Filtry
wszystkich: 4716
wybranych: 3771
-
Katalog
- Publikacje 3771 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 163 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 24 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 87 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 22 wyników po odfiltrowaniu
- Zespoły Badawcze 8 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 130 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 7 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 504 wyników po odfiltrowaniu
Filtry wybranego katalogu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: NEURON DYNAMICS
-
An elasto-plastic constitutive model with non-local softening and viscosity to describe dynamic concrete behaviour.
PublikacjaW artykule zaproponowano model do opisu betonu podczas dynamicznego obciążenia. Przyjęto model sprężysto-plastyczny z degradacją sztywności i nielokalnym osłabieniem rozszerzony o lepkość. Obliczenia MES dla elementów betonowych pod obciążeniem dynamicznym o różnej prędkości obciążenia porównano z doświadczeniami.
-
Application of inserts for suppression of coupled dynamic-acoustic effects during confined granular flow in silos
PublikacjaArtykuł omawia sposoby redukcji efektów dynamiczno-akustycznych w silosach. Do redukcji zastosowano różne wkładki. Zbadano wpływ kształtu i liczby wkładek w doświadczeniach. Na podstawie wyników doświadczalnych opracowano metodę redukcji efektów dynamiczno-akustycznych w dużych stalowych silosach.
-
Designing optimal and safe control strategies for time-varying dynamical systems
PublikacjaPublikacja opisuje metodę projektowania optymalnej trajektorii punktu pracy w czasoprzestrzeni stanów przy wykorzystaniu algorytmów optymalizacji grafowej. Zakłada się deterministyczny charakter zmian dynamiki rozpatrywanego procesu. Przestrzeń robocza, będąca ograniczonym podzbiorem czasoprzestrzeni stanów, jest dzielona na zbiór segmentów, którym przypisywane są wielkości reprezentujące właściwości dynamiki własnej w obrębie...
-
Dynamical processes in a multi-motor gear drive of heavy slabbing mill
Publikacja -
Dynamika rynku przed deregulacją zawodu brokera ubezpieczeniowego w Polsce
Publikacja -
Wpływ czynników makroekonomicznych na skalę i dynamikę upadłości przedsiębiorstw
Publikacja -
Wydajność pracy a dynamika płac na przykładzie Polski i Niemiec
PublikacjaWydajność pracy stanowi jeden z głównych czynników kształtujących poziom płac. W pierwszej części opracowania dokonano krótkiego przypomnienia podstaw teorii płac. Główną składową pracy stanowi część empiryczna. W opracowaniu dokonano analizy opartej na zbadaniu dynamiki płac realnych i nominalnych oraz dynamiki wydajności pracy. Korzystając z danych urzędów statystycznych porównane zostały dwa państwa: Polska oraz Niemcy. Analizy...
-
Badania eksperymentalne i symulacyjne dynamiki modelowego odcinka sieci trakcyjnej
PublikacjaW pracy przedstawiono główne założenia i strukturę opracowanego modelu matematycznego odcinka kolejowej górnej sieci trakcyjnej, opartego na metodzie energetycznej Lagrange’a. W celu wyznaczenia wybranych parametrów modelu, jak również dla oceny stopnia zgodności odwzorowania przez utworzony program symulacyjny stanów statycznych i dynamicznych sieci zbudowano laboratoryjny model odcinka sieci jezdnej z użyciem rzeczywistych jej...
-
Chronographic Imprint of Age-Induced Alterations in Heart Rate Dynamical Organization
PublikacjaBeat-to-beat changes in the heart period are transformed into a network of increments between subsequent RR-intervals, which enables graphical descriptions of short-term heart period variability. Three types of such descriptions are considered: (1) network graphs arising from a set of vertices and directed edges, (2) contour plots of adjacency matrices A, representing the networks and transition matrices T, resulting from A, and (3)...
-
Modelowanie dynamiki odbieraka prądu pojazdu kolejowego do celów diagnostycznych
PublikacjaNiewłaściwa współpraca odbieraka prądu i sieci trakcyjnej, w trudnych warunkach lokalnych, może prowadzić do uszkodzenia sieci trakcyjnej i pantografu. W ramach rozwoju metod monitoringu i diagnostyki dla tych podsystemów, tworzone są nowe i dokładniejsze narzędzia symulacyjne, których zakres obejmuje modelowanie zarówno napowietrznej sieci trakcyjnej i pantografu, a także ich dynamicznego oddziaływania. Głównym celem jest dokładniejsza...
-
Geometric methods in dynamical systems modelling: electrical, mechanical and control systems
PublikacjaRozważono zagadnienia modelowania systemów dynamicznych z zastosowaniem metod geometrii różniczkowej. Równania dynamiczne otrzymano w postaci inkluzji różniczkowych. Przestrzenie konstytucyjne przyjęto w postaci subwiązek włóknistych. Rozważono przestrzenie konstytucyjne układów elektrycznych, układów mechanicznych i układów sterowania. Podstawowe wyniki pracy dotyczą struktury przestrzeni rozwiązań rozważanych systemów.
-
Pakiet SIMMECHANICS jako narzędzie w dydaktyce dynamiki układów wielomasowych
PublikacjaW pracy zaprezentowano oprogramowanie przydatne w procesie nauczania dynamiki układów wielomasowch. We wspomnianym procesie dydaktycznym wymagane jest, aby wykład poszerzyć o ćwiczenia komputerowe, pozwalające na samodzielne modelowanie układów omawianych na wykładzie. Poszukiwane oprogramowanie powinno wprowadzać studenta w szczegóły teorii zaczynając od zagadnień prostych, w których fragmenty bardziej złożone przywoływane są...
-
Całkowanie nieliniowych równań dynamiki ciała sztywnego i powłok sprężystych.
PublikacjaOgólnym celem pracy jest studium i opracowanie algorytmów numerycznych do analizy dynamicznej układów mechanicznych. Opracowane i analizowane schematy całkowania nieliniowych równań ruchu odnoszą się do konstrukcji sformułowanych w ramach teorii sześcioparametrowej (modele bryły sztywnej, przestrzennych konstrukcji prętowych oraz niektóre teorie płyt i powłok). Podstawę pracy stanowią rozważania teoretyczne z zakresu metod numerycznych...
-
Diagnostic potential for a serum miRNA neural network for detection of ovarian cancer
Publikacja -
Analysis of electrical patterns activity in artificial multi-stable neural networks
Publikacja -
Artificial Neural Networks for Prediction of Antibacterial Activity in Series of Imidazole Derivatives
Publikacja -
Multisensor Tracking of Marine Targets - Decentralized Fusion of Kalman and Neural Filters
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...
-
Ultracapacitor modeling and control with discrete fractional order artificial neural network
Publikacja -
Neural Networks Based on Ultrafast Time-Delayed Effects in Exciton Polaritons
Publikacja -
Use of Neural Networks in Diagnostics of Rolling-Element Bearing of the Induction Motor
Publikacja -
Artificial-Neural-Network-Based Sensorless Nonlinear Control of Induction Motors
Publikacja -
Extended Hopfield models of neural networks for combinatorial multiobjective optimization problems
Publikacja -
Neural Networks in the Diagnostics Process of Low-Power Solar Plant Devices
Publikacja -
An Automated Method for Biometric Handwritten Signature Authentication Employing Neural Networks
PublikacjaHandwriting biometrics applications in e-Security and e-Health are addressed in the course of the conducted research. An automated graphomotor analysis method for the dynamic electronic representation of the handwritten signature authentication was researched. The developed algorithms are based on dynamic analysis of electronically handwritten signatures employing neural networks. The signatures were acquired with the use of the...
-
A Comprehensive Analysis of Deep Neural-Based Cerebral Microbleeds Detection System
PublikacjaMachine learning-based systems are gaining interest in the field of medicine, mostly in medical imaging and diagnosis. In this paper, we address the problem of automatic cerebral microbleeds (CMB) detection in magnetic resonance images. It is challenging due to difficulty in distinguishing a true CMB from its mimics, however, if successfully solved it would streamline the radiologists work. To deal with this complex three-dimensional...
-
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...
-
ReFlexeNN - the Wearable EMG Interface with Neural Network Based Gesture Classification
PublikacjaThe electromyographic activity of muscles was measured using a wireless biofeedback device. The aim of the study was to examine the possibility of creating an automatic muscle tension classifier. Several measurement series were conducted and the participant performed simple physical exercises - forcing the muscle to increase its activity accordingly to the selected scale. A small wireless device was attached to the electrodes placed...
-
Selected Technical Issues of Deep Neural Networks for Image Classification Purposes
PublikacjaIn recent years, deep learning and especially Deep Neural Networks (DNN) have obtained amazing performance on a variety of problems, in particular in classification or pattern recognition. Among many kinds of DNNs, the Convolutional Neural Networks (CNN) are most commonly used. However, due to their complexity, there are many problems related but not limited to optimizing network parameters, avoiding overfitting and ensuring good...
-
Deep neural networks approach to skin lesions classification — A comparative analysis
PublikacjaThe paper presents the results of research on the use of Deep Neural Networks (DNN) for automatic classification of the skin lesions. The authors have focused on the most effective kind of DNNs for image processing, namely Convolutional Neural Networks (CNN). In particular, three kinds of CNN were analyzed: VGG19, Residual Networks (ResNet) and the hybrid of VGG19 CNN with the Support Vector Machine (SVM). The research was carried...
-
From Linear Classifier to Convolutional Neural Network for Hand Pose Recognition
PublikacjaRecently gathered image datasets and the new capabilities of high-performance computing systems have allowed developing new artificial neural network models and training algorithms. Using the new machine learning models, computer vision tasks can be accomplished based on the raw values of image pixels instead of specific features. The principle of operation of deep neural networks resembles more and more what we believe to be happening...
-
An Improved Convolutional Neural Network for Steganalysis in the Scenario of Reuse of the Stego-Key
PublikacjaThe topic of this paper is the use of deep learning techniques, more specifically convolutional neural networks, for steganalysis of digital images. The steganalysis scenario of the repeated use of the stego-key is considered. Firstly, a study of the influence of the depth and width of the convolution layers on the effectiveness of classification was conducted. Next, a study on the influence of depth and width of fully connected...
-
Evaluation of Facial Pulse Signals Using Deep Neural Net Models
PublikacjaThe reliable measurement of the pulse rate using remote photoplethysmography (PPG) is very important for many medical applications. In this paper we present how deep neural networks (DNNs) models can be used in the problem of PPG signal classification and pulse rate estimation. In particular, we show that the DNN-based classification results correspond to parameters describing the PPG signals (e.g. peak energy in the frequency...
-
Bees Detection on Images: Study of Different Color Models for Neural Networks
PublikacjaThis paper presents an approach to bee detection in video streams using a neural network classifier. We describe the motivation for our research and the methodology of data acquisition. The main contribution to this work is a comparison of different color models used as an input format for a feedforward convolutional architecture applied to bee detection. The detection process has is based on a neural binary classifier that classifies...
-
Recognition of Emotions in Speech Using Convolutional Neural Networks on Different Datasets
PublikacjaArtificial Neural Network (ANN) models, specifically Convolutional Neural Networks (CNN), were applied to extract emotions based on spectrograms and mel-spectrograms. This study uses spectrograms and mel-spectrograms to investigate which feature extraction method better represents emotions and how big the differences in efficiency are in this context. The conducted studies demonstrated that mel-spectrograms are a better-suited...
-
Modeling of Surface Roughness in Honing Processes by UsingFuzzy Artificial Neural Networks
PublikacjaHoning processes are abrasive machining processes which are commonly employed to improve the surface of manufactured parts such as hydraulic or combustion engine cylinders. These processes can be employed to obtain a cross-hatched pattern on the internal surfaces of cylinders. In this present study, fuzzy artificial neural networks are employed for modeling surface roughness parameters obtained in finishing honing operations. As...
-
Optimization of a three-bed adsorption chiller by genetic algorithms and neural networks
Publikacja -
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...
-
Use of Neural Networks in Diagnostics of Rolling-Element Bearing of the Induction Motor
PublikacjaBearing defect is statistically the most frequent cause of an induction motor fault. The research described in the paper utilized the phenomenon of the current change in the induction motor with bearing defect. Methods based on the analysis of the supplying current are particularly useful when it is impossible to install diagnostic devices directly on the motor. The presented method of rolling-element bearing diagnostics used indirect...
-
Toward Intelligent Vehicle Intrusion Detection Using the Neural Knowledge DNA
PublikacjaIn this paper, we propose a novel intrusion detection approach using past driving experience and the neural knowledge DNA for in-vehicle information system security. The neural knowledge DNA is a novel knowledge representation method designed to support discovering, storing, reusing, improving, and sharing knowledge among machines and computing systems. We examine our approach for classifying malicious vehicle control commands...
-
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...
-
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...
-
Application of the neural networks for developing new parametrization of the Tersoff potential for carbon
PublikacjaPenta-graphene (PG) is a 2D carbon allotrope composed of a layer of pentagons having sp2- and sp3-bonded carbon atoms. A study carried out in 2018 has shown that the parameterization of the Tersoff potential proposed in 2005 by Ehrhart and Able (T05 potential) performs better than other potentials available for carbon, being able to reproduce structural and mechanical properties of the PG. In this work, we tried to improve the...
-
Application of Artificial Neural Networks to Predict Insulation Properties of Lightweight Concrete
PublikacjaPredicting the properties of concrete before its design and application process allows for refining and optimizing its composition. However, the properties of lightweight concrete are much harder to predict than those of normal weight concrete, especially if the forecast concerns the insulating properties of concrete with artificial lightweight aggregate (LWA). It is possible to use porous aggregates and precisely modify the composition...
-
Neural Approximators for Variable-Order Fractional Calculus Operators (VO-FC)
PublikacjaThe paper presents research on the approximation of variable-order fractional operators by recurrent neural networks. The research focuses on two basic variable-order fractional operators, i.e., integrator and differentiator. The study includes variations of the order of each fractional operator. The recurrent neural network architecture based on GRU (Gated Recurrent Unit) cells functioned as a neural approximation for selected...
-
Emotion Recognition from Physiological Channels Using Graph Neural Network
PublikacjaIn recent years, a number of new research papers have emerged on the application of neural networks in affective computing. One of the newest trends observed is the utilization of graph neural networks (GNNs) to recognize emotions. The study presented in the paper follows this trend. Within the work, GraphSleepNet (a GNN for classifying the stages of sleep) was adjusted for emotion recognition and validated for this purpose. The...
-
Applying artificial neural networks for modelling ship speed and fuel consumption
PublikacjaThis paper deals with modelling ship speed and fuel consumption using artificial neural network (ANN) techniques. These tools allowed us to develop ANN models that can be used for predicting both the fuel consumption and the travel time to the destination for commanded outputs (the ship driveline shaft speed and the propeller pitch) selected by the ship operator. In these cases, due to variable environmental conditions, making...
-
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...
-
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.