Filtry
wszystkich: 40542
-
Katalog
- Publikacje 17394 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 151 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 29 wyników po odfiltrowaniu
- Wydawnictwa 1 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 394 wyników po odfiltrowaniu
- Wynalazki 24 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 124 wyników po odfiltrowaniu
- Laboratoria 7 wyników po odfiltrowaniu
- Zespoły Badawcze 41 wyników po odfiltrowaniu
- Aparatura Badawcza 6 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 1388 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 81 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 20902 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: METODY%20UCZENIA%20SIECI%20NEURONOWYCH
-
Poprawa jakości klasyfikacji głębokich sieci neuronowych poprzez optymalizację ich struktury i dwuetapowy proces uczenia
PublikacjaW pracy doktorskiej podjęto problem realizacji algorytmów głębokiego uczenia w warunkach deficytu danych uczących. Głównym celem było opracowanie podejścia optymalizującego strukturę sieci neuronowej oraz zastosowanie uczeniu dwuetapowym, w celu uzyskania mniejszych struktur, zachowując przy tym dokładności. Proponowane rozwiązania poddano testom na zadaniu klasyfikacji znamion skórnych na znamiona złośliwe i łagodne. W pierwszym...
-
Metoda projektowania stopnia turbinowego z wykorzystaniem sieci neuronowych i algorytmów genetycznych
Publikacja------do uzupełnienia------------
-
Comparative study of learning methods for artificial network
PublikacjaW artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.metody uczenia, sieć neuronowa, neuronowy regulator...
-
ZASTOSOWANIE METOD SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO PROJEKTOWANIA ŁOPATEK TURBINOWYCH KSZTAŁTOWANYCH PRZESTRZENNIE
PublikacjaW rozdziale tym przeanalizowano zdolności sieci neuronowych do rozwiązywania zagadnień związanych z kształtowaniem przestrzennym łopatki. Do testu przyjęto najbardziej skomplikowany przypadek konstrukcji stopnia turbiny kondensacyjnej dużej mocy. Określono zmiany sprawności, reakcyjności (zdefiniowanej jako stosunek spadku entalpii w palisadzie wirnikowej do spadku entalpii w stopniu) i innych charakterystyk wraz ze zmianą geometrii...
-
Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.
PublikacjaOptymalizacja wieloetapowych procesów decyzyjnych jest zdaniem, w którym zbiegają się metody pochodzące pierwotnie z różnych dziedzin: rachunku wariacyjnego, algorytmów optymalizacji i metod uczenia maszynowego rozpatrywanych w sztucznej inteligencji. W niniejszej pracy podjęto próbę zestawienia różnych metod oraz podano wyniki optymalizacji przykładowego zadania z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych.
-
ZASTOSOWANIE METOD SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO PROJEKTOWANIA WIEŃCÓW ŁOPATKOWYCH W STOPNIACH TURBINOWYCH
PublikacjaPalisady łopatek turbinowych (zarówno kierownicze, jak i turbinowe) dla potrzeb badań i analiz projektowych charakteryzuje się poprzez wybrane zestawy parametrów geometrycznych i przepływowych. Przykłady takiego podejścia do opisu palisady kierowniczej i wirnikowej przedstawiono w tym rozdziale. Dane dla tych zakresów posłużyły do zbudowania bazy danych charakterystyk geometrycznych i związanych z nimi charakterystyk przepływowych...
-
Piotr Szczuko dr hab. inż.
OsobyDr hab. inż. Piotr Szczuko w 2002 roku ukończył studia na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej zdobywając tytuł magistra inżyniera. Tematem pracy dyplomowej było badanie zjawisk jednoczesnej percepcji obrazu cyfrowego i dźwięku dookólnego. W roku 2008 obronił rozprawę doktorską zatytułowaną "Zastosowanie reguł rozmytych w komputerowej animacji postaci", za którą otrzymał nagrodę Prezesa Rady...
-
Ocena zastosowania metod dyskryminacyjnych oraz sztucznych sieci neuronowych dla identyfikacji przedsiębiorstw zagrożonych upadłością.
Publikacja.
-
Właściwości aproksymacyjne sztucznych sieci neuronowych (SSN)
PublikacjaOpisano budowę sztucznego neuronu, rodzaje sztucznych sieci neuronowych i ich zastosowanie. Przedstawiono SSN jako uniwersalny aproksymator oraz opisano problem jednoczesnej aproksymacji funkcji wraz z pochodnymi.
-
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,...
-
Modelowanie ciągów danych z użyciem sieci neuronowych
PublikacjaRozdział opisuje problematykę przetwarzania ciągów danych. Opisane zostały typy ciągów danych: dane sekwencyjne, sekwencje czasowe oraz przebiegi czasowe. Przedstawiona została architektura sieci rekurencyj
-
Implementacja Sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW.
PublikacjaPrzedstawiono możliwości oraz strukturę zrealizowanego przez autora modułu do implementacji sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW.
-
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do aproksymacji funkcji
PublikacjaW artykule opisano główne grupy zastosowań sztucznych sieci neuronowych (SSN). Ponadto opisano podstawowe typy sztucznych sieci neuronowych. Omówiono algorytm posługiwania się SSN oraz pokazano przykład ich zastosowania do aproksymacji funkcji.
-
Klasyfikacja tekstu przy użyciu grafowych sieci neuronowych
PublikacjaWspółczesnym algorytmom analizy tekstu wciąż daleko do ludzkiego poziomu jego zrozumienia. Jednym z wyzwań jest znajdowanie przez maszynę związków pomiędzy odległymi fragmentami tekstu. Próbą rozwiązania tego problemu są grafowe reprezentacje tekstu, które bardzo dobrze sprawdzają się w przedstawianiu złożonych zależności. W tekście opisane zostały dwie metody grafowej reprezentacji tekstu oraz algorytm grafowych konwolucyjnych...
-
Zastosowanie sieci neuronowych w cyfrowej syntezie dźwięku
PublikacjaRozwój technik związanych z uczeniem maszynowym umożliwia nowe podejście i nowe definiowanie wielu dotychczasowych problemów. Heurystyczne algorytmy stosowane do problemów takich jak klasyfikacja danych w postaci wektorów cech, czy wyróżnianie grup obiektów o podobnych własnościach mogą znaleźć także zastosowanie w takich dziedzinach jak analiza i synteza dźwięków muzycznych. W referacie przybliżone zostały podstawowe zasady projektowania...
-
WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH I METODY WEKTORÓW NOŚNYCH SVM W PROCESIE ROZPOZNAWANIA AKTYWNOŚCI RUCHOWEJ PACJENTÓW DOTKNIĘTYCH CHOROBĄ PARKINSONA
PublikacjaChoroba Parkinsona (ang. PD - Parkinson Disease) zaliczana jest do grupy chorób neurodegeneracyjnych. Jest to powoli postępująca choroba zwyrodnieniowa ośrodkowego układu nerwowego. Jej powstawanie związane jest z zaburzeniem produkcji dopaminy przez komórki nerwowe mózgu. Choroba manifestuje się zaburzeniami ruchowymi. Przyczyna występowania tego typu zaburzeń nie została do końca wyjaśniona. Leczenie osób dotkniętych PD oparte...
-
Klasyfikacja sygnału EKG przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych
PublikacjaAutomation and improvement of diagnostic process is a vital element of medicine development and patient’s condition self-control. For a long time different ECG signal classification methods exist and are successfully applied, nevertheless their accuracy is not always satisfying enough. The lack of identification of an existing abnormality, which is very similar to a normal heartbeat is the biggest issue - for example premature...
-
Klasyfikacja sygnału EKG przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych
PublikacjaAutomation and improvement of diagnostic process is a vital element of medicine development and patient’s condition self-control. For a long time different ECG signal classification methods exist and are successfully applied, nevertheless their accuracy is not always satisfying enough. The lack of identification of an existing abnormality, which is very similar to a normal heartbeat is the biggest issue - for example premature...
-
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w analizie sygnałów elektrokardiograficznych
PublikacjaCelem pracy było przebadanie możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych do analizy i rozpoznawania sygnałów EKG. Artykuł zawiera przegląd zagadnień dotyczących EKG, pozyskiwania i interpretacji sygnałów oraz zastosowania sztucznych sieci neuronowych do diagnostyki. Znaczącym elementem pracy jest próba zaimplementowania w programie Matlab systemu rozróżniającego sygnały różnego typu.
-
KLASYFIKACJA SYGNAŁU EKG PRZY UŻYCIU KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH
PublikacjaPodniesienie jakości i zautomatyzowanie procesu diagnozy jest istotnym elementem rozwoju medycyny i samokontroli stanu zdrowia pacjentów. Od dłuższego czasu istnieją i są stosowane różne metody analizy i klasyfikacji sygnału EKG, jednak nie zawsze ich dokładność jest zadowalająca. Największym problemem jest trudność rozpoznania istniejącej nieprawidłowości, w przypadku gdy jej reprezentacja jest podobna do prawidłowej pracy...
-
WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH DO SYNTEZY MOWY WYRAŻAJĄCEJ EMOCJE
PublikacjaW niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opartych na mowie i możliwości ich wykorzystania w syntezie mowy z emocjami, wykorzystując do tego celu sieci neuronowe. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy mowy za pomocą sieci neuronowych. Obecnie obserwuje się znaczny wzrost zainteresowania i wykorzystania uczenia głębokiego w aplikacjach związanych...
-
Wykorzystanie sieci neuronowych do syntezy mowy wyrażającej emocje
PublikacjaW niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opratych na mowie i możliwości ich wykprzystania w syntezie mowy z emocjami stosując do tego celu sieci neuronowe. Wskazano również przydatnośc parametrów typowo stosowanych do rozpoznawania mowy w detekcji emocji w śpiewie i rozróżnianiu tych emocji w obu przypadkach. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy...
-
Reprezentacja danych dźwiękowych w kontekście metod uczenia maszynowego
PublikacjaDźwięk odgrywa kluczową rolę w przekazywaniu informacji lub ostrzeganiu o niebezpieczeństwie. Do opracowania wydajnego cyfrowego asystenta głosowego zdolnego do efektywnej współpracy z człowiekiem niezbędne jest użycie algorytmów opisujących sygnał dźwiękowy w formie cyfrowej. W poniższej pracy skategoryzowano i opisano najpowszechniejsze metody opisu sygnałów audio używanych jako wejścia dla algorytmów uczenia maszynowego. Wskazano...
-
Diagnozowanie stanu retinopatii cukrzycowej przy pomocy głębokich sieci neuronowych
PublikacjaW referacie opisano problem wykrywania oraz klasyfikacji stanu retinopatii cukrzycowej ze zdjęć dna oka przy pomocy głębokich sieci neuronowych. Retinopatia cukrzycowa jest chorobą oczu często występującą u osób z cukrzycą. Nieleczona prowadzi do uszkodzenia wzroku, a nawet ślepoty. W pracy badawczej opracowano system wykrywania retinopatii cukrzycowej na podstawie zdjęć dna oka. Opracowana sieć neuronowa przypisuje stan choroby...
-
Wykorzystanie sieci neuronowych do diagnostyki poprawności wykonania płytek drukowanych
PublikacjaArtykuł opisuje stanowisko badawcze do diagnostyki optycznej poprawności wykonania płytek drukowanych przesuwających się po taśmie produkcyjnej. Diagnostyka optyczna dokonywana jest poprzez kamerę. Obraz z kamery przekazywany jest do komputera PC, gdzie trafia do zaprojektowanego systemu diagnostycznego, zaimplementowanego w środowisku Matlab. Po odpowiednim przetworzeniu obrazy kierowane są do właściwego systemu diagnostycznego...
-
Zastosowanie metod uczenia maszynowego w procesie rehabilitacji kończyny górnej
PublikacjaCelem rozprawy jest opracowanie systemu opartego na metodach uczenia maszynowego, który w przyszłości pozwoli na zautomatyzowanie wybranych procedur w procesie rehabilitacji kończyny górnej. Nośnikiem informacji związanej ze stanem fizjologicznym pacjenta jest biologiczne sprzężenie zwrotne w postaci sygnałów elektromiografi powierzchniowej (ang. sufrace electromigraphy, sEMG). Przypuszcza się, że dzięki zastosowaniu sterowania...
-
ANALIZA EFEKTYWNOŚCI METOD GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ODBIORZE SYGNAŁÓW GMSK
PublikacjaSztuczna inteligencja odnajduje coraz szersze zastosowanie we współczesnej radiokomunikacji, choć głównie w ujęciu badawczym. Niniejszy artykuł przedstawia przegląd i ewaluację metod z obszaru głębokiego uczenia umożliwiających detekcję sygnałów z modulacją GMSK (ang. Gaussian Minimum Shift Keying) w kanale AWGN. Badane modele porównane zostały z optymalnym detektorem pracującym zgodnie z regułą największej wiarygodności MLSE (ang....
-
Przegląd metod szybkiego prototypowania algorytmów uczenia maszynowego w FPGA
PublikacjaW artykule opisano możliwe do wykorzystania otwarte narzędzia wspomagające szybkie prototypowanie algorytmów uczenia maszynowego (ML) i sztucznej inteligencji (AI) przy użyciu współczesnych platform FPGA. Przedstawiono przykład szybkiej ścieżki przy realizacji toru wideo wraz z implementacją przykładowego algorytmu prze-twarzania w trybie na żywo.
-
Wykorzystanie sieci neuronowych do identyfikacji sił aerodynamicznych w stopniu turbinowym.
PublikacjaPrzedstawiono metodę wyznaczania współczynników sił aerodynamicznych, generowanych w uszczelnieniu nadbandażowym, które powodują drgania wirników turbinowych za pomocą sieci neuronowych. Rezultaty porównano z metodą współczynników macierzowych równań liniowych opisujących wymuszenia aerodynamiczne w konwencjonalny sposób.
-
Modelowanie charakterystyk magnesowania przełączalnych silników reluktancyjnych z wykorzystaniem sieci neuronowych
PublikacjaW pracy przedstawiono możliwość wykorzystania sztucznej sieci neuronowej w jednej z metod analitycznych modelowania charakterystyk magnesowania przełączalnych silników reluktancyjnych. W szczególności przedstawiono uzasadnienie doboru zmiennych podawanych na warstwę neuronów wejściowych sieci, przygotowanie zbioru uczącego, walidacyjnego i testującego, wybór struktury i dobór parametrów sieci, proces uczenia t testowania oraz wyniki...
-
Detekcja uszkodzeń instalacji rurociągów okrętowych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaMonitoring funkcjonowania szczególnie ważnych instalacji rurociągów okrętowych umożliwia wczesne uzyskanie informacji o występujących nieprawidłowościach, a tym samym podjęcie odpowiednich działań przez załogę. Oprócz stosowanych obecnie rozwiązań nadzór taki oraz pozyskiwanie w czasie rzeczywistym wspomnianych informacji, możliwy jest do realizacji z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych, co na przykładzie wybranej instalacji...
-
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania cen na Giełdzie Energii
PublikacjaOpisano narzędzie wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do prognozowania cen energii na giełdzie. Przedstawiono wyniki testowania modelu.
-
WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO ANALIZY ODPOWIEDZI MATRYC CZUJNIKÓW GAZU
PublikacjaW pracy zaprezentowano efekt wykorzystania sztucznych sieci neuronowych w procesie analizy odpowiedzi matryc czujników gazu. Przedstawione zostały podstawy teoretyczne sieci neuronowej jednokierunkowej oraz dwóch algorytmów uczenia tej sieci, następnie została ona wykorzystana do klasyfikacji substancji lotnych na podstawie pomiarów matrycy sześciu rezystancyjnych półprzewodnikowych czujników gazu. Przy użyciu środowiska obliczeniowego...
-
ZASTOSOWANIE ALGORYTMÓW SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO PROGNOZOWANIA ZUŻYCIA ENERGII ELEKTRYCZNEJ
PublikacjaW artykule przestawiono algorytm przewidywania zużycia energii elektrycznej budynków mieszkalnych z wykorzystaniem informacji o produkcji i warunkach atmosferycznych. W artykule została zaproponowana własna metoda predykcji z wykorzystaniem wielowarstwowej jednokierunkowej sztucznej sieci neuronowej. W pracy zostały przedstawione podstawowe pojęcia z zakresu sieci neuronowych oraz testy działania programu prognozującego na podstawie...
-
Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaW artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych, płaskich, sztucznych sieci neuronowych. Przy użyciu proponowanej metody wytrenowano trzy sieci neuronowe do klasyfikacji problemu parity-3, parity-4 oraz parity-5. Otrzymane wyniki porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu metody wstecznej propagacji błędu ze wględu na liczbę iteracji potrzebną do wytrenowania danej sieci oraz ze względu...
-
Implementacja wybranych struktur sztucznych sieci neuronowych w cyfrowych układach programowalnych.
PublikacjaW pracy przedstawiono zagadnienia związane z budową i implementacją sztucznych sieci neuronowych w układach programowalnych typu FPGA. Szczegółowo omówiono implementację pojedynczego neuronu z wykorzystaniem dostępnych zasobów sprzętowych układu Virtex FPGA. Poruszono również zagadnienie optymalizacji struktury sieci do konkretnych zastosowań. Zdefiniowano trzy rodzaje realizacji neuronu: równoległą, równoległo-sekwencyjną i sekwencyjną....
-
Prognozirovanie svojstv betonov s pomoŝ'û iskusstvennyh nejronovyh setej
PublikacjaObserwacje mózgu ludzkiego oraz podstawowych komórek z jakich się składa (neuronów), doprowadziły do prób modelowania niedużych układów połączonych neuronów. Układy te, zwane w literaturze jako sieci neuronowe lub sieci neuropodobne (ang. neural network) wykazują pewne cechy zbliżone do cech mózgu. Są nimi np. zdolność uczenia i kojarzenia. Choć znany obecnie model matematyczny neuronu jest dość skomplikowany, to zachęcające wyniki...
-
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,...
-
Identyfikacja parametrów funkcjonalnych analogowych układów elektronicznych z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaPrzedmiotem artykułu jest metoda identyfikacji parametrów funkcjonalnych analogowych układów elektronicznych w dziedzinie czasu. Testowany układ pobudzany jest sygnałem pomiarowym zoptymalizowanym za pomocą algorytmu genetycznego. Identyfikacja parametrów funkcjonalnych polega na odwzorowaniu wyników pomiarów odpowiedzi układu w dziedzinie czasu w przestrzeń parametrów funkcjonalnych z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej....
-
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do diagnostyki cieplno-przepływowej wieńców turbin parowych.
PublikacjaW artykule wykazano konieczność stosowania systemów diagnostyki cieplno przepływowej dla obiektów energetycznych. Przedstawiono wady dotychczas stosowanych metod obliczeniowych (CFD) oraz zaprezentowano wstępne wyniki obliczeń z użyciem sztucznych sieci neuronowych (SSN). Wyniki uzyskane za pomocą CFD i SSN porównano.
-
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...
-
Projektowanie symetryzatorów planarnych dla pasma UWB z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaW pracy zaprezentowano nową metodę projektowania planarnych symetryzatorów szerokopasmowych, wykorzystującą sztuczne sieci neuronowe oraz zasady modelowania elektromagnetycznego. Metoda zakłada wykorzystanie projektu wzorcowego, jego przeskalowanie dla nowego podłoża z wykorzystaniem zasad modelowania elektromagnetycznego oraz optymalizację końcową w oparciu o odpowiednio nauczoną sieć neuronową. Poprawność działania algorytmu zweryfikowano...
-
ZASTOSOWANIE METOD SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH DO WYSZUKIWANIA STANÓW REFERENCYJNYCH PRZEPŁYWÓW W KANAŁACH ŁOPATKOWYCH DLA CELÓW DIAGNOSTYKI CIEPLNO-PRZEPŁYWOWEJ TURBIN PAROWYCH
PublikacjaTurbina jest złożonym urządzeniem cieplno-mechanicznym. O jej efektywności decyduje z kolei jakość przepływu czynnika roboczego przez jej układ łopatkowy. Współczesne metody badawcze doprowadziły do wysokich wartości wskaźników sprawnościowych turbinowych systemów łopatkowych. Jest to najważniejsze zadanie jednej z diagnostyk, a mianowicie diagnostyki cieplno-przepływowej, która koncentruje się przede wszystkim na sprawnościowych...
-
Modelowanie przeplywu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaNiniejszy artykul stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkladu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanalu przeplywowego turbiny, dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.
-
Metody pomiaru drgań górnej sieci jezdnej
PublikacjaOpracowanie referencyjnego modelu sieci trakcyjnej wymaga określenia parametrów mechanicznych poszczególnych jej elementów. Parametry te wyznacza się poprzez wykonanie pomiarów przebiegów drgań wywołanych wymuszeniami zewnętrznymi. W artykule przedstawiono rozważania na temat możliwych do zastosowania metod pomiarowych. Omówiono wybrane metody pokazując ich zalety i wady oraz oceniając przydatność do realizacji pomiarów drgań sieci...
-
Metody zarządzania ryzykiem na sieci dróg
PublikacjaMetoda zarządzania ryzykiem w inżynierii drogowej. Przykłady zarządzania ryzykiem w inżynierii drogowej. Koncepcja metody zarządzania ryzykiem na drogach krajowych w Polsce.
-
Forecasting of currency exchange rates using artificial neural networks
PublikacjaW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania kursu walut (na przykładzie pary walutowej PLN-USD).Głównym celem badań było porównanie skuteczności przewidywania kursu złotówki w latach 1997 - 2005 przy pomocy różnych rodzajów sieci neuronowych.
-
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Czasopisma -
Analytical Methods
Czasopisma -
Rozpoznawanie ruchów i gestów wykonywanych ustami w obrazie wizyjnym z użyciem sieci neuronowych
PublikacjaUstomysz jest interfejsem komputerowym, umożliwiającym sterowanie kursorem ekranowym za pomocą ruchów ust i gestów wykonywanych ustami. Główną grupą docelową użytkowników interfejsu są osoby, które z dowolnego powodu nie mogą lub nie chcą posługiwać się tradycyjną klawiaturą i myszką komputerową. W związku z tym, może on umożliwić osobom niepełnosprawnym ruchowo, np. z niedowładem kończyn posługiwanie się komputerem, a przez to...