Filtry
wszystkich: 540
wybranych: 381
-
Katalog
- Publikacje 381 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 79 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 20 wyników po odfiltrowaniu
- Wynalazki 2 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 3 wyników po odfiltrowaniu
- Zespoły Badawcze 1 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 13 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 41 wyników po odfiltrowaniu
Filtry wybranego katalogu
Wyniki wyszukiwania dla: KLASYFIKATOR NEURONOWY
-
Klasyfikacja tekstu przy użyciu grafowych sieci neuronowych
PublikacjaWspółczesnym algorytmom analizy tekstu wciąż daleko do ludzkiego poziomu jego zrozumienia. Jednym z wyzwań jest znajdowanie przez maszynę związków pomiędzy odległymi fragmentami tekstu. Próbą rozwiązania tego problemu są grafowe reprezentacje tekstu, które bardzo dobrze sprawdzają się w przedstawianiu złożonych zależności. W tekście opisane zostały dwie metody grafowej reprezentacji tekstu oraz algorytm grafowych konwolucyjnych...
-
Dekodowanie kodów iterowanych z użyciem sieci neuronowej
PublikacjaNadmiarowe 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...
-
Implementacja Sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW.
PublikacjaPrzedstawiono możliwości oraz strukturę zrealizowanego przez autora modułu do implementacji sztucznych sieci neuronowych w środowisku LabVIEW.
-
Zastosowanie sieci neuronowych w cyfrowej syntezie dźwięku
PublikacjaRozwój technik związanych z uczeniem maszynowym umożliwia nowe podejście i nowe definiowanie wielu dotychczasowych problemów. Heurystyczne algorytmy stosowane do problemów takich jak klasyfikacja danych w postaci wektorów cech, czy wyróżnianie grup obiektów o podobnych własnościach mogą znaleźć także zastosowanie w takich dziedzinach jak analiza i synteza dźwięków muzycznych. W referacie przybliżone zostały podstawowe zasady projektowania...
-
Construction of a picewise-linear classifier by applaing discriminant analysis to decision tree induction
PublikacjaArtykuł prezentuje metodę konstrukcji drzew decyzyjnych. W odróżnieniu od większości popularnych algorytmów, które wybierają pojedyncze cechy do budowy reguł decyzyjnych w węzłach drzewa, ta metoda łączy wszystkie cechy. Używa ona wieloklasowego kryterium Fishera do wydzielenia nowych cech, które są liniowa kombinacją cech pierwotnych. Takie drzewa mogą aproksymować złożone regiony decyzyjne używając mniejszej liczby węzłów w porównaniu...
-
Zastosowanie metod neuronowo-rozmytych i drzew decyzyjnych do rozpoznawaniatypu dna morskiego z przetwarzanych sygnałów echa.**2002, 113 s. 77 rys. 5 tab. bibliogr. 49 poz. maszyn. Rozprawa doktorska /2002.12.17/ WETI Promotor: prof. dr hab.inż. A. Stepnowski.
PublikacjaPrzedmiotem pracy było opracowanie klasyfikatorów neuronowo-rozmytych dorozpoznawania typu dna morskiego z przetwarzanych sygnałów echa wraz z im-plementacją tych klasyfikatorów w systemie przenośnym.
-
Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych
PublikacjaW 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.
-
Sieć neuronowa z dwucentrowymi radialnymi funkcjami bazowymi do klasyfikacji uszkodzeń parametrycznych
PublikacjaW niniejszej pracy zaproponowano nową architekturę sieci neuronowej wykorzystującej dwucentrowe radialne funkcje bazowe w warstwie ukrytej (funkcje DRB). Kształt funkcji DRB opracowany został pod kątem klasyfikacji pojedynczych uszkodzeń parametrycznych układów elektronicznych analogowych. Zastosowanie funkcji DRB pozwala na kilkukrotne zmniejszenie liczby neuronów w warstwie ukrytej w porównaniu do sieci neuronowej z radialnymi...
-
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.
-
Klasyfikacja sygnału EKG przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych
PublikacjaAutomation and improvement of diagnostic process is a vital element of medicine development and patient’s condition self-control. For a long time different ECG signal classification methods exist and are successfully applied, nevertheless their accuracy is not always satisfying enough. The lack of identification of an existing abnormality, which is very similar to a normal heartbeat is the biggest issue - for example premature...
-
Klasyfikacja sygnału EKG przy użyciu konwolucyjnych sieci neuronowych
PublikacjaAutomation and improvement of diagnostic process is a vital element of medicine development and patient’s condition self-control. For a long time different ECG signal classification methods exist and are successfully applied, nevertheless their accuracy is not always satisfying enough. The lack of identification of an existing abnormality, which is very similar to a normal heartbeat is the biggest issue - for example premature...
-
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.
-
System diagnostyki oddechowej oparty na konwolucyjnych sieciach neuronowych
PublikacjaChoroby układu oddechowego człowieka od zawsze były obciążeniem dla całego społeczeństwa. Sytuacja stała się szczególnie trudna po wybuchu pandemii COVID-19. Jednak nawet teraz nierzadko zdarza się, że ludzie konsultują się ze swoim lekarzem zbyt późno, już po niepożądanym rozwinięciu się choroby. W celu ochrony pacjentów przed ciężką chorobą płuc, zaleca się jak najwcześniejsze wykrycie wszelkich objawów zaburzających pracę układu...
-
KLASYFIKACJA SYGNAŁU EKG PRZY UŻYCIU KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH
PublikacjaPodniesienie jakości i zautomatyzowanie procesu diagnozy jest istotnym elementem rozwoju medycyny i samokontroli stanu zdrowia pacjentów. Od dłuższego czasu istnieją i są stosowane różne metody analizy i klasyfikacji sygnału EKG, jednak nie zawsze ich dokładność jest zadowalająca. Największym problemem jest trudność rozpoznania istniejącej nieprawidłowości, w przypadku gdy jej reprezentacja jest podobna do prawidłowej pracy...
-
WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH DO SYNTEZY MOWY WYRAŻAJĄCEJ EMOCJE
PublikacjaW 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...
-
Wykorzystanie sieci neuronowych do syntezy mowy wyrażającej emocje
PublikacjaW 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...
-
Rozpoznawanie chorób układu pokarmowego z wykorzystaniem technik sztucznej inteligencji
PublikacjaCelem pracy jest przedstawienie i ocena algorytmów rozpoznawania chorób w filmach endoskopowych pod kątem możliwości ich zastosowania do budowy systemów automatycznego wykrywania chorób dla rzeczywistego wspomagania badań lekarskich. Porównano efektywność najnowszych algorytmów poprzez pomiar ich skuteczności w zaawansowanym środowisku testowym, zbudowanym w oparciu o materiały z filmów endoskopowych, opracowane we współpracy z...
-
Vowel recognition based on acoustic and visual features
PublikacjaW artykule zaprezentowano metodę, która może ułatwić naukę mowy dla osób z wadami słuchu. Opracowany system rozpoznawania samogłosek wykorzystuje łączną analizę parametrów akustycznych i wizualnych sygnału mowy. Parametry akustyczne bazują na współczynnikach mel-cepstralnych. Do wyznaczenia parametrów wizualnych z kształtu i ruchu ust zastosowano Active Shape Models. Jako klasyfikator użyto sztuczną sieć neuronową. Działanie systemu...
-
Diagnozowanie stanu retinopatii cukrzycowej przy pomocy głębokich sieci neuronowych
PublikacjaW referacie opisano problem wykrywania oraz klasyfikacji stanu retinopatii cukrzycowej ze zdjęć dna oka przy pomocy głębokich sieci neuronowych. Retinopatia cukrzycowa jest chorobą oczu często występującą u osób z cukrzycą. Nieleczona prowadzi do uszkodzenia wzroku, a nawet ślepoty. W pracy badawczej opracowano system wykrywania retinopatii cukrzycowej na podstawie zdjęć dna oka. Opracowana sieć neuronowa przypisuje stan choroby...
-
Wykorzystanie sieci neuronowych do diagnostyki poprawności wykonania płytek drukowanych
PublikacjaArtykuł 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...
-
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...
-
Application of neural networks for turbine rotor trajectory investigation.
PublikacjaW pracy przedstawiono rezultaty badań sieci neuronowych przewidujących trajektorię wirnika turbinowego uzyskanych ze stanowiska turbiny modelowej. Badania wykazały, iż sieci neuronowe wydają się być z powodzeniem zastosowane do przewidywania trajektorii ruchu wirnika turbiny. Najważniejszym zadaniem wydaje się poprawne określenie wektorów sygnałów wejściowych oraz wyjściowych jak również prawidłowe stworzenie sieci neuronowej....
-
Nowa metoda wyznaczenia pola powierzchni skóry przedramienia i dłoni wykorzystująca sztuczną sieć neuronową
PublikacjaW artykule przedstawiono rozbieżności pomiędzy wartościami pola powierzchni skóry obliczonymi za pomocą znanych metod a ich rzeczywistymi wartościami. Wykorzystując skaner 3D o wysokiej dokładności, zmierzono pole powierzchni skóry przedramienia i dłoni. Zaobserwowano, że błędy obliczeń są w wysokim stopniu skorelowane z wartościami BMI badanych osób. W grupie osób o BMI poniżej 20 stwierdzono maksymalny błąd względny wynoszący...
-
Specjalizowane sieci neuronowe z Dwucentrowymi Funkcjami Bazowymi do zastosowań w testerach wbudowanych μBIST
PublikacjaPrzedmiotem 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...
-
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 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...
-
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.
-
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...
-
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 sieci neuronowych do identyfikacji sił aerodynamicznych w stopniu turbinowym.
PublikacjaPrzedstawiono metodę wyznaczania współczynników sił aerodynamicznych, generowanych w uszczelnieniu nadbandażowym, które powodują drgania wirników turbinowych za pomocą sieci neuronowych. Rezultaty porównano z metodą współczynników macierzowych równań liniowych opisujących wymuszenia aerodynamiczne w konwencjonalny sposób.
-
Modelowanie charakterystyk magnesowania przełączalnych silników reluktancyjnych z wykorzystaniem sieci neuronowych
PublikacjaW pracy przedstawiono możliwość wykorzystania sztucznej sieci neuronowej w jednej z metod analitycznych modelowania charakterystyk magnesowania przełączalnych silników reluktancyjnych. W szczególności przedstawiono uzasadnienie doboru zmiennych podawanych na warstwę neuronów wejściowych sieci, przygotowanie zbioru uczącego, walidacyjnego i testującego, wybór struktury i dobór parametrów sieci, proces uczenia t testowania oraz wyniki...
-
przyrostowa metoda budowy hierarchicznej sieci neuronowej dla przewidywania sekwencji znakowych
PublikacjaZaprezentowano sposób wykorzystania hierarchicznej, opartej na przewidywaniu sieci neuronowej do nauki (bez nadzoru) oraz rozpoznawania sekwencji znaków w wejściowym strumieniu tekstu. Dla powyższej struktury zaproponowano algorytm jej przyrostowej rozbudowy w miarę zapamiętywania sekwencji pozwalający na optymalizację procesu uczenia oraz ograniczenie wymagań pamięciowych prezentowanego rozwiązania. Wskazano również jej możliwe...
-
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...
-
Adaptive neural voltage controller with tunable activation gain
PublikacjaW artykule przedstawiono model adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia dla turbogeneratora z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności. Ten model jest kombinacją klasycznego neuronowego modelu i neuronowego modelu z współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności zależnym od warunków pracy obiektu.Przedstawiono, także wyniki symulacji mające na celu badania efektywności proponowanego regulatora dla...
-
Analiza istotności cech znamion skórnych dla celów diagnostyki czerniaka złośliwego
PublikacjaPomimo dynamicznego rozwoju metod uczenia maszynowego i ich wdrażania do praktyki lekarskiej, automatyczna analiza znamion skórnych wciąż jest nierozwiązanym problemem. Poniższy artykuł proponuje zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do zaprojektowania, wytrenowania i przetestowania całych populacji klasyfikatorów (sztucznych sieci neuronowych) oraz ich iteracyjnego udoskonalania w każdej kolejnej populacji, w celu osiągnięcia jak...
-
New variants of the SDF classifier
PublikacjaPraca dotyczy problemów związanych z konstruowaniem klasyfikatorów, w których typowa wektorowa reprezentacja obrazu została zastapiona danymi o strukturze macierzowej. W pracy zaproponowano nowe algorytmy oparte na funkcji SDF. Zostały one przetestowane na obrazach przedstawiających cyfry pisane ręcznie oraz na zdjęciach twarzy. Przeprowadzone eksperymenty pozwalają stwierdzić, że wprowadzone modyfikacje istotnie zwiększyły skuteczność...
-
Metoda projektowania stopnia turbinowego z wykorzystaniem sieci neuronowych i algorytmów genetycznych
Publikacja------do uzupełnienia------------
-
Identyfikacja dźwięków serca za pomocą algorytmu LPC oraz sztucznej sieci neuronowej.
PublikacjaW artykule przedstawiono algorytm klasyfikacji sygnału fonokardiograficznego, który umożliwia skuteczną identyfikację 12 różnych stanów. Poprzez połączenie ze sobą algorytmu kodowania liniowego (LPC) wraz ze sztuczną siecią neuronową uzyskano skuteczność klasyfikacji sięgającą 82% oraz pełną skuteczność w rozróżnieniu pomiędzy stanami: braku lub występowania schorzenia. Najlepsze rezultaty uzyskano dla jednokierunkowych, dwuwarstwowych...
-
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...
-
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.
-
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...
-
Synteza układu regulacji maszyny dwustronnie zasilanej zmodyfikowanego przez zastosowanie sieci neuronowej.
PublikacjaMaszyna dwustronnie zasilana stosowana jest jako generator w elektrowniach wiatrowych, gdzie występują bardzo ostre wymagania dotyczące jakości wytwarzanej energii elektrycznej oraz specyficzne problemy mechaniczne. Projekt dotyczy układu regulacji mocy maszyny dwustronnie zasilanej, będącej złożonym, nieliniowym obiektem, w którym mogą pojawiać się bardzo słabo tłumione oscylacje. Celem pracy było opracowanie układu regulacji...
-
Zastosowanie neuronowych systemów ekspertowych do pozyskiwania wiedzy z medycznych obrazów endoskopowych
PublikacjaOpracowanie zawiera prezentacje pięciu koncepcji neuronowych systemów ekspertowych wspomagających proces podejmowania decyzji dotyczącej diagnozy zmian chorobowych zaobserwowanych na zdjęciach zarejestrowanych techniką endoskopową. Zaproponowane koncepcje obejmują projekty wnioskujące zarówno na podstawie niepełnej informacji towarzyszącej przygotowanej w postaci tekstowej przez eksperta oraz projekty wnioskujące bezpośrednio na...
-
Projektowanie symetryzatorów mikrofalowych z wykorzystaniem modelowania elektromagnetycznego wspomaganego sztucznymi sieciami neuronowymi
PublikacjaNiniejsza rozprawa opisuje proponowaną metodę projektowania symetryzatorów szerokopasmowych oraz możliwy sposób jej automatyzacji. Podstawą metody jest tzw. „projekt wzorcowy”, czyli układ symetryzatora planarnego zaprojektowany na dowolnym podłożu dielektrycznym. Celem projektu jest nowy symetryzator zrealizowany na innym podłożu dielektrycznym, działający w tym samym lub innym paśmie częstotliwości. Zastosowanie modelowania elektromagnetycznego,...
-
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....
-
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...
-
Prognozirovanie svojstv betonov s pomoŝ'û iskusstvennyh nejronovyh setej
PublikacjaObserwacje 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...
-
Rozdział 4. Cieplno-przepływowe relacje diagnostyczne ustabilizowanych cieplnie bloków energetycznych wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe (SSN)
PublikacjaPodano 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.
-
Application of case based reasoning to hybrid expert system for electronic filter design
PublikacjaPrzedstawiono koncepcję i przykład praktycznej realizacji obiektowo zorientowanego hybrydowego systemu ekspertowego wykorzystującego rozumowanie sytuacyjne. System wykorzystuje algorytmy najbliższego sąsiada i sztuczne sieci neuronowe. System został przetestowany jako klasyfikator decyzyjny w projektowaniu filtrów elektronicznych. W budowie systemu został wykorzystany obiektowy system CLIPS, rozszerzony o wiele dodatkowych funkcji...
-
Synteza i analiza wieloetapowego klasyfikatora Fishera.**2002 s. 108, rys.,tab. w rozdz. bibliogr. 92 poz. maszyn. Rozprawa doktorska (08.07.2002) Promotor: doc. dr hab. inż. Witold Malina
Publikacja.