Wyszukiwarka
Wyniki wyszukiwania dla: KLASYFIKATORY NEURONOWE
-
Odporne na wpływ tolerancji, słownikowe metody diagnostyki uszkodzeń układów elektronicznych ze specjalizowanym klasyfikatorem neuronowym
PublikacjaW pracy przedstawiono nową klasę słownikowych metod diagnostyki uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, ze specjalizowanym klasyfikatorem neuronowym, o zwiększonej odporności na tolerancje elementów układu. Wykorzystano koncepcję polegającą na konstrukcji sygnatur słownika uszkodzeń w postaci krzywych identyfikacyjnych i zastosowaniu klasyfikatorów neuronowych dobrze dopasowanych do tych sygnatur. W pierwszej...
-
Nieświadome sieci neuronowe
PublikacjaCoraz większą popularność zyskuje usługa predykcji za pomocą sieci neuronowych. Model ten zakłada istnienie serwera, który za pomocą wyuczonej sieci neuronowej dokonuje predykcji na danych otrzymanych od klienta. Model ten jest wygodny, ponieważ obie strony mogą skupić się na rozwoju w swojej specjalizacji. Wystawia on jednak na ryzyko utraty prywatności zarówno klienta, wysyła- jącego wrażliwe dane wejściowe, jak i serwer, udostępniający...
-
Równoważność klasyfikatorów binarnych
PublikacjaTematem wielu prac dotyczących zagadnienia klasyfikacji jest porównanie różnych powszechnie znanych klasyfikatorów pod względem przydatności w konkretnych zastosowaniach.W artykule pokazana zostanie równoważność klasyfikatorów funkcji boolowskich ze względu na średnią liczbę błędów generalizacji,zaproponowane zostanie kryterium podobieństwa klasyfikatorów oparte o współczynnik korelacji oraz przedstawiony zostanie wpływzłożoności...
-
Architektury klasyfikatorów obrazów
PublikacjaKlasyfikacja obrazów jest zagadnieniem z dziedziny widzenia komputerowego. Polega na całościowej analizie obrazu i przypisaniu go do jednej lub wielu kategorii (klas). Współczesne rozwiązania tego problemu są w znacznej części realizowane z wykorzystaniem konwolucyjnych głębokich sieci neuronowych (convolutional neural network, CNN). W tym rozdziale opisano przełomowe architektury CNN oraz ewolucję state-of-the-art w klasyfikacji...
-
Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym
PublikacjaArtykuł zawiera przegląd zastosowań sztucznych sieci neuronowych do modelowania praw konstytutywnych oraz własną propozycję dla klasy praw przyrostowo nieliniowych. Zaprezentowano zalety obliczeniowe sieci neuronowych, ogólne zasady modelowania oraz wyniki własnych symulacji.
-
Metody neuronowe do prognozowania finansowego
PublikacjaSztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach.
-
Sieci neuronowe oparte na prawach fizyki
PublikacjaWiele fizycznie nieuzasadnionych sieci neuronowych, mimo zadowalają- cej wydajności, generuje sprzeczności z logiką i prowadzi do rozbieżno- ści wyników z rzeczywistością. Jedną z metod poprawy funkcjonowania typowego modelu typu “black-box” na etapie uczenia, jest rozszerzenie jego funkcji kosztu o zależność bezpośrednio inspirowaną wzorem fizycz- nym. Niniejszy rozdział wyjaśnia koncepcję budowy sieci neuronowych opartych na...
-
Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe
PublikacjaW referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez...
-
Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania
PublikacjaW rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zagrożenia upadłością polskich firm produkcyjnych.Głównym celem było porównanie skuteczności przewidywania zagrożeń upadłością polskich przedsiębiorstw przy pomocy modelu sztucznych sieci neuronowych i tradycyjnego modelu analizy dyskryminacyjnej.
-
Skuteczność klasyfikacji gatunków muzycznych za pomocą sieci neuronowej w zależności od typu danych wejściowych
PublikacjaRozpoznawanie gatunku muzycznego jest jednym z podstawowych elementów inteligentnych systemów tworzenia automatycznych list muzyki. Platformy strumieniowe oferujące taką usługę wymagają rozwiązań, które umożliwią jak najdokładniej określić przynależność utworu do gatunku muzycznego. Zgodnie z aktualnym stanem wiedzy – najskuteczniejszym klasyfikatorem są sztuczne sieci neuronowe (w tym w wersji uczenia głębokiego), dla których...
-
Klasyfikator Adaboost w detekcji i rozpoznawaniu obiektów graficznych
PublikacjaW pracy opisano metode Adaboost w zastosowaniu do detekcji obiektów graficznych, takich jak twarze lub rozpoznawania np. osób na podstawie obrazu twarzy. Przedstawiono podstawy algorytm, wersje kaskadowa, schemat przepływu danych i sterowania w zadaniu detekcji twarzy oraz sposoby adaptacji tej metody do problemów wieloklasowych. Opisano równiez zbiory cech obrazów, takie jak HAAR, LBP czy HOG stosowane w zadaniach detekcji i rozpoznawania...
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turboparowej
PublikacjaArtykuł przedstawia możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) w celu odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych owych urządzeń jak i całego systemu elektrowni. Referat zawiera wprowadzenie do tematyki sztucznych sieci neuronowych, opis sztucznej sieci neuronowej (SSN) wykorzystanej...
-
Sieci neuronowe i ich zastosowanie w chromatografii
PublikacjaSieci neuronowe, jak i inne techniki sztucznej inteligencji, znajdują coraz szersze zastosowanie w analityce. Praca stanowi wprowadzenie do tematyki sieci neuronowych i opisuje możliwości ich zastosowania do wspierania analizy chromatograficznej, zarówno na etapie planowania analizy jak i opracowywania wyników.
-
Neuronowy model mocy farmy wiatrowej
PublikacjaPopularność i rosnące możliwości sztucznych sieci neuronowych przyczyniają się do coraz to szerszego zastosowania przemysłowego. Szybki przyrost mocy elektrowni wiatrowych w krajowej sieci elektroenergetycznej (KSE) stawia trudne zadanie bilansowania mocy przed krajowymi Operatorami Sieci Dystrybucyjnych (OSD) i Operatorem Sieci Przesyłowej (OSP). Prawnym obowiązkiem prognozowania mocy farmy wiatrowej obarczony jest właściciel....
-
Neuronowy model mocy farmy wiatrowej
PublikacjaPopularność i rosnące możliwości sztucznych sieci neuronowych przyczyniają się do coraz to szerszego zastosowania przemysłowego. Szybki przyrost mocy elektrowni wiatrowych w krajowej sieci elektroenergetycznej (KSE) stawia trudne zadanie bilansowania mocy przed krajowymi Operatorami Sieci Dystrybucyjnych (OSD) i Operatorem Sieci Przesyłowej (OSP). Prawnym obowiązkiem prognozowania mocy farmy wiatrowej obarczony jest właściciel....
-
Adaptacyjny neuronowy regulator generatora synchronicznego.
PublikacjaPrzedstawiono adaptacyjny neuronowy regulator generatora synchronicznego składający się z adaptacyjnego regulatora napięcia i adaptacyjnego stabilizatora systemowego minimalizujących zadane funkcje celu. Sygnał wyjściowy regulatora tworzony jest jako suma ważona obydwu regulatorów.
-
Bezprzewodowy moduł detekcji źródeł dźwięku – system klasyfikatorów
PublikacjaMonitoring bezpieczeństwa osób starszych i chorych przebywających samotnie w pomieszczeniach można realizowaćpoprzez detekcję dźwięków nietypowych. W tym celu zbudowano moduł nasłuchujący, który analizuje dźwięki z otoczenia. Oblicza on szereg parametrów dźwięku, także bazujących na STFT i MFCC. Umożliwiają one wychwycenie i sklasyfikowanie takich odgłosów jak jęki, krzyki, kaszel oraz huki. Przedstawiono...
-
Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turbo parowej
PublikacjaWystąpienie ma na celu pokazać możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu siłowi turbo parowej znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych zarówno samych wymienników jak i całego systemu elektrowni.
-
Sieci neuronowe jako alternatywny sposób uzyskania modelu obliczeniowego
PublikacjaW pracy zaprezentowano i omówiono rodzaje sieci neuronowych, obszary ich zastosowań oraz metody uczenia. Przedstawiono teorie działania oraz ich interpretacje matematyczną i numeryczną. Szczególną uwagę zwrócono na możliwości uzyskania modelu obliczeniowego oraz obszarów jego stosowania przez wzgląd na unikalne cech Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Jako przykład pracy sieci zaprezentowano model obliczeniowy identyfikujący własności...
-
Neuronowe modele z atencją w przetwarzaniu języka naturalnego
PublikacjaCelem niniejszego rozdziału jest wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych z atencją oraz ich zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego. Rozdział skupia się w szczególności na dokładnym omówieniu architektury modelu Transformer, wykorzystującego atencję jako podstawowy mechanizm swojego działania.
-
Sieci neuronowe w sterowanej rekonstrukcji ubytków chrząstki stawowej.
PublikacjaNowym elementem niniejszej pracy jest omówienie problemów związanych z możliwościa sterowania, pożądaną przez indywidualnego pacjenta, rekonstrukcją ubytków chrząstki w stawach człowieka przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych.
-
Implementacja zmodyfikowanego klasyfikatora wielowymiarowego typu bitmap-intersection w układzie FPGA.
PublikacjaW pracy przedstawiono zagadnienia związane z budową i implementacją wielowymiarowego klasyfikatora typu bitmap-intersection. Przedstawiono zastosowania wielowymiarowych klasyfikatorów w sprzęcie sieci komputerowych. Omówiona została szczegółowo budowa klasycznego układu takiego klasyfikatora oraz zaproponowano jego modyfikację. Omówiono rezultaty implementacji zmodyfikowanego klasyfikatora w układzie programowalnym FPGA.
-
Klasyfikator rozmyty użyteczny we wstępnym doborze profili łopatkowych turbin parowych
PublikacjaW artykule przedstawiona została próba stworzenia wstępnego modelu klasyfikatora rozmytego użytecnego we wstępnym doborze profili łopatkowych turbin parowych. Dobór odpowiedniego rozwiązania dokonywany jest na podstawie parametrów przepływu czynnika przez wieńce turbiny. Tego typu narzędzie decyzyjne może okazać się przydatne zarówno w przypadku modernizacji istniejących już obiektów, w których zdiagnozowane uszkodzenia wymuszają...
-
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...
-
Neuronowo Sterowane Agenty w Procesie Zespołowego Zaganiania
PublikacjaPrzedstawiono rozwiązanie problemu zaganiania na drodze uczenia algorytmami ewolucyjnymi. Neuronowe agenty aktywne na podstawie informacji o położeniach pozostałych agentów aktywnych i biernych poprzez odpowiednie poruszanie się skupiają agenty bierne na możliwie małej powierzchni.
-
Neuronowa implementacja markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej.
PublikacjaW artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących weryfikacji hipotezy zakładającej celowość implementacji markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych.Badania przeprowadzono z wykorzystaniem metod symulacyjnych.
-
Neuronowa implementacja markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej
PublikacjaW artykule przedstawiono podsumowanie pierwszego etapu badań dotyczących możliwości i celowości implementacji markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej za pomocą sztucznych sieci neuronowych.Zaprezentowano wyniki symulacyjnego eksperymentu eksploatacyjnego, które posłużyły do pozytywnej weryfikacji przedstawionej w pracy hipotezy o istniejących w tym zakresie możliwościach.
-
Wzorzec poprawnej pracy wymienników regeneracyjnych oparty o sztuczne sieci neuronowe
PublikacjaArtykuł opisuje probę stworzenia wzorca poprawnej pracy wymiennikow regeneracyjnych silowni turbo parowej o mocy 20mw przy pomocy sztucnych sieci neurnowych (SSN). Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkachruchu silowni może zostać wykorzystany do diagnostki tych wlasnie urządzeń jaki i również do diagnostyki calego systemu silowni turbo parowej. Model neuronowy ma zastapic skomplikowane i czasochlonne obliczenia bilansowe...
-
Klasyfikator SVM w zastosowaniu do synchronizacji sygnału OFDM zniekształconego przez kanał wielodrogowy
PublikacjaW pracy przedstawiono analizę przydatności klasyfikatora SVM bazującego na uczeniu maszynowym do estymacji przesunięcia czasowego odebranego symbolu OFDM. Przedstawione wyniki wykazują, że ten klasyfikator potrafi zapewnić synchronizację dla różnych kanałów wielodrogowych o wysokim poziomie szumu. Eksperymenty przeprowadzone w Matlabie z użyciem modeli modulatora i demodulatora wykazały, że w większości przypadków klasyfikator...
-
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.
-
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.
-
Adaptacyjny algorytm filtracji sygnału fonokardiograficznego wykorzystujący sztuczną sieć neuronową
PublikacjaPodstawowym problemem podczas projektowania systemu autodiagnostyki chorób serca, bazującego na analizie sygnału fonokardiograficznego (PCG), jest konieczność zapewnienia, niezależnie od warunków zewnętrznych, sygnału o wysokiej jakości. W artykule, bazując na zdolności Sztucznej Sieci Neuronowej (SSN) do predykcji sygnałów periodycznych oraz quasi-periodycznych, został opracowany adaptacyjny algorytm filtracji dźwięków serca....
-
Metoda ewolucyjno-neuronowa oraz metoda wektorów nośnych w bankowości
PublikacjaW pracy omówiono wykorzystanie metody ewolucyjno-neuronowe do oceny wiarygodności kredytobiorców. Ponadto, doprecyzowano zastosowanie metody wektorów wspierających do prognozowania kryzysów bankowych. Na zakończenie odniesiono się do alternatywnych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w bankowości.
-
Wykorzystanie klasyfikatora z dwucentrowymi funkcjami bazowymi do diagnostyki uszkodzeń części analogowych elektronicznych systemów wbudowanych
PublikacjaPrzedmiotem artykułu jest zastosowanie klasyfikatora z dwucentrowymi funkcjami bazowymi do detekcji i lokalizacji uszkodzeń w elektronicznych systemach wbudowanych sterowanych mikrokontrolerami. Przedstawiono szczegóły procedury pomiarowej oraz diagnostycznej z wykorzystaniem klasyfikatora DB zaimplementowanego w postaci algorytmicznej w kodzie programu mikrokontrolera. Omówiono konstrukcję klasyfikatora DB oraz metodę wyznaczania...
-
An improved adaptive neural voltage controller for turbogenerator
PublikacjaOpracowano model adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności i z nastrojonym współczynnikiem uczenia sieci neuronowej w zależnosci od stanu obciążenia turbogeneratora. Przedstawiono wyniki symulacji mające na celu badania efektywności proponowanego regulatora. Te wyniki porównano z wynikami uzyskanymi z regulatorem o stałym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności...
-
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...
-
Nowa, metrologicznie zorientowana sieć neuronowa i metoda diagnostyki obiektów technicznych
PublikacjaW artykule przedstawiono nową, metrologicznie ukierunkowaną sieć neuronową oraz bazującą na niej metodę diagnostyki uszkodzeń parametrycznych układów analogowych, z klasyfikcją neuronową, o zwiększonej odporności na tolerancje elementów układu i niepewności pomiaru. Zaproponowano sieć neuronową z Dwu-centrowymi Radialnymi Funkcjami Bazowymi (DRFB), której walorem jest lepsze odwzorowanie słownika uszkodzeń, poprawa dokładności...
-
Diagnostyka uszkodzeń analogowych układów elektronicznych z zastosowaniem specjalizowanej sieci neuronowej
PublikacjaNa tle trendów rozwojowych diagnostyki analogowych układów elektronicznych AEC (Analog Electronic Circuits), przedstawiono nową metodę diagnostyki uszkodzeń parametrycznych układów analogowych, ze specjalizowanym klasyfikatorem neuronowym, o zwiększonej odporności na tolerancje elementów układu i niepewności pomiaru. Zastosowano specjalizowaną sieć neuronową z dwucentrowymi funkcjami bazowymi TCRBF (Two-center Radial Basis Function),...
-
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...
-
Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści
PublikacjaZadanie klasyfikacji treści może zostać podzielone na dwa etapy: ekstrakcji cech istotnych dla podziału na klasy oraz etapu klasyfikacji na podstawie cech wyznaczonych w poprzednim etapie. Dzięki takiemu podziałowi, możliwe jest użycie w drugim etapie standardowych algorytmów budowy (uczenia) klasyfikatorów, takich klasyfikator bayesowski, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe czy metoda wektorów wspierających (SVM). Przy...
-
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...
-
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...
-
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...
-
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...
-
Diagnostyka analogowych filtrów wielosekcyjnych oparta na klasyfikato-rach neuronowych z dwucentrowymi funkcjami bazowymi
PublikacjaPrzedmiotem artykułu jest zastosowanie klasyfikatora z dwucentrowymi funkcjami bazowymi do lokalizacji uszkodzeń w wielosekcyjnych torach analogowych elektronicznych systemów wbudowanych sterowanych mikrokontrolerem. Przedstawiono szczegóły procedury pomiarowej oraz metody detekcji i lokalizacji uszkodzeń toru analogowego z wykorzysta-niem klasyfikatora DB zaimplementowanego w postaci algorytmicznej w kodzie programu mikrokontrolera....
-
Comparative study of learning methods for artificial network
PublikacjaW artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.metody uczenia, sieć neuronowa, neuronowy regulator...
-
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.
-
WSKAZYWANIE PUNKTU STARTOWEGO DLA ITERACYJNYCH ALGORYTMÓW OBLICZANIA POŁOŻENIA Z UŻYCIEM SIECI NEURONOWEJ
PublikacjaW referacie przedstawiono wyniki badań nad możliwością wskazywania punktu startowego do pierwszej iteracji dla algorytmu iteracyjnego obliczania położenia w systemie lokalizacji dwuwymiarowej. Do wskazywania punktu startowego użyto jednokierunkowej sieci neuronowej a celem badań było znalezienie jak najmniejszej struktury sieci, pozwalającej na zbieżność algorytmu estymacji położenia w całym obszarze badań.
-
Model fizykalny czy neuronowy? - Narzędzia do predykcji mocy wytwarzanej przez elektrownie wiatrowe
PublikacjaUstawowy obowiązek prognozowania mocy dotyczy właścicieli elektrowni wiatrowych o mocy znamionowej powyżej 50 MW. Ze względu na coraz większą ilość przyłączonych elektrowni wiatrowych do krajowej sieci elektroenergetycznej, zapis ten może ulec zmianie, obejmując źródła wiatrowe mniejszej mocy. Obecnie największa pojedyncza turbina wiatrowa w Polsce ma generator o mocy 3MW, natomiast największy zespół elektrowni wiatrowych (farma...
-
Model fizykalny czy neuronowy? - Narzędzia do predykcji mocy wytwarzanej przez elektrownie wiatrowe
PublikacjaUstawowy obowiązek prognozowania mocyXVI Międzynarodowa Szkoła Komputerowego Wspomagania Projektowania, Wytwarzania i Eksploatacji, Jurata, 14-18 maja 2012 r. dotyczy właścicieli elektrowni wiatrowych o mocy znamionowej powyżej 50MW. Ze względu na coraz większą ilość przyłączonych elektrowni wiatrowych do krajowej sieci elektroenergetycznej, zapis ten może ulec zmianie, obejmując źródła wiatrowe mniejszej mocy. Obecnie największa...