Filtry
wszystkich: 540
-
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
Wyniki wyszukiwania dla: klasyfikator neuronowy
-
An application of neural network for Structural Health Monitoring of an adaptive wing with an array of FBG sensors
PublikacjaW pracy przedstwiono możliwości zastoswania sieci czujników FBG i sztucznych sieci neuronowych do detekcji uszkodzeń w poszyciu adaptacyjnego skrzydła.
-
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.
-
Seminarium Inżynierii Środowiska III
Kursy OnlineStudent poznaje podstawy numerycznych modeli terenu (DTM), zasady budowy DTM metodami analitycznymi i neuronowymi, generalizację i redukcję danych pomiarowych, 3D GIS, pozyskiwanie danych oraz niepewność pozyskanych danych.
-
Małgorzata Pawłowicz dr n. med.
OsobyMałgorzata Pawłowicz MD PhD is a paediatrician and paediatric neurologist (Department of Developmental Neurology; Medical University of Gdańsk, Poland) and a resident in clinical genetics (Genetic Outpatient Clinic, Children's Memorial Health Institute in Warsaw, Poland). She studied medicine and received her Master Degree in Paediatrics and Paediatric Neurology at Medical University of Gdańsk. Dr. Pawłowicz completed her PhD studies...
-
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...
-
Wojciech Jędruch dr hab. inż.
Osoby -
Upadłość przedsiębiorstw a wykorzystanie sztucznej inteligencji
PublikacjaMonografia jest jedną z nielicznych publikacji, która ukazuje problematykę upadłości przedsiębiorstw zarówno z punktu widzenia prawa jak i ekonomii. Dodatkowo autorzy znaczną część tego opracowania poświęcili problematyce prognozowania zagrożenia przedsiębiorstw upadłością, ze szczególnym uwzględnienim takich metod jak sztuczne sieci neuronowe oraz liniowa wielowymiarowa analiza dyskryminacyjna.
-
Turbine stage design aided by artificial intelligence methods
PublikacjaZaproponowano ogólny, wydajny system wspomagania projektowania palisad , stopni i grupy stopni turbinowych. Zastosowane algorytmy wykorzystują algorytmy genetyczne, sieci neuronowe i obliczenia równoległe. Uzyskane rozwiązania projektowe są wysoko zoptymalizowane pod względem sprawności, a czas ich uzyskania jest o kilka rzędów wielkości mniejszy, niż przy zastosowaniu obliczeń CFD.
-
New methods of underwater ship noise classification
PublikacjaDetekcja, klasyfikacj, identyfikacja i rozpoznanie cech hałasu generowanego przez statki jest bardzo istotna z punku widzenia naukowego i obronnego. Włożono wiele wysiłku w rozwój technologii sonarów pasywnych, która umożliwia zastosowanie hałasów podwodnych do celów praktycznych. Przedstawiono wyniki badań, które ukazują możliwości wykorzystania sieci neuronowej do klasyfikacji źródeł generowanych przez układy mechaniczne, odpowiadających...
-
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...
-
Wpływ dodatku regeneratów gumowych na charakterystykę sieciowania oraz właściwości mechaniczne kauczuku butadienowo-styrenowego
PublikacjaPrzedstawiono wyniki badań wpływu regeneratów gumowych otrzymanych w różnych warunkach ścinania na przebieg procesu wulkanizacji oraz statyczne i dynamiczne właściwości mechaniczne wulkanizatów mieszanek kauczuku butadienowo-styrenowego i regeneratu gumowego. Regenerację miału gumowego prowadzono metodą periodyczną przy użyciu walcarki oraz metodą ciągłą z zastosowaniem wytłaczarki dwuślimakowej współbieżnej. W celu poprawy przetwórstwa...
-
The fuzzy neural network: application for trends in river pollution prediction
PublikacjaPraca przedstawia zastosowanie rozmytych sieci neuronowych do przygotowywania prognoz zmian w stężeniu zanieczyszczeń w rzekach. Opisane są pokrótce inne narzędzia stosowane w tym celu.
-
Wykrywanie komponentów twarzy na potrzeby określenia jej położenia przy wykorzystaniu obrazów w skali szarości
PublikacjaPrzedstawiono problematykę określania położenia twarzy oraz kierunku wzroku. Przedstawiono stosowane metody orazzaproponowano nową wykorzystującą kombinację analizy falkowej, metod sztucznych sieci neuronowych oraz analizy geometrycznej.
-
Some engineering applications of ANN in CAD
PublikacjaW pracy przedstawiono zastosowanie sztucznych sieci neuronowych: dla obliczeń i doboru regulatora pneumatycznego, w optymalizacji pneumatycznych układów napędowych i w optymalizacji systemu amortyzacji siedziska.
-
Shock, unspecified - Male, 1 - Tissue image [3300730069429211]
Dane BadawczeThis is the histopathological image of BRAIN tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: Pannoramic 250 3DHistech slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.
-
Shock, unspecified - Male, 1 - Tissue image [3300730069424231]
Dane BadawczeThis is the histopathological image of BRAIN tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: Pannoramic 250 3DHistech slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.
-
Shock, unspecified - Male, 1 - Tissue image [3300730069428681]
Dane BadawczeThis is the histopathological image of BRAIN tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: Pannoramic 250 3DHistech slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.
-
Shock, unspecified - Male, 1 - Tissue image [3300730069414931]
Dane BadawczeThis is the histopathological image of BRAIN tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: Pannoramic 250 3DHistech slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.
-
Shock, unspecified - Male, 1 - Tissue image [3300730069426331]
Dane BadawczeThis is the histopathological image of BRAIN tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: Pannoramic 250 3DHistech slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.
-
Shock, unspecified - Male, 1 - Tissue image [3301001549103491]
Dane BadawczeThis is the histopathological image of BRAIN tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: Pannoramic 250 3DHistech slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.
-
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.
-
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...
-
Applying computational intelligence to acoustics.
PublikacjaW artykule przedstawiono przegląd wybranych zagadnień związanych z zastosowaniem metod inteligencji obliczeniowej w akustyce. Zaprezentowane metody obejmują m.in. sztuczne sieci neuronowe, zbiory przyblizone, logikę rozmytą, algorytmy genetyczne. Problematyka akustyczna dotyczy z kolei klasyfikacji dźwięków muzycznych, inteligentnego przetwarzania muzyki, inteligentnego sterowania trakturą organową oraz obiektywizacji metody oceny...
-
Identyfikacja parametrów wytrzymałościowych gruntu
PublikacjaPrzedstawiono nową metodę wyznaczania parametrów wytrzymałościowych gruntu, opartą na technice obliczeń neuronowych. Metodę tę zastosowano do poszukiwania wzajemnych powiązań miedzy wynikami otrzymanymi z różnych rodzajów badań geotechnicznych.
-
Intelligent processing of stuttered speech.
PublikacjaW artykule zaprezentowano kilka metod analizy i automatycznego zliczania potknięć artykulacyjnych, związanych z jąkaniem się, opartych na wykorzystaniu algorytmów uczących się sztucznych sieci neuronowych i zbiorów przybliżonych.
-
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.
-
Control of the cultivation of cartilages for using in the biobearings.
PublikacjaBiotribologiczne charakterystyki biołożysk są zależne od procesu hodowli żywej tkanki chrząstki w bioreaktorze. Z kolei proces ten, jest wielowymiarowym procesem dynamicznym sterowanym za pomocą odpowiedniego układu automatycznej regulacji. Praca przedstawia prawo i algorytm sterowania takiego procesu. W tym celu zastosowano sztuczne sieci neuronowe (Artificial Neural Networks - ANN) i zaprezentowano wyniki obliczeń.
-
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...
-
Modele symulacyjne zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksplatacji elektrociepłowni
PublikacjaW 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.
-
Przegląd wybranych metod prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych
PublikacjaPraca dotyczy prognozowania zapotrzebowania na wodę w miejskich sieciach wodociągowych. Podaje się czynniki kształtujące zapotrzebowania na wodę oraz dokonuje się analizy porównawczej trzech wybranych metod predykcji, a mianowicie: predyktora neuronowego, predyktora neuronowo-rozmytego oraz metody opartej o uśrednianie pomiarów. Badania symulacyjne pokazały, że przy przyjętych założeniach najlepsze wyniki daje metoda uśredniania.
-
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.
-
Metody Sztucznej Inteligencji - sieci neuronowe, systemy rozmyte [2020/21]
Kursy Onlinestudia stacjonarne II st., Automatyka i Robotyka sem. 1
-
Paweł Burdziakowski dr inż.
Osobydr inż. Paweł Burdziakowski jest specjalista w zakresie fotogrametrii i teledetekcji lotniczej niskiego pułapu, nawigacji morskiej i lotniczej. Jest również licencjonowanym instruktorem lotniczym oraz programistą. Głównymi obszarami zainteresowania jest fotogrametria cyfrowa, nawigacja platform bezzałogowych oraz systemy bezzałogowe, w tym lotnicze, nawodne, podwodne. Prowadzi badania w zakresie algorytmów i metod poprawiających...
-
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...
-
Shock, unspecified - Male, 1 - Tissue image [3300730069426101]
Dane BadawczeThis is the histopathological image of BRAIN tissue sample obtained in Medical University Gdańsk and deposited in ZMDL-GUMED. The sample image was taken using: Pannoramic 250 3DHistech slide scanner (20x magnification) and saved to DICOM format.
-
Neural reliability model of diesel engines
PublikacjaW artykule przedstawiono wyniki weryfikacji hipotezy zakładającej celowość zastosowania modelu niezawodnościowego silnika tłokowego z zapłonem samoczynnym w postaci sztucznej sieci neuronowej. Weryfikację przeprowadzono w oparciu o wyniki badań eksploatacyjnych.
-
Krzysztof Nyka dr hab. inż.
OsobyKrzysztof Nyka, absolwent Wydziału Elektroniki Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej (WETI PG), gdzie uzyskał tytuł magistra inżyniera (1986, telekomunikacja) stopień doktora nauk technicznych (2002, elektronika) i doktora habilitowanego (2020 automatyka, elektronika i elektrotechnika). Obecnie jest zatrudniony na stanowisku profesora uczelni w Katedrze Inżynierii Mikrofalowej i Antenowej WETI PG. Zainteresowania...
-
Wykorzystanie technik sztucznej inteligencji w opracowaniu danych oraz wspomaganiu analiz środowiskowych
PublikacjaW niniejszej pracy przedstawiono zastosowanie jednej z metod sztucznej inteligencji - rozmytych sieci neuronowych - do wspomagania analizy danych z monitoringu środowiska. Skupiono się na przypadku monitoringu jakości wód powierzchniowych oraz ścieków. W pierwszej części pracy dokonano krótkiego przeglądu najbardziej znanych metod sztuczej inteligencji, omówiono genezę i podstawy teoretyczne narzędzia wykorzystywanego w pracy czyli...
-
Neural nets application in diagnostics of industrial robots
PublikacjaPrzedstawiono wyniki wstępnych badań nad możliwością zastosowania sztucznych sieci neuronowych w procesie diagnozowania stanu technicznego robotów przemysłowych z napędem elektrycznym. Omówiono proces projektowania sieci neuronowych, za pomocą których realizowano liniową predykcję zmian dokładności pozycjonowania jednokierunkowego robota IRB 6 powstających przy różnych obciążeniach i prędkościach manipulatora podczas pracy z celowo...
-
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...
-
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.
-
Diagnostic system of cylindrical shell based on experimental modes and wavelet analysis
PublikacjaArtykuł poświęcony jest technice lokalizacji uszkodzeń w powłoce cylindrycznej. Na podstawie eksperymentalnie wyznaczonych postaci drgań oraz analizy falkowej wyznaczono miejsce uszkodzenia. Przedstawiono algorytm poszukiwania uszkodzeń poprzez zastosowanie sztycznej sieci neuronowej.
-
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...
-
Optymalizacja struktur i obliczeń w sieciach neuronowych
Kursy Online3 semestr studiów II stopnia, kierunek Informatyka, specjalność Uczenie Maszynowe
-
Model oceny sytuacji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw w gospodarce rynkowej
PublikacjaArtykuł jest polemiką z artykułem Sławomira Nahotko. Ma on charakter informacyjny dla osób zainteresowanych tematyką oceny sytuacji ekonomiczno-finansowej polskich przedsiębiorstw.Autor przedstawił w nim swój model sztucznych sieci neuronowych prognozowania zagrożenia upadłością firm.
-
Wyzwania dynamiki niskowymiarowej w hybrydowych modelach neuronów.
ProjektyProjekt realizowany w Zakład Równań Różniczkowych i Zastosowań Matematyki zgodnie z porozumieniem UMO-2019/35/D/ST1/02253 z dnia 2020-06-25
-
Marek Galewski dr hab. inż.
OsobyMgr inż. - 2002r. - Politechnika Gdańska; Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki; Automatyka i RobotykaDr inż. - 2007r. - Politechnika Gdańska; Wydział Mechaniczny; Budowa i eksploatacja maszynDr hab. inż. - 2016r. - Politechnika Gdańska; Wydział Mechaniczny; Budowa i eksploatacja maszyn Dotychczasowe i planowane obszary badań: Redukcja drgań podczas obróbki frezowaniem i toczeniem Zastosowanie zmiennej prędkości...
-
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...
-
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...