Temat: neural models - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Metoda prognozowania wartości parametrów technicznych nowoczesnych maszyn rolniczych. Cz. II. Modele neuronowe do wyznaczania parametrów ciągników rolniczych
Method of forecasting technical parameter values of state-of-the-art farm machines. Part II. Neural models for setting out farm tractor parameters
Autorzy:: Francik, S.
Tematy:: modele neuronowe
parametry techniczne
ciągnik rolniczy
neural models
farm tractor
technical parameters; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/289630.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: W pracy przedstawiono charakterystykę sztucznych sieci neuronowych opracowanych do prognozowania parametrów nowoczesnych ciągników rolniczych. Przedstawiono dokładność działania modeli, oraz architekturę sztucznych sieci neuronowych. Wśród opracowanych 21 modeli neuronowych znalazło się 16 trzy- i cztero-warstwowych perceptronów, 4 sieci o radialnych funkcjach bazowych i 1 sieć liniowa.
The paper presents a characteristic of artificial neural networks developed specifically for forecasting parameters of state-of-the-art farm tractors. Accuracy of model performance, and architecture of artificial neural networks were presented. Among 21 developed neural models there were 16 three- and four-layer perceptrons, 4 networks with radial base functions and 1 linear network.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Modele neuronowe zużywania elementów roboczych w glebie
Neural models for wearing of working elements in soil
Autorzy:: Napiórkowski, J.
Mikołajczak, P.
Tematy:: zużycie
lemiesz płużny
gleba
skład granulometryczny
wilgotność
modele neuronowe
wear
ploughshare
soil
grain composition
moisture
neural models; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/287462.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Przedstawiono próbę wykorzystania modeli neuronowych do prognozowania zużycia elementów roboczych narzędzi rolniczych użytkowanych w glebie. Podstawą opracowania modeli neuronowych były wyniki uzyskane z badań eksploatacyjnych zużycia lemieszy płużnych w dziesięciu gatunkach gleb. Wygenerowano 12 modeli neuronowych, oddzielnie dla przyjętych miar zużycia, gatunków gleb oraz postaci konstrukcyjnych elementu roboczego. Nie udało się wygenerować, z odpowiednią dokładnością dopasowania, jednego modelu neuronowego uwzględniającego warunki glebowe oraz postacie konstrukcyjne lemieszy płużnych.
The paper presents an attempt to use neural models to forecast wear of agricultural tool elements working in soil. Development of neural models was based on the results obtained after operation tests of ploughshare wear in ten soil types. 12 neural models were generated, separately for accepted wear measures, soil types and working element constructional forms. It turned out to be impossible to generate, with suitable matching accuracy, a single neural model taking into account soil conditions and ploughshare constructional forms.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Pretrained language models as containers of the discursive knowledge
Autorzy:: Maciąg, Rafał
Opis:: Discourses can be treated as instances of knowledge. The dynamic space in which the trajectories of these discourses are described can be regarded as a model of knowledge. Such a space is called a discursive space. Its scope is defined by a set of discourses. The procedure of constructing such a space is a serious problem, and so far, the only solution has been to identify the dimensions of this space through the qualitative analysis of texts on the basis of the discourses that were identified. This paper proposes a solution by using an extended variant of the embedding technique, which is the basis of neural language models (pre-trained language models and large language models) in the field of natural language processing (NLP). This technique makes it possible to create a semantic model of the language in the form of a multidimensional space. The solution proposed in this article is to repeat the embedding technique but at a higher level of abstraction, that is, the discursive level. First, the discourses would be isolated from the prepared corpus of texts, preserving their order. Then, from these discourses, identified by names, a sequence of names would be created, which would be a kind of supertext. A language model would be trained on this supertext. This model would be a multidimensional space. This space would be a discursive space constructed for one moment in time. The described steps repeated in time would allow one to construct the assumed dynamic space of discourses, i.e., discursive space.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Methodological aspects of qualitative-quantitative analysis of decision-making processes
Autorzy:: Gawlik, R.
Tematy:: qualitative-quantitative analysis
hierarchical decision-making
neural-network models
management
manufacturing processes; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/406734.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The paper aims at recognizing the possibilities and perspectives of application of qualitativequantitative research methodology in the field of economics, with a special focus on production engineering management processes. The main goal of the research is to define the methods that would extend the research apparatus of economists and managers by tools that allow the inclusion of qualitative determinants into quantitative analysis. Such approach is justified by qualitative character of many determinants of economic occurrences. At the same time quantitative approach seems to be predominant in production engineering management, although methods of transposition of qualitative decision criteria can be found in literature. Nevertheless, international economics and management could profit from a mixed methodology, incorporating both types of determinants into joint decision-making models. The research methodology consists of literature review and own analysis of applicability of mixed qualitative-quantitative methods for managerial decision-making. The expected outcome of the research is to find which methods should be applied to include qualitativequantitative analysis into multicriteria decision-making models in the fields of economics, with a special regard to production engineering management.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Aproksymacja stężeń zanieczyszczeń powietrza za pomocą neuronowych modeli szeregów czasowych
Aproximation of air monitoring data gaps by means of time-series neural models
Autorzy:: Hoffman, S.
Tematy:: szereg czasowy
modele neuronowe
stężenia chwilowe
dane monitoringu
brakujące dane
luki pomiarowe
aproksymacja
time series
neural models
air pollution
air monitoring
hourly concentrations
monitoring data
missing data
measure gaps
approximation; Pokaż więcej
Wydawca:: Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/297640.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: W pracy oceniono możliwości aproksymacji stężeń zanieczyszczeń mierzonych na stacjach monitoringu powietrza. Do predykcji stężeń wykorzystano neuronowe modele szeregów czasowych. Jakość modelowania testowano na rzeczywistych danych pochodzących ze stacji monitoringu powietrza Łódź-Widzew, zarejestrowanych w latach 2004-2008. Analizie poddano względnie kompletny zbiór danych, obejmujący stężenia 6 podstawowych zanieczyszczeń powietrza: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. Celem badawczym było określenie i porównanie dokładności predykcji stężeń różnych zanieczyszczeń powietrza. Modelowanie przeprowadzono, stosując sztuczne sieci neuronowe. Trening sieci odbywał się przy użyciu liniowego algorytmu pseudoinwersji. Wyjściem modelu było stężenie wybranego zanieczyszczenia w określonym czasie. Wejściami były wartości stężeń zarejestrowane w godzinach wcześniejszych. Każdy model charakteryzowały dwie wielkości: horyzont prognozy i liczba wartości opóźnionych. W analizie określono dokładność predykcji stężeń wybranych zanieczyszczeń dla stałej liczby wartości opóźnionych równej 24 przy zmieniającym się horyzoncie prognozy od 1 do 240 godz. Jako kryterium jakości modelowania przyjęto wartość błędu aproksymacji.
An assessment of quality of air pollutants concentration modeling was the main research purpose. The examination was made by means of artificial neural networks, which were employed to create time-series models. The quality of approximation was tested on the actual set of air monitoring data, gathered over a 5-year period at the measure site in Lodz-Widzew (Central Poland). The examined time-series involved hourly concentrations of main air pollutants: O3, NO2, NO, PM10, SO2, CO. The research aim was the estimation and the comparison of prediction accuracy for different air pollutants. Time-series models were characterized by two parameters which might influence the prediction quality: lookahead and steps. For all models the constant number of steps equal 24 hours was assumed. The effect of changes of lookahead in the range 1÷ 240 hours was analyzed. It was stated that the decreasing of precision of time-series models with the increase of lookahead is observed. The drop of accuracy depends on pollutant. The furthest reasonable prognosis may be done for ozone concentration. Approximation accuracy shortens in the order: O3, CO, SO2, PM10, NO2, NO.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Badanie modeli generatywnych w tworzeniu obrazów nacechowanych emocjonalnie
Study of generative models in creating emotionally charged images
Autorzy:: Ignatowicz, Jan
Opis:: Niniejsza praca magisterska podejmuje temat opracowania modelu generatywnego nakierowanego na generowanie obrazów afektywnych. Praca przedstawia pełne podejście przeprowadzenia zadania badawczego uczenia maszynowego, począwszy od zrozumienia problemu, stworzenia pomysłu na poprowadzenie rozwiązania i próby uporania się z problemem. Część teoretyczna pracy stanowi opis przeprowadzonych badań nad odpowiednią metodą, która pozwoli na generowanie obrazów afektywnych wraz z ich klasyfikacją pod kątem wpływu na ludzkie emocje. Część praktyczna pracy składa się z analizy eksploracyjnej użytych zbiorów danych, implementacji modeli generatywnych, przygotowania treningu do wykorzystania modeli pretrenowanych oraz przeprowadzonych eksperymentów. Pożądanym efektem pracy jest generowanie obrazów przypominających obrazy z wykorzystanych zbiorów danych. Drugim pożądanym wynikiem jest klasyfikacja wygenerowanych obrazów ze względu na ich psychologiczny wpływ na ludzkie uczucia.
This master thesis takes up the subject of the development of a generative model aimed at generating affective images. The work represents a complete flow of handling with machine learning research task, starting with understanding the problem, creating an idea to lead the solution and the attempt in dealing with the problem. The theoretical part of the work is a description of the conducted research for an appropriate method that will allow for generating affective images along with their classification in terms of their influence on human emotions. The practical part of the work consists of the exploratory analysis of the used datasets, the implementation of generative models, the preparation of training for the usage of pre-trained models and the conducted experiments. The generation of images resembling pictures from the used datasets is the desired effect of the work. Also the generated fakes classification due to their psychological impact on human feelings is the second desired result.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Hierarchical estimator
Autorzy:: Podolak, Igor
Brodowski, Stanisław
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Elman neural network for modeling and predictive control of delayed dynamic systems
Autorzy:: Wysocki, A.
Ławryńczuk, M.
Tematy:: dynamic models
process control
model predictive control
neural networks
Elman neural network
delayed systems; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/229646.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: The objective of this paper is to present a modified structure and a training algorithm of the recurrent Elman neural network which makes it possible to explicitly take into account the time-delay of the process and a Model Predictive Control (MPC) algorithm for such a network. In MPC the predicted output trajectory is repeatedly linearized on-line along the future input trajectory, which leads to a quadratic optimization problem, nonlinear optimization is not necessary. A strongly nonlinear benchmark process (a simulated neutralization reactor) is considered to show advantages of the modified Elman neural network and the discussed MPC algorithm. The modified neural model is more precise and has a lower number of parameters in comparison with the classical Elman structure. The discussed MPC algorithm with on-line linearization gives similar trajectories as MPC with nonlinear optimization repeated at each sampling instant.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Is Management a Science or an Art? From Theory to Practice of Management
Autorzy:: Grudzewski, Wiesław Maria
Wilimowska, Zofia
Tematy:: management
models
artificial intelligence
neural networks
agent
risk; Pokaż więcej
Wydawca:: Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/633673.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Purpose – The purpose of this article is to discuss and show that management is a science, not just an art. Decision-making in the enterprise requires talent and special skills supported by the right qualifications. According to Tatarkiewicz, management can be considered as an art, which can be interpreted as follows: “(...) man’s conscious creation is a work of art always when it recreates reality, shapes forms, or expresses experience, yet it is able either to delight, or touch, or shock” (Tatarkiewicz, 1972). On the other hand, the company management is understood as a continuous process of making decisions based on reliable knowledge, observations and experiences – it is, therefore, a science, and modern managers are not just passive consumers of research knowledge, but also its creators. Contemporary theories focus attention on constructing appropriate models, which support the decisions of managers allowing them to somehow “spy” and observe the effects of their decisions. The aim of the paper is to show that in the modern economy, design models to support the management of the enterprise is the science that uses the achievements of other sciences, creative adaptation of these achievements in modeling phenomena occurring in the world economy. The aim of this article is to show that management sciences are increasingly exploiting modern knowledge to build models for developing practical concepts of management systems.Design/Methodology/Approach – The authors present the review of mathematical models, computer models (used in situations where the analytical models cannot find the best solution), and in particular artificial intelligence algorithms and selected models of dynamic system for managing the organization and some examples of applications.Findings – The results obtained show that in the management sciences, many models are used to support managerial decisions. Of course, the achievements of other sciences are very often used, management is of an application, but also of scientific nature, because, in order to skillfully use knowledge from other fields, decision-making models should be developed to solve problems in management and allow to use the achievements of these other areas.Research limitations/implications – The limitations of this paper result from the fact that only selected models are presented in the article. The authors hope that these selected models will be the argument that management science is becoming more and more science and not an art only.Originality/Value – This paper presents the review of modern methods used in management sciences to show that modern management is more a science than an art.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: NeuMC : a package for neural sampling for lattice field theories
Autorzy:: Korcyl, Piotr
Zapolski, Dawid
Białas, Piotr
Stebel, Tomasz
Opis:: We present the NeuMC software package aimed at facilitating the research on neural samplers in lattice field theories. Neural samplers based on normalizing flows are becoming increasingly popular in the context of Monte–Carlo simulations as they can effectively approximate target probability distributions, possibly alleviating some shortcomings of the Markov chain Monte–Carlo methods such as critical slowing down. Our package provides tools to create such samplers for two-dimensional field theories and is based on a popular PyTorch package.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Artykuł

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "neural models" wg kryterium: Temat