Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 514
Wyniki wyszukiwania dla: METODY UCZENIA SIECI NEURONOWYCH
-
Przesyłanie danych pomiarowych z wykorzystaniem sieci GSM - metody transmisji.Zastosowanie Komputerów w Nauce i Technice.XIII cykl seminariów zorganizowanych przez PTETiS, Oddział w Gdańsku.
PublikacjaW artykule przedstawiono metody przesyłania danych w systemach pomiarowych,z wykorzystaniem do tego celu sieci telefonii komórkowej GSM. Opisano możliwości przesyłania bloków danych przy transmisji SDT, HSCSD i GPRS oraz przesyłanie pojedynczych wyników i komunikatów z wykorzystaniem SMS i WAP.
-
Modelowanie rozwoju regionalnej sieci połączeń kolejowych z wykorzystaniem metody analitycznego procesu sieciowego
PublikacjaW artykule przedstawiono wielokryterialny model decyzyjny dla kategoryzacji linii kolejowych w województwie pomorskim z uwagi wymogi użyteczności publicznej. Punktem odniesienia dla analizy był Plan zrównoważonego rozwoju publicznego transportu zbiorowego w województwie pomorskim, w którym z uwagi na niezbędną elastyczność decyzyjną nie dokonano parametryzacji kryteriów decydujących o przypisaniu linii do segmentu użyteczności...
-
Zastosowanie metody wyznaczania zakresu wymienności pojemności i zasięgu do planowania sieci UMTS
PublikacjaW referacie przedstawiono oryginalną metodę szacowania zakresu wymienności pojemności i zasięgu interfejsu radiowego WCDMA/FDD z wykorzystaniem uniwersalnych charakterystyk obciążeniowych oraz unormowanych krzywych zasięgu. Wskazano zastosowanie praktyczne podanych metod do planowania sieci komórkowej UMTS oraz sposoby ich wykorzystania w trakcie eksploatacji tego systemu.
-
Metody opisu ontologii: Opis wiedzy niepewnej przy pomocy sieci Bayesowskich i logiki MEBN
PublikacjaArtykuł wprowadza czytelnika w problematykę przedstawiania wiedzy niepewnej w systemach eksperckich. Na przykładzie diagnostyki problemów komunikacyjnych w prostej sieci osiedlowej przedstawiona jest w artykule metodologia wnioskowania w sieciach bayesowskich. W jego dalszej części podano przykład prezentujący logikę MEBN jako sposób na wyrażenie w zwięzły sposób wiedzy probabilistycznej o całej klasie problemów o podobnych właściwościach...
-
Koncepcja metody bezpiecznej transmisji danych w sieci KNX na potrzeby systemu zdalnego nadzoru
PublikacjaW pracy omówiono wymagania stawiane kanałom komunikacyjnym wykorzystywanym do realizacji funkcji związanych z bezpieczeństwem oraz zaproponowano metodę bezpiecznej transmisji danych w sieci KNX opracowaną na potrzeby systemu zdalnego nadzoru. Metoda definiuje dodatkową warstwę stosu protokołu komunikacyjnego KNX umożliwiającą spełnienie wymagań dotyczących niezawodność i bezpieczeństwa transmisji danych bez konieczności wprowadzania...
-
Ocena wpływu metody kierowania ruchem i topologii na jakość usług w sieci MPLS.
PublikacjaWraz ze wzrostem zapotrzebowania na usługi z gwarancją jakości w nowych sieciach wielousługowych, pojawiła się potrzeba opracowania efektywnych metod kierowania ruchem, gdyż istniejące algorytmy oparte na najkrótszej ścieżce często prowadzą do rezultatów dalekich od optymalnych. W niniejszym artykule zawarto wyniki pomiarów uzyskane za pomocą modelu symulacyjnego stworzonego na potrzeby symulacji sieci MPLS. Program został rozbudowany...
-
Metody Sztucznej Inteligencji - sieci neuronowe, systemy rozmyte [2020/21]
Kursy Onlinestudia stacjonarne II st., Automatyka i Robotyka sem. 1
-
Jerzy Balicki dr hab. inż.
Osoby -
Wykrywanie komponentów twarzy na potrzeby określenia jej położenia przy wykorzystaniu obrazów w skali szarości
PublikacjaPrzedstawiono problematykę określania położenia twarzy oraz kierunku wzroku. Przedstawiono stosowane metody orazzaproponowano nową wykorzystującą kombinację analizy falkowej, metod sztucznych sieci neuronowych oraz analizy geometrycznej.
-
Sylwester Kaczmarek dr hab. inż.
OsobySylwester Kaczmarek ukończył studia w 1972 roku jako mgr inż. Elektroniki, a doktorat i habilitację uzyskał z technik komutacyjnych i inżynierii ruchu telekomunikacyjnego w 1981 i 1994 roku na Politechnice Gdańskiej. Jego zainteresowania badawcze ukierunkowane są na: sieci IP QoS, sieci GMPLS, sieci SDN, komutację, ruting QoS, inżynierię ruchu telekomunikacyjnego, usługi multimedialne i jakość usług. Aktualnie jego badania skupiają...
-
Andrzej Stateczny prof. dr hab. inż.
OsobyProf. dr hab. inż. Andrzej Stateczny jest profesorem Politechniki Gdańskiej i prezesem firmy Marine Technology Ltd. Jego zainteresowania naukowe koncentrują się głównie wokół nawigacji, hydrografii i geoinformatyki. Obecnie prowadzone badania obejmują nawigację radarową, nawigację porównawczą, hydrografię, metody sztucznej inteligencji w zakresie przetwarzania obrazów i fuzji danych wielosensorycznych. Był kierownikiem lub głównym...
-
Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym
PublikacjaArtykuł 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.
-
Modelirovanie i prognozirovanie svoistv betonov s pomoŝ'û iskusstvennyh nejronovyh setej.
PublikacjaPrzedstawiono podstawowe informacje na temat sieci neuronowych. Pokazano wpływ własciwości kompozycji impregnacyjnych takich jak lepkość, gęstość, temperatura na głębokość wnikania w strukturę betonu a także możliwość wykorzystania sieci neuronowych do przewidywania wytrzymałości betonów impregnowanych.
-
Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych
PublikacjaW 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.
-
Modelowanie informacją i pozyskiwanie wiedzy.
PublikacjaW rozdziale zaproponowano metody miękkiego modelowania dla wspomagania procesu pozyskania wiedzy. Skoncentrowano się na metodach opartych na teorii grafów skierowanych, drzew decyzyjnych i sieci neuronowych. Omówiono zastosowania metod na przykładach związanych z przepływem informacji w systemach autonomicznych. Wykazano przydatność modelowania miękkiego w procesach pozyskania wiedzy.
-
Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania
PublikacjaW 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.
-
Dariusz Świsulski dr hab. inż.
Osoby -
Application of neural networks for turbine rotor trajectory investigation.
PublikacjaW 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....
-
An application of neural network for Structural Health Monitoring of an adaptive wing with an array of FBG sensors
PublikacjaW pracy przedstwiono możliwości zastoswania sieci czujników FBG i sztucznych sieci neuronowych do detekcji uszkodzeń w poszyciu adaptacyjnego skrzydła.
-
Uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych
PublikacjaW pracy omówiono uczenie maszynowe do samoorganizacji systemów rozproszonych w zastosowaniach gospodarczych ze szczególnym uwzględnieniem sieci neuronowych do predykcji finansowych oraz szacowania ratingu przedsiębiorstw. Oprócz sieci neuronowych, istotną rolę w przygotowaniu i testowaniu informatycznych systemów finansowych może pełnić programowanie genetyczne. Z tego powodu omówiono uczenie maszynowe w aplikacjach konstruowanych...
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turboparowej
PublikacjaArtykuł 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...
-
Primenenie nejronnyh setej i programnoe obespečenie dlâ ih vizualizacii
PublikacjaPrzedstawiono zagadnienia związane z zastosowaniem sieci neuronowych oraz dostępne oprogramowanie do ich wizualizacji.
-
An improved adaptive neural voltage controller for turbogenerator
PublikacjaOpracowano 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...
-
Neural Network - Based Parameters Estimations Of Induction Motors
PublikacjaW 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...
-
Wpływ degradacji urządzeń pomiarowych na pozyskiwanie symptomów niesprawnej pracy złożonych obiektów energetycznych [Influence of measuring equipment degradation on gaining of symptoms of large power units inefficient operation]
PublikacjaOpisywana jest możliwość budowania relacji cieplno-przepływowych diagnostycznych z zastosowaniem metody sztucznych sieci neuronowych. Są one zastosowane do detekcji zdegradowanych urządzeń pomiarowych w złożonych systemach pomiarowych. Przedstawiono to na przykładzie bloku energetycznego dużej mocy. Wykorzystano obliczenia symulacyjne degradacji. Rozważano zarówno degradacje samego systemu pomiarowego jak i degradacje geometrii...
-
Mirosław Włas dr inż.
OsobyWykształcenie : 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...
-
Algorytmy optymalizacji decyzji logistycznych w zagadnieniach harmonogramowania zadań w inteligentnych systemach produkcyjnych
PublikacjaW niniejszym artykule zaprezentowano omówienie wybranych metod optymalizacji decyzji logistycznych w zagadnieniach harmonogramowania zadań w inteligentnych systemach produkcyjnych (ISP). Do grupy tej zalicza się między innymi metody oparte na mechanizmach sztucznych sieci neuronowych, algorytmów ewolucyjnych, systemach rozmytych oraz algorytmów rojowych. Spośród wyżej wymienionych metod na szczególną uwagę zasługują algorytmy ewolucyjne...
-
Weryfikacja skuteczności parametrycznych oraz nieparametrycznych modeli prognozowania upadłości przedsiębiorstw
PublikacjaArtykuł ten miał na celu weryfikację skuteczności modeli parametrycznych tj. logitowych, probitowych i analizy dyskryminacyjnej, oraz modeli nieparametrycznych, czyli sztucznych sieci neuronowych, w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw. Autor na podstawie takiej samej populacji spółek akcyjnych notowanych na warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych opracował modele prognozowania upadłości spółek na rok i na dwa lata wstecz....
-
The concept of application of artificial neural networks for cultivation controlof cartilages in bioreactors.
PublikacjaNowym 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.
-
Jacek Rumiński prof. dr hab. inż.
OsobyWykształcenie i kariera zawodowa 2022 2016 2002 1995 1991-1995 Tytuł profesora Habilitacja Doktor nauk technicznych Magister inżynier Prezydent RP, dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych, dyscyplina: inzyniera biomedyczna Politechnika Gdańska, Biocybernetyka i inżyniera biomedyczna, tematyka: „Metody wyodrębniania sygnałów i parametrów z różnomodalnych sekwencji obrazów dla potrzeb diagnostyki i wspomagania...
-
Metody inteligencji obliczeniowej w zarządzaniu produkcją
PublikacjaW rozdziale zaprezentowany został przegląd metod inteligencji obliczeniowej stosowanych w zarządzaniu produkcją. Rozdział rozpoczyna się definicją problemu harmonogramowania zadań wraz z wprowadzeniem standardowej nomenklatury stosowanej w literaturze poświęconej temu zagadnieniu. We wstępie zwrócono uwagę na złożoność problemów harmonogramowania zadań i potrzebę stosowania algorytmów generujących dopuszczalne rozwiązania przybliżone....
-
Nieświadome sieci neuronowe
PublikacjaCoraz 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...
-
Wykorzystanie sieci jednokierunkowej wielowarstwowej oraz sieci rekurencyjnej w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw
PublikacjaW pracy skupiono się na rozważaniach nad możliwością wykorzystania różnych rodzajów sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu upadłości przedsiębiorstw. Dokonano analizy porównawczej skuteczności modelu sieci jednokierunkowej wielowarstwowej z modelem sieci rekurencyjnej na rok i na dwa lata przed upadłością przedsiębiorstw. Autor przedstawił osiem różnych swoich modeli SSN.
-
Systemy uczące się - zima 2024/25
Kursy OnlineTeoretyczne podstawy uczenia maszynowego, drzewa decyzyjne, sieci bayesowskie, algorytmy genetyczne, uczenie ze wzmocnieniem
-
Some engineering applications of ANN in CAD
PublikacjaW pracy przedstawiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych: dla obliczeń i doboru regulatora pneumatycznego, w optymalizacji pneumatycznych układów napędowych i w optymalizacji systemu amortyzacji siedziska.
-
The fuzzy neural network: application for trends in river pollution prediction
PublikacjaPraca przedstawia zastosowanie rozmytych sieci neuronowych do przygotowywania prognoz zmian w stężeniu zanieczyszczeń w rzekach. Opisane są pokrótce inne narzędzia stosowane w tym celu.
-
Sieci neuronowe i ich zastosowanie w chromatografii
PublikacjaSieci 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.
-
Inteligencja zespołowa
PublikacjaPrzedstawiono przegląd zespołowego przetwarzania informacji, uczenia się i podejmowania decyzji. Omówiono algorytmy ewolucyjne, roju, mrówkowe, immunologiczne, sieci neuronowe, współpracę agentów, modelowanie indywiduowe oraz przykładowe środowisko modelowania zespołowego.
-
Architektury klasyfikatorów obrazów
PublikacjaKlasyfikacja obrazów jest zagadnieniem z dziedziny widzenia komputerowego. Polega na całościowej analizie obrazu i przypisaniu go do jednej lub wielu kategorii (klas). Współczesne rozwiązania tego problemu są w znacznej części realizowane z wykorzystaniem konwolucyjnych głębokich sieci neuronowych (convolutional neural network, CNN). W tym rozdziale opisano przełomowe architektury CNN oraz ewolucję state-of-the-art w klasyfikacji...
-
Sieci neuronowe w sterowanej rekonstrukcji ubytków chrząstki stawowej.
PublikacjaNowym 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.
-
Joanna Mytnik dr hab.
OsobyDyrektor Centrum Nowoczesnej Edukacji Politechniki Gdańskiej, pasjonatka projektowania procesów uczenia się za pomocą niestandardowych metod i narzędzi (UX i design thinking). Posiada ponad 20 lat doświadczenia w pracy dydaktycznej ze studentami i nauczycielami. Jej pasją jest uczenie, które rozumie jako organizację przestrzeni edukacyjnej realizującej potrzeby każdego ze studentów. Projektując środowisko uczenia się bazuje na...
-
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.
-
Ocena ważności parametrów modelu z wykorzystaniem sieci neuronowej
PublikacjaW 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.
-
Intelligent processing of stuttered speech.
PublikacjaW artykule zaprezentowano kilka metod analizy i automatycznego zliczania potknięć artykulacyjnych, związanych z jąkaniem się, opartych na wykorzystaniu algorytmów uczących się sztucznych sieci neuronowych i zbiorów przybliżonych.
-
Nauka w świecie cyfrowym okiem młodego inżyniera - metody i aplikacje wspomagające uczenie
PublikacjaW niniejszym artykule opisano metody uczenia się oraz popularne aplikacje wspomagające przyswajanie wiedzy. Jest to kontynuacja poprzedniej części, poświęconej procesowi uczenia oraz najpopularniejszym technikom. Zawarte informacje można traktować jako wskazówki dla osób w trakcie tzw. instytucjonalnej nauki - szkoła, studia, kursy doszkalające - związanej z ciągłą potrzebą samodoskonalenia i podnoszenia kwalifikacji.
-
Metody wyszukiwania informacji w bazach multimedialnych
PublikacjaW referacie przedstawiono przegląd zagadnień związanych z wyszukiwaniem informacji zawartych w bazach multimedialnych. Przegląd ten został oparty o zrealizowany projekt badawczy pt.: "Nowe metody wyszukiwania informacji multimedialnej w sieciach telekomunikacyjnych". Eksperymenty badawcze prowadzone w ramach projektu obejmowały wdrożenie wybranych metod sztucznej inteligencji do celów akwizycji i rozpoznawania obiektów muzycznych...
-
Perspektywy obliczeń neuronowych w inżynierii łożyskowania
PublikacjaPrzedyskutowano zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do przewidywania zużycia oraz skomentowano rezultaty takich prób poczynionych przez innych badaczy. Stwierdzono potrzebę i możliwość takiego zastosowania. Ukazano błędy popełnione przez innych badaczy.
-
Wykorzystanie technik sztucznej inteligencji w opracowaniu danych oraz wspomaganiu analiz środowiskowych
PublikacjaW niniejszej pracy przedstawiono zastosowanie jednej z metod sztucznej inteligencji - rozmytych sieci neuronowych - do wspomagania analizy danych z monitoringu środowiska. Skupiono się na przypadku monitoringu jakości wód powierzchniowych oraz ścieków. W pierwszej części pracy dokonano krótkiego przeglądu najbardziej znanych metod sztuczej inteligencji, omówiono genezę i podstawy teoretyczne narzędzia wykorzystywanego w pracy czyli...
-
Metody sztucznej inteligencji w przetwarzaniu wszechobecnym
PublikacjaOmówiono możliwe zastosowania metod sztucznej inteligencjiw zadaniach przetwarzania wszechobecnego, w szczególności metod szukania heurystycznego, metod reprezentacji wiedzy i wnioskowania, metod rozmytych i sieci Bayesowskich, klasyfkacji i uczenia oraz działań autonomicznych i zespołowych.
-
Metody neuronowe do prognozowania finansowego
PublikacjaSztuczne 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.