Wyniki wyszukiwania dla: KLASYFIKATORY NEURONOWE
-
Wpływ ruchu pojazdów ciężarowych na zniszczenia domów zlokalizowanych w pobliżu dróg przejazdowych
PublikacjaW niniejszym artykule przestawiono problem występowania drgań w budynkach, spowodowanych poruszającymi się pojazdami oraz ideę rozwiązania problemu pracochłonnych i kosztownych pomiarów takiego zjawiska. Autorzy starają się ukazać czynniki mające wpływ na wielkość drgań w świetle obowiązujących przepisów i norm. Główny wysiłek skupiają na ich pomiarze i interpretacji otrzymanych wyników w świetle propozycji budowy aplikacji wykorzystującej...
-
Application of Artificial Neural Networks in Investigations of Steam Turbine Cascades
PublikacjaZaprezentowano wyniki badań numerycznych zastosowania sieci neuronowych przy obliczeniach przepływów w palisadach turbin parowych. Na podstawie uzyskanych wyników wykazano, że sieci neuronowe mogą być używane do szacowania przestrzennego rozkładu parametrów przepływu, takich jak entalpia, entropia, ciśnienie czy prędkość czynnika w kanale przepływowym. Omówiono również zastosowania tego typu metod przy projektowaniu palisad, stopni...
-
Application of wavelet analysis in damage detection and localization
PublikacjaWykrywanie i lokalizacja uszkodzeń w konstrukcjach inżynierskich są przedmiotem intensyw-nych badań z powodu ich praktycznego znaczenia. Niezwykle istotne jest wczesne wykrycie uszko-dzeń w konstrukcjach inżynierskich o szczególnym znaczeniu, ponieważ ich propagacja może do-prowadzić do katastrofy budowlanej. Stosunkowo nową dziedziną badań w wykrywaniu zniszczeń jest zastosowanie analizy falkowej. Metoda ta bazuje na postaciach...
-
Applications of computational intelligence techqniues to acoustics
PublikacjaCelem artykułu jest przegląd wybranych zastosowań metod inteligentnych w akustyce, a w szczególności w szeroko rozumianej inżynierii dźwięku. Przedstawione badania i eksperymenty były prowadzone w oparciu o sztuczne sieci neuronowe, metodę zbiorów przybliżonych, logiką rozmytą, grafy przepływowe Pawlaka oraz algorytmy genetyczne. Rozwiązywane problemy dotyczyły klasyfikacji dźwięków muzycznych, rozpoznawania fraz muzycznych, przetwarzania...
-
Nowoczesne metody prognozowania zagrożenia finansowego przedsiębiorstw
PublikacjaMonografia przedstawia w sposób szczegółowy metody oraz etapy budowy modeli oceny zagrożenia przedsiębiorstw upadłością. Autor opisał bardzo dokładnie trzy techniki wykorzystywane do budowy tego typu modeli, a mianowicie: liniową analizę dyskryminacyjną, analizę logitową oraz sztuczne sieci neuronowe. Ponadto publikacja ta ukazuje metody stosowane w analizie porównawczej modeli oceny zagrożenia przedsiębiorstw upadłością oraz zawiera...
-
A new analyzer based on pellistor sensor with neural network data postprocessing for measurement of hydrocarbons in lower explosive limit range
PublikacjaW pracy przedstawiono rezultaty pierwszego etapu badań nad nowym typem analizatora do oznaczania stężenia wodoru i lotnych węglowodorów w zakresie dolnej granicy wybuchowości. Analizator ten zbudowano w oparciu o pojedynczy czujnik pelistorowy z układem przetwarzania danych wykorzystującym sztuczną sieć neuronową.
-
Zastosowania sztucznej inteligencji w projektowaniu statków
PublikacjaZaprezentowano metodologię zastosowania sztucznej inteligencji w postaci sieci neuronowej oraz wnioskowania na podstawie przypadków w systemach wspomagania do projektowania statków. Prezentowane metody zostały zrealizowane w systemie ekspertowym wspomagania projektowania statków. Prezentowane metody zostały zrealizowane w systemie ekspertowym wspomagania projektowania automatyki okrętowej.
-
Identyfikacja lotnych związków na podstawie odpowiedzi matryc czujników gazów
PublikacjaW pracy przedstawiono koncepcję systemu analizy odpowiedzi matrycy czujników gazu wykorzystującą wielowymiarową analizę danych i prowadzącą do identyfikacji lotnych związków występujących w powietrzu. Przedstawione podejście składa się z dwóch etapów. W pierwszym kroku wykonuje się proces kalibracji, polegający na utworzeniu w przestrzeni dwuwymiarowej grupy klas odpowiadających odpowiedziom czujników na konkretne związki. Drugi...
-
Identyfikacja lotnych związków na podstawie odpowiedzi matryc czujników gazu
PublikacjaW pracy przedstawiono koncepcję systemu wykorzystującego wielowymiarową analizę danych, który służyć będzie do analizy odpowiedzi matrycy czujników gazu w celu identyfikacji lotnych związków występujących w powietrzu. Przedstawione podejście składa się z dwóch etapów. W pierwszym kroku wykonuje się proces kalibracji, polegający na utworzeniu w przestrzeni dwuwymiarowej grupy klas odpowiadających odpowiedziom czujników na konkretne...
-
Application of artificial neural networks (ANN) as multiple degradation classifiers in thermal and flow diagnostics
PublikacjaPrzedyskutowano problem zwiększenia dokładności rozpoznawania wielokrotnych degradacji eksploatacyjnych urządzeń składowych dużych obiektów energetycznych. Zastosowani sieć neuronową (SSN) o skokowych funkcjach przejścia. Sprawdzono możliwości przyspieszenia treningu sieci neuronowych. Zastosowano modułową metodę budowy SSN, polegającą na dedykowaniu pojedynczej sieci do rozpoznawania tylko jednego typu degradacji.
-
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.
-
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.
-
Zastosowanie sieci neuronowych do detekcji impulsów o znanym kształcie w obecności silnego szumu i trendu
PublikacjaDetekcja impulsów w odebranym sygnale radiowym, zwłaszcza w obecności silnego szumu oraz trendu, jest trudnym zadaniem. Artykuł przedstawia propozycje rozwiązań wykorzystujących sieci neuronowe do detekcji impulsów o znanym kształcie w obecności silnego szumu i trendu. Na potrzeby realizacji tego zadania zaproponowano dwie architektury. W pracy przedstawiono wyniki badań wpływu kształtu impulsu, mocy zakłóceń szumowych oraz trendu...
-
Skuteczność systemu eksperckiego i sztucznej inteligencji w prognozowaniu upadłości firm
PublikacjaArtykuł ten dotyczy prognozowania upadłości przedsiębiorstw w Polsce. W artykule tym porównano dwie metody prognozowania zagrożeń firm upadłością: sztuczne sieci neuronowe oraz logikę rozmytą. W badaniach autor wykorzystał dane dotyczące 185 spółek notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych. Populacja ta została podzielona na próbę uczącą i testową. Każde z analizowanych przedsiębiorstw opisanych zostało za pomocą...
-
Artificial Neural Networks in Microwave Components and Circuits Modeling
PublikacjaArtykuł dotyczy wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SNN) w projektowaniu i optymalizacji układów mikrofalowych.Zaprezentowano podstawowe zasady i założenia modelowania z użyciem SNN. Możliwości opisywanej metody opisano wykorzystując przykładowyprojekt anteny łatowej. Przedstawiono różne strategie modelowania układów, które wykorzystują możliwości opisywanej metody w połączeniu zwiedzą mikrofalową. Porównano również dokładność...
-
Noise reduction in audio employing spectral unpredictability measure and neural net.
Publikacjamodelu psychoakustycznym zostały przedyskutowane. Uczący się algorytm decyzjny, działający w opraciu o sztuczną sieć neuronową wykorzystany został w klasyfikacji składowych na pasożytnicze i użyteczne. Przedstawiona została również nowa iteracyjna procedura obliczania progu maskowania. W pracy zawarte zostały wyniki eksperymentów, oraz konkluzje odnoszące się do przedstawionych algorytmów.
-
O wyszukiwaniu niepoprawnych pomiarów w systemach DCS obiektów energetycznych = On search for incorrect measurement results in distributed control systems (DCS) of power objects
PublikacjaPrzedyskutowano problem rozpoznawania degradacji mierników pomiarowych w systemach DCS dużych obiektów energetycznych, przy równoczesnym występowaniu degradacji eksploatacyjnej urządzeń składowych tych obiektów. Zastosowano sieć neuronową (SNN) o skokowych funkcjach przejścia. Zastosowana SNN wykazała wysoką jakość. Sprawdzono możliwości rozpoznawania obu typów degradacji występującej w zastosowaniu do tzw. degradacji dwukrotnych.
-
Metoda i algorytmy sterowania procesami miksowania dźwięku za pomocą gestów w oparciu o analizę obrazu wizyjnego
PublikacjaGłównym celem rozprawy było opracowanie systemu miksowania dźwięku za pomocą gestów rąk wykonywanych w powietrzu oraz zbadanie możliwości oferowanych przez takie rozwiązanie w porównaniu ze współczesną metodą miksowania sygnałów fonicznych, wykorzystującą środowisko komputera. Opracowany system rozpoznaje zarówno dynamiczne jak i statyczne gesty rąk. Rozpoznawanie gestów dynamicznych zrealizowano w oparciu o metody logiki rozmytej...
-
Metoda diagnostyki cieplno-przepływowej umożliwiająca rozpoznawanie miejsca i stopnia degradacji turbozespołów energetycznych
PublikacjaPrzedyskutowano problem rozpoznawania degradacji urządzeń składowych turbozespołów energetycznych dużej mocy. Scharakteryzowano systemy DCS dużych obiektów energetycznych dostarczające dane eksperymentalne o występowaniu degradacji eksploatacyjnej urządzeń składowych tych obiektów. Zastosowano sieci neuronowe (SSN) o skokowych i ciągłych funkcjach przejścia do zbudowania relacji diagnostycznych opartych o modułowy system diagnostyczny....
-
Accidental wow evaluation based on sinusoidal modeling and neural nets prediction
PublikacjaReferat przedstawia opis algorytmu do określenia charakterystyki zniekształcenia kołysania dźwięku. Prezentowane podejście wykorzystuje sinusoidalną analizę dźwięku bazującą zarówno na amplitudowym jak i fazowym widmie sygnału fonicznego. Trajektorie poszczególnych składowych tonalnych, obrazujące zniekształcenie kołysania, określane są na podstawie analizy ich chwilowych amplitud, częstotliwości i faz. Dodatkowo referat przedstawia...
-
Charakterystyki sprawnościowe on-line jako symptomy niesprawnej pracy bloków energetycznych
PublikacjaOpisano badania zmierzające do zbudowania metody wyznaczania on-line symptomów niesprawnej pracy dla diagnostyki cieplno-przepływowej dużych obiektów energetycznych. Wybrano i zastosowano sztuczną sieć neuronową (SSN). Ilustrację metody ukazano na przykładzie dwóch parametrów: ciśnienia i temperatury za kadłubem WP turbiny energetycznej oraz sprawności tego kadłuba. Wybrana SSN wykazała się dobrą dokładnością.
-
Kontrola pomiarów cieplno-przepływowych w systemach DCS złożonych obiektów energetycznych
PublikacjaPrzedstawiono rozwiniętą metodykę rozpoznawania degradacji mierników pomiarowych w systemach DCS dużych obiektów energetycznych, przy równoczesnym występowaniu degradacji eksploatacyjnej urządzeń składowych tych obiektów. Zastosowano sieć neuronową (SSN) o skokowych funkcjach przejścia. Zastosowana SSN wykazała wysoką jakość. Sprawdzono możliwości rozpoznawania obu typów degradacji występującej w zastosowaniu do tzw. degradacji...
-
Adaptive neuro fuzzy and fuzzy decision tree classifiers as applied to sea floor characterization.
PublikacjaPrzedstawiono wyniki badań wpływu różnych parametrów echa odbitego od dna morskiego na dokładność klasyfikacji typu dna przy pomocy sieci neuronowej z logiką rozmytą i przy pomocy drzew decyzyjnych. W szczególności uwzględniono takie parametry echa jak: energia, amplituda i nachylenie opadającego zbocza, wzbogacone o współczynniki falkowe otrzymane z dyskretnej transformacji falkowej (DWT).
-
Evaluation of the separation algorithm performance employing ANNs
PublikacjaCelem niniejszego rozdziału jest przedstawienie metodyki separacji dźwięków muzycznych bez informacji a priori o dźwiękach zawartych w muzycznym miksie. W pracy pokazano, że prawidłowo wytrenowana sztuczna sieć neuronowa (SNN)jest w stanie w sposób automatyczny poprawnie sklasyfikować dźwięki zawarte w zmiksowanym sygnale. Skuteczność klasyfikacji SNN jest porównywalna z oceną subiektywną ekspertów.
-
Dynamiczno - statyczny model prognozowania upadłości spółek giełdowych
PublikacjaW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad połączeniem w modelu sztucznej sieci neuronowej informacji w postaci bezwzględnych wartości wskaźników ekonomicznych wraz z ich tempem zmian w czasie. W badaniach tych autor dowiódł, że wielkości zmian wartości wskaźników stanowią skuteczne predyktory upadłości spółek giełdowych w połączeniu ze statycznym ujęciem tych wskaźników.
-
Rozpoznawanie typu degradacji geometrycznej układu łopatkowego turbin parowych
PublikacjaPrzedyskutowano problem rozpoznawania typów degradacji geometrycznej układów łopatkowych turbin parowych. Zaproponowano wybrany typ sztucznej sieci neuronowej SSN. SSN rozpoznająca typy degradacji geometrycznej wykazuje wysoką jakość wykrywania tych degradacji. Zaobserwowano też pewien potencjał do ekstrapolacji w tych typach SSN. Zastosowana SSN dobrze identyfikuje typy degradacji, zarówno dla pełnych jak i niepełnych danych pomiarowych.
-
Zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN
PublikacjaW niniejszym artykule przedstawiono zastosowanie głębokiego uczenia do określania warunków bezpośredniej widoczności LOS/NLOS w ultraszerokopasmowych radiowych sieciach WBAN. Zaproponowano głęboką, jednokierunkową sieć neuronową, której efektywność działania sprawdzono na podstawie danych pomiarowych w rzeczywistym wewnątrzbudynkowym środowisku propagacyjnym. Uzyskane wyniki jednoznacznie udowadniają zasadność stosowania zaproponowanej...
-
Accidental wow defect evaluation using sinusoidal analysis enhanced by artificial neural networks
PublikacjaArtykuł przedstawia metodę do wyznaczania charakterystyki pasożytniczych modulacji częstotliwości (kołysanie) obecnych w archiwalnych nagraniach dźwiękowych. Prezentowane podejście wykorzystuje śledzenie zmian sinusoidalnych komponentów dźwięku które odzwierciedlają przebieg kołysania. Analiza sinusoidalna wykorzystana jest do ekstrakcji składowych tonalnych ze zniekształconych nagrań dźwiękowych. Dodatkowo, w celu zwiększenia...
-
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.
-
Opracowanie wielofunkcyjnej elektrody neuronowej z wykorzystaniem polimeru przewodzącego
ProjektyProjekt realizowany w Laboratorium Materiałów Funkcjonalnych ETI zgodnie z porozumieniem UMO-2021/43/D/ST7/01362 z dnia 2022-09-01
-
Edytor polityk negocjacyjnych mobilnego dokumentu elektronicznego
PublikacjaW artykule opisano edytor polityk negozjacyjnych umożliwiający generowanie ich specyfikacji w postaci bardzo rozległych drzew na podstawie elementów składowych ofert oraz reguł polityk i ich wartościowanie. Przedstawiono również zarys problemu negocjacji miedzy dokumentem a agentem, ktory ma ten dokument obsługiwać. Drzewa generowane przez edytor mają posłużyć za zbiory uczące dla sieci neuronowej przyspieszającej proces negocjacji.
-
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...
-
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....
-
Rough-neutral approach to testing the influence of visual cues on surround sound perception
PublikacjaW rozdziale przedstawiono problem wpływu obrazu na odbierany w systemie doo-kólny dźwięk. W celu określenia tego wpływu przeprowadzono testy subiektyw-ne. Do obróbki wyników testów subiektywnych użyto systemu hybrydowego zło-żonego z algorytmu genetycznego, sieci neuronowej oraz algorytmu opartego ometodę zbiorów przybliżonych. Zadaniem tego ostatniego elementu systemu byłowyznaczanie reguł opisujących wpływ postrzeganego obrazu...
-
Optymalizacja wzmocnień obserwatora prędkości maszyny indukcyjnej
PublikacjaPrzedstawiono obserwator prędkości oparty na rozszerzonym modelu maszyny indukcyjnej i nieliniowych sprzężeniach zwrotnych. Zaproponowano dobór wzmocnień obserwatora metodą optymalizacji rojem cząstek. Otrzymano zależności umożliwiające zastosowanie sieci neuronowej lub wielomianów do strojenia wzmocnień obserwatora. Pokazano, że proste zależności wielomianowe wystarczają do strojenia wzmocnień obserwatora w zależności od prędkości...
-
Zastosowanie wybranych metod sztucznej inteligencji do wspomagania projektowania wstępnego statku
PublikacjaW pracy przedstawiono hybrydowy system wspomagania projektowania statku oparty na metodologii CBR z wykorzystaniem wybranych narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak: system ekspertowy Exsys Developer wraz z logiką rozmytą, relacyjna baza danych Access oraz sztuczna sieć neuronowa ze wsteczną propagacją błędów. System przewidziany jest do wspomagania projektowania wstępnego statku, w którym najczęściej wykorzystuje się projekty...
-
Modelowanie wpływu bezdechu na zmiany szerokości przestrzeni podpajęczynówkowej u zdrowych ochotników
PublikacjaDiagnostyka głowy oraz stanu mózgu jest jedną z najtrudniejszych w medycynie. Ze względu na skomplikowaną budowę i dużą wrażliwość mózgu na uszkodzenia, ważne jest rozwijanie metod diagnostycznych. Obecnie stosowane metody, takie jak rezonans magnetyczny czy tomograf komputerowy dają znakomite efekty, ale nie pozwalają na ciągły monitorowania zmian, które, na przykład po wypadku bądź po urazie mechanicznym, mogą być kluczowe dla...
-
Membranowe elektrody jonoselektywne zawierające amidowe pochodne p-tert-butylohomooksakaliksarenów
PublikacjaDietyloamidowe pochodne p-tert-butylodihomooksakaliks[4]arenu (1), p-tertbutyloheksahomotrioksakaliks[3]arenu (2) zostały zastosowane jako materiały aktywne w membranowych elektrodach jonoselektywnych (JSE) by zbadać ich selektywność względem jonów Na+, K+, Cs+, Mg2+, Ca2+, Mn2+, Cu2+, Zn2+, Cd2+, Pb2+ i porównać z badaną wcześniej pochodną dietyloamidową p-tert-butylokaliks[4]arenu (3). Związkitestowano w membranach PCV zawierających...
-
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...
-
Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych
PublikacjaSieci 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,...
-
Cluster-glass behavior of a highly oxygen deficient perovskite, BaBi0.28Co0.72O2.2
PublikacjaZostała przeprowadzona synteza zwiąku typu perowskitowego BaBi0.28Co0.72O2.2. Stuktura krystalograficzna została określona poprzez dyfrakcję neutronową i promieniowania rentgenowskiego. Pomiary podatności magnetycznej AC i DC wskazują na zachowanie typu szkła klastrowego, które wynika z oddziaływań klastrów ferromagnetycznych.
-
On fault diagnosis of analogue electronic circuits based on transformations in multi-dimensional spaces.
PublikacjaPrzedstawiono ideę nowej klasy metod diagnostycznych opartej na przekształceniu transformującym zmiany parametru układu na krzywe identyfikacyjne w przestrzeniach wielowymiarowych. Rozszerzono również klasę tych metod na diagnostykę uszkodzeń wielokrotnych. Dla takich metod omówiono algorytm lokalizacji i identyfikacji pojedynczych i wielokrotnych uszkodzeń parametrycznych w liniowych układach elektronicznych. Przedstawiono rezultaty...
-
ANALIZA SKUTECZNOŚCI DETEKCJI SYGNAŁÓW GMSK W KANALE Z PROPAGACJĄ WIELODROGOWĄ PRZY UŻYCIU METOD GŁĘBOKIEGO UCZENIA
PublikacjaOdbiór sygnałów radiowych w środowisku wewnątrzbudynkowym jest istotnym problemem współczesnej radiokomunikacji. W celu zwiększenia skuteczności istniejących metod odbioru radiowego coraz częściej wykorzystuje się narzędzia z obszaru uczenia maszynowego. Niniejszy artykuł prezentuje analizę skuteczności głębokiej sieci neuronowej w odbiorze sygnałów GMSK w kanale z zanikami i propagacją wielodrogową. Prezentowane wyniki porównane...
-
Audiovisual speech recognition for training hearing impaired patients
PublikacjaPraca przedstawia system rozpoznawania izolowanych głosek mowy wykorzystujący dane wizualne i akustyczne. Modele Active Shape Models zostały wykorzystane do wyznaczania parametrów wizualnych na podstawie analizy kształtu i ruchu ust w nagraniach wideo. Parametry akustyczne bazują na współczynnikach melcepstralnych. Sieć neuronowa została użyta do rozpoznawania wymawianych głosek na podstawie wektora cech zawierającego oba typy...
-
Interactive cognitive-behavioural decision making system
PublikacjaPraca przedstawia wyniki przekształcenia modelu psychologicznego człowieka w interaktywny, poznawczo-behawioralny, system podejmowania decyzji, uwarunkowany zarówno środowiskowo, jak i ze względu na stany spełnienia założonych potrzeb. Model ludzkiej psychologii oparty jest na psychologii poznawczej i psychologii osobowości. Zawiera on emocje, potrzeby i struktury ludzkich procesów poznawczych. Opracowany model i sposób realizacji...
-
Effect of ^11B substitution on the superconductivity of MgCNi3
PublikacjaW pracy przedstawione zostały wyniki badań strukturalnych (dyfrakcja neutronowa i rentgenowska) domieszkowanego izotopem 11B nadprzewodzącego związku MgCNi3. Granica rozpuszczalności boru została określona ok. 0.16. Wielkość komórki elementarnej wzrasta wraz z domieszkowaniem, jednocześnie x powoduje malenie temperatury krytycznej.
-
Weryfikacja autentyczności kolorów na zdjęciach wykonanych w technice analogowej
PublikacjaW artykule opisano zagadnienie odróżniania historycznych fotografii pomiędzy oryginalnie kolorowe a koloryzowane. Rozważono problem doboru zdjęć pod względem technologii, w jakiej zostały wykonane. Następnie wykorzystując sieci neuronowe już w części wyuczone na innych zbiorach danych, sprawdzono ich efektywność w rozwiązywaniu badanego problemu. Rozważono wpływ rozmiaru obrazu podanego na wejściu, architektury zastosowanej sieci,...
-
Paremetrization of sounds for recognizing hazarodus events
PublikacjaNowoczesne systemy monitoringu działają na zasadzie automatycznego wykrywania niebezpiecznych zdarzeń na podstawie analizy obrazu z kamer i dźwięku z mikrofonów. W niniejszej publikacji skupiono się na pierwszym etapie rozpoznawania zdarzeń dźwiękowych, jakim jest parametryzacja dźwięku. Podstawą do skutecznego działania systemu jest znalezienie parametrów, których zmienność najlepiej odzwierciedla cechy charakterystyczne dźwięku...
-
Analiza Nagrań Ruchu Drogowego w Kontekście Akustycznej Klasyfikacji Typu Pojazdu
PublikacjaCelem niniejszej pracy jest przeprowadzenie analizy sygnału fonicznego w kontekście klasyfikacji typu pojazdu. Część teoretyczna zawiera krytyczny przegląd systemów monitorowania ruchu drogowego, w szczególności systemów ITS (Intelginet Transport System). Część praktyczna przedstawia założenia dotyczące przygotowania bazy nagrań testowych, uwzględniających różne scenariusze ruchu drogowego. Zarejestrowane sesje nagraniowe przetworzono,...
-
Investigations of speech signal parameters with regard to articulation influences
PublikacjaW pracy zostało podjęte zagadnienie parametryzacji sygnału mowy w kontekście ekstrakcji cech biometrycznych. Analizowane parametry to parametry cepstralne (cepstrum liniowe i mel-cepstrum, czyli MFCC), parametry liniowej predykcji (LPC) oraz momenty widmowe i parametr F0. Zastosowano analize w krótkich stałych segmentach sygnału z zastosowaniem dużego zakładkowania, tzw. ''implicite segmentation''. Umożliwiło to zaobserwowanie...