Filtry
wszystkich: 2629
-
Katalog
- Publikacje 2089 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 62 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 55 wyników po odfiltrowaniu
- Wydawnictwa 1 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 71 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 4 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 15 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 4 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 328 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: GRAPH NEURAL NETWORK
-
Comparison of the Ability of Neural Network Model and Humans to Detect a Cloned Voice
PublikacjaThe vulnerability of the speaker identity verification system to attacks using voice cloning was examined. The research project assumed creating a model for verifying the speaker’s identity based on voice biometrics and then testing its resistance to potential attacks using voice cloning. The Deep Speaker Neural Speaker Embedding System was trained, and the Real-Time Voice Cloning system was employed based on the SV2TTS, Tacotron,...
-
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...
-
Artificial-Neural-Network-Based Sensorless Nonlinear Control of Induction Motors
Publikacja -
Diagnostic potential for a serum miRNA neural network for detection of ovarian cancer
Publikacja -
Ultracapacitor modeling and control with discrete fractional order artificial neural network
Publikacja -
Artificial neural network controller for underwater ship hull operation robot.
PublikacjaZaproponowano model matematyczny pojazdu podwodnego, który w uproszczonej wersji spełnia warunki dynamiki odpowiadające głowicy roboczej podwodnego robota. Uwzględniono niektóre czynniki oddziałujące na ruch podwodnej głowicy roboczej, jak np. gęstość wody oraz siły odśrodkowe i wypornościowe. Przedstawiono układ sterowania, w którym zastosowano regulator oparty na bazie sieci neuronowych, za pomocą którego można sterować...
-
On thermal and Flow Expert Systems Based on Artificial Neural Network (ANN)
PublikacjaZaprezentowano możliwość realizacji jednego z zadań systemów eksperckich, polegającego na określaniu rozmiaru eksploatacyjnej degradacji parametrów geometrycznych układów łopatkowych turbin. Dyskusję przeprowadzono w oparciu o zastosowanie wybranego typu sztucznej sieci neuronowej (SSN). Badano jakość i dokładność polegającą na dobrej identyfikacji rozmiaru degradacji przez tę wybraną SSN wykrywającą rozmiar degradacji geometrycznej....
-
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.
-
A neural network based system for soft fault diagnosis in electronic circuits
PublikacjaW 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,...
-
Artificial Neural Network-Based Sensorless Nonlinear Control Of Induction Motors
PublikacjaW niniejszym artykule przedstawiono strukturę sztucznej sieci neuronowej służącej do korygowania działania układu estymacji prędkości kątowej wirnika. Odtworzona prędkość kątowa wirnika zostały wykorzystane w bezczujnikowym układzie sterowania silnikiem indukcyjnym pracującym w zamkniętej pętli sprzężenia prędkościowego.Przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych z silnikiem o mocy 1,1kW.
-
An application of the TCRBF neural network in multi-node fault diagnosis method
PublikacjaPrzedstawiono nową metodę samo-testowania części analogowej w systemach elektronicznych sterowanych mikrokontrolerami. Układ badany pobudzany jest przebiegiem sinusoidalnym przez generator zamontowany w systemie, a jego odpowiedź jest próbkowana w wybranych węzłach przez wewnętrzny przetwornik A/C mikrokontrolera. Detekcja i lokalizacja uszkodzenia jest dokontwana przez sieć neuronową typu TCRBF. Procedurę diagnostyczną zaimplementowano...
-
Diagnosing wind turbine condition employing a neural network to the analysis of vibroacoustic signals
PublikacjaIt is important from the economic point of view to detect damage early in the wind turbines before failures occur. For this purpose, a monitoring device was built that analyzes both acoustic signals acquired from the built-in non-contact acoustic intensity probe, as well as from the accelerometers, mounted on the internal devices in the nacelle. The signals collected in this way are used for long-term training of the autoencoder...
-
EPILEPTIC BEHAVIOR WITH A DISTINGUISHED PREICTAL PERIOD IN A LARGE-SCALE NEURAL NETWORK MODEL
PublikacjaWe present a neural network model capable of reproducing focal epileptic behavior. An important property of our model is the distinguished preictal state. This novel feature may shed light on the pathologi-cal mechanisms of seizure generation and, in perspective, help develop new therapeutic strategies to manage refractory partial epilepsy.
-
Development of a tropical disease diagnosis system using artificial neural network and GIS
PublikacjaExpert systems for diagnosis of tropical diseases have been developed and implemented for over a decade with varying degrees of success. While the recent introduction of artificial neural networks has helped to improve the diagnosis accuracy of such systems, this aspect is still negatively affected by the number of supported diseases. A large number of supported diseases usually corresponds to a high number of overlapping symptoms,...
-
Benchmarking Deep Neural Network Training Using Multi- and Many-Core Processors
PublikacjaIn the paper we provide thorough benchmarking of deep neural network (DNN) training on modern multi- and many-core Intel processors in order to assess performance differences for various deep learning as well as parallel computing parameters. We present performance of DNN training for Alexnet, Googlenet, Googlenet_v2 as well as Resnet_50 for various engines used by the deep learning framework, for various batch sizes. Furthermore,...
-
Highlighting interlanguage phoneme differences based on similarity matrices and convolutional neural network
PublikacjaThe goal of this research is to find a way of highlighting the acoustic differences between consonant phonemes of the Polish and Lithuanian languages. For this purpose, similarity matrices are employed based on speech acoustic parameters combined with a convolutional neural network (CNN). In the first experiment, we compare the effectiveness of the similarity matrices applied to discerning acoustic differences between consonant...
-
Comparison of Selected Neural Network Models Used for Automatic Liver Tumor Segmentation
PublikacjaAutomatic and accurate segmentation of liver tumors is crucial for the diagnosis and treatment of hepatocellular carcinoma or metastases. However, the task remains challenging due to imprecise boundaries and significant variations in the shape, size, and location of tumors. The present study focuses on tumor segmentation as a more critical aspect from a medical perspective, compared to liver parenchyma segmentation, which is the...
-
Leveraging Training Strategies of Artificial Neural Network for Classification of Multiday Electromyography Signals
Publikacja -
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...
-
Ontology-based text convolution neural network (TextCNN) for prediction of construction accidents
PublikacjaThe construction industry suffers from workplace accidents, including injuries and fatalities, which represent a significant economic and social burden for employers, workers, and society as a whole.The existing research on construction accidents heavily relies on expert evaluations,which often suffer from issues such as low efficiency, insufficient intelligence, and subjectivity.However, expert opinions provided in construction...