Wyszukiwarka
Wyniki wyszukiwania dla: TRENOWANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH
-
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.
-
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.
-
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 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.
-
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....
-
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...
-
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 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 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.
-
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.
-
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...
-
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...
-
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....
-
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 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...
-
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.
-
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...
-
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 wyko-rzystaniem 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...
-
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych na zdjęciach pojazdów
PublikacjaW artykule przedstawiono koncepcję algorytmu wykrywania i rozpoznawania tablic rejestracyjnych (AWiRTR) na obrazach cyfrowych pojazdów. Detekcja i lokalizacja tablic rejestracyjnych oraz wyodrębnienie z obrazu tablicy rejestracyjnej poszczególnych znaków odbywa się z wykorzystaniem podstawowych technik przetwarzania obrazu (przekształcenia morfologiczne, wykrywanie krawędzi) jak i podstawowych danych statystycznych obiektów wykrytych...
-
Pomiar trafności prognoz opóźnień w realizacji przedsięwzięć budowlanych za pomocą sztucznych sieci neuronowych
Publikacja -
Ocena zastosowania metod dyskryminacyjnych oraz sztucznych sieci neuronowych dla identyfikacji przedsiębiorstw zagrożonych upadłością.
Publikacja.
-
Modele prognozowania upadłości przedsiębiorstw - analiza porównawcza wyników sztucznych sieci neuronowych z tradycyjną analizą dyskryminacyjną
PublikacjaW artykule autor przedstawił swoje cztery modele sztucznych sieci neuronowych prognozowania upadłości przedsiębiorstw. Ponadto artykuł zawiera analizę porównawczą wyników modeli sztucznych sieci neuronowych z modelami analizy dyskryminacyjnej na rok i na dwa lata przed upadłością firm. Zawarto w nim również badania nad wyborem najlepszych wskaźników-predyktorów zagrożenia bankructwem przedsiębiorstw.
-
Koncepcja szacowania wpływu drgań komunikacyjnych na budynki i na ludzi przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
PublikacjaKoncepcja szacowania wpływu drgań komunikacyjnych na budynki i na ludzi przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
-
Automatic singing voice recognition employing neural networks and rough sets
PublikacjaCelem prac opisanych w referacie jest automatyczne rozpoznawanie głosów śpiewaczych. Do tego celu utworzona została baza nagrań próbek śpiewu profesjonalnego i amatorskiego. Próbki poddane zostały parametryzacji parametrami zaproponowanymi przez autorów ściśle do tego celu. Sposób wyznaczenia parametrów i ich interpretacja fizyczna przedstawione są w referacie. Parametry wprowadzane są do systemów decyzyjnych, klasyfikatorów opartych...
-
Prognozowanie wpływu drgań komunikacyjnych na budynki mieszkalne za pomocą sztucznych sieci neuronowych i maszyn wektorów wspierających
PublikacjaDrgania komunikacyjne mogą stanowić duże obciążenie eksploatacyjne budynku, powodując zarysowania i spękania tynków, odpadanie wypraw, zarysowania konstrukcji, pękanie elementów konstrukcji lub nawet zawalenie się budynku. Pomiary drgań na rzeczywistych konstrukcjach są pracochłonne i kosztowne, a co ważne nie w każdym przypadku są one uzasadnione. Celem pracy jest analiza autorskiego algorytmu, dzięki któremu z dużym prawdopodobieństwem...
-
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...
-
Wpływ ilości zmiennych diagnostycznych na skuteczność sztucznych sieci neuronowych prognozowania upadłości spółek akcyjnych i spółek z o.o.
PublikacjaArtykuł dotyczy prognozowania upadłości spółek akcyjnych i z o.o. w Polsce. Autor przeprowadził badania mające na celu weryfikację wpływu ilości zmiennych diagnostycznych na skuteczności modeli sztucznych sieci neuronowych w zależności od formy prawnej badanego przedsiębiorstwa.
-
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...
-
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w sterowaniu robotem do prac pod-wodnych. Visnik Nacional´ Univ. L´viv**2002 nr 467 s. 19-24, 6 rys. bib- liogr. 5 poz. Wisnik Nacionalnogo Uniwiersitetu Lwiwska Politechnika
PublikacjaPrzedstawiono zagadnienie lokalizacji i sterowania podwodnego robota przeznaczonego do zadań przy kadłubie statku, zwłaszcza do czyszczenia z rdzy i biologicznych porostów. Zbadano możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych do sterowania podwodną głowicą roboczą. W wyniku przeprowadzonej analizy został zaproponowany układ sterowania adaptacyjnego przy założeniu, że znane są wszystkie parametry rozpatrywanego obiektu...
-
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...
-
Rafał Łangowski dr inż.
OsobyDr inż. Rafał Łangowski jest absolwentem Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej (studia magisterskie ukończył z wyróżnieniem w 2003 roku). W roku 2015 uzyskał stopień doktora nauk technicznych w dyscyplinie automatyka i robotyka. Pracę doktorską pt. "Algorytmy alokacji punktów monitorowania jakości w systemach dystrybucji wody pitnej" obronił z wyróżnieniem na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki. W latach...
-
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.
-
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.
-
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.
-
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...
-
Sieci neuronowe jako alternatywny sposób uzyskania modelu obliczeniowego
PublikacjaW pracy zaprezentowano i omówiono rodzaje sieci neuronowych, obszary ich zastosowań oraz metody uczenia. Przedstawiono teorie działania oraz ich interpretacje matematyczną i numeryczną. Szczególną uwagę zwrócono na możliwości uzyskania modelu obliczeniowego oraz obszarów jego stosowania przez wzgląd na unikalne cech Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Jako przykład pracy sieci zaprezentowano model obliczeniowy identyfikujący własności...
-
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.
-
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.
-
INFLUENCE OF DATA NORMALIZATION ON THE EFFECTIVENESS OF NEURAL NETWORKS APPLIED TO CLASSIFICATION OF PAVEMENT CONDITIONS – CASE STUDY
PublikacjaIn recent years automatic classification employing machine learning seems to be in high demand for tele-informatic-based solutions. An example of such solutions are intelligent transportation systems (ITS), in which various factors are taken into account. The subject of the study presented is the impact of data pre-processing and normalization on the accuracy and training effectiveness of artificial neural networks in the case...
-
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.
-
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.
-
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.
-
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 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.
-
Model oceny sytuacji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw w gospodarce rynkowej
PublikacjaArtykuł jest polemiką z artykułem Sławomira Nahotko. Ma on charakter informacyjny dla osób zainteresowanych tematyką oceny sytuacji ekonomiczno-finansowej polskich przedsiębiorstw.Autor przedstawił w nim swój model sztucznych sieci neuronowych prognozowania zagrożenia upadłością firm.
-
Krzysztof Nyka dr hab. inż.
OsobyKrzysztof Nyka, absolwent Wydziału Elektroniki Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej (WETI PG), gdzie uzyskał tytuł magistra inżyniera (1986, telekomunikacja) stopień doktora nauk technicznych (2002, elektronika) i doktora habilitowanego (2020 automatyka, elektronika i elektrotechnika). Obecnie jest zatrudniony na stanowisku profesora uczelni w Katedrze Inżynierii Mikrofalowej i Antenowej WETI PG. Zainteresowania...
-
Problems in toxicity analysis - application of fuzzy neural networks
PublikacjaPraca dotyczy zastosowania sztucznych sieci neuronowych do przygotowywania danych do szacowania toksyczności (wody powierzchniowe). Przygotowanie to polega na sztucznym zagęszczaniu zbioru danych, które następnie mogą być wykorzystane do szacowania/modelowania wartości toksyczności na ich podstawie.