Wyniki wyszukiwania dla: ALGORYTMY APROKSYMACYJNE - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: ALGORYTMY APROKSYMACYJNE
Przykład wyników znalezionych w innych katalogach

Wyniki wyszukiwania dla: ALGORYTMY APROKSYMACYJNE

  • Aproksymacyjny model tarcia

    Publikacja

    W pracy przedstawiono problem aproksymacji danych pomiarowych z eksperymentu tribologicznego. W celu uzyskania opisu zależności współczynnika tarcia od liniowej prędkości ślizgania i nacisków zastosowano dwa podejścia: aproksymacja wielomianowa i wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej. W rezultacie prowadzonych prac ustalono, podejście neuronowe jest korzystniejsze.

  • Właściwości aproksymacyjne sztucznych sieci neuronowych (SSN)

    Publikacja

    Opisano budowę sztucznego neuronu, rodzaje sztucznych sieci neuronowych i ich zastosowanie. Przedstawiono SSN jako uniwersalny aproksymator oraz opisano problem jednoczesnej aproksymacji funkcji wraz z pochodnymi.

  • Algorytmy ewolucyjne

    W pracy przedstawiono istotniejsze zagadnienia związane z tworzeniem i działaniem Algorytmów Genetycznych i Strategii Ewolucyjnych, które łącznie określane są jako Algorytmy ewolucyjne. Zwrócono szczególną uwagę na Strategie Ewolucyjne, gdyż zagadnienia z nimi związane są mało reprezentowane w literaturze polskiej i anglojęzycznej. Natomiast opis Algorytmów Genetycznych jest raczej cząstkowy, ze względu na ich popularność...

  • ALGORYTMY NISQ

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Algorytmy analizy modalnej

    Publikacja

    - Rok 2012

    Referat stanowi wprowadzenie teoretyczne do badań analizy modalnej. Przedstawiono wyniki badań analizy modalnej stanowiska do badania małogabarytowych wirników przeprowadzonych w programie Abaqus oraz ich weryfikację za pomocą badań eksperymentalnych. Przedstawiono również program rozwijany w Zakładzie Dynamiki Wirników i Łożysk Ślizgowych - Dynwir-S-70. Jest to program do analizy modalnej wielopodporowych i wielomasowych wirników.

  • Algorytmy genetyczne i ewolucyjne

    Publikacja

    Algorytmy ewolucyjne istnieją dzięki wieloletnim obserwacją procesów zachodzących wśród żywych organizmów. Korzystają one z nazw i określeń występujących w genetyce np.: gen, chromosom. Algorytmy genetyczne oraz ewolucyjne używa się w procesach optymalizacyjnych w celu poszukiwania ekstremów.

  • Algorytmy rozpoznawania zmian chorobowych

    Publikacja

    W pracy przedstawiono, opisano i porównano pod wzgledem skutecznosci wybrane algorytmy rozpoznawania chorób w filmach endoskopowych, zaimplementowane w ramach aplikacji Wspomagania Badan Medycznych. Dokonano oceny algorytmów w zaawansowanym srodowisku testowym, zbudowanym w oparciu o duzy zbiór obrazów z filmów endoskopowych, pozyskanych we współpracy z Gdanskim Uniwersytetem Medycznym. Jednoczesnie zaprezentowano sposób optymalizacji...

  • W pełni wielomianowy schemat aproksymacyjny dla pewnego problemu szeregowania zadań uwarunkowanych czasowo

    w artykule tym rozważany jest następujący problem szeregowania zadań: dany jest jeden procesor, zbiór zadań j1, ..., jn, czas przetwarzania zadania i wynosi pi = a + bisi, zaś celem jest minimalizacja całkowitego czasu wykonywania zadań. przedstawiony został pełny wielomianowy schemat aproksymacyjny, który, o ile wszystkie współczynniki wydłużania zadań (bi) w instancji problemu są różne i większe od pewnej, ustalonej liczby u,...

  • Porównanie algorytmów MGA i NGA do projektowania i optymlizacji kombinacyjnych układów cyfrowych z algorytmem MLCEA.

    Publikacja

    - Rok 2004

    W artykule zaprezentowano porównanie algorytmów ewolucyjnych do projektowania i optymalizacji kombinacyjnych układów cyfrowych. Porównano algorytmy MGA (Multiobjective Genetic Algorithm) i NGA (Genetic Algorithm with N-cardinality Reprezentation) z utworzonym algorytmem MLCEA (Multi-Layer Chromosome Evolutionary Algorithm), bazującym na reprezentacji osobników w postaci chromosomów wielowarstwowych. Otrzymane wyniki dla algorytmu...

  • Algorytmy wykrywania krawędzi w obrazie

    Wykrywanie krawędzi jest pierwszym etapem w cyfrowym przetwarzaniu obrazów. Operacja ta polega na usunięciu informacji takich jak kolor czy też jasność, a pozostawieniu jedynie krawędzi. Efektem tej operacji jest znaczna redukcja ilości danych do dalszej analizy. Pozwala to na zastosowanie w następnych etapach bardziej złożonych algorytmów rozpoznawania obiektów na podstawie kształtu. W artykule zaprezentowano zastosowanie algorytmów...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym