Filtry
wszystkich: 538
Wyniki wyszukiwania dla: PLANAR BALUN, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, ELEC-TROMAGNETIC MODELING
-
European Symposium on Artificial Neural Networks
Konferencje -
International Conference on Artificial Neural Networks
Konferencje -
Activation maps of convolutional neural networks as a tool for brain degeneration tracking in early diagnosis of dementia in Parkinson's disease based on magnetic resonance imaging
Publikacja -
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 -
Conference on Artificial Neural Networks and Expert systems
Konferencje -
Estimation of a single balun parameters on the base of back-to-back measurements
PublikacjaA method of estimation of a single balun S parameters based on the measured parameters of back-to-back configuration is presented in the paper. Proposed approach is to measure two back-to-back circuits: i) direct connection of baluns and ii) connection with additional transmission line segment between the baluns. Coupling effects in both circuits are calculated from full-wave simulations. Next they are applied to estimate the parameters...
-
Marek Biziuk prof. dr hab. inż.
OsobyUr. 25.06.1947 w Sokółce, Województwo Podlaskie. W latach 1964-1969 studiował na Wydziale Chemicznym PG. Stopień doktora nauk technicznych uzyskał w 1977 r., a stopień doktora habilitowanego nauk chemicznych w zakresie chemia uzyskał na Wydziale Chemicznym PG 24.05.1995 r. Tytuł naukowy profesora nauk chemicznych uzyskał na Wydz. Chemicznym PG 6.04.2001 r. Członek Komitetu Chemii Analitycznej PAN od 2008, członek Zespołu ds....
-
Wiktoria Wojnicz dr hab. inż.
OsobyDSc in Mechanics (in the field of Biomechanics) - Lodz Univeristy of Technology, 2019 PhD in Mechanics (in the field of Biomechanics) - Lodz Univeristy of Technology, 2009 (with distinction) Publikacje z listy MNiSW (2009 - ) Wojnicz W., Wittbrodt E., Analysis of muscles' behaviour. Part I. The computational model of muscle. Acta of Bioengineering and Biomechanics, Vol. 11, No.4, 2009, p. 15-21 Wojnicz W., Wittbrodt E., Analysis...
-
International Conference on Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms
Konferencje -
International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks
Konferencje -
Computational intelligence methods in production management
PublikacjaThis chapter presents a survey of selected computational intelligence methods used in production management. This group of methods includes, among others, approaches based on the artificial neural networks, the evolutionary algorithms, the fuzzy logic systems and the particle swarm optimization mechanisms. From the abovementioned methods particularly noteworthy are the evolutionary and the particle swarm algorithms, which are successfully...
-
Neural network simulator's application to reference performance determination of turbine blading in the heat-flow diagnostics.
PublikacjaIn the paper, the possibility of application of artificial neural networks to perform the fluid flow calculations through both damaged and undamaged turbine blading was investigated. Preliminary results are presented and show the potentiality of further development of the method for the purpose of heat-flow diagnostics.
-
From Linear Classifier to Convolutional Neural Network for Hand Pose Recognition
PublikacjaRecently gathered image datasets and the new capabilities of high-performance computing systems have allowed developing new artificial neural network models and training algorithms. Using the new machine learning models, computer vision tasks can be accomplished based on the raw values of image pixels instead of specific features. The principle of operation of deep neural networks resembles more and more what we believe to be happening...
-
Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych
PublikacjaSieci neuronowe są jedną z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji. Ich praktyczne wykorzystanie umożliwiło szersze użycie komputerów w wielu obszarach komunikacji, przemysłu i transportu. Dowody tego są widoczne w elektronice użytkowej, medycynie, a nawet w zastosowaniach militarnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w wielu przypadkach wymaga jednak znacznej mocy obliczeniowej,...
-
Identyfikacja instrumentu muzycznego z nagrania fonicznego za pomocą sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaCelem rozprawy jest zbadanie algorytmów do identyfikacji instrumentów występujących w sygnale polifonicznym z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. W części teoretycznej przywołano podstawy przetwarzania sygnałów fonicznych w kontekście ekstrakcji parametrów sygnałów wykorzystywanych w treningu sieci neuronowych. Dodatkowo dokonano analizy rozwoju metod uczenia maszynowego z uwzględnieniem podziału na sieci neuronowe pierwszej,...
-
Australian Conference on Neural Networks
Konferencje -
International Symposium on Neural Networks
Konferencje -
World Congress on Neural Networks
Konferencje -
Modelowanie przepływu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe z użyciem sztucznych sieci neuronoych
PublikacjaNiniejszy 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.
-
Methods of Artificial Intelligence for Prediction and Prevention Crisis Situations in Banking Systems
PublikacjaIn this paper, a support vector machine has been studied due to prediction of bank crisis. To prevent outcomes of crisis situations, artificial neural networks have been characterized as applied to stock market investments, as well as to test the credibility of the bank's customers. Finally, some numerical experiments have been presented.
-
Zdzisław Kowalczuk prof. dr hab. inż.
OsobyW 1978 ukończył studia w zakresie automatyki i informatyki na Wydziale Elektroniki Politechniki Gdańskiej, następnie rozpoczął pracę na macierzystej uczelni. W 1986 obronił pracę doktorską, w 1993 habilitował się na Politechnice Śląskiej na podstawie pracy Dyskretne modele w projektowaniu układów sterowania. W 1996 mianowany profesorem nadzwyczajnym, w 2003 otrzymał tytuł profesora nauk technicznych. W 2006 założył i od tego czasu...
-
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do szacowania wpływu drgań na budynki jednorodzinne
PublikacjaW artykule przedstawiono metodę prognozowania wpływu drgań na budynki mieszkalne z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Drgania komunikacyjne mogą doprowadzić do uszkodzenia elementów konstrukcyjnych, a nawet do awarii budynku. Najczęstszym efektem są jednak rysy, pękanie tynku i wypraw. Metody oparte na sztucznej inteligencji są przybliżone, ale stanowią wystarczająco dokładną i ekonomiczną alternatywę dla tradycyjnych...
-
Machine Learning Algorithm-Based Tool and Digital Framework for Substituting Daylight Simulations In Early- Stage Architectural Design Evaluation
PublikacjaThe aim of this paper is to examine the new method of obtaining the simulation-based results using backpropagation of errors artificial neural networks. The primary motivation to conduct the research was to determine an alternative, more efficient and less timeconsuming method which would serve to achieve the results of daylight simulations. Three daylight metrics: Daylight Factor, Daylight Autonomy and Daylight Glare Probability have...
-
Metody sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych
PublikacjaW pracy opisano zastosowania nowoczesnych metod sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie w systemach informatycznych algorytmów ewolucyjnych, harmonicznych, czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwiają zasadniczy wzrost konkurencyjności banku. Dlatego w pracy omówiono wybrane zastosowania bankowe ze szczególnym uwzględnieniem zbliżeniowych...
-
On a Method of Efficiency Increasing in Kaplan Turbine
PublikacjaThis paper presents a method of increasing efficiency in Kaplan-type turbine. The method is based on blade profile optimisation together with modelling the interaction between rotor and stator blades. Loss coefficient was chosen as the optimisation criterion, which is related directly to efficiency. Global optimum was found by means of Genetic Algorithms, and Artificial Neural Networks were utilised for approximations to reduce...
-
Neurocontrolled Car Speed System
PublikacjaThe features of the synthesis of neural controllers for the car speed control system are considered in this article. The task of synthesis is to determine the weight coefficients of neural networks that provide the implementation of proportional and proportional-integralderivative control laws. The synthesis of controllers is based on an approach that uses a reversed model of the standard. A model of the car speed control system with...
-
Deep Learning: A Case Study for Image Recognition Using Transfer Learning
PublikacjaDeep learning (DL) is a rising star of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) domains. Until 2006, many researchers had attempted to build deep neural networks (DNN), but most of them failed. In 2006, it was proven that deep neural networks are one of the most crucial inventions for the 21st century. Nowadays, DNN are being used as a key technology for many different domains: self-driven vehicles, smart cities,...
-
Deep Learning
PublikacjaDeep learning (DL) is a rising star of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) domains. Until 2006, many researchers had attempted to build deep neural networks (DNN), but most of them failed. In 2006, it was proven that deep neural networks are one of the most crucial inventions for the 21st century. Nowadays, DNN are being used as a key technology for many different domains: self-driven vehicles, smart cities,...
-
Automatic music set organizatio based on mood of music / Automatyczna organizacja bazy muzycznej na podstawie nastroju muzyki
PublikacjaThis work is focused on an approach based on the emotional content of music and its automatic recognition. A vector of features describing emotional content of music was proposed. Additionally, a graphical model dedicated to the subjective evaluation of mood of music was created. A series of listening tests was carried out, and results were compared with automatic mood recognition employing SOM (Self Organizing Maps) and ANN (Artificial...
-
General concept of reduction process for big data obtained by interferometric methods
PublikacjaInterferometric sonar systems apply the phase content of the sonar signal to measure the angle of a wave front returned from the seafloor or from a target. It collect a big data – datasets that are so large or complex that traditional data processing application software is inadequate to deal with them. The recording a large number of data is associated with the difficulty of their efficient use. So data have to be reduced. The main...
-
Simulating Power Generation from Photovoltaics in the Polish Power System Based on Ground Meteorological Measurements—First Tests Based on Transmission System Operator Data
PublikacjaThe Polish power system is undergoing a slow process of transformation from coal to one that is renewables dominated. Although coal will remain a fundamental fuel in the coming years, the recent upsurge in installed capacity of photovoltaic (PV) systems should draw significant attention. Owning to the fact that the Polish Transmission System Operator recently published the PV hourly generation time series in this article, we aim...
-
IEEE International Conference on Neural Networks
Konferencje -
Neural Approximators for Variable-Order Fractional Calculus Operators (VO-FC)
PublikacjaThe paper presents research on the approximation of variable-order fractional operators by recurrent neural networks. The research focuses on two basic variable-order fractional operators, i.e., integrator and differentiator. The study includes variations of the order of each fractional operator. The recurrent neural network architecture based on GRU (Gated Recurrent Unit) cells functioned as a neural approximation for selected...
-
Control of the cultivation of cartilages for using in the biobearings.
PublikacjaBiotribologiczne charakterystyki biołożysk są zależne od procesu hodowli żywej tkanki chrząstki w bioreaktorze. Z kolei proces ten, jest wielowymiarowym procesem dynamicznym sterowanym za pomocą odpowiedniego układu automatycznej regulacji. Praca przedstawia prawo i algorytm sterowania takiego procesu. W tym celu zastosowano sztuczne sieci neuronowe (Artificial Neural Networks - ANN) i zaprezentowano wyniki obliczeń.
-
Adaptive CAD-Model Construction Schemes
PublikacjaTwo advanced surrogate model construction techniques are discussed in this paper. The models employ radial basis function (RBF)interpolation scheme or artificial neural networks (ANN) with a new training algorithm. Adaptive sampling technique is applied withrespect to all variables. Histograms showing the quality of the models are presented. While the quality of RBF models is satisfactory, theperformance of the ANN models obtained...
-
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.
-
Neural network training with limited precision and asymmetric exponent
PublikacjaAlong with an extremely increasing number of mobile devices, sensors and other smart utilities, an unprecedented growth of data can be observed in today’s world. In order to address multiple challenges facing the big data domain, machine learning techniques are often leveraged for data analysis, filtering and classification. Wide usage of artificial intelligence with large amounts of data creates growing demand not only for storage...
-
THE ROLE OF INFERENCE IN MOBILE MEDICAL APPLICATION DESIGN
PublikacjaIn the early 21st century, artificial intelligence began to be used to process medical information. However, before this happened, predictive models used in healthcare could only consider a limited number of variables, and only in properly structured and organised medical data. Today, advanced tools based on machine learning techniques - which, using artificial neural networks, can explore extremely complex relationships - and...
-
Diagnostyka łożysk silnika indukcyjnego na podstawie prądu zasilającego przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaW artykule zawarto wyniki badań dotyczące diagnostyki łożysk silnika indukcyjnego na podstawie pomiarów prądu zasilającego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. Zaprezentowano wyniki uczenia sieci oraz rezultaty testów przeprowadzonych na danych spoza zbioru uczącego. Badania wykonane zostały na obiektach z celowo wprowadzonymi uszkodzeniami łożysk. Przedstawiona nowa koncepcja zakłada użycie zestawu sieci neuronowych...
-
A Method for Optimising the Blade Profile in Kaplan Turbine
PublikacjaThis paper introduces a method of blade profile optimisation for Kaplan-type turbines, based on modelling the interaction between rotor and stator blades. Rotor and stator blade geometry is described mathematically by means of a midline curve and thickness distribution. Genetic algorithms are then used to find a global optimum that minimises the loss coefficient. This allows for variety of possible blade shapes and configurations....
-
Knowledge representation of motor activity of patients with Parkinson’s disease
PublikacjaAn approach to the knowledge representation extraction from biomedical signals analysis concerning motor activity of Parkinson disease patients is proposed in this paper. This is done utilizing accelerometers attached to their body as well as exploiting video image of their hand movements. Experiments are carried out employing artificial neural networks and support vector machine to the recognition of characteristic motor activity...
-
Tacjana Niksa-Rynkiewicz dr inż.
OsobyTacjana Niksa-Rynkiewicz - doktor nauk ścisłych w zakresie nauk ścisłych w spesjalności informatyka (2011). Obecnie jest pracownikiem naukowym (adiunktem) Politechniki Gdańskiej. Rozwija swoje umiejętności i prowadzi badania nad zastosowaniem metod sztucznej inteligencji w przemysle. Jest autorką wielu prac naukowych i dydaktycznych. Rozprawa doktorska dotyczyła zagadnień związanych z rozwojem metod Sztucznej Inteligencji, a dokładnie...
-
Controlled grafting of vinylic monomers on polyolefins: a robust mathematical modeling approach
PublikacjaExperimental and mathematical modeling analyses were used for controlling melt free-radical grafting of vinylic monomers on polyolefins and, thereby, reducing the disturbance of undesired cross-linking of polyolefins. Response surface, desirability function, and artificial intelligence methodologies were blended to modeling/optimization of grafting reaction in terms of vinylic monomer content, peroxide initiator concentration,...
-
Deep learning in the fog
PublikacjaIn the era of a ubiquitous Internet of Things and fast artificial intelligence advance, especially thanks to deep learning networks and hardware acceleration, we face rapid growth of highly decentralized and intelligent solutions that offer functionality of data processing closer to the end user. Internet of Things usually produces a huge amount of data that to be effectively analyzed, especially with neural networks, demands high...
-
IEEE International Joint Conference on Neural Networks
Konferencje -
International Conference on Engineering Applications of Neural Networks
Konferencje -
Machine Learning in Multi-Agent Systems using Associative Arrays
PublikacjaIn this paper, a new machine learning algorithm for multi-agent systems is introduced. The algorithm is based on associative arrays, thus it becomes less complex and more efficient substitute of artificial neural networks and Bayesian networks, which is confirmed by performance measurements. Implementation of machine learning algorithm in multi-agent system for aided design of selected control systems allowed to improve the performance...
-
Expert systems in assessing the construction process safety taking account of the risk of disturbances
PublikacjaThe objective of the paper is to present the issue of safety manage-ment during the construction process. Threats in the form of disturb-ances may occur in the preparatory phase, during the execution of the construction project and also during its operational use. The arti-cle presents the concept of applying the methodology based, among others, on Learning Bayesian Networks, Artificial Neural Networks and Support Vector Machine,...
-
Signal Processing in the Investigation of Two-phase Liquid-gas Flow by Gamma-ray Absorption
Publikacjan this paper, the use of the gamma-absorption method applied in the investigation of the two-phase liquid-gas flow in the pipeline is described. An example of its application to the air transported by water in a horizontal pipeline is evaluated. In the measurements, Am-241 radioactive sources and probes with Nal (Tl) scintillation crystals have been used. The signals from the radiometric set were used to determine the velocity...
-
Obtaining a Well-Trained Artificial Intelligence Algorithm from Cross-Validation in Endoscopy
PublikacjaThe article shortly discusses endoscopic video analysis problems and artificial intelligence algorithms supporting it. The most common method of efficiency testing of these algorithms is to perform intensive cross-validation. This allows for accurately evaluate their performance of generalization. One of the main problems of this procedure is that there is no simple and universal way of obtaining a specific instance of a well-trained...