Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 618
Wyniki wyszukiwania dla: animals, emotions, emotions detection, neural network,
-
Neural-Network-Based Parameter Estimations of Induction Motors
Publikacja -
Comparative study of methods for artificial neural network training.
PublikacjaPrzedstawiono wyniki badań porównawczych następujących metod uczenia sieci neuronowych: propagacji wstecznej błędów, rekursywnej metody najmniejszych kwadratów, metody Zangwill'a i algorytmów ewolucyjnych. Badania dotyczyły projektowania adaptacyjnego regulatora neuronowego napięcia generatora synchronicznego.
-
Neural network breast cancer relapse time prognosis
PublikacjaPrzedstawiono architekturę i wyniki testowania sztucznej sieci neuronowej w prognozowaniu czasu nawrotu choroby u kobiet chorych na raka piersi. Sieć neuronowa uczona była na danych zgromadzonych przez 20 lat. Dane opisują grupę 439 pacjentów za pomocą 40 parametrów. Spośród tych parametrów wybrano 6 najistotniejszych: liczbę przerzutowych węzłów chłonnych, wielkość guza, wiek, skalę według Blooma oraz stan receptorów estrogenowych...
-
Creating neural models using an adaptive algorithm for optimal size of neural network and training set.
PublikacjaZaprezentowano adaptacyjny algorytm generujący modele neuronowe liniowych układów mikrofalowych, zdolny do oszacowania optymalnego rozmiaru zbiory uczącego i sieci neuronowej. Stworzono kilka modeli nieciągłości falowodowych i mokropaskowych, a następnie zweryfikowano ich poprawność porównując wyniki analiz metodą dopasowania rodzajów i metodą momentów filtrów pasmowo-przepustowych.
-
Enhancing Renal Tumor Detection: Leveraging Artificial Neural Networks in Computed Tomography Analysis
PublikacjaRenal cell carcinoma is one of the most common cancers in Europe, with a total incidence rate of 18.4 cases per 100 000 population. There is currently significant overdiagnosis (11% to 30.9%) at times of planned surgery based on radiological studies. The purpose of this study was to create an artificial neural network (ANN) solution based on computed tomography (CT) images as an additional tool to improve the differentiation of...
-
Mutual Coupling Reduction in Antenna Arrays Using Artificial Intelligence Approach and Inverse Neural Network Surrogates
PublikacjaThis paper presents a novel approach to reduce undesirable coupling in antenna arrays using custom-designed resonators and inverse surrogate modeling. To illustrate the concept, two stand-ard patch antenna cells with 0.07λ edge-to-edge distance are designed and fabricated to operate at 2.45 GHz. A stepped-impedance resonator is applied between the antennas to suppress their mutual coupling. For the first time, the optimum values...
-
Neural Manoeuvre Detection of the Tracked Target in ARPA Systems
Publikacja -
Neural network modelling of the influence of channelopathies on reflex visual attention
Publikacja -
Energy-Efficient Neural Network Inference with Microcavity Exciton Polaritons
Publikacja -
Neural network approach to 2D Kalman filtering in image processing
Publikacja -
NIRCa: An artificial neural network-based insulin resistance calculator
Publikacja -
Neural Network-Based Sequential Global Sensitivity Analysis Algorithm
PublikacjaPerforming global sensitivity analysis (GSA) can be challenging due to the combined effect of the high computational cost, but it is also essential for engineering decision making. To reduce this cost, surrogate modeling such as neural networks (NNs) are used to replace the expensive simulation model in the GSA process, which introduces the additional challenge of finding the minimum number of training data samples required to...
-
Artificial neural network based sensorless control ofinduction motor.
PublikacjaW artykule przedstawiono bezczujnikowy układ sterowania silnikiem indukcyjnym wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe (ANN). Sieć neuronową wykorzystano w regulatorze prędkości silnika. Zaprezentowano wyniki badań symulacyjnych.
-
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.
-
Application of a fuzzy neural network for river water quality prediction
PublikacjaMonitoring i modelowanie zmian w jakości wód powierzchniowych stanowią jeden z kluczowych elementów monitoringu i zarządzania ochroną środowiska na skalę globalną. Kontrolowanie tak złożonych i nieliniowych w swojej charakterystyce obiektów, jakimi są rzeki, jest trudnym zadaniem. Zazwyczaj do tego celu wykorzystuje się modele matematyczne, jednak czasem wymagają one bardzo dużej ilości danych, lub czas oczekiwania na odpowiedź...
-
Generalized regression neural network and fitness dependent optimization: Application to energy harvesting of centralized TEG systems
PublikacjaThe thermoelectric generator (TEG) system has attracted extensive attention because of its applications in centralized solar heat utilization and recoverable heat energy. The operating efficiency of the TEG system is highly affected by operating conditions. In a series-parallel structure, due to diverse temperature differences, the TEG modules show non-linear performance. Due to the non-uniform temperature distribution (NUTD) condition,...
-
Artificial Neural Network based fatigue life assessment of riveted joints in AA2024 aluminum alloy plates and optimization of riveted joints parameters
PublikacjaThe objective of this paper is to provide the fatigue life of riveted joints in AA2024 aluminum alloy plates and optimization of riveted joints parameters. At first, the fatigue life of the riveted joints in AA2024 aluminum alloy plates is obtained by experimental tests. Then, an artificial neural network is applied to estimate the fatigue life of riveted lap joints based on the number of lateral and longitudinal holes, punch pressure,...
-
Ultracapacitor modeling and control with discrete fractional order artificial neural network
Publikacja -
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...
-
Artificial-Neural-Network-Based Sensorless Nonlinear Control of Induction Motors
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...
-
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...
-
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.
-
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.
-
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,...
-
Intracranial hemorrhage detection in 3D computed tomography images using a bi-directional long short-term memory network-based modified genetic algorithm
PublikacjaIntroduction: Intracranial hemorrhage detection in 3D Computed Tomography (CT) brain images has gained more attention in the research community. The major issue to deal with the 3D CT brain images is scarce and hard to obtain the labelled data with better recognition results. Methods: To overcome the aforementioned problem, a new model has been implemented in this research manuscript. After acquiring the images from the Radiological...
-
Leveraging Training Strategies of Artificial Neural Network for Classification of Multiday Electromyography Signals
Publikacja -
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...
-
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...
-
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...
-
Hierarchical 2-step neural-based LEGO bricks detection and labeling
PublikacjaLEGO bricks are extremely popular and allow the creation of almost any type of construction due to multiple shapes available. LEGO building requires however proper brick arrangement, usually done by shape. With over 3700 different LEGO parts this can be troublesome. In this paper, we propose a solution for object detection and annotation on images. The solution is designed as a part of an automated LEGO bricks arrangement. The...
-
Face with Mask Detection in Thermal Images Using Deep Neural Networks
PublikacjaAs the interest in facial detection grows, especially during a pandemic, solutions are sought that will be effective and bring more benefits. This is the case with the use of thermal imaging, which is resistant to environmental factors and makes it possible, for example, to determine the temperature based on the detected face, which brings new perspectives and opportunities to use such an approach for health control purposes. The...
-
Energy Management for PV Powered Hybrid Storage System in Electric Vehicles Using Artificial Neural Network and Aquila Optimizer Algorithm
PublikacjaIn an electric vehicle (EV), using more than one energy source often provides a safe ride without concerns about range. EVs are powered by photovoltaic (PV), battery, and ultracapacitor (UC) systems. The overall results of this arrangement are an increase in travel distance; a reduction in battery size; improved reaction, especially under overload; and an extension of battery life. Improved results allow the energy to be used efficiently,...
-
Compressive Sensing Approach to Harmonics Detection in the Ship Electrical Network
PublikacjaThe contribution of this paper is to show the opportunities for using the compressive sensing (CS) technique for detecting harmonics in a frequency sparse signal. The signal in a ship’s electrical network, polluted by harmonic distortions, can be modeled as a superposition of a small number of sinusoids and the discrete Fourier transform (DFT) basis forms its sparse domain. According to the theory of CS, a signal may be reconstructed...
-
Flexible Knowledge–Vision–Integration Platform for Personal Protective Equipment Detection and Classification Using Hierarchical Convolutional Neural Networks and Active Leaning
PublikacjaThis work is part of an effort to develop of a Knowledge-Vision Integration Platform for Hazard Control (KVIP-HC) in industrial workplaces, adaptable to a wide range of industrial environments. The paper focuses on hazards resulted from the non-use of personal protective equipment (PPE). The objective is to test the capability of the platform to adapt to different industrial environments by simulating the process of randomly selecting...
-
Taking decisions in the diagnostic intelligent systems on the basis information from an artificial neural network
Publikacja -
Artificial Neural Network (ANN)-Based Voltage Stability Prediction of Test Microgrid Grid
Publikacja -
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.
-
The influence of image masks definition onsegmentation results of histopathological imagesusing convolutional neural network
PublikacjaAbstract—In the era of collecting large amounts of tissue materials, assisting the work of histopathologists with various electronic and information IT tools is an undeniable fact. The traditional interaction between a human pathologist and the glass slide is changing to interaction between an AI pathologist with a whole slide images. One of the important tasks is the segmentation of objects (e.g. cells) in such images. In this...
-
Neural network based control system architecture proposal for underwatership hull cleaning robot.
PublikacjaPrzedstawiono model matematyczny podwodnej głowicy roboczej, oraz określono metodę jej pozycjonowania i orientacji w lokalnym środowisku. Zaproponowano architekturę układu sterowania, opartego na bazie sieci neuronowych, za pomocą którego można sterować podwodnym robotem, przeznaczonym do czyszczenia burt statku.
-
Dataset Related Experimental Investigation of Chess Position Evaluation Using a Deep Neural Network
PublikacjaThe idea of training Articial Neural Networks to evaluate chess positions has been widely explored in the last ten years. In this paper we investigated dataset impact on chess position evaluation. We created two datasets with over 1.6 million unique chess positions each. In one of those we also included randomly generated positions resulting from consideration of potentially unpredictable chess moves. Each position was evaluated...
-
Selection of an artificial pre-training neural network for the classification of inland vessels based on their images
PublikacjaArtificial neural networks (ANN) are the most commonly used algorithms for image classification problems. An image classifier takes an image or video as input and classifies it into one of the possible categories that it was trained to identify. They are applied in various areas such as security, defense, healthcare, biology, forensics, communication, etc. There is no need to create one’s own ANN because there are several pre-trained...
-
Beata Basińska dr hab.
OsobyPsycholożka pracy i organizacji. Jej główne zainteresowania to psychologia zdrowia w pracy (dobrostan i emocje) i pozytywne zachowania organizacyjne. Jest aktywną członkinią the European Academy of Occupational Health Psychology (EAOHP), European Association of Work and Organizational Psychology (EAWOP), European Health Psychology Society (EHPS) i sekcji psychologii zdrowia Polskiego Towarzystwa Psychologicznego (PTP).
-
Wind-wave variability in a shallow tidal sea—Spectral modelling combined with neural network methods
Publikacja -
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.
-
Performance and Energy Aware Training of a Deep Neural Network in a Multi-GPU Environment with Power Capping
PublikacjaIn this paper we demonstrate that it is possible to obtain considerable improvement of performance and energy aware metrics for training of deep neural networks using a modern parallel multi-GPU system, by enforcing selected, non-default power caps on the GPUs. We measure the power and energy consumption of the whole node using a professional, certified hardware power meter. For a high performance workstation with 8 GPUs, we were...
-
Designing of an effective structure of system for the maintenance of a technical object with the using information from an artificial neural network
Publikacja -
<title>Recurrent neural network application to image filtering: 2-D Kalman filtering approach</title>
Publikacja