural network, gis, diagnosis, machine learning, expert system
-
Statistical Data Pre-Processing and Time Series Incorporation for High-Efficacy Calibration of Low-Cost NO2 Sensor Using Machine Learning
PublikacjaAir pollution stands as a significant modern-day challenge impacting life quality, the environment, and the economy. It comprises various pollutants like gases, particulate matter, biological molecules, and more, stemming from sources such as vehicle emissions, industrial operations, agriculture, and natural events. Nitrogen dioxide (NO2), among these harmful gases, is notably prevalent in densely populated urban regions. Given...
-
Productivity Enhancement by Prediction of Liquid Steel Breakout during Continuous Casting Process in Manufacturing of Steel Slabs in Steel Plant Using Artificial Neural Network with Backpropagation Algorithms
Publikacja -
Optimization-based stacked machine-learning method for seismic probability and risk assessment of reinforced concrete shear walls
PublikacjaEfficient seismic risk assessment aids decision-makers in formulating citywide risk mitigation plans, providing insights into building performance and retrofitting costs. The complexity of modeling, analysis, and post-processing of the results makes it hard to fast-track the seismic probabilities, and there is a need to optimize the computational time. This research addresses seismic probability and risk assessment of reinforced...
-
Expert System as a classification method for optimal Legg-Calve-Perthes Disease treatment
PublikacjaZaproponowano utworzenie systemu eksperckiego jako metody klasyfikacji w prognozowaniu dowolnej formy leczenia dzieci z chorobą Legg-Calve-Perthesa. Obecnie nie ma jednego optymalnego sposobu leczenia choroby Perhtes'a i proponowana metoda jest próbą utworzenia wymiernego i uniwersalnego narzędzia, które będzie stanowiło podstawę przy podejmowaniu decyzji o najlepszym sposobie leczenia chorego stawu biodrowego. System ekspercki,...
-
Application of case based reasoning to hybrid expert system for electronic filter design
PublikacjaPrzedstawiono 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...
-
Moral Knowledge Expert System : On the Borderline Between Business Ethics and New Technologies
PublikacjaAutorzy przedstawiają wstępną koncepcję zbudowania Internetowego Systemu Ekspertowego w dziedzinie wiedzy moralnej. Idea sprowadza się do zaaplikowania możliwości ogólnoświatowej sieci internetowej oraz koncepcji rozwijanych w ramach zarządzania wiedzą w odniesieniu do problemów moralnych występujących w życiu gospodarczym. System ten obejmuje: wiedzę ekspercką, akwizycję wiedzy o faktycznie dokonanych wyborach moralnych i ich...
-
Agent-Based Population Learning Algorithm for RBF Network Tuning
Publikacja -
Stacking and rotation-based technique for machine learning classification with data reduction
Publikacja -
POPULATION-BASED MULTI-AGENT APPROACH TO SOLVING MACHINE LEARNING PROBLEMS
Publikacja -
Efficient sampling of high-energy states by machine learning force fields
Publikacja -
Longitudinal drug synergy assessment using convolutional neural network image-decoding of glioblastoma single-spheroid cultures
PublikacjaAbstract 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...
-
Analysis of electromagnetic disturbances in DC network of grid connected building-integrated photovoltaic system
PublikacjaThis paper focuses on conducted electromagnetic interference (EMI) emissions and propagation in the DC network of grid connected building integrated photovoltaic (PV) system. The investigated PV system, consists of ten solar panels, cabling and the grid-connected one phase inverter. The EMI simulation model of the real PV system has been developed with the aid of impedance analyzer measurements of solar panels and the DC network...
-
Polymeric Bearings as a new base isolation system suitable for mitigating machine-induced vibrations
PublikacjaThe present paper summarizes the preliminary results of the experimental shaking table investigation conducted in order to verify the effectiveness of a new base isolation system consisting of Polymeric Bearings in reducing strong horizontal machine-induced vibrations. Polymeric Bearing considered in the present study is a prototype base isolation system, which was constructed with the use of a specially prepared flexible polymer...
-
Diagnostic potential for a serum miRNA neural network for detection of ovarian cancer
Publikacja -
Neural Network Application for Recognition of Geometry Degradation of Power Cycle Components
PublikacjaPrzedyskutowano problem rozpoznawania degradacji geometrycznej. Skuteczne zastosowanie wybranego typu sieci neuronowej (SSN) jest prezentowane w referacie. SSN wykrywająca typy degradacji geometrycznej wykazała wysoką jakość. Pokazano pewną możliwość ekstrapolacji takich SSN. Pokazano możliwość wykrywania typów degradacji geometrycznej nawet w przypadku pozyskiwania niepełnych danych pomiarowych.
-
Iterative Global Sensitivity Analysis Algorithm with Neural Network Surrogate Modeling
PublikacjaGlobal sensitivity analysis (GSA) is a method to quantify the effect of the input parameters on outputs of physics-based systems. Performing GSA can be challenging due to the combined effect of the high computational cost of each individual physics-based model, a large number of input parameters, and the need to perform repetitive model evaluations. To reduce this cost, neural networks (NNs) are used to replace the expensive physics-based...
-
Autonomous pick-and-place system based on multiple 3Dsensors and deep learning
PublikacjaGrasping objects and manipulating them is the main way the robot interacts with its environment. However, for robots to operate in a dynamic environment, a system for determining the gripping position for objects in the scene is also required. For this purpose, neural networks segmenting the point cloud are usually applied. However, training such networks is very complex and their results are unsatisfactory. Therefore, we propose...
-
Health System Efficiency in European Countries: Network Data Envelopment Analysis Approach
PublikacjaPurpose: The article's main aim is to investigate the effectiveness of health systems in European countries based on EUROSTAT data. A comparative analysis of the health systems' effectiveness in different countries is based on their improvement (reform), using the best practices approach. Design/Methodology/Approach: The network DEA model and a slack-based model (NDEA – SBM) are used. A non-oriented model is used. The research...
-
3D Machine Vision System for Inspection of Contact Strips in Railway Vehicle Current Collectors
PublikacjaConstruction and technical condition of current collectors is crucial to reliability and safety of railway transportation. According to the Technical Specifications for Interoperability railway vehicles in the European Union should be equipped with carbon contact strips. Excessive wear or defects of contact strips degrade the capability of undisturbed power transmission, cause faster wear of contact wire, and can even result in...
-
Tuning Ferulic Acid Solubility in Choline-Chloride- and Betaine-Based Deep Eutectic Solvents: Experimental Determination and Machine Learning Modeling
PublikacjaDeep eutectic solvents (DES) represent a promising class of green solvents, offering particular utility in the extraction and development of new formulations of natural compounds such as ferulic acid (FA). The experimental phase of the study undertook a systematic investigation of the solubility of FA in DES, comprising choline chloride or betaine as hydrogen bond acceptors and six different polyols as hydrogen bond donors....
-
Application of artificial neural networks (ANN) as multiple degradation classifiers in thermal and flow diagnostics
PublikacjaPrzedyskutowano problem zwiększenia dokładności rozpoznawania wielokrotnych degradacji eksploatacyjnych urządzeń składowych dużych obiektów energetycznych. Zastosowani sieć neuronową (SSN) o skokowych funkcjach przejścia. Sprawdzono możliwości przyspieszenia treningu sieci neuronowych. Zastosowano modułową metodę budowy SSN, polegającą na dedykowaniu pojedynczej sieci do rozpoznawania tylko jednego typu degradacji.
-
Accidental wow defect evaluation using sinusoidal analysis enhanced by artificial neural networks
PublikacjaArtykuł 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...
-
Numerical analysis of chip removing system operation in circular sawing machine using CFD software
PublikacjaPaper presents the analysis of the results of numerical simulations of the air flow process of wood chips removing system in the circular sawing machine. The attention is focused on the upper cover and bottom shelter of the chip removing system. Within the framework of the work a systematic numerical modeling of the air flow distribution in the cover and shelter during operation of the selected rotational speed of saw blade with...
-
Forecasting energy consumption and carbon dioxide emission of Vietnam by prognostic models based on explainable machine learning and time series
PublikacjaThis study assessed the usefulness of algorithms in estimating energy consumption and carbon dioxide emissions in Viet- nam, in which the training dataset was used to train the models linear regression, random forest, XGBoost, and AdaBoost, allowing them to comprehend the patterns and relationships between population, GDP, and carbon dioxide emissions, energy consumption. The results revealed that random forest, XGBoost, and AdaBoost...
-
Machine learning-based prediction of seismic limit-state capacity of steel moment-resisting frames considering soil-structure interaction
PublikacjaRegarding the unpredictable and complex nature of seismic excitations, there is a need for vulnerability assessment of newly constructed or existing structures. Predicting the seismic limit-state capacity of steel Moment-Resisting Frames (MRFs) can help designers to have a preliminary estimation and improve their views about the seismic performance of the designed structure. This study improved data-driven decision techniques in...
-
Hybrid System for Ship-Aided Design Automation
PublikacjaA hybrid support system for ship design based on the methodology of CBR with some artificial intelligence tools such as expert system Exsys Developer along with fuzzy logic, relational Access database and artificial neural network with backward propagation of errors.
-
The sensors-based artificial intelligence Train Control and Monitoring System (TCMS) for managing the railway transport fleet
PublikacjaRailways deliver a safe and sustainable form of transport and are typically pointed as one the safest form of transportation. Nevertheless, train accidents still happen, and when they happen, the consequences concern serious fatalities and injuries. Since every case is unique, the most frequent causes of train accidents are mechanical derailments, failures, as well as human errors and ignorance. In order to mitigate the risks posed...
-
CBR methodology application in an expert system for aided design ship's engine room automation
PublikacjaW artykule przedstawiono metody obliczania podobieństwa na podstawie przypadków, zastosowane w opracowanym systemie ekspertowym do wspomagania projektowania siłowni okrętowej. Do realizacji metody na przykładzie automatyki napędu głównego zastosowano oprogramowanie bazy danych i system ekspertowy. Uzyskane wyniki wyszukiwania w bazie danych statków podobnych zostały porównane i przeanalizowane. Do weryfikacji zastosowanych w bazie...
-
Can Evaluation Patterns Enable End Users to Evaluate the Quality of an e-learning System? An Exploratory Study.
PublikacjaThis paper presents the results of an exploratory study whose main aim is to verify if the Pattern-Based (PB) inspection technique enables end users to perform reliable evaluation of e-learning systems in real work-related settings. The study involved 13 Polish and Italian participants, who did not have an HCI background, but used e-learning platforms for didactic and/or administrative purposes. The study revealed that the participants...
-
Precision of cutting system in circular sawing machine
PublikacjaW pracy przedstawiono analizę dokładności układu przecinania pilarki tarczowej, w której uwzglednoino dokładność struktury geometryczno- ruchowej przecinarki.
-
Dynamics of the circular sawing machine spindle system
PublikacjaW pracy przedstawiono wyniki badań wpływu prędkości obrotowej na dynamikę układu wrzecionowego pilarki tarczowej. Czynnikami badanymi były bicie osiowe i promieniowe wrzeciona, które mierzono za pomocą czujników wiroprądowych na kierunku działania przekładni pasowej, a także na kierunku do niego prostopadłym. Przeprowadzone badania eksperymentalne wykazały, że wartość prędkości obrotowej wrzeciona oraz sposób przekazywania mocy...
-
Dynamics of the total system of the circular sawing machine
PublikacjaW pracy przedstwaiono przyczyny i efekty zmiany położenia ostrzy piły tarczowej. Opisana metoda pomiaru zachowania dynamicznego piły pozwala uzytkownikowi okreslic przyczyny drgań. Ponadto, może wskazać drogi efektywnej ich minimalizacji.
-
Complex Corrosion Monitoring System for Crude Distillation Unit in Form of Neutral Network
PublikacjaComplex and successful corrosion monitoring of refinery processes can significantly reduce material losses and failure risk. The developed corrosion monitoring system is based on online ultrasonic sensors, ER (electrical resistance) probes, gravimetric method and multipoint analytical analysis of chemical composition of the fluids. Additional online LPR (linear polarization resistance) sensors controlling corrosiveness of sour...
-
Analysis of network infrastructure and QoS requirements for modern remote learning systems.
PublikacjaW referacie przedstawiono różne modele zdalnego nauczania. Podjęto próbę oceny wymagań nakładanych na infrastrukturę sieci. Ponadto przedstawiono mechanizmy QoS spotykane w sieciach teleinformatycznych oraz dokonano oceny możliwości ich współpracy w systemach edukacji zdalnej
-
Overcoming “Big Data” Barriers in Machine Learning Techniques for the Real-Life Applications
Publikacja -
Machine learning techniques combined with dose profiles indicate radiation response biomarkers
Publikacja -
Multivariate Features Extraction and Effective Decision Making Using Machine Learning Approaches
Publikacja -
Machine Learning and data mining tools applied for databases of low number of records
Publikacja -
Analyzing the Effectiveness of the Brain–Computer Interface for Task Discerning Based on Machine Learning
PublikacjaThe aim of the study is to compare electroencephalographic (EEG) signal feature extraction methods in the context of the effectiveness of the classification of brain activities. For classification, electroencephalographic signals were obtained using an EEG device from 17 subjects in three mental states (relaxation, excitation, and solving logical task). Blind source separation employing independent component analysis (ICA) was...
-
Machine learning-based prediction of residual drift and seismic risk assessment of steel moment-resisting frames considering soil-structure interaction
PublikacjaNowadays, due to improvements in seismic codes and computational devices, retrofitting buildings is an important topic, in which, permanent deformation of buildings, known as Residual Interstory Drift Ratio (RIDR), plays a crucial role. To provide an accurate yet reliable prediction model, 32 improved Machine Learning (ML) algorithms were considered using the Python software to investigate the best method for estimating Maximum...
-
Application of fuzzy neural network for supporting measurements and control in a wastewater treatment plant
PublikacjaOczyszczanie ścieków jest jednym z ważniejszych aspektów ochrony środowiska. Nowoczesne systemy kontroli w oczyszczalniach ścieków pozwalają na poprawę jakości procesu oczyszczania redukując jednocześnie koszty. Systemy kontroli i optymalizacji jakie odkilku lat opracowuje się dla oczyszczalni ścieków, bazują zazwyczaj na skomplikowanych modelach matematycznych. Kluczowym problemem w zastosowaniu tych systemów jest duża liczba...
-
Integrating Statistical and Machine‐Learning Approach for Meta‐Analysis of Bisphenol A‐Exposure Datasets Reveals Effects on Mouse Gene Expression within Pathways of Apoptosis and Cell Survival
PublikacjaBisphenols are important environmental pollutants that are extensively studied due to different detrimental effects, while the molecular mechanisms behind these effects are less well understood. Like other environmental pollutants, bisphenols are being tested in various experimental models, creating large expression datasets found in open access storage. The meta‐analysis of such datasets is, however, very complicated for various...
-
Lead-free bismuth-based perovskites coupled with g–C3N4: A machine learning based novel approach for visible light induced degradation of pollutants
PublikacjaThe use of metal halide perovskites in photocatalytic processes has been attempted because of their unique optical properties. In this work, for the first time, Pb-free Bi-based perovskites of the Cs3Bi2X9 type (X = Cl, Br, I, Cl/Br, Cl/I, Br/I) were synthesized and subjected to comprehensive morphological, structural, and surface analyses, and photocatalytic properties in the phenol degradation reaction were examined. Furthermore,...
-
Expedited Machine-Learning-Based Global Design Optimization of Antenna Systems Using Response Features and Multi-Fidelity EM Analysis
PublikacjaThe design of antenna systems poses a significant challenge due to stringent per-formance requirements dictated by contemporary applications and the high com-putational costs associated with models, particularly full-wave electromagnetic (EM) analysis. Presently, EM simulation plays a crucial role in all design phases, encompassing topology development, parametric studies, and the final adjustment of antenna dimensions. The latter...
-
The application of an expert system for simulation investigations in yhe aided design of ship power systems automation.
PublikacjaPrzedstawiono strukturę i funkcje systemu wspomagającego projektowanie automatyki systemów enegretycznych statków. Dane opisujące projektowany podsystem energetyczny są wprowadzane w trybie interaktywnym do systemu ekspertowego. Reguły określaja poprawność formalną i merytoryczną wprowadzonych danych. W przypadku braku błędów system automatycznie tworzy model symulacyjny projektowanego podsystemu enegretycznego i wywołuje program...
-
Geographic Information System (GIS) tools for aiding development of inland waterways fleet
PublikacjaInformatyczne wspomaganie planowania i eksploatacji floty śródlądowej obejmuje szereg zagadnień, pośród których szczególnie istotne są problemy związane z analizą stanu istniejących dróg wodnych. Artykuł przedstawia koncepcję budowy modelu danych GIS dla potrzeb projektu INCOWATRANS z uwzględnieniem istniejących danych i ewentualnego wykorzystania ich przez administrację oraz innych użytkowników dróg wodnych.
-
The Effectiveness of Using a Pretrained Deep Learning Neural Networks for Object Classification in Underwater Video
Publikacja -
Detection of circulating tumor cells by means of machine learning using Smart-Seq2 sequencing
Publikacja -
Machine Learning for Control Systems Security of Industrial Robots: a Post-covid-19 Overview
Publikacja -
Likelihood of Transformation to Green Infrastructure Using Ensemble Machine Learning Techniques in Jinan, China
Publikacja