Wyniki wyszukiwania

Wynik wyszukiwania

1/13
Nr opisu: 0000114988
Modelowanie heurystyczne naturalistycznych założeń zieleni.
[Aut.]: Krzysztof Marek Rostański.
W: Krajobraz Polski. Cudze chwalicie. Ochrona i kształtowanie rodzimego krajobrazu. Red. Piotr Patoczka. Uniwersytet Rzeszowski. Wydział Biologiczno-Rolniczy. Zakład Architektury Krajobrazu. Rzeszów : Uniwersytet Rzeszowski. Wydział Biologiczno-Rolniczy. Zakład Architektury Krajobrazu, 2016, s. 54-63, bibliogr. 14 poz. (Topiarius. Studia krajobrazowe ; Wyd. monograficzne ; t. 1 2449-9595)

modelowanie heurystyczne ; naturalizm ; projektowanie ; zieleń

heuristic modeling ; naturalism ; design ; greenery

2/13
Nr opisu: 0000094674
Metodyka heurystycznego modelowania obiektów i procesów dynamicznych w diagnostyce i sterowaniu. Red.: Wojciech Moczulski, Krzysztof Ciupke.
Radom : Wydaw. Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - PIB, 2014, 271 s.
(Biblioteka Problemów Eksploatacji ; )

modelowanie procesów ; modelowanie heurystyczne ; baza danych ; zależność funkcyjna ; aproksymacja wielomianowa ; rekurencyjna sieć neuronowa ; weryfikacja metody

process modelling ; heuristic modeling ; database ; functional dependence ; polynomial approximation ; recurrent neural network ; methods selection

3/13
Nr opisu: 0000094770
Rekurencyjne sieci neuronowe w zadaniach modelowania obiektów i procesów.
[Aut.]: Piotr Przystałka.
W: Metodyka heurystycznego modelowania obiektów i procesów dynamicznych w diagnostyce i sterowaniu. Red.: Wojciech Moczulski, Krzysztof Ciupke. Radom : Wydaw. Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - PIB, 2014, s. 79-120, bibliogr. 86 poz. (Biblioteka Problemów Eksploatacji ; )

modelowanie procesów ; modelowanie heurystyczne ; rekurencyjna sieć neuronowa ; model neuronu ; algorytm uczący ; algorytm ewolucyjny

process modelling ; heuristic modelling ; recurrent neural network ; neuron model ; learning algorithm ; evolutionary algorithm

4/13
Nr opisu: 0000094774
Wybór właściwego typu modelu.
[Aut.]: Krzysztof Ciupke.
W: Metodyka heurystycznego modelowania obiektów i procesów dynamicznych w diagnostyce i sterowaniu. Red.: Wojciech Moczulski, Krzysztof Ciupke. Radom : Wydaw. Naukowe Instytutu Technologii Eksploatacji - PIB, 2014, s. 256-265 (Biblioteka Problemów Eksploatacji ; )

modelowanie procesów ; modelowanie heurystyczne ; twierdzenie Bayesa ; sieć przekonań

process modelling ; heuristic modelling ; Bayesian equilibrium ; belief network

5/13
Nr opisu: 0000039103
Method of choosing the type of the heuristic modelling.
[Aut.]: Krzysztof Ciupke.
W: Methods of artificial intelligence. AI-METH 2007, Gliwice, Poland, 7-9 November 2007. [Dokument elektroniczny]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, Polish Association for Computational Mechanics. [Gliwice] : Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, 2007, s. 21-22, bibliogr. 1 poz.

modelowanie heurystyczne ; sieć Bayesa

heuristic modelling ; Bayesian network

6/13
Nr opisu: 0000039126
Optimization of Jordan and Elman neural networks through distributed computing environment.
[Aut.]: A. Tomanek, Piotr Przystałka, Ryszard Wyczółkowski.
W: Methods of artificial intelligence. AI-METH 2007, Gliwice, Poland, 7-9 November 2007. [Dokument elektroniczny]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, Polish Association for Computational Mechanics. [Gliwice] : Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, 2007, dysk optyczny CD-ROM) s. 69-70, bibliogr. 3 poz.

sieć neuronowa Elmana-Jordana ; modelowanie heurystyczne ; obliczenia rozproszone ; klaster komputerowy typu ad-hoc

Jordan and Elman neural network ; heuristic modeling ; distributed computing ; ad-hoc computing clusters

7/13
Nr opisu: 0000021444
Heuristic modeling of objects and processes using dynamic neural networks.
[Aut.]: Piotr Przystałka.
-Diagnostyka 2006 nr 2, s. 31-36, bibliogr. 7 poz.

sztuczna sieć neuronowa ; lokalnie rekurencyjne sieci neuronowe ; system dynamiczny ; metoda quasi-Newtonowska ; modelowanie heurystyczne

artificial neural network ; locally recurrent neural networks ; dynamical system ; quasi-Newton method ; heuristic modeling

8/13
Nr opisu: 0000023090
Optimization of structure of neural models using distributed computing environment.
[Aut.]: A. Tomanek, Piotr Przystałka, Marek* Adamczyk.
-Diagnostyka 2006 nr 4, s. 15-18, bibliogr. 9 poz.

obliczenia rozproszone ; klaster typu ad-hoc ; sztuczna sieć neuronowa ; modelowanie heurystyczne ; optymalizacja sieci neuronowej

distributed computing ; ad-hoc computing cluster ; artificial neural network ; heuristic modeling ; optimization of neural network

9/13
Nr opisu: 0000016945
Design knowledge representation using belief networks.
[Aut.]: Andrzej* Mazurek.
W: Methods of artificial intelligence. AI-METH 2005. [Proceedings of the Symposium on Methods of Artificial Intelligence AI-METH 2005 and the Workshop on Knowledge Acquisition in Mechanical Engineering, Gliwice, Poland, 16-18 November 2005]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, Polish Association for Computational Mechanics. [Gliwice] : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2005, s. 79-80, bibliogr. 6 poz.

modelowanie heurystyczne ; układ dynamiczny ; ANN ; SVM ; CBR

heuristic modelling ; dynamic system ; ANN ; SVM ; CBR ; KDD ; FNN ; uncertain representation

10/13
Nr opisu: 0000016946
Methodology of heuristic modelling of dynamic objects and processes for diagnostics and control.
[Aut.]: Wojciech Moczulski.
W: Methods of artificial intelligence. AI-METH 2005. [Proceedings of the Symposium on Methods of Artificial Intelligence AI-METH 2005 and the Workshop on Knowledge Acquisition in Mechanical Engineering, Gliwice, Poland, 16-18 November 2005]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, Polish Association for Computational Mechanics. [Gliwice] : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2005, s. 81-82, bibliogr. 7 poz.

modelowanie heurystyczne ; system dynamiczny ; sztuczna sieć neuronowa ; Maszyna Wektorów Nośnych ; wnioskowanie na podstawie przypadków ; wnioskowanie przybliżone

heuristic modelling ; dynamic system ; artificial neural network ; Support Vector Machine ; Case Based Reasoning ; uncertain reasoning

11/13
Nr opisu: 0000017097
Methodology of heuristic modelling of dynamic objects and processes for diagnostics and control.
[Aut.]: Wojciech Moczulski.
W: Recent developments in artificial intelligence methods. AI-METH 2005. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, Polish Association for Computational Mechanics. Gliwice : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2005, s. 123-126, bibliogr. 17 poz.
pełny tekst na CD-ROM

modelowanie heurystyczne ; system dynamiczny ; odkrywanie wiedzy ; sztuczna sieć neuronowa ; sieć neuronowo-rozmyta ; Maszyna Wektorów Nośnych ; wnioskowanie na podstawie przypadków

heuristic modelling ; dynamic system ; knowledge discovery ; artificial neural network ; fuzzy neural network ; Support Vector Machine ; case-based reasoning

12/13
Nr opisu: 0000006825
Metodyka heurystycznego modelowania obiektów i procesów dla potrzeb diagnostyki i sterowania.
[Aut.]: Wojciech Moczulski.
W: Diagnostyka procesów przemysłowych. VI Krajowa konferencja naukowo-techniczna, Władysławowo, 15-17 września 2003. Red. nauk. Z. Kowalczuk. Gdańsk : Pomorskie Wydaw. Naukowo-Techniczne, 2003, s. 195-200, bibliogr. 15 poz.

modelowanie heurystyczne ; procesy dynamiczne ; diagnostyka procesów ; sterowanie w układzie otwartym

heuristic modelling ; dynamic processes ; process diagnostics ; open-loop control

13/13
Nr opisu: 0000016613
Zastosowanie heurystycznych metod modelowania w diagnostyce złożonego procesu przemysłowego.
[Aut.]: Wojciech Moczulski, R. Szulim.
W: Diagnostyka maszyn. XXX Jubileuszowe ogólnopolskie sympozjum, Węgierska Górka, 03.03-08.03.2003 r. Streszczenia. Politechnika Śląska. Wydział Transportu. Katowice : Drukarnia B&Z, 2003, s. 57
Pełne teksty na CD

redukcja miedzi ; proces technologiczny ; metalurgiczny piec elektryczny ; dane pomiarowe ; monitorowanie procesów ; modelowanie heurystyczne ; SCADA ; metoda CBR ; wnioskowanie na podstawie przypadków

copper reduction ; manufacturing process ; metallurgical electric furnace ; measurement data ; process monitoring ; heuristic modelling ; SCADA ; CBR method ; Case Based Reasoning

stosując format: