Wyniki wyszukiwania dla: sieci neuronowe, optymalnosc, - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: sieci neuronowe, optymalnosc,

Wyniki wyszukiwania dla: sieci neuronowe, optymalnosc,

  • Nieświadome sieci neuronowe

    Publikacja

    - Rok 2022

    Coraz większą popularność zyskuje usługa predykcji za pomocą sieci neuronowych. Model ten zakłada istnienie serwera, który za pomocą wyuczonej sieci neuronowej dokonuje predykcji na danych otrzymanych od klienta. Model ten jest wygodny, ponieważ obie strony mogą skupić się na rozwoju w swojej specjalizacji. Wystawia on jednak na ryzyko utraty prywatności zarówno klienta, wysyła- jącego wrażliwe dane wejściowe, jak i serwer, udostępniający...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym

    Publikacja

    - Rok 2007

    Artykuł 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.

  • Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania

    Publikacja

    - Rok 2005

    W 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 oparte na prawach fizyki

    Wiele fizycznie nieuzasadnionych sieci neuronowych, mimo zadowalają- cej wydajności, generuje sprzeczności z logiką i prowadzi do rozbieżno- ści wyników z rzeczywistością. Jedną z metod poprawy funkcjonowania typowego modelu typu “black-box” na etapie uczenia, jest rozszerzenie jego funkcji kosztu o zależność bezpośrednio inspirowaną wzorem fizycz- nym. Niniejszy rozdział wyjaśnia koncepcję budowy sieci neuronowych opartych na...

  • Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe

    W referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Sieci neuronowe i ich zastosowanie w chromatografii

    Publikacja

    - Rok 2005

    Sieci neuronowe, jak i inne techniki sztucznej inteligencji, znajdują coraz szersze zastosowanie w analityce. Praca stanowi wprowadzenie do tematyki sieci neuronowych i opisuje możliwości ich zastosowania do wspierania analizy chromatograficznej, zarówno na etapie planowania analizy jak i opracowywania wyników.

  • Sieci neuronowe jako alternatywny sposób uzyskania modelu obliczeniowego

    W 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...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Sieci neuronowe w sterowanej rekonstrukcji ubytków chrząstki stawowej.

    Publikacja

    Nowym 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.

  • Wzorzec poprawnej pracy wymienników regeneracyjnych oparty o sztuczne sieci neuronowe

    Publikacja

    Artykuł opisuje probę stworzenia wzorca poprawnej pracy wymiennikow regeneracyjnych silowni turbo parowej o mocy 20mw przy pomocy sztucnych sieci neurnowych (SSN). Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkachruchu silowni może zostać wykorzystany do diagnostki tych wlasnie urządzeń jaki i również do diagnostyki calego systemu silowni turbo parowej. Model neuronowy ma zastapic skomplikowane i czasochlonne obliczenia bilansowe...

  • Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych

    W 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.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Specjalizowane sieci neuronowe z Dwucentrowymi Funkcjami Bazowymi do zastosowań w testerach wbudowanych μBIST

    Przedmiotem artykułu są nowe, przydatne do zastosowań w testerach wbudowanych BIST, specjalizowane sieci neuronowe do lokalizacji uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, o podwyższonej odporności na maskujący wpływ rozrzutów tolerancyjnych elementów nieuszkodzonych. Sieci opracowane zostały w dwóch wariantach: z Dwucentrowymi Radialnymi (DRB) oraz Elipsoidalnymi (DEB) funkcjami Bazowymi. Dzięki wydłużonym...

  • Rozdział 4. Cieplno-przepływowe relacje diagnostyczne ustabilizowanych cieplnie bloków energetycznych wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe (SSN)

    Publikacja

    - Rok 2007

    Podano przykłady relacji diagnostycznych budowanych dla bloków energetycznych pracujących w warunkach stabilizacji cieplnej. Należą one do metod off-line. Dobrze sprawdzają się w nich sztuczne sieci neuronowe. Przy modułowej strukturze relacji diagnostycznych wykorzystywane są z powodzeniem SSN zarówno z ciągłymi jak i skokowymi funkcjami przejścia, w zależności od oczekiwanego wyniku obliczeń neuronowych.

  • Głębokie Sieci Neuronowe Do Analizy Danych

    Kursy Online
    • T. M. Boiński
    • K. Draszawka

    {mlang pl}Kurs przeznaczony jest dla studentów kierunku Inżynieria Danych.{mlang} {mlang en}Course for Data Analysis students.{mlang}

  • Metody Sztucznej Inteligencji - sieci neuronowe, systemy rozmyte [2020/21]

    Kursy Online
    • K. Duzinkiewicz
    • A. Mikołajczyk-Bareła
    • M. Grochowski

    studia stacjonarne II st., Automatyka i Robotyka sem. 1

  • Andrzej Stateczny prof. dr hab. inż.

    Osoby

    Prof. dr hab. inż. Andrzej Stateczny jest profesorem Politechniki Gdańskiej i prezesem firmy Marine Technology Ltd. Jego zainteresowania naukowe koncentrują się głównie wokół nawigacji, hydrografii i geoinformatyki. Obecnie prowadzone badania obejmują nawigację radarową, nawigację porównawczą, hydrografię, metody sztucznej inteligencji w zakresie przetwarzania obrazów i fuzji danych wielosensorycznych. Był kierownikiem lub głównym...

  • Zbigniew Sikora prof. dr hab. inż.

    Osoby

  • Mirosław Włas dr inż.

    Wykształcenie : 1987-1991 – Liceum Ogólnokształcące im. Jana Bażyńskiego w Ostródzie – profil matematyczno-fizyczny 1991-1996 Politechnika Gdańska – studia na Wydziale Elektrycznym 1997-2002  Politechnika Gdańska – studia doktoranckie na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki 1998- 1999 Politechnika Gdańska – kurs ekonomii na Wydziale Zarządzania i Ekonomii  PG 1997-2000 – kurs j. angielskiego - Zespół Lektorów BEST – Gdańsk 2003...

  • Metody neuronowe do prognozowania finansowego

    Sztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Józef Woźniak prof. dr hab. inż.

    Prof. dr hab. inż. Józef Woźniak prof. zw. Politechniki Gdańskiej ukończył studia na Wydziale Elektroniki Politechniki Gdańskiej w 1971 r. W 1976 r. uzyskał stopień doktora nauk technicznych, a w 1991 r. stopień doktora habilitowanego w dyscyplinie telekomunikacja i specjalności teleinformatyka. W styczniu roku 2002 otrzymał tytuł profesora nauk technicznych. W 1994 r. został mianowany na stanowisko profesora nadzwyczajnego w Politechnice...

  • Ocena skuteczności czyszczenia sieci wodociągowej metodą hydropneumatyczną

    Publikacja

    - Rok 2008

    Przedmiotem analizy było dyskusyjne kryterium oceny skuteczności czyszczenia sieci wodociągowej określone przez eksploatatora. Analizę oparto na wynikach badań terenowych po czyszczeniu 9,5 km sieci wodociągowej o średnicy od 80 do 160 mm. Empiryczną podstawę dalszych rozważań stanowił zbiór wartości umownego zastępczego współczynnika chropowatości rurociągów k10. Uzyskane rezultaty wykazały, że lokalne warunki reakizacji pomiarów...

  • Sylwester Kaczmarek dr hab. inż.

    Sylwester Kaczmarek ukończył studia w 1972 roku jako mgr inż. Elektroniki, a doktorat i habilitację uzyskał z technik komutacyjnych i inżynierii ruchu telekomunikacyjnego w 1981 i 1994 roku na Politechnice Gdańskiej. Jego zainteresowania badawcze ukierunkowane są na: sieci IP QoS, sieci GMPLS, sieci SDN, komutację, ruting QoS, inżynierię ruchu telekomunikacyjnego, usługi multimedialne i jakość usług. Aktualnie jego badania skupiają...

  • Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turboparowej

    Artykuł 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...

  • Rafał Leszczyna dr hab. inż.

    Dr hab. inż. Rafał Leszczyna jest profesorem uczelni na Wydziale Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej. W lipcu 2020 r., na podstawie osiągnięcia naukowego w obszarze zarządzania cyberbezpieczeństwem infrastruktur krytycznych w sektorze elektroenergetycznym, uzyskał stopień doktora habilitowanego w dziedzinie nauk inżynieryjno-technicznych, dyscyplina informatyka techniczna i telekomunikacja. W latach 2004–2008 pracował...

  • Neuronowe modele z atencją w przetwarzaniu języka naturalnego

    Publikacja

    - Rok 2021

    Celem niniejszego rozdziału jest wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych z atencją oraz ich zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego. Rozdział skupia się w szczególności na dokładnym omówieniu architektury modelu Transformer, wykorzystującego atencję jako podstawowy mechanizm swojego działania.

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turbo parowej

    Publikacja

    Wystąpienie ma na celu pokazać możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu siłowi turbo parowej znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych zarówno samych wymienników jak i całego systemu elektrowni.

  • Studia Sieci Uniwersytetow Pogranicza

    Czasopisma

    ISSN: 2544-5790

  • Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania cen na Giełdzie Energii

    Opisano narzędzie wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do prognozowania cen energii na giełdzie. Przedstawiono wyniki testowania modelu.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych

    Sieci 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,...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Model zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksploatacji elektrociepłowni.

    Publikacja
    • K. Dziedzicki

    - Rok 2002

    W opracowaniu przedstawiono zagadnienia związane z modelowaniem zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej. Przedstawiono sposoby wyznaczania niektórych parametrów pracy MSC w oparciu o modele statyczne i sieci neuronowe.

  • Dekodowanie kodów iterowanych z użyciem sieci neuronowej

    Nadmiarowe kody iterowane są jedną z prostych metod pozyskiwania długich kodów korekcyjnych zapewniających dużą ochronę przed błędami. Jednocześnie, chociaż ich podstawowy iteracyjny dekoder jest prosty koncepcyjnie oraz łatwy w implementacji, to nie jest on rozwiązaniem optymalnym. Poszukując alternatywnych rozwiązań zaproponowano, przedstawioną w pracy, strukturę dekodera tego typu kodów wspomaganą przez sieci neuronowe. Zaproponowane...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Modele symulacyjne zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksplatacji elektrociepłowni

    Publikacja

    - Rok 2003

    W opracowaniu omówiono 2 modele symulacyjne zachowania się sieci ciepłowniczej. Pierwszy oparty jest o struktury Boxa-Jenkinsa, drugi wykorzystuje sieci neuronowe. Przeprowadzono próby na danych rzeczywistych z gdańskiej sieci ciepłowniczej na podstawie, których dobrano parametry modeli. Sprawdzono przydatność obu struktur do prognozowania zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej przy znanych wymuszeniach.

  • Piotr Rajchowski dr inż.

    Piotr Rajchowski (Member, IEEE) was born in Poland, in 1989. He received the E.Eng., M.Sc., and Ph.D. degrees in radio communication from the Gdańsk University of Technology (Gdańsk Tech), Poland, in 2012, 2013, and 2017, respectively. Since 2013, he has been working at the Department of Radiocommunication Systems and Networks, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdańsk University of Technology, as a IT...

  • Wirtualne sieci lokalne w środowisku sieci IPv6.

    Publikacja

    Zaprezentowane jest nowe spojrzenie na wirtualne sieci prywatne z perspekty-wy rozwiązań standardowo oferowanych przez rozinę protokołów IPv6. Omówionyjest przegląd rozwiązań VPN w środowisku sieci IPv6 ze szczególnym uwzględ-nieniem standardowo oferowanych z nową wersją stosu sieciowego IP.

  • Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych

    Publikacja

    - Rok 2007

    W 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...

  • Wietrzenie sieci

    Publikacja

    Zagadnienia ochrony sieci przed odorami. Problem odpowietrzania w aspekcie hydrauliki

  • Adrian Bekasiewicz dr hab. inż.

    Adrian Bekasiewicz received the MSc, PhD, and DSc degrees in electronic engineering from Gdansk University of Technology, Poland, in 2011, 2016, and 2020, respectively. In 2014, he joined Engineering Optimization & Modeling Center where he held a Research Associate and a Postdoctoral Fellow positions, respectively. Currently, he is an Associate Professor with Gdansk University of Technology, Poland. His research interests include...

  • WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH DO SYNTEZY MOWY WYRAŻAJĄCEJ EMOCJE

    Publikacja

    W 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...

  • Wpływ zwarć występujących w sieci trakcyjnej na pracę sieci zasilającej.

    Publikacja

    - Rok 2003

    W artykule zaprezentowano wybrane wyniki badań symulacyjnych dotyczących oddziaływania zwarć występujących w sieci trakcyjnej na pracę elektroenergetycznej sieci zasilającej. Przedstawiono przykładowe przebiegi napięć zasilających w sieci SN w trakcie zwarcia w sieci trakcyjnej. Badania symulacyjne wykonano za pomocą programu PSPICE.

  • Modelowanie przeplywu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

    Publikacja

    Niniejszy 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.

  • Modelowanie przepływu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe z użyciem sztucznych sieci neuronoych

    Publikacja

    Niniejszy 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.

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Radiowe sieci BAN

    Przedstawiono aktualny stan wiedzy z zakresu radiowych sieci BAN, w tym zagadnienia podstawowe (tj. definicję radiowych sieci BAN, ich klasyfikację i dostępne pasma częstotliwości), właściwości elektryczne ciała człowieka, zagadnienia warstwy fizycznej oraz zagadnienia antenowe. Zaprezentowano również możliwe źródła zasilania, zagadnienia bezpieczeństwa danych i bezpieczeństwa człowieka, a także omówiono zastosowania tych sieci...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Wykorzystanie sieci neuronowych do diagnostyki poprawności wykonania płytek drukowanych

    Artykuł 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...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Wirtualne sieci 5G, NGN i następne. Radioinformatyczna metamorfoza sieci komórkowych

    Przedstawiono problematykę ewolucyjnej, a w zasadzie rewolucyjnej, metamorfozy komórkowych systemów radiokomunikacyjnych w kontekście architektury sieci 5G, zasad jej działania oraz nowych możliwości implementacyjnych usług sieci NGN. Artykuł dotyczy w szczególności istoty działania sieci 5G, łączącej w sobie cechy sieci radiokomunikacyjnych poprzednich generacji, zwłaszcza 4G, oraz nowe właściwości charakterystyczne dla 5G. Dotyczą...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Monitoring górnej sieci trakcyjnej z wykorzystaniem bezprzewodowej sieci sensorowej – węzeł pomiarowy

    Publikacja

    Wraz ze wzrostem prędkości pojazdów trakcyjnych rośnie potrzeba utrzymania sieci trakcyjnej w odpowiednim stanie technicznym. Konieczny jest ciągły monitoring i diagnostyka pozwalające wykrywać zjawiska pogarszające jakość odbioru energii z sieci trakcyjnej. Jedną z metod jest umieszczenie czujników przyspieszenia na górnej sieci trakcyjnej. Analiza przebiegu tej wielkości fizycznej pozwoli określić stan układu sieć jezdna - odbierak...

  • Projektowanie symetryzatorów planarnych dla pasma UWB z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

    Publikacja

    W 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...

  • Odory z sieci

    Publikacja

    Ogólne problemy powstawania odorów. Konsekwencje nieracjonalnego planowania sieci. Przeciwdziałanie. Ochrona ludności.

  • Bartosz Czaplewski dr inż.

  • Ethernet - sieci, mechanizmy

    Publikacja

    - Rok 2006

    Monografia poświęcona jest coraz bardziej dominujacym na rynku sieci LAN, MAN, WAN - sieciom Ethernet. Obejmuje ona, poza omówieniem podstaw działania sieci Ethernet, tak istotne zagadnienia jak: koncepcja Ethernet End-to-End, skalowalność rozwiązań, implementacje w sieciach lokalnych, miejskich, dostępowych, rozległych i przemysłowych, możliwość realizacji systemu czasu rzeczywistego, zasilanie przez instalacje ethernetowe czy...

  • Wykorzystanie sieci neuronowych do syntezy mowy wyrażającej emocje

    Publikacja

    - Rok 2019

    W 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...

  • Prognozirovanie svojstv betonov s pomoŝ'û iskusstvennyh nejronovyh setej

    Publikacja

    - Rok 2008

    Obserwacje 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...