Wynik wyszukiwania
Zapytanie:
SZTUCZNA SIEĆ NEURONOWA
Liczba odnalezionych rekordów:
202
Przejście do opcji zmiany formatu
|
Wyświetlenie wyników w wersji do druku
|
Pobranie pliku do edytora
|
Przesłanie wyników do modułu analizy
|
excel
|
Nowe wyszukiwanie
1/202
Nr opisu:
0000128874
Application of artificial neural networks for short-term forecasting of container flows in Kazakhstan.
[Aut.]: Z.
Abdirassilov
, Aleksander
Sładkowski
, A.
Izbairova
, S.
Sarbaev
.
W:
Modelling of the interaction of the different vehicles and various transport modes
. Ed. Aleksander Sładkowski. Cham : Springer, 2020
, s. 131-158, bibliogr. 28 poz. (
Lecture Notes in Intelligent Transportation and Infrastructure
; vol. 1 2523-3440).
Punktacja MNiSW
20.000
pociąg kontenerowy
;
międzynarodowy korytarz transportowy
;
sztuczna sieć neuronowa
container train
;
international transport corridor
;
artificial neural network
;
predicting container flow
2/202
Nr opisu:
0000137989
Application of artificial neural networks to heat transfer simulations of thin film structures irradieted by laser.
[Aut.]: Anna
Korczak
, Waldemar
Mucha
, Alicja
Piasecka-Belkhayat
.
W:
2020 International Conference Mechatronic Systems and Materials (MSM), Bialystok, Poland, July 1-3, 2020
. Ed. by Zbigniew Kulesza, Arkadiusz Mystkowski, Jolanta Pauk, Adam Idzkowski. Piscataway : IEEE, 2020
, s. 1-4, bibliogr. 18 poz.
metoda siatkowa Boltzmanna
;
arytmetyka interwałowa
;
sztuczna sieć neuronowa
lattice Boltzmann method
;
interval arithmetic
;
artificial neural network
3/202
Nr opisu:
0000138885
Artificial neural network as a virtual sensor of nitrate nitrogen (V) concentration in an activated sludge reactor.
[Aut.]: Lesław
Płonka
.
-
Civ. Environ. Eng. Rep.
2020 nr 30 (4)
, s. 188-200, bibliogr. 14 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
osad czynny
;
sztuczna sieć neuronowa
activated sludge process
;
artificial neural network
4/202
Nr opisu:
0000134522
Innovative artificial neural network approach for integrated biogas - wastewater treatment system modelling: effect of plant operating parameters on process intensification.
[Aut.]: Piotr
Sakiewicz
, Krzysztof
Piotrowski
, Józef Piotr
Ober
, J.
Karwot
.
-
Renew. Sustain. Energy Rev.
2020 vol. 124
, s. 1-14, bibliogr. 67 poz..
Impact Factor
12.110.
Punktacja MNiSW
200.000
produkcja biogazu
;
oczyszczalnia ścieków
;
sztuczna sieć neuronowa
;
model numeryczny
;
parametry działania instalacji
;
studium parametryczne
biogas production
;
wastewater treatment plant
;
artificial neural network
;
numerical model
;
plant-operating parameters
;
sensitivity study
5/202
Nr opisu:
0000135685
Methodology of modeling an artificial neural network for self-sensing concrete mix design.
[Aut.]: Sofija
Kekez
.
W:
Współczesne zagadnienia z inżynierii lądowej
. Prace naukowe doktorantów. Red. Iwona Pokorska-Silva, Krzysztof Gromysz. Gliwice : Wydaw. Politechniki Śląskiej, 2020
, s. 249-258, bibliogr. 15 poz. (
Monografia
;
[Politechnika Śląska]
nr 837).
Punktacja MNiSW
20.000
beton samomonitorujący
;
projektowanie
;
sztuczna sieć neuronowa
self-sensing concrete
;
design
;
artificial neural network
6/202
Nr opisu:
0000138055
Modeling of fuel consumption using artificial neural networks.
[Aut.]: Kazimierz
Witaszek
.
-
Diagnostyka
2020 vol. 21 no. 4
, s. 103-113, bibliogr. 29 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
sztuczna sieć neuronowa
;
zużycie paliwa
;
dane OBDII
;
modelowanie
;
symulator sieci neuronowej w Stuttgarcie
artificial neural network
;
fuel consumption
;
OBDII data
;
modelling
;
Stuttgart neural network simulator
7/202
Nr opisu:
0000136659
Neural network prediction of parameters of biomass ashes, reused within the circular economy frame.
[Aut.]: Piotr
Sakiewicz
, Krzysztof
Piotrowski
, Sylwester
Kalisz
.
-
Renew. Energy
2020 vol. 162
, s. 743-753, bibliogr. 58 poz..
Impact Factor
6.274.
Punktacja MNiSW
140.000
biomasa
;
energia spalania
;
sztuczna sieć neuronowa
;
gospodarka obiegu zamkniętego
;
temperatury topnienia popiołu
;
Przemysł 4.0
;
neuronowy model predykcyjny
biomass
;
combustion energy
;
artificial neural network
;
circular economy
;
ash fusion temperatures
;
Industry 4.0
;
neural predictive model
8/202
Nr opisu:
0000135567
Optimizing predictor variables in artificial neural networks when forecasting raw material prices for energy production.
[Aut.]: Marta
Matyjaszek
, G. F.
Valverde
, A.
Krzemień
, Krzysztof
Wodarski
, P. R.
Fernandez
.
-
Energies
2020 vol. 13 iss. 8
, art. no. 2017 s. 1-15, bibliogr. 45 poz..
Impact Factor
2.702.
Punktacja MNiSW
140.000
surowiec
;
prognozowanie cen
;
sztuczna sieć neuronowa
;
zmienne objaśniające
;
zmienna opóźniona
;
ruchome okno
;
węgiel koksowy
;
gaz ziemny
;
ropa naftowa
;
węgiel
raw material
;
price forecasting
;
artificial neural network
;
explanatory variables
;
lagged variable size
;
rolling window
;
coking coal
;
natural gas
;
crude oil
;
coal
9/202
Nr opisu:
0000133052
Application of artificial neural networks in hybrid simulation.
[Aut.]: Waldemar
Mucha
.
-
Appl. Sci.
2019 vol. 9 iss. 21
, art. no. 4495 s. 1-19, bibliogr. 35 poz..
Impact Factor
2.474.
Punktacja MNiSW
70.000
symulacja hybrydowa
;
model redukcji zamówienia
;
metoda elementów skończonych
;
czas rzeczywisty
;
metamodelowanie
;
sztuczna sieć neuronowa
;
sztuczna inteligencja
hybrid simulation
;
model order reduction
;
finite element method
;
real-time
;
metamodeling
;
artificial neural network
;
artificial intelligence
10/202
Nr opisu:
0000131743
Hot flow curve description of CuFe2 alloy via different artificial neural network approaches.
[Aut.]: P.
Opela
, I.
Schindler
, P.
Kawulok
, R.
Kawulok
, S.
Rusz
, Kinga
Rodak
.
-
J. Mater. Eng. Perform.
2019 vol. 28 iss. 8
, s. 4863-4870, bibliogr. 26 poz..
Impact Factor
1.652.
Punktacja MNiSW
70.000
sztuczna sieć neuronowa
;
formowanie
;
modelowanie
;
symulacja
;
modelacja
;
tłoczenie
artificial neural network
;
forming
;
modelling
;
simulation
;
shaping
;
stamping
;
hot flow curve approximation
11/202
Nr opisu:
0000132091
Lithuanian speech recognition using purely phonetic deep learning.
[Aut.]: L.
Pipiras
, Rytis
Maskeliunas
, Robertas
Damasevicius
.
-
Computers
2019 vol. 8 no. 4
, s. 1-15, bibliogr. 51 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
rozpoznawanie mowy litewskiej
;
modele fonetycznego enkodera/dekodera
;
deep learning
;
sztuczna sieć neuronowa
Lithuanian speech recognition
;
phonetic encoder-decoder models
;
deep learning
;
artificial neural network
12/202
Nr opisu:
0000131908
Methods for determining the best composition of reconstruction mixtures based on the example of a mixture produced from industrial waste.
[Aut.]: Michał
Kozioł
, E.
Kwaśniewska
, Krzysztof
Gaska
.
W:
Central European Conference ECOpole'19, 9-12 October, 2019 [online]
. Opole : Ecopole, 2019
, s. 1
Dostępny w Internecie: https://drive.google.com/file/d/1y84XY4_o0JKHhRgEh7-mXAIo4dld_7Ww/view [dostęp dnia 16 października 2019]
rekultywacja terenu
;
sztuczna sieć neuronowa
;
eksperyment planowany
;
optymalizacja składu
land reclamation
;
artificial neural network
;
planned experiment
;
composition optimisation
13/202
Nr opisu:
0000131569
Neural network prediction of parameters of ashes reused within the Circular Economy frame.
[Aut.]: Piotr
Sakiewicz
, Krzysztof
Piotrowski
, Sylwester
Kalisz
.
W:
The book of abstracts of XXIV International Symposium on Combustion Processes, Wrocław, 23-25 September 2019
. Ed. by: H. Pawlak-Kruczek, T. Hardy, Ł. Niedźwiecki. [B.m.] : [b.w.], 2019
, s. 48-49, bibliogr. 6 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
gospodarka obiegu zamkniętego
;
popiół
;
haloizyt
;
temperatura
artificial neural network
;
circular economy
;
ash
;
halloysite
;
temperature
14/202
Nr opisu:
0000134305
On training deep networks for satellite image super-resolution.
[Aut.]: Michał
Kawulok
, Szymon
Piechaczek
, Krzysztof
Hrynczenko
, Paweł
Benecki
, Daniel
Kostrzewa
, Jakub
Nalepa
.
W:
2019 IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium
. IGARSS 2019, July 28 - August 2, 2019, Yokohama, Japan. Proceedings. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2019
, s. 3125-3128, bibliogr. 12 poz..
Punktacja MNiSW
20.000
rekonstrukcja obrazów
;
satelita
;
szkolenie
;
sztuczna sieć neuronowa
;
dane szkoleniowe
;
degradacja
image reconstruction
;
satellite
;
training
;
artificial neural network
;
training data
;
degradation
15/202
Nr opisu:
0000129275
Predicting methane concentration in longwall regions using artificial neural networks.
[Aut.]: Magdalena
Tutak
, Jarosław
Brodny
.
-
Int. J. Environ. Res. Public Health
2019 vol. 16 iss. 8
, art. 1406 s. 1-21, bibliogr. 50 poz..
Impact Factor
2.849.
Punktacja MNiSW
70.000
zagrożenie metanowe
;
stężenie metanu
;
prognozowanie
;
pomiar in situ
;
sztuczna sieć neuronowa
methane hazard
;
methane concentration
;
forecasting
;
in situ measurement
;
artificial neural network
16/202
Nr opisu:
0000135325
Reconstruction algorithm of invisible sides of a 3D object for depth scanning systems of a 3D object for cost effective truncation of point cloud data.
[Aut.]: A.
Kulikajevas
, R.
Maskeliunas
, Robertas
Damasevicius
, Marcin
Woźniak
.
W:
Proceedings of the 32nd International Conference on Efficiency, Cost, Optimization, Simulation and Environmental Impact of Energy Systems
. ECOS 2019, Wrocław, Poland, 23-28 June 2019. [Dokument elektroniczny]. Ed. by Wojciech Stanek, Paweł Gładysz, Sebastian Werle, Wojciech Adamczyk. Gliwice : Institute of Thermal Technology. Silesian University of Technology, 2019
, s. 4483-4485, bibliogr. 6 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
algorytm hybrydowy
;
skanowanie głębokie
;
rekonstrukcja 3D
artificial neural network
;
hybrid algorithm
;
depth scanning
;
3D reconstruction
;
point-cloud prediction
17/202
Nr opisu:
0000134859
Rozmyte reguły warunkowe i metody inteligencji obliczeniowej we wspomaganiu diagnozy medycznej.
[Aut.]: Michał
Jeżewski
, Sebastian
Porębski
, Robert
Czabański
, Ewa
Straszecka
, Jacek
Łęski
.
W:
Informatyka w medycynie
. Red. Marek Kurzyński, Leon Bobrowski, Antoni Nowakowski, Jacek Rumiński. Warszawa : Akademicka Oficyna Wydaw. EXIT, 2019
, s. 389-408, bibliogr. 33 poz. (
Inżynieria Biomedyczna, Podstawy i Zastosowania
; t. 7).
Punktacja MNiSW
20.000
sztuczna sieć neuronowa
;
wspomaganie diagnozy medycznej
;
reguła rozmyta
;
grupowanie rozmyte
;
rozmyte elementy ogniskowe
artificial neural network
;
medical diagnosis support
;
fuzzy rule
;
fuzzy clustering
;
fuzzy focal elements
18/202
Nr opisu:
0000124930
An intelligent system for monitoring skin diseases.
[Aut.]: Dawid
Połap
, Alicja
Winnicka
, Kalina
Serwata
, Karolina
Kęsik
, Marcin
Woźniak
.
-
Sensors
2018 vol. 18 iss. 8
, art. no. 2552 s. 1-19, bibliogr. 39 poz..
Impact Factor
3.031.
Punktacja MNiSW
30.000
Ambient Intelligence
;
sztuczna sieć neuronowa
;
wykrywanie chorób skóry
;
rozpoznawanie wyrazów
Ambient Intelligence
;
artificial neural network
;
skin diseases detection
;
pattern recognition
19/202
Nr opisu:
0000128108
Application of artificial neural networks for short-term prediction of container train flows in direction of China-Europe via Kazakhstan.
[Aut.]: Z.
Abdirassilov
, Aleksander
Sładkowski
.
-
Transp. Probl.
2018 vol. 13 iss. 4
, s. 103-113, bibliogr. 20 poz..
Punktacja MNiSW
14.000
kontener
;
pociąg
;
międzynarodowy korytarz transportowy
;
sztuczna sieć neuronowa
container
;
train
;
international transport corridor
;
artificial neural network
;
predicting container flow
20/202
Nr opisu:
0000130901
Application of artificial neural networks to predict railway switch durability.
[Aut.]: Łukasz
Gibała
, Jarosław
Konieczny
.
-
Sci. J. Sil. Univ. Technol., Ser. Transp.
2018 vol. 101
, s. 67-77, bibliogr. 21 poz..
Punktacja MNiSW
9.000
sztuczna sieć neuronowa
;
zwrotnica kolejowa
;
utrzymanie ruchu
;
predykcja
artificial neural network
;
railway switch
;
maintenance
;
prediction
21/202
Nr opisu:
0000124370
Application of neural network for testing selected specification parameters of voltage-controlled oscillator.
[Aut.]: Damian
Grzechca
, Sebastian
Temich
.
-
Int. J. Electron. Telecommun.
2018 vol. 64 nr 2
, s. 203-207, bibliogr. 12 poz..
Punktacja MNiSW
15.000
testowanie sterowane specyfikacją
;
oscylator sterowany napięciem
;
oscylator pierścieniowy
;
sztuczna sieć neuronowa
specification driven testing
;
voltage-controlled oscillator
;
ring oscillator
;
artificial neural network
22/202
Nr opisu:
0000124926
Design of a K-winners-take-all model with a binary spike train.
[Aut.]: Pavlo*
Tymoshchuk
, D. C.
Wunsch
.
-
IEEE Trans. Cybern.
2018 vol. 49 iss. 8
, s. 3131-3140, bibliogr. 54 poz..
Impact Factor
10.387.
Punktacja MNiSW
50.000
model analityczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
modelowanie komputerowe
;
konwergencja
;
system czasu dyskretnego
;
filtracja
;
dysk twardy
;
model matematyczny
;
sieć neuronowa
;
równanie nieliniowe
;
sortowanie
;
trajektoria
analytical model
;
artificial neural network
;
computational modeling
;
convergence
;
discrete-time system
;
filtering
;
hardware
;
mathematical model
;
neural network
;
nonlinear equation
;
sorting
;
trajectory
23/202
Nr opisu:
0000124726
Evaluation of the accuracy of ADAS module readings based on an analysis of the transient supply current and neural network application.
[Aut.]: Damian
Grzechca
, Paweł
Rybka
, Krzysztof
Paszek
.
-
Elektron. Elektrotech.
2018 vol. 24 no. 3
, s. 46-52, bibliogr. 17 poz..
Impact Factor
0.684.
Punktacja MNiSW
15.000
zaawansowany system wspomagania kierowcy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
pomiar prądu
;
konserwacja predykcyjna
advanced driver assistance system
;
artificial neural network
;
current measurement
;
predictive maintenance
24/202
Nr opisu:
0000127773
Identification of the specification parameters for a voltage controlled oscillator using an artificial neural network with a genetic algorithm.
[Aut.]: Sebastian
Temich
, Łukasz
Chruszczyk
, Damian
Grzechca
.
-
Elektron. Elektrotech.
2018 vol. 24 no. 6
, s. 42-49, bibliogr. 26 poz..
Impact Factor
0.684.
Punktacja MNiSW
15.000
oscylator sterowany napięciem
;
parametry specyfikacji projektowej
;
identyfikacja uszkodzeń
;
algorytm genetyczny
;
optymalizacja
;
sztuczna sieć neuronowa
voltage-controlled oscillator
;
specification parameters
;
identification
;
genetic algorithm
;
optimization
;
artificial neural network
25/202
Nr opisu:
0000126782
Modelowanie zależności między warunkami wytapiania w wielkim piecu i składem chemicznym surówki z wykorzystaniem sieci neuronowych. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Marek
Berliński
.
Gliwice, 2018, 185 k., bibliogr. 275 poz. + zał.: [184] k.
Politechnika Śląska. Wydział Mechaniczny Technologiczny. Promotor: prof. dr hab. inż. L. Dobrzański, dr hab. inż. Jacek Trzaska
wielki piec
;
sztuczna sieć neuronowa
;
surówka
;
hutnictwo żelaza
;
modelowanie
blast furnace
;
artificial neural network
;
pig iron
;
iron metallurgy
;
modelling
26/202
Nr opisu:
0000125329
Module's overheating assessment with the use of supply current waveform analysis.
[Aut.]: Damian
Grzechca
, Paweł
Rybka
, Sebastian
Temich
.
W:
15th IFAC Conference on Programmable Devices and Embedded Systems
. PDeS 2018, Ostrava, Czech Republic, 23-25 May 2018. Ed. by Zdenek Slanina. Amsterdam : Elsevier, 2018
, s. 306-311, bibliogr. 10 poz. (
IFAC-PapersOnLine
; vol. 51, iss. 6 2405-8963).
Punktacja MNiSW
15.000
radar
;
pomiar temperatury
;
pozyskiwanie danych
;
algorytm genetyczny
;
sztuczna sieć neuronowa
radar
;
temperature measurement
;
data acquisition
;
genetic algorithm
;
artificial neural network
27/202
Nr opisu:
0000126148
Soft computing algorithms for noise and vibration control. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Sebastian*
Kurczyk
.
Gliwice, 2018, 121 s., bibliogr. 137 poz.
Politechnika Śląska. Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki. Promotor: prof. dr hab. inż. Marek Pawełczyk
drgania mechaniczne
;
hałas
;
redukcja drgań
;
redukcja hałasu
;
soft computing
;
zawieszenie pojazdu
;
tłumik
;
tłumik magnetoreologiczny
;
algorytm ewolucyjny
;
logika rozmyta
;
sztuczna sieć neuronowa
mechanical vibrations
;
noise
;
reduction of vibrations
;
noise reduction
;
soft computing
;
vehicle suspension
;
damper
;
magnetorheological damper
;
evolutionary algorithm
;
fuzzy logic
;
artificial neural network
28/202
Nr opisu:
0000125326
Spot defect analysis to identify the functional parameters of a Voltage Controlled Oscillator.
[Aut.]: Sebastian
Temich
, Damian
Grzechca
, Łukasz
Chruszczyk
, Krzysztof
Tokarz
.
W:
15th IFAC Conference on Programmable Devices and Embedded Systems
. PDeS 2018, Ostrava, Czech Republic, 23-25 May 2018. Ed. by Zdenek Slanina. Amsterdam : Elsevier, 2018 (
IFAC-PapersOnLine
; vol. 51, iss. 6 2405-8963).
Punktacja MNiSW
15.000
elektronika analogowo-cyfrowa
;
testowanie analogowo-cyfrowe
;
oscylator sterowany napięciem
;
algorytm genetyczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
wada punktowa
mixed-signal electronics
;
mixed-signal testing
;
voltage-controlled oscillator
;
genetic algorithm
;
artificial neural network
;
spot defect
29/202
Nr opisu:
0000120612
Traffic prediction methods for quality improvement of adaptive video.
[Aut.]: Arkadiusz
Biernacki
.
-
Multimedia Syst.
2018 vol. 24 iss. 5
, s. 531-547, bibliogr. 63 poz..
Impact Factor
1.956.
Punktacja MNiSW
25.000
prognozowanie ruchu
;
proces FARIMA
;
sztuczna sieć neuronowa
;
proces stochastyczny
;
wideo adaptacyjne
traffic prediction
;
FARIMA process
;
artificial neural network
;
stochastic process
;
adaptive video
30/202
Nr opisu:
0000129419
Zastosowanie Metody Elementów Skończonych Czasu Rzeczywistego w symulacji hybrydowej. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Waldemar
Mucha
.
Gliwice, 2018, 131 k., bibliogr. 177 poz.
Politechnika Śląska. Wydział Mechaniczny Technologiczny. Promotor: dr hab. inż. Wacław Kuś
symulacja hybrydowa
;
Metoda Elementów Skończonych Czasu Rzeczywistego
;
redukcja modelu
;
superpozycja modalna
;
kondensacja dynamiczna
;
metamodelowanie
;
sztuczna sieć neuronowa
;
FPGA
hybrid simulation
;
real time finite element method
;
model reduction
;
modal superposition technique
;
dynamic condensation
;
metamodelling
;
artificial neural network
;
FPGA
31/202
Nr opisu:
0000126528
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako narzędzia wspomagającego monitoring emisji zanieczyszczeń do powietrza z instalacji spalania odpadów.
[Aut.]: Krzysztof
Gaska
, A.
Generowicz
, T.
Żaba
, K. V.
Vasylovych
.
W:
Infrastruktura krytyczna miast
. Bezpieczeństwo funkcjonowania infrastruktury komunalnej, 24-26 października 2018 r., Nowy Sącz - Rytro. Książka streszczeń. Critical infrastructure of cities. Safety of municipal infrastructure functioning. Book of abstract. Red. Ewa Wysowska. Nowy Sącz : Sądeckie Wodociągi Sp. z o.o., 2018
, s. 48
spalanie odpadów
;
emisja zanieczyszczeń
;
sztuczna sieć neuronowa
;
monitorowanie zanieczyszczenia powietrza
waste combustion
;
pollutants emission
;
artificial neural network
;
monitoring of air pollution
32/202
Nr opisu:
0000118925
Cloud-based machine learning for bus arrival time prediction.
[Aut.]: Adrian*
Olczyk
, Adam
Gałuszka
.
W:
Carpathian Logistics Congress
. CLC'2016, November 28th - 30th 2016, Zakopane, Poland. Conference proceedings. TANGER Ltd., VSB - Technical University Ostrava. Czech Republic, Technical University in Kosice. Slovakia, AGH University of Science & Technology. Cracow. Poland. Ostrava : Tanger, 2017
, s. 173-177, bibliogr. 6 poz..
Punktacja MNiSW
15.000
sieć transportu publicznego
;
przewidywanie czasu przybycia autobusu
;
uczenie maszynowe
;
sztuczna sieć neuronowa
;
maszyna wektorów podpierających
;
regresja liniowa
public transport network
;
bus arrival time prediction
;
machine learning
;
artificial neural network
;
Support Vector Machine
;
linear regression
33/202
Nr opisu:
0000108641
Device based on EASI ECG method as a simple and efficient tool in diagnostics of patients suffering from noncommunicable iseases (NCDs).
[Aut.]: Wojciech*
Oleksy
, Ewaryst
Tkacz
, Zbigniew Piotr*
Budzianowski
.
W:
Innovations in biomedical engineering
. Eds. Marek Gzik, Ewaryst Tkacz, Zbigniew Paszenda, Ewa Piętka. Cham : Springer International Publishing, 2017
, s. 302-309, bibliogr. 18 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 526 2194-5357).
Punktacja MNiSW
20.000
EASI
;
EKG
;
sztuczna sieć neuronowa
;
SVM
;
regresja liniowa
;
regresja PACE
;
metoda najmniejszej mediany kwadratów
EASI
;
ECG
;
artificial neural network
;
SVM
;
linear regression
;
PACE regression
;
least median of squares method
;
gradient boosting
34/202
Nr opisu:
0000120472
Intelligent cyber defense system using artificial neural network and immune system techniques.
[Aut.]: M.
Komar
, Anatoliy*
Sachenko
, S.
Bezobrazov
, V.
Golovko
.
W:
Information and communication technologies in education, research, and industrial applications
. 12th International Conference, ICTERI 2016, Kyiv, Ukraine, June 21-24, 2016, Revised Selected Papers. Eds. Athula Ginige, Heinrich C. Mayr, Dimitris Plexousakis, Vadim Ermolayev, Mykola Nikitchenko, Grygoriy Zholtkevych, Aleksander Spivakovskiy. Cham : Springer International Publishing, 2017
, s. 36-55, bibliogr. 61 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 783 1865-0929)
sztuczna sieć neuronowa
;
wykrywanie złośliwego kodu
;
wykrywanie włamań
;
system inteligentny
;
cyber atak
;
cyber obrona
;
straty finansowe
artificial neural network
;
malicious code detection
;
intrusion detection
;
intelligent system
;
cyber attack
;
cyber defens
;
financial losses
35/202
Nr opisu:
0000113852
Metodologia prognozowania anizotermicznych krzywych przemian fazowych stali konstrukcyjnych i maszynowych.
[Aut.]: Jacek
Trzaska
.
Gliwice : Wydaw. Politechniki Śląskiej, 2017, 177 s., bibliogr. 276 poz.
(
Monografia
;
[Politechnika Śląska]
nr 647).
Punktacja MNiSW
80.000
stal konstrukcyjna
;
austenit przechłodzony
;
wykres CTPc
;
modelowanie
;
sztuczna sieć neuronowa
constructional steel
;
supercooled austenite
;
TTT diagram
;
neural modelling
;
modelling
;
artificial neural network
36/202
Nr opisu:
0000107352
Automatic 3D segmentation of renal cysts in CT.
[Aut.]: Paweł
Badura
, Wojciech
Więcławek
, Bartłomiej
Pyciński
.
W:
Information technologies in medicine
. 5th International conference, ITIB 2016, Kamień Śląski, Poland, June 20-22, 2016. Proceedings. Vol. 1. Eds. Ewa Piętka, Pawel Badura, Jacek Kawa, Wojciech Wieclawek. Cham : Springer, 2016
, s. 149-163, bibliogr. 27 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 471 2194-5357)
segmentacja obrazu
;
torbiel nerki
;
tomografia komputerowa brzucha
;
sztuczna sieć neuronowa
;
zbiór poziomicowy
image segmentation
;
renal cyst
;
abdominal computed tomography
;
artificial neural network
;
level set
37/202
Nr opisu:
0000107390
Laboratorium metod sztucznej inteligencji z zastosowaniem języka R.
[Aut.]: Krzysztof
Ciupke
.
Gliwice : Wydaw. Politechniki Śląskiej, 2016, 131 s., bibliogr. 56 poz.
Skrypt nr 2566
sztuczna inteligencja
;
sztuczna sieć neuronowa
;
drzewo decyzyjne
;
zbiór rozmyty
;
wnioskowanie
;
algorytm ewolucyjny
;
algorytm rojowy
artificial intelligence
;
artificial neural network
;
decision tree
;
fuzzy set
;
inference
;
evolutionary algorithm
;
swarm algorithm
38/202
Nr opisu:
0000115632
Machine-learning methods in the classification of water bodies.
[Aut.]: M.
Sołtysik
, Marcin
Blachnik
, D.
Dąbrowska
.
-
Environ. Socio-Econom. Stud.
2016 vol. 4 iss. 2
, s. 34-42, bibliogr. 35 poz.
zbiornik wodny
;
algorytm k-najbliższych sąsiadów
;
sztuczna sieć neuronowa
;
drzewo decyzyjne
;
związki amfifilowe
water body
;
k-nearest neighbours algorithm
;
artificial neural network
;
decision tree
;
amphiphiles
39/202
Nr opisu:
0000110535
Measuring the stroke volume of the pneumatic heart prosthesis using an artificial neural network.
[Aut.]: L.
Grad
, K.
Murawski
, Tadeusz
Pustelny
.
W:
11th Conference on Integrated Optics: Sensors, Sensing Structures, and Methods
. Eds. Tadeusz Pustelny, Przemyslaw Struk, Pawel Mergo, Jacek Wojtas. Bellingham : SPIE, 2016
, s. 1003407-1 - 1003407-4 (
Proceedings of SPIE
; vol. 10034 0277-786X)
objętość wyrzutowa
;
sztuczna sieć neuronowa
;
pomiary bezdotykowe
stroke volume
;
artificial neural network
;
optical measurement system
40/202
Nr opisu:
0000108663
Odpady stosowane w rekultywacji terenów pogórniczych.
[Aut.]: J.
Biegańska
, Ewelina*
Kwaśniewska
, S.
Bednarczyk
.
W:
Innowacyjne i przyjazne dla środowiska techniki i technologie przeróbki surowców mineralnych
. Bezpieczeństwo - jakość - efektywność. Komeko 2016. Monografia. Praca zbiorowa. [Dokument elektroniczny]. Red. Adam Klich, Antoni Kozieł. Instytut Techniki Górniczej KOMAG. Gliwice : Instytut Techniki Górniczej KOMAG, 2016
, dysk optyczny (CD-ROM) s. 250-263, bibliogr. 15 poz.
teren pogórniczy
;
rekultywacja terenów pogórniczych
;
zagospodarowanie odpadów
;
sztuczna sieć neuronowa
post-mining area
;
reclamation of post-mining areas
;
waste management
;
artificial neural network
41/202
Nr opisu:
0000093552
Application of artificial neural networks for modelling of Nicolsky-Eisenman equation and determination of ion activities in mixtures.
[Aut.]: Józef
Wiora
, Dariusz
Grabowski
, Alicja
Wiora
, Andrzej
Kozyra
.
W:
Intelligent Systems'2014
. Proceedings of the 7th IEEE International Conference Intelligent Systems IS'2014, Warsaw, Poland, September 24-26, 2014. Vol. 1, Mathematical foundations, theory, analyses. Eds. P. Angelov, K.T. Atanassov, L. Doukovska, M. Hadjiski, V. Jotsov, J. Kacprzyk, N. Kasabov, S. Sotirov, E. Szmidt, S. Zadrożny. Cham : Springer, 2015
, s. 727-738, bibliogr. 23 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 322 2194-5357)
sztuczna sieć neuronowa
;
potencjometria
;
elektroda jonoselektywna
artificial neural network
;
potentiometry
;
ion-selective electrode
42/202
Nr opisu:
0000103530
Application of artificial neural networks in modeling of manufactured front metallization contact resistance for silicon solar cells.
[Aut.]: Małgorzata
Musztyfaga-Staszuk
, Rafał
Honysz
.
-
Arch. Metall. Mater.
2015 vol. 60 iss. 3A
, s. 1673-1678, bibliogr. 25 poz..
Punktacja MNiSW
30.000
komputerowa nauka o materiałach
;
sztuczna sieć neuronowa
;
krzemowe ogniwo słoneczne
;
selektywne spiekanie laserowe
;
sitodruk
;
współspalanie w piecu
computational materials science
;
artificial neural network
;
silicon solar cell
;
selective laser sintering
;
screen printing
;
co-firing in the furnace
43/202
Nr opisu:
0000104873
Artificial immune system for Android OS.
[Aut.]: S.
Bezobrazov
, Anatoliy*
Sachenko
, M.
Komar
, V.
Rubanau
.
W:
Proceedings of the 2015 IEEE 8th International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS)
. IDAACS'2015, September 24-26, 2015, Warsaw, Poland. Vol. 1. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2015
, s. 403-407, bibliogr. 16 poz.
sztuczny system immunologiczny
;
android
;
sztuczna sieć neuronowa
;
bezpieczeństwo informacji
artificial immune system
;
android
;
artificial neural network
;
information security
44/202
Nr opisu:
0000100617
Artificial neural networks in accelerometer-based human activity recognition.
[Aut.]: Paula*
Lubina
, Marcin
Rudzki
.
W:
Mixed design of integrated circuits and systems
. MIXDES 2015. Book of abstracts of 22nd international conference, Toruń, Poland, June 25-27, 2015. [Dokument elektroniczy].. Ed. by Andrzej Napieralski. Łódź : Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz University of Technology, 2015
, s. 28
Toż na USB PenDrive
sztuczna sieć neuronowa
;
akcelerometr
;
przetwarzanie sygnałów
;
rozpoznawanie aktywności człowieka
artificial neural network
;
accelerometer
;
signal processing
;
human activity recognition
45/202
Nr opisu:
0000103643
Artificial neural networks in accelerometer-based human activity recognition.
[Aut.]: Paula*
Lubina
, Marcin
Rudzki
.
W:
Mixed design of integrated circuits and systems
. MIXDES 2015. Proceedings of 22nd international conference, Toruń, Poland, June 25-27, 2015. Ed. by Andrzej Napieralski. Łódź : Department of Microelectronics and Computer Science. Lodz University of Technology, 2015
, s. 63-68, bibliogr. 41 poz.
rozpoznawanie aktywności człowieka
;
sztuczna sieć neuronowa
;
akcelerometr
;
przetwarzanie sygnałów
human activity recognition
;
artificial neural network
;
accelerometer
;
signal processing
46/202
Nr opisu:
0000105837
Correction of gas sensor dynamic errors by means of neural networks.
[Aut.]: Jerzy
Roj
, Henryk
Urzędniczok
.
-
Meas. Autom. Monit.
2015 vol. 61 nr 12
, s. 538-541, bibliogr. 16 poz..
Punktacja MNiSW
11.000
czujnik gazu
;
sztuczna sieć neuronowa
;
korekcja dynamiczna
gas sensor
;
artificial neural network
;
dynamic correction
47/202
Nr opisu:
0000101170
Method of measurement of capacitance and dielectric loss factor using artificial neural networks.
[Aut.]: Jerzy
Roj
, Adam
Cichy
.
-
Meas. Sci. Rev.
2015 vol. 15 no. 3
, s. 127-131, bibliogr. 19 poz..
Impact Factor
0.969.
Punktacja MNiSW
25.000
współczynnik strat dielektrycznych
;
układ quasi-zrównoważony
;
sztuczna sieć neuronowa
dielectric loss factor
;
quasi-balanced circuit
;
artificial neural network
48/202
Nr opisu:
0000097287
Optymalizacja procesu predykcji własności mechanicznych normalizowanych stali odpornych na korozję po obróbce walcowania.
[Aut.]: K.
Mężyk
, Rafał
Honysz
.
W:
Sesja Okolicznościowa Studenckich Kół Naukowych "SO-KÓŁ'15"
. Red. Mirosław Bonek. Gliwice : Instytut Materiałów Inżynierskich i Biomedycznych Politechniki Śląskiej, 2015
, s. 41-48, bibliogr. 12 poz. (
Prace Studenckich Kół Naukowych
;
Instytut Materiałów Inżynierskich i Biomedycznych. Politechnika Śląska
nr 35)
stal odporna na korozję
;
sztuczna sieć neuronowa
;
optymalizacja
stainless steel
;
artificial neural network
;
optimization
49/202
Nr opisu:
0000098573
Przewidywanie średnic kolumn iniekcyjnych przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych.
[Aut.]: Maciej
Ochmański
, Joanna
Bzówka
, G.
Modoni
.
-
Inż. Mor. Geotech.
2015 nr 2
, s. 94-106, bibliogr 43 poz..
Punktacja MNiSW
6.000
wzmocnienie podłoża
;
iniekcja strumieniowa
;
kolumna iniekcyjna
;
średnica kolumny
;
predykcja
;
sztuczna sieć neuronowa
soil strengthening
;
jet injection
;
jet grouting column
;
columns diameter
;
prediction
;
artificial neural network
50/202
Nr opisu:
0000093483
Application of the discrete wavelet transform and probabilistic neural networks in IC engine fault diagnostics.
[Aut.]: Piotr
Czech
, Grzegorz
Wojnar
, Rafał
Burdzik
, Łukasz
Konieczny
, Jan
Warczek
.
-
J. Vibroeng.
2014 vol. 16 no. 4
, s. 1619-1639, bibliogr. 35 poz..
Impact Factor
0.617.
Punktacja MNiSW
15.000
diagnoza
;
silnik
;
sztuczna sieć neuronowa
;
fala elementarna
;
DWT
diagnosis
;
engine
;
artificial neural network
;
wavelet
;
DWT
51/202
Nr opisu:
0000086490
Clustering of delaminations in composite rotors using self-organizing maps.
[Aut.]: Marcin*
Amarowicz
, Andrzej
Katunin
.
W:
Intelligent systems in technical and medical diagnostics
. Pt 1. Eds. J. Korbicz, M. Kowal. Berlin : Springer, 2014
, s. 149-159, bibliogr. 15 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 230 2194-5357)
delaminacja
;
sztuczna sieć neuronowa
;
wirnik kompozytowy
delamination
;
artificial neural network
;
composite rotor
52/202
Nr opisu:
0000093610
Modelling of hardness prediction of alloyed copper using artificial neural networks applications.
[Aut.]: Jarosław
Konieczny
, B.
Chmielnicki
, Błażej
Tomiczek
.
W:
Modern technologies in industrial engineering II
. Selected, peer reviewed papers from the Modern Technologies in Industrial Engineering. ModTech 2014, Gliwice, Poland, July 13-16. Ed. by Constantin Carausu, Andrzej Wróbel [et al.]. Staffa-Zurich : Trans Tech Publications, 2014
, s. 52-57 (
Advanced Materials Research
; vol. 1036 1662-8985).
Punktacja MNiSW
7.000
sztuczna sieć neuronowa
;
walcowanie na zimno
;
miedź
;
twardość
;
obróbka cieplna
artificial neural network
;
cold rolling
;
copper
;
hardness
;
heat treatment
53/202
Nr opisu:
0000096667
Practical algorithms for online thermal stress calculations and heating process control.
[Aut.]: Andrzej
Rusin
, Grzegorz
Nowak
, Marian*
Lipka
.
-
J. Therm. Stresses
2014 vol. 37 iss. 11
, s. 1286-1301.
Impact Factor
0.992.
Punktacja MNiSW
25.000
sztuczna sieć neuronowa
;
funkcja Greena
;
turbina parowa
;
naprężenie termiczne
;
działanie turbiny
artificial neural network
;
Green's function
;
steam turbine
;
thermal stress
;
turbine operation
54/202
Nr opisu:
0000099477
Prediction on friction characteristics of industrial brakes using artificial neural networks.
[Aut.]: Wojciech
Grzegorzek
, Stanisław**
Ścieszka
.
W:
Bezpieczeństwo pracy urządzeń transportowych w górnictwie
. Monografia. Praca zbiorowa. Red. Andrzej Tytko, Marian Wójcik. Lędziny : Centrum Badań i Dozoru Górnictwa Podziemnego, 2014
, s. 195-202, bibliogr. 7 poz.
hamulec
;
maszyna wyciągowa
;
sztuczna sieć neuronowa
brake
;
hoisting machine
;
artificial neural network
55/202
Nr opisu:
0000091159
The effect of PVD and CVD coating structures on the durability of sintered cutting edges.
[Aut.]: Marcin
Staszuk
, Leszek**
Dobrzański
, Tomasz
Tański
, Waldemar
Kwaśny
, Małgorzata
Musztyfaga-Staszuk
.
-
Arch. Metall. Mater.
2014 vol. 59 iss. 1
, s. 269-274, bibliogr. 15 poz..
Impact Factor
1.090.
Punktacja MNiSW
30.000
materiały narzędziowe
;
powłoka PVD
;
powłoka CVD
;
obróbka powierzchni
;
obróbka ubytkowa
;
sztuczna sieć neuronowa
tool materials
;
PVD coating
;
CVD coating
;
surface treatment
;
machining
;
artificial neural network
56/202
Nr opisu:
0000096776
The use of artificial neural networks for the prediction of a chemical composition of hot metal produced in blast furnace.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, M.
Gawron
, M.
Berliński
.
-
Arch. Mater. Sci. Eng.
2014 vol. 67 nr 1
, s. 32-38, bibliogr. 19 poz..
Punktacja MNiSW
13.000
sztuczna sieć neuronowa
;
wielki piec
;
skład chemiczny
artificial neural network
;
blast furnace
;
chemical composition
57/202
Nr opisu:
0000096901
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do klasyfikacji stopów metali wykorzystywanych na protezy stomatologiczne.
[Aut.]: Łukasz
Reimann
.
W:
Biomateriały i mechanika w stomatologii
. Program i streszczenia referatów XIV konfrencji, Ustroń , 9-12 października 2014 r. Red. Jacek Kasperski, Grzegorz Chladek, Sewer Kruczkowski. Ustroń : [b.w.], 2014
, s. 74
stopy metali
;
sztuczna sieć neuronowa
;
proteza dentystyczna
;
protetyka stomatologiczna
metal alloys
;
artificial neural network
;
dental prosthesis
;
prosthodontics
58/202
Nr opisu:
0000091633
Aplikacje sztucznych sieci neuronowych do modelowania własności stopów magnezu po obróbce cieplnej i powierzchniowej.
[Aut.]: Tomasz
Tański
, Mariusz
Król
, Leszek**
Dobrzański
.
W:
Ćwiczenia laboratoryjne z inżynierii materiałowej i nanotechnologii
. Praca zbiorowa. Pod red. Leszka A. Dobrzańskiego i Tomasza Tańskiego. Gliwice : International OCSCO World Press, 2013
, s. 684-687 (
Open Access Library
; vol. 10 (28) 2083-5191)
stop magnezu
;
obróbka cieplna
;
obróbka powierzchni
;
własności użytkowe
;
modelowanie komputerowe
;
sztuczna sieć neuronowa
;
ćwiczenia laboratoryjne
magnesium alloy
;
heat treatment
;
surface treatment
;
functional properties
;
computer modelling
;
artificial neural network
;
laboratory exercises
59/202
Nr opisu:
0000088885
Clustering of delaminations in composite rotors using self-organizing maps.
[Aut.]: Marcin*
Amarowicz
, Andrzej
Katunin
.
W:
11th International Conference on Diagnostics of Processes and Systems
. DPS 2013, Łagów Lubuski, Poland, 8-11 September 2013. [Dokument elektroniczny]. [B.m.] : [b.w.], 2013
, pamięć USB (PenDrive) s. 1-11, bibliogr. 15 poz.
mapa samoporządkująca
;
sztuczna sieć neuronowa
;
wirnik kompozytowy
;
delaminacja
self-organizing map
;
artificial neural network
;
composite rotor
;
delamination
;
damage clustering
60/202
Nr opisu:
0000095587
Diagnose car engine exhaust system damage using bispectral analysis and radial basic function.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Proceedings of the International Conference on Computer, Networks and Communication Engineering
. ICCNCE 2013, Beijing, Peoples Republic of China, May, 23-24, 2013. Eds.: D. Zheng, J. Shi, L. Zhang. Paris : Atlantis Press, 2013
, s. 312-315, bibliogr. 14 poz. (
Advances in Intelligent Systems Research
; 1951-6851)
system diagnostyczny
;
drgania
;
silnik
;
sztuczna sieć neuronowa
diagnostic system
;
vibration
;
engine
;
artificial neural network
61/202
Nr opisu:
0000093347
Diagnosing a car engine fuel injectors damage.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Transport systems telematics
. TST'13. 13th International conference, Katowice - Ustroń, October 23-26, 2013. Conference proceedings. Silesian University of Technology. Faculty of Transport, Polish Academy of Science. Committee of Transport, Polish Association of Transport Telematics. Katowice : Chair of Automatic Control in Transport. Faculty of Transport. Silesian University of Technology, 2013
, s. 30
silnik spalinowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
62/202
Nr opisu:
0000088580
Diagnosing a car engine fuel injectors' damage.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Activities of transport telematics
. 13th International Conference on Transport Systems Telematics. TST 2013, Katowice-Ustroń, Poland, October 23-26, 2013. Selected papers. Ed. Jerzy Mikulski. Berlin : Springer, 2013
, s. 243-250, bibliogr. 20 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 395 1865-0929)
silnik spalinowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
diagnostyka pokładowa
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
on-board diagnostics
63/202
Nr opisu:
0000089783
Diagnosing of car engine fuel injectors damage using DWT analysis and PNN neural networks.
[Aut.]: Piotr
Czech
, Henryk
Bąkowski
.
-
Transp. Probl.
2013 vol. 8 iss. 3
, s. 85-91, bibliogr. 14 poz..
Punktacja MNiSW
14.000
silnik spalinowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
analiza DWT
;
sieć neuronowa PNN
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
DWT analysis
;
PNN neural network
64/202
Nr opisu:
0000113566
Gas-liquid jet pump crystallizer in phosphorus recycling technology - neural network model.
[Aut.]: Krzysztof
Piotrowski
, A.
Matynia
, N.
Hutnik
.
-
Procedia Environ. Sci.
2013 vol. 18
, s. 756-765, bibliogr. 21 poz.
Referat wygłoszony na: 2013 International Symposium on Environmental Science and Technology (2013 ISEST).
Punktacja MNiSW
5.000
struwit
;
ciągła krystalizacja strąceniowa
;
model numeryczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
ścieki przemysłowe
;
pompa strumieniowa
;
recykling fosforu
struvite
;
continuous reaction crystallization
;
numerical model
;
artificial neural network
;
industrial wastewater
;
jet pump
;
DTM MSMPR crystallizer
;
phosphorus recycling
65/202
Nr opisu:
0000088591
Intelligent approach to valve clearance diagnostic in cars.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Activities of transport telematics
. 13th International Conference on Transport Systems Telematics. TST 2013, Katowice-Ustroń, Poland, October 23-26, 2013. Selected papers. Ed. Jerzy Mikulski. Berlin : Springer, 2013
, s. 384-391, bibliogr. 18 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 395 1865-0929)
silnik spalinowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
diagnostyka pokładowa
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
on-board diagnostics
66/202
Nr opisu:
0000093349
Intelligent approach to valve clearance diagnostic in cars.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Transport systems telematics
. TST'13. 13th International conference, Katowice - Ustroń, October 23-26, 2013. Conference proceedings. Silesian University of Technology. Faculty of Transport, Polish Academy of Science. Committee of Transport, Polish Association of Transport Telematics. Katowice : Chair of Automatic Control in Transport. Faculty of Transport. Silesian University of Technology, 2013
, s. 31
silnik spalinowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
67/202
Nr opisu:
0000077388
Mechatronic systems in mining roadheaders - examples of solutions.
[Aut.]: D.
Jasiulek
, Jerzy
Świder
.
-
Pomiary Autom. Rob.
2013 R. 17 nr 1
, s. 121-127, bibliogr. 15 poz..
Punktacja MNiSW
8.000
system mechatroniczny
;
kombajn chodnikowy
;
techniki numeryczne
;
sztuczna sieć neuronowa
;
układ sterowania
mechatronic system
;
roadheader
;
numerical techniques
;
artificial neural network
;
control system
68/202
Nr opisu:
0000089634
Neural network based real-time correction of transducer dynamic errors.
[Aut.]: Jerzy
Roj
.
-
Meas. Sci. Rev.
2013 vol. 13 no. 6
, s. 286-291, bibliogr. 37 poz..
Impact Factor
1.162.
Punktacja MNiSW
25.000
sztuczna sieć neuronowa
;
perceptron liniowy
;
korekcja błędów dynamicznych
;
przetwornik pomiarowy
;
zmienna stanu
artificial neural network
;
linear perceptron
;
dynamic errors correction
;
measuring transducer
;
state variable
69/202
Nr opisu:
0000086503
Neuronowe odtwarzanie sygnałów pomiarowych.
[Aut.]: Jerzy
Roj
.
Gliwice : Wydaw. Politechniki Śląskiej, 2013, 202 s., bibliogr. 255 poz.
(
Monografia
;
[Politechnika Śląska]
nr 472)
Rozprawa habilitacyjna
sztuczna sieć neuronowa
;
tor pomiarowy
;
uczenie sieci neuronowej
;
niepewność pomiaru
artificial neural network
;
measuring track
;
neural network learning
;
measurement uncertainty
70/202
Nr opisu:
0000088509
Prognozowanie wielkości sprzedaży węgla kamiennego z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
[Aut.]: Anna
Manowska
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Org. Zarz.
2013 z. 63
, s. 233-245, bibliogr. 8 poz..
Punktacja MNiSW
11.000
prognozowanie sprzedaży
;
sztuczna inteligencja
;
sprzedaż węgla
;
sztuczna sieć neuronowa
sale forecasting
;
artificial intelligence
;
coal sale
;
artificial neural network
71/202
Nr opisu:
0000081191
The use of artificial neural networks in a numerical model calibration.
[Aut.]: Joanna
Bzówka
, Maciej
Ochmański
.
W:
Reinforcement, sealing and anchoring of rock massif and building structures 2013
. The proceedings of the 18th International seminar, Ostrava, 14-15.2.2013 = Zpevnovani, tesneni a kotveni horninoveho masivu a stavebnich konstrukci 2013. Sbornik prispevku 18.mezinarodniho seminare. Vysoka skola banska - technicka univerzita Ostrava. Katedra geotechniky a podzemniho stavitelstvi FAST, Minova Bohemia s.r.o Ostrava. Ostrava : Katedra geotechniky a podzemniho stavitelstvi VSB-TU Ostrava, 2013
, s. 88-93, bibliogr. 4 poz.
monitoring geotechniczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
modelowanie numeryczne
geotechnical monitoring
;
artificial neural network
;
numerical modelling
72/202
Nr opisu:
0000097467
The use of vibration signals and RBF neural networks in the process of identification of pressure in internal combustion engine cylinder.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
-
MTM Mach. Technol. Mater.
2013 R. 7 iss. 5
, s. 32-36, bibliogr. 24 poz..
Punktacja MNiSW
5.000
system diagnostyczny
;
silnik
;
sztuczna sieć neuronowa
diagnostic system
;
engine
;
artificial neural network
73/202
Nr opisu:
0000097471
The use of vibration signals and RBF neural networks in the process of identification of pressure in internal combustion engine cylinder.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
trans & MOTAUTO '13
. XXI International scientific-technical conference, Varna, Bulgaria, 01.-02.07 2013. Proceedings. Sect. 1, Vehicle engines. Application of fuels types. Efficiency. [B.m.] : Scientific-Technical Union of Mechanical Engineering, 2013
, s. 58-62, bibliogr. 24 poz. (
Naučni Izvestiâ na Naučno-Tehničeskiâ S''ûz po Mainostroene
; R. 21, iss. 7 1310-3946)
system diagnostyczny
;
silnik
;
sztuczna sieć neuronowa
diagnostic system
;
engine
;
artificial neural network
74/202
Nr opisu:
0000082570
Właściwości metrologiczne radialnych i sigmoidalnych sieci neuronowych zastosowanych do korekcji błędów statycznych w przetworniku próbkującym.
[Aut.]: Jerzy
Roj
.
-
Prz. Elektrot.
2013 R. 89 nr 1a
, s. 84-87, bibliogr. 16 poz..
Punktacja MNiSW
14.000
sztuczna sieć neuronowa
;
MLP
;
RBF
;
niepewność
artificial neural network
;
MLP
;
RBF
;
uncertainty
75/202
Nr opisu:
0000087843
Wybrane przykłady zastosowań sztucznych sieci neuronowych w geotechnice.
[Aut.]: Maciej
Ochmański
, Joanna
Bzówka
.
-
Bud. Inż. Środ.
2013 vol. 4 no. 4
, s. 287-294, vivliogr. 14 poz..
Punktacja MNiSW
5.000
sztuczna sieć neuronowa
;
SSN
;
kalibracja modelu numerycznego
;
analiza wsteczna
;
tunel SCL
;
kolumna iniekcyjna
artificial neural network
;
ANN
;
calibration of numerical model
;
retrograde analysis
;
SCL tunnel
;
injection column
76/202
Nr opisu:
0000083738
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do analizy wpływu wybranych parametrów na średnice kolumn iniekcyjnych.
[Aut.]: Maciej
Ochmański
.
W:
Aktualne badania i analizy z inżynierii lądowej
. Prace naukowe doktorantów. Praca zbiorowa. Pod red. Joanny Bzówki. Gliwice : Wydaw. Politechniki Śląskiej, 2013
, s. 141-150, bibliogr. 7 poz. (
Monografia
;
[Politechnika Śląska]
nr 448)
sztuczna sieć neuronowa
;
kolumna iniekcyjna
;
wzmocnienie podłoża
;
podłoże gruntowe
;
SSN
;
analiza obliczeniowa
;
parametr gruntowy
;
parametr iniekcyjny
artificial neural network
;
jet grouting column
;
soil strengthening
;
subsoil
;
SSN
;
calculation analysis
;
subsoil parameter
;
jet grouting parameter
77/202
Nr opisu:
0000091628
Zastosowanie sieci neuronowych do obliczania temperatury przemian austenitu przechłodzonego.
[Aut.]: Jacek
Trzaska
.
W:
Ćwiczenia laboratoryjne z inżynierii materiałowej i nanotechnologii
. Praca zbiorowa. Pod red. Leszka A. Dobrzańskiego i Tomasza Tańskiego. Gliwice : International OCSCO World Press, 2013
, s. 676-679 (
Open Access Library
; vol. 10 (28) 2083-5191)
materiały inżynierskie
;
austenit przechłodzony
;
przemiana bainityczna
;
sztuczna sieć neuronowa
;
ćwiczenia laboratoryjne
engineering materials
;
supercooled austenite
;
bainitic transformation
;
artificial neural network
;
laboratory exercises
78/202
Nr opisu:
0000082484
Application of the artificial neural networks for prediction of hardness of alloyed copper.
[Aut.]: Jarosław
Konieczny
.
-
J. Achiev. Mater. Manuf. Eng.
2012 vol. 55 iss. 2
, s. 529-535, bibliogr. 39 poz..
Punktacja MNiSW
8.000
komputerowa nauka o materiałach
;
sztuczna sieć neuronowa
;
stop miedzi
;
obróbka cieplna
;
odkształcenie na zimno
computational materials science
;
artificial neural network
;
copper alloy
;
heat treatment
;
cold deformation
79/202
Nr opisu:
0000078576
Back analysis of SCL tunnels based on artificial neural network.
[Aut.]: Maciej
Ochmański
, Joanna
Bzówka
.
-
ACEE Archit. Civ. Eng. Environ.
2012 vol. 5 no. 3
, s. 73-81, bibliogr. 14 poz..
Punktacja MNiSW
4.000
tunel w obudowie z betonu natryskowego
;
analiza wsteczna
;
analiza wrażliwości
;
sztuczna sieć neuronowa
Sprayed Concrete Lined tunnel
;
back analysis
;
sensitivity analysis
;
artificial neural network
80/202
Nr opisu:
0000080329
Determination of the course of pressure in an internal combustion engine cylinder with the use of vibration effects and radial basis function - preliminary research.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Transport systems telematics
. TST'12. 12th International conference, Katowice - Ustroń, October 10-13, 2012. Conference proceedings. Silesian University of Technology. Faculty of Transport, Polish Academy of Science. Committee of Transport, Polish Association of Transport Telematics. Katowice : Chair of Automatic Control in Transport. Faculty of Transport. Silesian University of Technology, 2012
, s. 26
Toż na CD-ROM
silnik tłokowy
;
ciśnienie
;
drgania
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
internal combustion engine
;
pressure
;
vibration
;
artificial neural network
;
diagnostics
81/202
Nr opisu:
0000074037
Determination of the course of pressure in an internal combustion engine cylinder with the use of vibration effects and radial basis function - preliminary research.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Telematics in the transport environment
. 12th International Conference on Transport Systems Telematics. TST 2012, Katowice-Ustroń, Poland, October 10-13, 2012. Selected papers. Ed. Jerzy Mikulski. Berlin : Springer, 2012
, s. 175-182, bibliogr. 14 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 329 1865-0929)
silnik tłokowy
;
ciśnienie
;
drgania
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
internal combustion engine
;
pressure
;
vibration
;
artificial neural network
;
diagnostics
82/202
Nr opisu:
0000100606
Finding new EASI ECG coefficients improving EASI ECG model using various regression techniques.
[Aut.]: Wojciech*
Oleksy
, Ewaryst
Tkacz
.
W:
5th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies
. BIOSTEC 2012, Vilamoura, Algarve, Portugal, 1-4 February, 2012. Final program and book of abstracts. [B.m.] : SciTePress - Science and Technology Publications, 2012
, s. 102
EASI
;
EKG
;
perceptron wielowarstwowy
;
SMO
;
sztuczna sieć neuronowa
;
regresja liniowa
;
regresja PACE
EASI
;
ECG
;
multilayer perceptron
;
SMO
;
artificial neural network
;
linear regression
;
PACE regression
83/202
Nr opisu:
0000080330
Identification of leakages in the inlet system of an internal combustion engine with the use of Wigner-Ville transform and RBF neural networks.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Transport systems telematics
. TST'12. 12th International conference, Katowice - Ustroń, October 10-13, 2012. Conference proceedings. Silesian University of Technology. Faculty of Transport, Polish Academy of Science. Committee of Transport, Polish Association of Transport Telematics. Katowice : Chair of Automatic Control in Transport. Faculty of Transport. Silesian University of Technology, 2012
, s. 27
Toż na CD-ROM
silnik tłokowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
system diagnostyki pokładowej
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
on-board diagnostic system
84/202
Nr opisu:
0000074043
Identification of leakages in the inlet system of an internal combustion engine with the use of wigner-ville transform and RBF neural networks.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Telematics in the transport environment
. 12th International Conference on Transport Systems Telematics. TST 2012, Katowice-Ustroń, Poland, October 10-13, 2012. Selected papers. Ed. Jerzy Mikulski. Berlin : Springer, 2012
, s. 414-422, bibliogr. 13 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 329 1865-0929)
silnik tłokowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
system diagnostyki pokładowej
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
on-board diagnostic system
85/202
Nr opisu:
0000100605
Improving EASI ECG method using various machine learning and regression techniques to obtain new EASI ECG model.
[Aut.]: Wojciech*
Oleksy
, Ewaryst
Tkacz
, Zbigniew Piotr*
Budzianowski
.
-
Int. J. Comput. Commun. Eng.
2012 vol. 1 no. 3
, s. 287-289, bibliogr. 15 poz.
EASI
;
EKG
;
sztuczna sieć neuronowa
;
regresja liniowa
;
regresja PACE
;
bagging
EASI
;
ECG
;
artificial neural network
;
linear regression
;
PACE regression
;
bagging
86/202
Nr opisu:
0000083501
Modelowanie ubytku masy przez zużycie ścierne przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, Ewa
Jonda
.
W:
Proceedings of the Eighteenth International Scientific Conference on Contemporary Achievements in Mechanics, Manufacturing and Materials Science
. CAM3S'2012, Gliwice - Ustroń, 27th - 29th February 2012. Ed. by L. A. Dobrzański. Gliwice : International Organising Committee of the Scientific Conferences World Press, 2012
, s. 32, bibliogr. 2 poz.
zużycie ścierne
;
ubytek masy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
stal narzędziowa
;
obróbka laserowa
abrasive wear
;
mass decrement
;
artificial neural network
;
tool steel
;
laser treatment
87/202
Nr opisu:
0000082180
Robust extraction of fuzzy rules with artificial neural network based on fuzzy inference system.
[Aut.]: Robert
Czabański
, Michał
Jeżewski
, J.
Jeżewski
, J.
Wróbel
, K.
Horoba
.
-
Int. J. Intell. Inf. Database Syst.
2012 vol. 6 no. 1
, s. 77-92.
Punktacja MNiSW
7.000
ekstrakcja reguł rozmytych
;
system neuronowo-rozmyty
;
odporna metoda statystyczna
;
sztuczna sieć neuronowa
;
rozmyty system wnioskowania
;
modelowanie
fuzzy rules extraction
;
neuro-fuzzy system
;
robust method
;
artificial neural network
;
fuzzy inference system
;
modelling
88/202
Nr opisu:
0000071521
A functional testing of analogue electronic circuits with the use of specification approximation in the time-domain response features space.
[Aut.]: Piotr*
Jantos
, Tomasz
Golonek
, Jerzy**
Rutkowski
.
-
Prz. Elektrot.
2011 R. 87 nr 10
, s. 110-113, bibliogr. 15 poz..
Impact Factor
0.244.
Punktacja MNiSW
15.000
triangulacja Delaunaya
;
testowanie funkcjonalne
;
analogowy układ elektroniczny
;
sztuczna sieć neuronowa
Delaunay's triangulation
;
specification driven testing
;
analogue electronic circuit
;
artificial neural network
89/202
Nr opisu:
0000085028
An adaptive control system of roadheader with intelligent modelling of mechanical features of mined rock.
[Aut.]: D.
Jasiulek
, K.
Stankiewicz
, Jerzy
Świder
.
-
J. Kones, Powertrain Transp.
2011 vol. 18 no. 2
, s. 197-203, bibliogr. 12 poz..
Punktacja MNiSW
7.000
kombajn chodnikowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
właściwości skały
;
układ sterowania
roadheader
;
artificial neural network
;
rock properties
;
control system
90/202
Nr opisu:
0000073968
An intelligent approach to wear of piston-cylinder assembly diagnosis based on entropy of wavelet packet and probabilistic neural networks.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Transport systems telematics
. TST'11. 11th International conference, Katowice - Ustroń, October 19-22, 2011. Conference proceedings. Silesian University of Technology. Faculty of Transport, Polish Academy of Science. Committee of Transport, Polish Association of Transport Telematics. Katowice : Chair of Automatic Control in Transport. Faculty of Transport. Silesian University of Technology, 2011
, s. 28
Toż na CD-ROM
silnik tłokowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
system diagnostyki pokładowej
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
on-board diagnostic system
91/202
Nr opisu:
0000074021
An intelligent approach to wear of piston-cylinder assembly diagnosis based on entropy of wavelet packet and probabilistic neural networks.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Modern transport telematics
. 11th International Conference on Transport Systems Telematics. TST 2011, Katowice-Ustroń, Poland, October 19-22, 2011. Selected papers. Ed. Jerzy Mikulski. Berlin : Springer, 2011
, s. 102-109, bibliogr. 14 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 239 1865-0929)
silnik tłokowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
system diagnostyki pokładowej
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
on-board diagnostic system
92/202
Nr opisu:
0000079759
Diagnosing of disturbances in the fuel inflow to cylinders by vibroacoustic signals and SVM neural networks.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
-
MTM Mach. Technol. Mater.
2011 R. 5 iss. 3
, s. 24-28, bibliogr. 11 poz.
system diagnostyczny
;
silnik
;
sztuczna sieć neuronowa
diagnostic system
;
engine
;
artificial neural network
93/202
Nr opisu:
0000073969
Diagnosing of disturbances in the ignition system by vibroacoustic signals and radial basis function - preliminary research.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Transport systems telematics
. TST'11. 11th International conference, Katowice - Ustroń, October 19-22, 2011. Conference proceedings. Silesian University of Technology. Faculty of Transport, Polish Academy of Science. Committee of Transport, Polish Association of Transport Telematics. Katowice : Chair of Automatic Control in Transport. Faculty of Transport. Silesian University of Technology, 2011
, s. 29
Toż na CD-ROM
silnik tłokowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
system diagnostyki pokładowej
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
on-board diagnostic system
94/202
Nr opisu:
0000074023
Diagnosing of disturbances in the ignition system by vibroacoustic signals and radial basis function - preliminary research.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
W:
Modern transport telematics
. 11th International Conference on Transport Systems Telematics. TST 2011, Katowice-Ustroń, Poland, October 19-22, 2011. Selected papers. Ed. Jerzy Mikulski. Berlin : Springer, 2011
, s. 110-117, bibliogr. 12 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 239 1865-0929)
silnik tłokowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka
;
system diagnostyki pokładowej
internal combustion engine
;
artificial neural network
;
diagnostics
;
on-board diagnostic system
95/202
Nr opisu:
0000082616
Grupowanie uszkodzeń parametrycznych we wzmacniaczu EKG z wykorzystaniem samoorganizującej sieci neuronowej.
[Aut.]: Damian
Grzechca
.
W:
Dziesiąta Krajowa Konferencja Elektroniki, [Darłówko Wschodnie, 05-09.06.2011]
. Materiały konferencji. [Gdańsk] : [Polskie Towarzystwo Elektrotechniki Teoretycznej i Stosowanej. Oddział Gdańsk], 2011
, s. 234
Pełny tekst na CD-ROM
detekcja uszkodzeń
;
uszkodzenia parametryczne
;
wzmacniacz EKG
;
sztuczna sieć neuronowa
fault detection
;
parametric faults
;
ECG amplifier
;
artificial neural network
96/202
Nr opisu:
0000084227
New EASI ECG model obtained using various machine learning and regression techniques.
[Aut.]: Wojciech*
Oleksy
.
W:
Forum Innowacji Młodych Badaczy, Łódź, 25-26 listopada 2011
. [Dokument elektroniczny]. Łódź : Politechnika Łódzka. Wydział Elektrotechniki, Elektroniki, Informatyki i Automatyki, 2011
, dysk optyczny (CD-ROM) s. 1-6, bibliogr. 17 poz.
EASI
;
EKG
;
regresja liniowa
;
SVM
;
regresja PACE
;
sztuczna sieć neuronowa
EASI
;
ECG
;
linear regression
;
SVM
;
PACE regression
;
artificial neural network
97/202
Nr opisu:
0000069566
Optymalizacja składu chemicznego stali o założonej postaci wykresu CTPc.
[Aut.]: Jacek
Trzaska
.
W:
Proceedings of the Seventeenth International Scientific Conference on Contemporary Achievements in Mechanics, Manufacturing and Materials Science
. CAM3S'2011, Gliwice - Wrocław, 29th May - 1st June 2011. Ed. by L. A. Dobrzański. Gliwice : International Organising Committee of the Scientific Conferences World Press, 2011
, s. 87, bibliogr. 2 poz.
stal
;
wykres CTPc
;
modelowanie inżynierskie
;
sztuczna sieć neuronowa
steel
;
CCT diagram
;
engineering modelling
;
artificial neural network
98/202
Nr opisu:
0000082610
Testowanie funkcjonalne analogowych układów elektronicznych z wykorzystaniem aproksymacji specyfikacji w przestrzeni cech odpowiedzi układu testowanego.
[Aut.]: Piotr*
Jantos
, Tomasz
Golonek
, Jerzy**
Rutkowski
.
W:
Dziesiąta Krajowa Konferencja Elektroniki, [Darłówko Wschodnie, 05-09.06.2011]
. Materiały konferencji. [Gdańsk] : [Polskie Towarzystwo Elektrotechniki Teoretycznej i Stosowanej. Oddział Gdańsk], 2011
, s. 231
Pełny tekst na CD-ROM
triangulacja Delaunaya
;
testowanie funkcjonalne
;
analogowy układ elektroniczny
;
sztuczna sieć neuronowa
Delaunay's triangulation
;
specification driven testing
;
analog electronic circuit
;
artificial neural network
99/202
Nr opisu:
0000069492
Zastosowanie sterowania dawką koagulantu w czasie rzeczywistym w celu zwiększenia skuteczności procesu koagulacji.
[Aut.]: Marcin
Kłos
, Jolanta
Gumińska
.
-
Ochr. Środ.
2011 vol. 33 nr 4
, s. 71-76, bibliogr. 18 poz..
Impact Factor
1.633.
Punktacja MNiSW
15.000
koagulacja
;
jakość wody
;
sztuczna sieć neuronowa
;
modelowanie
;
sterowanie dawką koagulantu
coagulation
;
water quality
;
artificial neural network
;
modelling
;
coagulant dose control
100/202
Nr opisu:
0000085029
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w układzie sterowania kombajnu chodnikowego.
[Aut.]: Jerzy
Świder
, D.
Jasiulek
.
Gliwice : Instytut Techniki Górniczej KOMAG, 2011, 70 s., bibliogr. 81 poz.
(
Prace Naukowe. Monografie
;
Instytut Techniki Górniczej KOMAG
nr 35)
sztuczna sieć neuronowa
;
układ sterowania
;
kombajn chodnikowy
artificial neural network
;
control system
;
roadheader
101/202
Nr opisu:
0000057808
Application of artificial neural networks in modelling of quenched and tempered structural steels mechanical properties.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, Rafał
Honysz
.
-
J. Achiev. Mater. Manuf. Eng.
2010 vol. 40 iss. 1
, s. 50-57, bibliogr. 31 poz.
metody sztucznej inteligencji
;
mechanika obliczeniowa
;
komputerowa nauka o materiałach
;
sztuczna sieć neuronowa
artificial intelligence methods
;
computational mechanics
;
computational materials science
;
artificial neural network
102/202
Nr opisu:
0000063701
Evolutionary identification of laminates' granular parameters.
[Aut.]: Witold
Beluch
, Piotr**
Orantek
.
-
Comput. Assist. Mech. Eng. Sci.
2010 vol. 17 no. 1
, s. 51-58, bibliogr. 12 poz.
algorytm ewolucyjny
;
laminat
;
sztuczna sieć neuronowa
;
liczby rozmyte
;
zmienne losowe
evolutionary algorithm
;
laminate
;
artificial neural network
;
fuzzy numbers
;
random variables
103/202
Nr opisu:
0000063702
Identification of solidification process parameters.
[Aut.]: Jerzy
Mendakiewicz
.
-
Comput. Assist. Mech. Eng. Sci.
2010 vol. 17 no. 1
, s. 59-73, bibliogr. 40 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
proces krzepnięcia
;
badanie numeryczne
artificial neural network
;
solidification process
;
numerical study
104/202
Nr opisu:
0000082874
Możliwości zastosowania sztucznych sieci neuronowych w układach sterowania maszyn górniczych.
[Aut.]: K.
Stankiewicz
, D.
Jasiulek
, Jerzy
Świder
.
W:
Innowacyjne techniki i technologie dla górnictwa
. Bezpieczeństwo - efektywność - niezawodność. Monografia. Praca zbiorowa. Red.: A. Klich, A. Kozieł. Instytut Techniki Górniczej KOMAG. Gliwice : Instytut Techniki Górniczej KOMAG, 2010
, s. 297-306, bibliogr. 14 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
maszyna górnicza
;
układ sterowania
;
kombajn chodnikowy
artificial neural network
;
mining machine
;
control system
;
roadheader
105/202
Nr opisu:
0000061571
Neuronowa korekcja błędów dynamicznych przetwornika II-go rzędu.
[Aut.]: Jerzy
Roj
.
-
Pomiary Autom. Kontr.
2010 vol. 56 nr 11
, s. 1315-1317, bibliogr. 5 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
korekcja błędu
;
błąd dynamiczny
;
niepewność pomiaru
artificial neural network
;
error correction
;
dynamic error
;
measurement uncertainty
106/202
Nr opisu:
0000063935
Porównanie algorytmów monitorowania naprężeń opartych o całkę Duhamela oraz sztuczne sieci neuronowe.
[Aut.]: Andrzej
Rusin
, Grzegorz
Nowak
, Marian*
Lipka
.
W:
Aktualne problemy budowy i eksploatacji kotłów
. Międzynarodowa XI Konferencja Kotłowa ICBT 2010, Szczyrk, 19-22 października 2010 = 11th International Conference on Boiler Technology 2010. T. 3. Politechnika Śląska. Instytut Maszyn i Urządzeń Energetycznych. Zakład Kotłów i Wytwornic Pary [i in.]. Gliwice : [Politechnika Śląska. Wydział Inżynierii Środowiska i Energetyki. Instytut Maszyn i Urządzeń Energetycznych], 2010
, s. 95-103, bibliogr. 4 poz. (
Prace Naukowe. Monografie. Konferencje
; z. 25 1506-9702)
monitoring
;
naprężenie
;
całka Duhamela
;
sztuczna sieć neuronowa
monitoring system
;
stress
;
Duhamel integral
;
artificial neural network
107/202
Nr opisu:
0000067382
Prediction of Ni(II) retention coefficient in polyelectrolyte enhanced ultrafiltration using artificial neural networks.
[Aut.]: Irena
Korus
, Krzysztof
Piotrowski
.
W:
Membrany i procesy membranowe w ochronie środowiska
. T. 1. Pod red. Krystyny Konieczny, Ireny Korus. [Lublin] : [Polska Akademia Nauk. Komitet Inżynierii Środowiska], 2010
, s. 247-255, bibliogr. 14 poz. (
Monografie
;
Polska Akademia Nauk. Komitet Inżynierii Środowiska
nr 65)
ultrafiltracja wspomagana polielektrolitem
;
sztuczna sieć neuronowa
;
retencja
;
Ni(II)
polyelectrolyte enhanced ultrafiltration
;
artificial neural network
;
retention
;
Ni(II)
108/202
Nr opisu:
0000081239
The model of the active control system for vibration isolation of the cabin of the vehicle based on an artificial neural network.
[Aut.]: Andrzej**
Nowak
, Marcin
Woźniak
.
W:
51. Medzinarodna vedecka konferencia katedier casti a mechanizmov strojov, Kosice - Slovensky Raj, 08. - 10.9.2010
. Zbornik referatov. Technicka Univerzita w Kosicach. Strojnicka fakulta, Katedra konstruovania, dopravy a logistiky. Oddelenie konstruovania a casti strojov. Kosice : C-PRESS Vydavatelstvo a tlaciaren, 2010
, s. 219-224, bibliogr. 5 poz.
wibroizolacja
;
układ sterowania
;
sztuczna sieć neuronowa
vibration isolation
;
control system
;
artificial neural network
109/202
Nr opisu:
0000056513
A global parametric faults diagnosis with the use of artificial neural networks.
[Aut.]: Piotr*
Jantos
, Damian
Grzechca
, Jerzy**
Rutkowski
.
W:
European Conference on Circuit Theory and Design
. ECCTD 2009, Antalya, Turkey, 23-27 August 2009. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2009
, s. 651-654, bibliogr. 11 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
diagnostyka uszkodzeń
;
analogowy układ scalony
artificial neural network
;
fault diagnosis
;
analog integrated circuit
110/202
Nr opisu:
0000055007
An optimization of diagnostic system of water supply network with use of clustering methods.
[Aut.]: Bogdan*
Wysogląd
, Ryszard
Wyczółkowski
, G.
Matysiak
.
W:
Recent developments in artificial intelligence methods
. AI-METH 2009. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Silesian University of Technology. Faculty of Mechanical Engineering. Department of Fundamentals of Machinery Design. Department of Strength of Materials and Computational Mechanics. Gliwice : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2009
, s. 327-334, bibliogr. 10 poz.
diagnostyka
;
metoda klasteryzacyjna
;
sztuczna sieć neuronowa
;
system zaopatrzenia w wodę
diagnostics
;
clustering method
;
artificial neural network
;
water supply system
111/202
Nr opisu:
0000048141
Application of artificial neural networks in modelling of normalised structural steels mechanical properties.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, Rafał
Honysz
.
-
J. Achiev. Mater. Manuf. Eng.
2009 vol. 32 iss. 1
, s. 37-45, bibliogr. 28 poz.
metody sztucznej inteligencji
;
komputerowa nauka o materiałach
;
mechanika obliczeniowa
;
sztuczna sieć neuronowa
;
właściwości mechaniczne
artificial intelligence methods
;
computational materials science
;
computational mechanics
;
artificial neural network
;
mechanical properties
112/202
Nr opisu:
0000055555
Error model application in neural reconstruction of nonlinear sensor input signal.
[Aut.]: Jerzy**
Jakubiec
, Piotr*
Makowski
, Jerzy
Roj
.
-
IEEE Trans. Instrum. Meas.
2009 vol. 58 iss. 3
, s. 649-656, bibliogr. 16 poz..
Impact Factor
1.025
sztuczna sieć neuronowa
;
model błędu
;
czujnik nieliniowy
;
rekonstrukcja sygnału
;
niepewność pomiaru
artificial neural network
;
error model
;
nonlinear sensor
;
signal reconstruction
;
measurement uncertainty
113/202
Nr opisu:
0000054333
Global parametric fault identification in analog electronic circuits.
[Aut.]: Piotr*
Jantos
, Damian
Grzechca
, Jerzy**
Rutkowski
.
-
Metrol. Meas. Syst.
2009 vol. 16 nr 3
, s. 391-402, bibliogr. 23 poz.
uszkodzenia parametryczne
;
identyfikacja
;
sztuczna sieć neuronowa
parametric faults
;
identification
;
artificial neural network
114/202
Nr opisu:
0000048901
Metody inteligencji obliczeniowej: sztuczne sieci neuronowe - budowa i działanie.
[Aut.]: Witold
Beluch
.
-
Pr. Zdr. Bezp.
2009 R. 51 nr 1
, s. 5-9, bibliogr. 9 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
sztuczny neuron
;
funkcja aktywacji
;
warstwa ukryta
;
sieć jednokierunkowa
;
sieć rekurencyjna
artificial neural network
;
artificial neuron
;
activation function
;
hidden layer
;
feed-forward network
;
recurent network
115/202
Nr opisu:
0000054349
Metody inteligencji obliczeniowej: sztuczne sieci neuronowe- uczenie i zastosowania.
[Aut.]: Witold
Beluch
.
-
Pr. Zdr. Bezp.
2009 R. 51 nr 3/4
, s. 13-16, bibliogr. 10 poz.
sztuczny neuron
;
sztuczna sieć neuronowa
;
uczenie sieci
;
wsteczna propagacja błędów
;
rozpoznawanie wzorców
artificial neuron
;
artificial neural network
;
network learning
;
back-propagation method
;
pattern recognition
116/202
Nr opisu:
0000055011
Modelowanie empiryczne kotłów z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych.
[Aut.]: Wojciech
Stanek
, Henryk
Rusinowski
.
-
Arch. Energ.
2009 t. 39 nr 2
, s. 105-129, bibliogr. 20 poz.
model empiryczny
;
kocioł energetyczny
;
sztuczna sieć neuronowa
empirical model
;
power boiler
;
artificial neural network
117/202
Nr opisu:
0000050830
Stanowisko mocy krążącej jako system pozyskiwania danych testujących dla klasyfikatorów neuronowych.
[Aut.]: Grzegorz
Wojnar
, Tomasz
Figlus
, Piotr
Czech
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Transp.
2009 z. 65
, s. 119-124, bibliogr. 17 poz.
diagnostyka maszyn
;
diagnostyka wibroakustyczna
;
wykrywanie uszkodzeń
;
sztuczna sieć neuronowa
;
klasyfikator neuronowy
diagnostics of machines
;
vibroacoustic diagnostics
;
fault detection
;
artificial neural network
;
neural classifier
118/202
Nr opisu:
0000041541
Analiza wyładowań niezupełnych w szynoprzewodach z izolacją stałą.
[Aut.]: Zbigniew**
Gacek
, Marek
Szadkowski
, Grzegorz*
Malitowski
.
-
Prz. Elektrot.
2008 R. 84 nr 10
, s. 248-251, bibliogr. 6 poz.
wyładowanie niezupełne
;
sztuczna sieć neuronowa
;
detekcja
;
szynoprzewód
partial discharge
;
artificial neural network
;
recognition
;
bus duct
119/202
Nr opisu:
0000038695
Application of the artificial neural networks for prediction of magnetic saturation of metallic amorphous alloys.
[Aut.]: Jarosław
Konieczny
, Leszek**
Dobrzański
, Błażej
Tomiczek
, Jacek
Trzaska
.
-
Arch. Mater. Sci. Eng.
2008 vol. 30 iss. 2
, s. 105-108, bibliogr. 16 poz.
komputerowa nauka o materiałach
;
sztuczna sieć neuronowa
;
materiał amorficzny
computational materials science
;
artificial neural network
;
amorphous material
120/202
Nr opisu:
0000042383
Application of the histogram of the vibration spectrum of an engine block for setting up the clearance model of the piston-cylinder assembly for PNN neural classifier.
[Aut.]: Henryk**
Madej
, Piotr
Czech
.
-
Sci. Probl. Mach. Oper. Maint.
2008 vol. 43 nr 2
, s. 83-92, bibliogr. 16 poz.
diagnostyka
;
silnik spalinowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
drgania
diagnostics
;
combustion engine
;
artificial neural network
;
vibrations
121/202
Nr opisu:
0000041779
Attempt to utilise histogram of vibration cepstrum of engine body for setting up the clearance model of the piston-cylinder assembly for PNN neural classifier.
[Aut.]: Henryk**
Madej
, Piotr
Czech
.
-
J. Kones, Powertrain Transp.
2008 vol. 15 no. 3
, s. 305-311, bibliogr. 11 poz.
silnik spalinowy
;
diagnostyka
;
sztuczna sieć neuronowa
;
drgania
combustion engine
;
diagnostics
;
artificial neural network
;
vibration
122/202
Nr opisu:
0000048453
Diagnosing disturbances in the fuel inflow to cylinders with the use of DWT analysis and PNN neural networks.
[Aut.]: Henryk**
Madej
, Piotr
Czech
.
-
Sci. Probl. Mach. Oper. Maint.
2008 vol. 43 nr 3
, s. 75-83, bibliogr. 14 poz.
diagnostyka
;
silnik spalinowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
drgania
diagnostics
;
combustion engine
;
artificial neural network
;
vibrations
123/202
Nr opisu:
0000032522
Intelligent monitoring of local water supply system.
[Aut.]: Ryszard
Wyczółkowski
.
-
Eksploat. i Niezawodn.
2008 nr 1
, s. 33-36, bibliogr. 6 poz.
sieć wodociągowa
;
diagnostyka
;
awaryjność
;
wyciek wody
;
sztuczna sieć neuronowa
water supply system
;
diagnostics
;
failure frequency
;
water leakage
;
artificial neural network
124/202
Nr opisu:
0000050498
Metody sztucznej inteligencji w predykcji własności produktów hutniczych.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, M.
Kowalski
, Janusz
Madejski
.
W:
Proceedings of the Fourteenth International Scientific Conference on Contemporary Achievements in Mechanics, Manufacturing and Materials Science
. CAM3S'2008, Gliwice - Ryn, Poland, 22nd-25th June 2008. Ed. by L. A. Dobrzański. Gliwice : International Organising Committee of the Scientific Conferences World Press, 2008
, s. 25, bibliogr. 1 poz.
sztuczna inteligencja
;
sztuczna sieć neuronowa
;
produkt hutniczy
;
algorytm genetyczny
artificial intelligence
;
artificial neural network
;
metallurgical product
;
genetic algorithm
125/202
Nr opisu:
0000038734
Modelling of hardness prediction of magnesium alloys using artificial neural networks applications.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, Tomasz
Tański
, Jacek
Trzaska
, L.
Cizek
.
-
J. Achiev. Mater. Manuf. Eng.
2008 vol. 26 iss. 2
, s. 187-190, bibliogr. 15 poz.
obróbka cieplna
;
właściwości mechaniczne
;
sztuczna sieć neuronowa
;
stop magnezu
heat treatment
;
mechanical properties
;
artificial neural network
;
magnesium alloy
126/202
Nr opisu:
0000050503
Modelowanie własności stali narzędziowych stopowych po laserowej obróbce powierzchniowej.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, Adam*
Polok
.
W:
Proceedings of the Fourteenth International Scientific Conference on Contemporary Achievements in Mechanics, Manufacturing and Materials Science
. CAM3S'2008, Gliwice - Ryn, Poland, 22nd-25th June 2008. Ed. by L. A. Dobrzański. Gliwice : International Organising Committee of the Scientific Conferences World Press, 2008
, s. 30, bibliogr. 2 poz.
stal narzędziowa
;
obróbka laserowa powierzchni
;
stopowanie laserowe
;
sztuczna sieć neuronowa
tool steel
;
laser surface treatment
;
laser alloying
;
artificial neural network
127/202
Nr opisu:
0000050368
New artificial neural network based test for the detection of past population expansion using microsatellite loci.
[Aut.]: Krzysztof
Cyran
, Dariusz
Myszor
.
-
Int. J. Appl. Math. Informat.
2008 vol. 2 iss. 1
, s. 1-9, bibliogr. 13 poz.
symulacja komputerowa
;
sztuczna sieć neuronowa
;
mikrosatelity
computer simulation
;
artificial neural network
;
microsatellites
;
population growth detection test
;
single step mutation model
128/202
Nr opisu:
0000040274
Porównanie działania sieci neuronowych typu SVM, RBF i PNN wykorzystujących analizę Cepstrum do budowy wzorców uszkodzeń kół zębatych przekładni.
[Aut.]: Bogusław
Łazarz
, Henryk**
Madej
, Piotr
Czech
.
W:
Diagnostyka maszyn
. XXXV Jubileuszowe ogólnopolskie sympozjum, Węgierska Górka, 03.03-08.03.2008 r. Streszczenia. Red. Janusz Gardulski. Politechnika Śląska. Wydział Transportu. Katowice : Drukarnia B&Z, 2008
, s. 60
Pełny tekst na CD-ROM
przekładnia zębata
;
koło zębate
;
diagnostyka uszkodzeń
;
sygnał drganiowy
;
klasyfikator neuronowy
;
sztuczna sieć neuronowa
gear
;
gear wheel
;
fault diagnosis
;
vibration signal
;
neural classifier
;
artificial neural network
129/202
Nr opisu:
0000051553
Systemy neuronowo-rozmyte.
[Aut.]: Jacek
Łęski
.
Warszawa : Wydaw. Naukowo-Techniczne, 2008, 689 s., bibliogr. 517 poz.
system rozmyty
;
sztuczna sieć neuronowa
;
system neuronowo-rozmyty
fuzzy system
;
artificial neural network
;
neuro-fuzzy system
130/202
Nr opisu:
0000036671
Sztuczne sieci neuronowe w układach decyzyjnych automatyki elektroenergetycznej.
[Aut.]: Adrian
Halinka
, Paweł
Sowa
, Michał
Szewczyk
.
-
Energetyka
2008 nr 1
, s. 20-25, bibliogr. 10 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
logika rozmyta
;
zbiór rozmyty
;
automatyka elektroenergetyczna
artificial neural network
;
fuzzy logic
;
fuzzy set
;
power system automation
131/202
Nr opisu:
0000042888
Uczenie sztucznych sieci neuronowych w środowisku gridowym.
[Aut.]: Jacek*
Frączek
, M.
Jastrzębski
.
W:
Bazy danych
. Rozwój metod i technologii. Praca zbiorowa. [T. 1]: Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Pod red. Stanisława Kozielskiego, Bożeny Małysiak, Pawła Kasprowskiego, Dariusza Mrozka. Warszawa : Wydaw. Komunikacji i Łączności, 2008
, s. 467-479, bibliogr. 11 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
grid
;
SOA
artificial neural network
;
grid
;
SOA
132/202
Nr opisu:
0000039726
Właściwości metrologiczne jednokierunkowych sieci neuronowych.
[Aut.]: Jerzy
Roj
.
-
Pr. Nauk. PŚl., Elektr.
2008 R. 54 z. 1 (205)
, s. 87-100, bibliogr. 8 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
właściwości metrologiczne
;
niepewność pomiaru
;
korekcja błędu
;
błąd dynamiczny
;
błąd statyczny
artificial neural network
;
metrological properties
;
measurement uncertainty
;
error correction
;
dynamical error
;
static error
133/202
Nr opisu:
0000036680
Zastosowanie sieci neuronowych do identyfikacji modeli dynamicznych procesu flotacji węgla.
[Aut.]: Jarosław
Joostberens
.
-
Mechaniz. Automatyz. Gór.
2008 R. 46 nr 2
, s. 25-28, bibliogr. 13 poz.
flotacja węgla
;
sztuczna sieć neuronowa
;
modelowanie dynamiczne
coal flotation
;
artificial neural network
;
dynamic modelling
134/202
Nr opisu:
0000031239
Klasyfikacja rodzaju i stopnia uszkodzenia zębów kół przekładni oparta na ciągłej transformacie falkowej i sieci neuronowej typu MLP - koncepcja wykorzystania danych z modelu i rzeczywistej przekładni.
[Aut.]: Piotr
Czech
, Bogusław
Łazarz
.
-
Diagnostyka
2007 nr 2
, s. 75-82, bibliogr. 34 poz.
diagnostyka
;
przekładnia zębata
;
sztuczna sieć neuronowa
;
ciągła transformata falkowa
diagnostics
;
gear
;
artificial neural network
;
continuous wavelet transform
135/202
Nr opisu:
0000032737
Klasyfikator lokalnych uszkodzeń zębów kół przekładni, wykorzystujący sieci neuronowe MLP oraz ciągłą transformatę falkową.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
-
Probl. Ekspl.
2007 nr 4
, s. 61-81, bibliogr. 42 poz.
diagnostyka przekładni zębatej
;
metody sztucznej inteligencji
;
sztuczna sieć neuronowa
toothed gear diagnostics
;
artificial intelligence methods
;
artificial neural network
136/202
Nr opisu:
0000036597
Klasyfikator neuronowy typu RBF uczony za pomocą deskryptorów uszkodzeń zębów kół otrzymanych przy użyciu analizy CWT.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Transp.
2007 z. 61
, s. 107-112, bibliogr. 9 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
RBF
;
diagnostyka
;
koło zębate
;
pęknięcie
;
ciągła transformata falkowa
artificial neural network
;
RBF
;
diagnostics
;
gear wheel
;
crack
;
continuous wavelet transform
137/202
Nr opisu:
0000077288
Machine learning approach to authorship attribution of literary texts.
[Aut.]: Urszula
Stańczyk
, Krzysztof
Cyran
.
-
Int. J. Appl. Math. Informat.
2007 vol. 1 iss. 4
, s. 151-158, bibliogr. 15 poz.
uczenie maszynowe
;
stylometria
;
sztuczna sieć neuronowa
;
identyfikacja autora
machine learning
;
stylometry
;
artificial neural network
;
author identification
138/202
Nr opisu:
0000039700
Metody komputerowe inspirowane biologicznie: inteligencja obliczeniowa w mechanice.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
.
W:
I Kongres Mechaniki Polskiej
. KMP 2007, Warszawa, 28-31 sierpnia 2007 r. Streszczenia referatów. Red. J. Kubik, W. Kurnik, W. K. Nowacki. Warszawa : [Oficyna Wydaw. Politechniki Warszawskiej], 2007
, s. 160
Pełny tekst na CD-ROM
sztuczna sieć neuronowa
;
sztuczna inteligencja
;
sztuczny system immunologiczny
;
modelowanie rozmyte
;
modelowanie interwałowe
artificial neural network
;
artificial intelligence
;
artificial immune system
;
fuzzy modelling
;
interval modelling
139/202
Nr opisu:
0000041683
Neural reconstruction of nonlinear sensor input signal.
[Aut.]: Jerzy**
Jakubiec
, Piotr*
Makowski
, Jerzy
Roj
.
W:
Synergy of science and technology in instrumentation and measurement
. IEEE Instrumentation and Measurement Technology. IMTC/2007, Warsaw, Poland, May 1-3, 2007. Conference proceedings. [Dokument elektroniczny]. Piscataway : Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2007
, dysk optyczny (CD-ROM) s. 1-6, bibliogr. 12 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
rekonstrukcja sygnału
;
model błędu
;
niepewność wyniku pomiaru
artificial neural network
;
signal reconstruction
;
error model
;
uncertainty measurement result
140/202
Nr opisu:
0000041337
Próba identyfikacji wyładowań niezupełnych w wybranych modelowych układach izolacyjnych.
[Aut.]: Grzegorz*
Malitowski
.
W:
Problemy eksploatacji układów izolacyjnych wysokiego napięcia
. IX Sympozjum, Krynica, 25-28 września 2007. Warszawa : Wydaw. Czasopism i Książek Technicznych SIGMA-NOT, 2007
, s. 150-152, bibliogr. 5 poz. (
Przegląd Elektrotechniczny. Konferencje
; R 5, nr 3 1731-6103)
wyładowanie niezupełne
;
sztuczna sieć neuronowa
;
układ izolacyjny
partial discharge
;
artificial neural network
;
insulation system
141/202
Nr opisu:
0000028061
Quality analysis of the Al-SiCu alloy castings.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, Mariusz
Krupiński
, Rafał*
Maniara
, J. H.
Sokołowski
.
-
Arch. Foundry Eng.
2007 vol. 7 iss. 2
, s. 91-94, bibliogr. 15 poz.
wada odlewnicza
;
proces technologiczny
;
komputerowa analiza obrazu
;
sztuczna sieć neuronowa
;
Al-Si-Cu
casting defect
;
technological process
;
computer image analysis
;
artificial neural network
;
Al-Si-Cu
142/202
Nr opisu:
0000042920
The fuzzy strategy in identification of laminates' elastic constants.
[Aut.]: Witold
Beluch
, Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
.
W:
17th International Conference on Computer Methods in Mechanics
. CMM-2007, Łódź - Spała, Poland, June 19-22, 2007. Short papers. Eds: K. Dems [et al.]. Łódź : Faculty of Civil, Architecture and Environmental Engineering Technical University of Łódź, 2007
, s. 31-32, bibliogr. 6 poz.
Pełny tekst na CD-ROM
kompozyty
;
identyfikacja
;
obliczenia rozmyte
;
algorytm ewolucyjny
;
sztuczna sieć neuronowa
composites
;
identification
;
fuzzy computations
;
evolutionary algorithm
;
artificial neural network
143/202
Nr opisu:
0000042903
The fuzzy strategy in identification of laminates' elastic constants.
[Aut.]: Witold
Beluch
, Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
.
W:
17th International Conference on Computer Methods in Mechanics
. CMM-2007, Łódź - Spała, Poland, June 19-22, 2007. Proceedings. [Dokument elektroniczny]. [Łódź] : [Faculty of Civil, Architecture and Environmental Engineering Technical University of Łódź], 2007
, dysk optyczny (CD-ROM) s. 1-6, bibliogr. 19 poz.
kompozyty
;
identyfikacja
;
obliczenia rozmyte
;
algorytm ewolucyjny
;
sztuczna sieć neuronowa
composites
;
identification
;
fuzzy computations
;
evolutionary algorithm
;
artificial neural network
144/202
Nr opisu:
0000042907
The identification of uncertain parameters in mechanical structures.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
, Wacław
Kuś
, Radosław*
Górski
, Arkadiusz
Poteralski
, Mirosław
Szczepanik
.
W:
17th International Conference on Computer Methods in Mechanics
. CMM-2007, Łódź - Spała, Poland, June 19-22, 2007. Proceedings. [Dokument elektroniczny]. [Łódź] : [Faculty of Civil, Architecture and Environmental Engineering Technical University of Łódź], 2007
, dysk optyczny (CD-ROM) s. 1-9, bibliogr. 14 poz.
algorytm ewolucyjny
;
metoda gradientu
;
sztuczna sieć neuronowa
;
strategia dwustopniowa
;
obliczenia rozmyte
evolutionary algorithm
;
gradient method
;
artificial neural network
;
two-stage strategy
;
fuzzy computations
145/202
Nr opisu:
0000042927
The identification of uncertain parameters in mechanical structures.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
, Wacław
Kuś
, Radosław*
Górski
, Arkadiusz
Poteralski
, Mirosław
Szczepanik
.
W:
17th International Conference on Computer Methods in Mechanics
. CMM-2007, Łódź - Spała, Poland, June 19-22, 2007. Short papers. Eds: K. Dems [et al.]. Łódź : Faculty of Civil, Architecture and Environmental Engineering Technical University of Łódź, 2007
, s. 111-112, bibliogr. 7 poz.
Pełny tekst na CD-ROM
algorytm ewolucyjny
;
metoda gradientu
;
sztuczna sieć neuronowa
;
strategia dwustopniowa
;
obliczenia rozmyte
evolutionary algorithm
;
gradient method
;
artificial neural network
;
two-stage strategy
;
fuzzy computations
146/202
Nr opisu:
0000031549
Wykorzystanie algorytmów genetycznych do doboru wejść klasyfikatora uszkodzeń zębów kół przekładni opartego na sieci neuronowej PNN oraz krótkoczasowej transformacie Fouriera.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
-
Probl. Ekspl.
2007 nr 3
, s. 51-70, bibliogr. 32 poz.
diagnostyka
;
przekładnia zębata
;
metody sztucznej inteligencji
;
sztuczna sieć neuronowa
;
algorytm genetyczny
;
krótkoczasowa transformata Fouriera
diagnostics
;
toothed gear
;
artificial intelligence methods
;
artificial neural network
;
genetic algorithm
;
short time Fourier trans form
147/202
Nr opisu:
0000032208
Wykorzystanie modeli neuronowych w badaniach symulacyjnych generatorów synchronicznych.
[Aut.]: Adrian
Nocoń
, Stefan
Paszek
.
W:
Aktualne problemy w elektroenergetyce
. APE'07. XIII Międzynarodowa konferencja naukowa, Gdańsk-Jurata, 13-15 czerwca 2007. T. 1: Systemy elektroenergetyczne: eksploatacja, stabilność, niezawodność, awarie i restytucje, modelowanie i symulacje. Politechnika Gdańska. Katedra Elektroenergetyki. Gdańsk : Dział Wydaw. Politechniki Gdańskiej, 2007
, s. 255-262, bibliogr. 7 poz.
generator synchroniczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
model neuronowy
;
model obwodowy
synchronous generator
;
artificial neural network
;
neural model
;
circuit model
148/202
Nr opisu:
0000047285
Wykorzystanie modeli neuronowych w badaniach symulacyjnych generatorów synchronicznych.
[Aut.]: Adrian
Nocoń
, Stefan
Paszek
.
W:
Aktualne problemy w elektroenergetyce
. APE'07. XIII Międzynarodowa konferencja naukowa, Gdańsk-Jurata, 13-15 czerwca 2007. [Dokument elektroniczny]. Katedra Elektroenergetyki. Wydział Elektrotechniki i Automatyki. Politechnika Gdańska. [B.m.] : [b.w.], 2007
, dysk optyczny (CD-ROM) s. 1-8, bibliogr. 7 poz.
generator synchroniczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
model neuronowy
;
model obwodowy
synchronous generator
;
artificial neural network
;
neural network
;
circuit model
149/202
Nr opisu:
0000031236
Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w podejmowaniu decyzji w zakresie automatyki elektroenergetycznej.
[Aut.]: Adrian
Halinka
, Paweł
Sowa
, Michał
Szewczyk
.
-
Autom. Elektroenerg.
2007 nr 3
, s. 5-11, bibliogr. 10 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
automatyka elektroenergetyczna
;
logika rozmyta
;
podejmowanie decyzji
artificial neural network
;
power system automation
;
fuzzy logic
;
decision making
150/202
Nr opisu:
0000036595
Zastosowanie klasyfikatora neuronowego typu MLP przy wykorzystaniu deskryptorów uszkodzeń zębów kół pochodzących z analizy DWT.
[Aut.]: Piotr
Czech
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Transp.
2007 z. 61
, s. 91-98, bibliogr. 10 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
MLP
;
koło
;
przekładnia zębata
;
pęknięcie
;
dyskretna transformata falkowa
;
analiza DWT
artificial neural network
;
MLP
;
wheel
;
gear
;
crack
;
discrete wavelet transform
;
DWT analysis
151/202
Nr opisu:
0000065851
Zastosowanie sieci neuronowej do prognozowania wielkości sprzedaży węgla kamiennego.
[Aut.]: Anna
Bluszcz
, Anna
Manowska
.
W:
Moderni matematicke metody v inzenyrstvi
. Sbornik z 16. seminare, Dolni Lomna, 4.6-6.6.2007. Vysoka Skola Banska - Technicka Univerzita Ostrava. Katedra Matematiky a Deskriptivni Geometrie, Jednota Ceskych Matematiku a Fyziku. Pobocka Ostrava. Ostrava : VSB - Technicka univerzita Ostrava, 2007
, s. 20-24, bibliogr. 3 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
metody statystyczne
;
prognozowanie sprzedaży
;
sprzedaż węgla
artificial neural network
;
statistical methods
;
sale forecasting
;
coal sale
152/202
Nr opisu:
0000055644
Zastosowanie sieci neuronowych do identyfikacji modeli dynamicznych procesu flotacji węgla.
[Aut.]: Jarosław
Joostberens
.
W:
Automatyzacja procesów przeróbki kopalin
. APPK 2007. XIII Konferencja, Jaworze, 30 maja - 1 czerwca 2007. Red.: Roman Kaula, Joachim Pielot. Centrum Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa EMAG w Katowicach, Katedra Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa. Wydział Górnictwa i Geologii Politechniki Śląskiej, Polska Akademia Nauk. Komitet Górnictwa. Sekcja Cybernetyki w Górnictwie. Gliwice : Centrum Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa EMAG, 2007
, s. 51-54, bibliogr. 13 poz.
flotacja węgla
;
sztuczna sieć neuronowa
;
model dynamiczny
coal flotation
;
artificial neural network
;
dynamic model
153/202
Nr opisu:
0000040248
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do przewidywania własności magnetycznie miękkich metalowych stopów amorficznych.
[Aut.]: Jarosław
Konieczny
, Leszek**
Dobrzański
, Błażej
Tomiczek
.
W:
Podstawowe problemy energoelektroniki, elektromechaniki i mechatroniki
. PPEEm'2007. Materiały XII sympozjum, Wisła, 9-12 grudnia 2007. T. 1. Polskie Towarzystwo Elektrotechniki Teoretycznej i Stosowanej. Oddział Gliwicko-Opolski [i in.]. [Gliwice] : Komitet Organizacyjny Sympozjum PPEE i Seminarium BSE, 2007
, s. 173-179, bibliogr. 18 poz. (
Archiwum Konferencji PTETiS
; vol. 24)
stop amorficzny
;
materiał magnetycznie miękki
;
skład chemiczny
;
własności magnetyczne
;
sztuczna sieć neuronowa
amorphous alloy
;
soft magnetic material
;
chemical composition
;
magnetic properties
;
artificial neural network
154/202
Nr opisu:
0000039655
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do przewidywania wpływu składu chemicznego i warunków obróbki cieplenj na własności magnetyczne metalowych stopów amorficznych.
[Aut.]: Błażej
Tomiczek
, Jarosław
Konieczny
.
W:
Kongres Studenckich Kół Naukowych "CO-KÓŁ'07"
. Impreza towarzysząca światowemu kongresowi COMMENT 2007, Gliwicec, 25 maja 2007 r.. Red. Wojciech Sitek. Gliwice : [Komitet Organizacyjny Międzynarodowych Konferencji Naukowych Instytutu Materiałów Inżynierskich i Biomedycznych Politechniki Śląskiej], 2007
, s. 105-112, bibliogr. 18 poz. (
Prace Studenckich Kół Naukowych
;
Instytut Materiałów Inżynierskich i Biomedycznych. Politechnika Śląska
nr 13)
sztuczna sieć neuronowa
;
stop amorficzny
;
stop nanokrystaliczny
;
właściwości magnetyczne
artificial neural network
;
amorphous alloy
;
nanocrystalline alloy
;
magnetic properties
155/202
Nr opisu:
0000020947
Analiza techniczna i fundamentalna a dokładność prognozy cen energii elektrycznej na rynku giełdowym.
[Aut.]: R.
Czapaj
, R.
Gwóźdź
, Maksymilian
Przygrodzki
.
W:
Prognozowanie w elektroenergetyce
. VIII Konferencja naukowa, Częstochowa - Złoty Potok, 21-22 września 2006. Warszawa : Wydaw. Czasopism i Książek Technicznych SIGMA-NOT, 2006
, s. 32-34, bibliogr. 6 poz. (
Przegląd Elektrotechniczny
; R. 82, nr 9 0033-2097)
energia elektryczna
;
sztuczna sieć neuronowa
;
rynek bilansujący
;
rynek giełdowy
;
anliza techniczna
;
analiza fundamentalna
electricity
;
artificial neural network
;
balancing market
;
stock market
;
technical analysis
;
fundamental analysis
156/202
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
157/202
Nr opisu:
0000023899
Inteligentne systemy obliczeniowe w zagadnieniach identyfikacji defektów. Rozprawa doktorska.
[Aut.]: Antoni*
Skrobol
.
Gliwice, 2006, 136 k., bibliogr. 88 poz.Promotor: prof. dr hab. inż. Tadeusz* Burczyński
aproksymacja
;
sztuczna sieć neuronowa
;
zbiór rozmyty
;
algorytm ewolucyjny
;
wytrzymałość materiałów
approximation
;
artificial neural network
;
fuzzy set
;
evolutionary algorithm
;
strength of materials
158/202
Nr opisu:
0000078286
Metody prognozowania wykorzystywane w przedsiębiorstwie górniczym.
[Aut.]: Dariusz*
Kaleta
, Anna
Manowska
.
W:
Zagadnienia interdyscyplinarne w górnictwie i geologii
. VI Konferencja naukowa doktorantów, Szklarska Poręba, 23-25 marca 2006 r. Wrocław : Oficyna Wydaw. Politechniki Wrocławskiej, 2006
, s. 403-408, bibliogr. 5 poz. (
Prace Naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wrocławskiej
; nr 116
Seria: Konferencje
; nr 47 0324-9670)
prognoza
;
prognozowanie
;
sztuczna sieć neuronowa
;
zadowolenie klienta
forecast
;
forecasting
;
artificial neural network
;
customer satisfaction
159/202
Nr opisu:
0000018677
Metodyka wymiarowania ustrojów nośnych suwnic pomostowych z wykorzystaniem parametryzacji cech konstrukcyjnych.
[Aut.]: Damian
Gąska
.
-
Probl. Transp.
2006 t. 1 z. 1
, s. 151-159, bibliogr. 6 poz.
suwnica pomostowa
;
optymalizacja konstrukcji
;
sztuczna sieć neuronowa
;
optymalizacja konstrukcji
overhead travelling crane
;
optimization of construction
;
artificial neural network
;
optimization of construction
160/202
Nr opisu:
0000021210
Opis kinetyki redukcji NO węglowodorami na katalizatorze węglowo-żelazowym za pomocą sztucznych sieci neuronowych.
[Aut.]: Krzysztof*
Jastrząb
, Paweł*
Skiba
.
W:
Materiały V Kongresu Technologii Chemicznej, Poznań, 11-15 września 2006 r.
. Cz. 1. Warszawa : Wydaw. Czasopism i Książek Technicznych SIGMA-NOT, 2006
, s. 723-725, bibliogr. 9 poz. (
Przemysł Chemiczny
; t. 85, nr 8/9 0033-2496)
tlenek azotu
;
redukcja katalityczna
;
propan-butan
;
sztuczna sieć neuronowa
nitrogen oxide
;
catalytic reduction
;
propane-butane
;
artificial intelligence
161/202
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
162/202
Nr opisu:
0000021534
Optymalizacja struktury sztucznych sieci neuronowych typu perceptron wielowarstwowy.
[Aut.]: Tadeusz
Wieczorek
.
W:
Nowe technologie sieci komputerowych
. Praca zbiorowa. T. 1. Pod red. Stefana Węgrzyna, Lecha Znamirowskiego, Tadeusza Czachórskiego, Stanisława Kozielskiego. Warszawa : Wydaw. Komunikacji i Łączności, 2006
, s. 153-163, bibliogr. 12 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
perceptron wielowarstwowy
;
architektura sieci
;
optymalizacja sieci neuronowej
artificial neural network
;
multilayer perceptron
;
network architecture
;
optimization of neural network
163/202
Nr opisu:
0000024141
Zastosowanie modelowania neuronowego w modelu teoretyczno-empirycznym kotła.
[Aut.]: Wojciech
Stanek
, Henryk
Rusinowski
.
W:
Aktualne problemy budowy i eksploatacji kotłów
. Międzynarodowa X Konferencja Kotłowa 2006, Szczyrk, Orle Gniazdo, 17-20 października 2006. T. 3. Politechnika Śląska. Instytut Maszyn i Urządzeń Energetycznych. Zakład Kotłów i Wytwornic Pary. Gliwice : [Politechnika Śląska. Wydział Inżynierii Środowiska i Energetyki. Instytut Maszyn i Urządzeń Energetycznych], 2006
, s. 385-396, bibliogr. 12 poz. (
Prace Naukowe. Monografie. Konferencje
; z. 16 1506-9702)
modelowanie empiryczne
;
sztuczna sieć neuronowa
;
uczenie sieci neuronowej
empirical modelling
;
artificial neural network
;
neural network learning
164/202
Nr opisu:
0000016909
Artificial neural networks for solving the inverse kinematics problem in the case of a small walking robot.
[Aut.]: Marek*
Adamczyk
, Piotr
Przystałka
.
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. 11-12, bibliogr. 5 poz.
robotyka
;
sztuczna sieć neuronowa
;
zadanie odwrotne kinematyki
;
modelowanie wirtualne
robotics
;
artificial neural network
;
inverse kinematics problem
;
virtual modelling
165/202
Nr opisu:
0000016900
Artificial neural networks for solving the inverse kinematics problem in the case of a small walking robot.
[Aut.]: Marek*
Adamczyk
, Piotr
Przystałka
.
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. 11-16, bibliogr. 9 poz.
Pełny tekst na CD-ROM
robotyka
;
sztuczna sieć neuronowa
;
zadanie odwrotne kinematyki
;
modelowanie wirtualne
robotics
;
artificial neural network
;
inverse kinematics problem
;
virtual modelling
166/202
Nr opisu:
0000017944
Hybrydowa optymalizacja topologiczna dynamicznych układów mechanicznych.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
.
W:
Problemy dynamiki konstrukcji
. XII Sympozjum Dynamiki Konstrukcji, Rzeszów-Bystre, 28-30 września 2005. Zbiór prac. Rzeszów : Oficyna Wydaw. Politechniki Rzeszowskiej, 2005
, s. 53-60, bibliogr. 3 poz. (
Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej
; nr 222
Mechanika
; z. 65)
układ mechaniczny
;
optymalizacja topologiczna
;
metoda elementów skończonych
;
sztuczna sieć neuronowa
mechanical system
;
topology optimization
;
finite element method
;
artificial neural network
167/202
Nr opisu:
0000016930
Internal defect identification by the computational intelligence system.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Antoni*
Skrobol
, Radosław*
Górski
.
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. 31-32, bibliogr. 4 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
system wnioskowania rozmytego
;
aproksymacja
;
metoda elementów brzegowych
;
identyfikacja
;
wada wewnętrzna
artificial neural network
;
fuzzy inference system
;
approximation
;
boundary element method
;
identification
;
internal defect
168/202
Nr opisu:
0000016972
Internal defect identification by the computational intelligence system.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Antoni*
Skrobol
, Radosław*
Górski
.
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. 53-56, bibliogr. 5 poz.
pełny tekst na CD-ROM
sztuczna sieć neuronowa
;
system wnioskowania rozmytego
;
aproksymacja
;
metoda elementów brzegowych
;
identyfikacja
;
wada wewnętrzna
artificial neural network
;
fuzzy inference system
;
approximation
;
boundary element method
;
identification
;
internal defect
169/202
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
170/202
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
171/202
Nr opisu:
0000013022
Methodology of the mechanical properties prediction for the metallurgical products from the engineering steels using the Artificial Intelligence methods.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, M.
Kowalski
, Janusz
Madejski
.
W:
Achievements in mechanical and materials engineering
. Proceedings of the 13th international scientific conference, Gliwice-Wisła, Poland, May 16-19, 2005. Ed. L. A. Dobrzański. Gliwice : Organising Committee of the International Scientific Conferences Institute of Engineering Materials and Biomaterials of the Silesian University of Technology, 2005
, s. 151-154, bibliogr. 11 poz.
wytrzymałość na rozciąganie
;
granica plastyczności
;
sztuczna sieć neuronowa
;
algorytm genetyczny
;
sztuczna inteligencja
tensile strength
;
yield point
;
artificial neural network
;
genetic algorithm
;
artificial intelligence
172/202
Nr opisu:
0000014803
Methodology of the mechanical properties prediction for the metallurgical products from the engineering steels using the artificial intelligence methods.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, M.
Kowalski
, Janusz
Madejski
.
W:
Worldwide Congress on Materials and Manufacturing Engineering and Technology
. COMMENT'2005, Gliwice-Wisła, 16th-19th May 2005. [Dokument elektroniczny]. Congress proceedings - short papers. Ed. Leszek A. Dobrzański. [Gliwice] : [Komitet Organizacyjny Międzynarodowych Konferencji Naukowych Instytutu Materiałów Inżynierskich i Biomedycznych Politechniki Śląskiej], [2005]
, dysk optyczny (CD-ROM) [Ref. 1.720 s. 1-4], bibliogr. 11 poz.
wytrzymałość na rozciąganie
;
granica plastyczności
;
sztuczna sieć neuronowa
;
algorytm genetyczny
;
sztuczna inteligencja
ultimate tensile strength
;
yield point
;
artificial neural network
;
genetic algorithm
;
artificial intelligence
173/202
Nr opisu:
0000023413
Methodology of the mechanical properties prediction for the metallurgical products from the engineering steels using the artificial intelligence methods.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, M.
Kowalski
, Janusz
Madejski
.
W:
Programme & abstracts of the Worldwide Congress on Materials and Manufacturing Engineering and Technology
. COMMENT'2005, Gliwice-Wisła, 16th-19th May 2005. Ed. by L. A. Dobrzański. Gliwice : Organising Committee of the International Scientific Conferences Institute of Engineering Materials and Biomaterials of the Silesian University of Technology, 2005
, s. 96
wytrzymałość na rozciąganie
;
granica plastyczności
;
sztuczna sieć neuronowa
;
algorytm genetyczny
;
sztuczna inteligencja
ultimate tensile strength
;
yield point
;
artificial neural network
;
genetic algorithm
;
artificial intelligence
174/202
Nr opisu:
0000014710
Methodology of the mechanical properties prediction for the metallurgical products from the engineering steels using the Artificial Intelligence methods.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, M.
Kowalski
, Janusz
Madejski
.
-
J. Mater. Process. Technol.
2005 vol. 164/165
, s. 1500-1509, bibliogr. 14 poz.
Zawiera materiały z: 8th International Scientific Conference on Advances in Materials & Processing Technologies &13th International Scientific Conference on Achievements in Mechanical & Materials Engineering in the framework of Worldwide Congress on Materials and Manufacturing Engineering and Technology, Gliwice-Wisła, Poland, 16-19 May 2005.
Impact Factor
0.592
granica plastyczności
;
sztuczna sieć neuronowa
;
algorytm genetyczny
;
sztuczna inteligencja
yield point
;
artificial neural network
;
genetic algorithm
;
artificial intelligence
175/202
Nr opisu:
0000029864
Sigmoid and radial neural networks in sensitivity analysis: comparisons and applications in defect identification.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
.
W:
16th International Conference on Computer Methods in Mechanics
. CMM-2005. CEACM Conference on Computational Mechanics, Częstochowa, Poland, June 21-24, 2005. Short papers. Eds: A. Garstecki, B. Mochnacki, N. Sczygiol. [Gliwice] : [Polskie Towarzystwo Metod Komputerowych Mechaniki], 2005
, s. 283-284, bibliogr. 3 poz.
algorytm ewolucyjny
;
algorytm klasyczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
analiza wrażliwości
;
optymalizacja
;
identyfikacja
evolutionary algorithm
;
classical algorithm
;
artificial neural network
;
sensitivity analysis
;
optimization
;
identification
176/202
Nr opisu:
0000078114
Sigmoidalne i radialne sieci neuronowe w analizie wrażliwości: porównanie i zastosowanie w identyfikacji defektów.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
.
W:
Modelowanie i symulacja komputerowa w technice
. IV Sympozjum. Wyższa Szkoła Informatyki. Łódź : Wyższa Szkoła Informatyki, 2005
, s. 37-40, bibliogr. 4 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
analiza wrażliwości
;
identyfikacja defektu
artificial neural network
;
sensitivity analysis
;
defect identification
177/202
Nr opisu:
0000016928
The two-stage fuzzy strategy in identification of the uncertain boundary conditions.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
.
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. 29-30, bibliogr. 14 poz.
algorytm ewolucyjny
;
metoda gradientu
;
sztuczna sieć neuronowa
;
strategia dwustopniowa
;
obliczenia rozmyte
;
identyfikacja
evolutionary algorithm
;
gradient method
;
artificial neural network
;
two-stage strategy
;
fuzzy computations
;
identification
178/202
Nr opisu:
0000016971
The two-stage fuzzy strategy in identification of the uncertain boundary conditions.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
.
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. 43-51, bibliogr. 14 poz.
pełny tekst na CD-ROM
algorytm ewolucyjny
;
metoda gradientu
;
sztuczna sieć neuronowa
;
strategia dwustopniowa
;
obliczenia rozmyte
evolutionary algorithm
;
gradient method
;
artificial neural network
;
two-stage strategy
;
fuzzy computations
179/202
Nr opisu:
0000017849
Using of artificial neural networks in predictions of SO
2
, NO and NO
2
concentrations in Gliwice, Poland.
[Aut.]: W.
Rogula
, Jacek*
Żeliński
.
-
Arch. Ochr. Środ.
2005 vol. 31 nr 4
, s. 3-16, bibliogr. 27 poz.
perceptron wielowarstwowy
;
sztuczna sieć neuronowa
;
zanieczyszczenie powietrza
;
predykcja
;
zmienna wejściowa
;
dwutlenek azotu
;
dwutlenek siarki
;
zmienna wyjściowa
multilayer perceptron
;
artificial neural network
;
air pollution
;
prediction
;
input variable
;
nitrogen dioxide
;
sulphur dioxide
;
output variable
180/202
Nr opisu:
0000010722
Application of artificial neural network in computational sensitivity analysis.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
.
W:
Recent developments in artificial intelligence methods
. AI-METH 2004, Gliwice, Poland, November 17-19, 2004. 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, 2004
, s. 69-72, bibliogr. 7 poz.
algorytm ewolucyjny
;
algorytm klasyczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
analiza wrażliwości
;
optymalizacja
;
identyfikacja
evolutionary algorithm
;
classical algorithm
;
artificial neural network
;
sensitivity analysis
;
optimization
;
identification
181/202
Nr opisu:
0000011135
Application of artificial neural network in computational sensitivity analysis.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, Piotr**
Orantek
.
W:
Methods of artificial intelligence
. AI-METH 2004. [Proceedings of the Symposium on Methods of Artificial Intelligence and the Workshop on Knowledge Acquisition in Mechanical Engineering, Gliwice, Poland, 17-19 November 2004]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Gliwice : Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, 2004
, s. 37-38, bibliogr. 7 poz.
obliczenia ewolucyjne
;
algorytm klasyczny
;
sztuczna sieć neuronowa
;
analiza wrażliwości
;
identyfikacja
evolutionary computation
;
classical algorithm
;
artificial neural network
;
sensitivity analysis
;
identification
182/202
Nr opisu:
0000011137
Approximation of a boundary-value problem using artificial neural networks.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, A.
Skrobol
.
W:
Methods of artificial intelligence
. AI-METH 2004. [Proceedings of the Symposium on Methods of Artificial Intelligence and the Workshop on Knowledge Acquisition in Mechanical Engineering, Gliwice, Poland, 17-19 November 2004]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Gliwice : Silesian University of Technology. Department for Strength of Materials and Computational Mechanics. Department of Fundamentals of Machinery Design, 2004
, s. 41-42, bibliogr. 5 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
wieża chłodnicza
;
sieć neuronowa
;
aproksymacja
;
metoda elementów brzegowych
artificial neural network
;
radial basis functions
;
neural network
;
approximation
;
boundary element method
183/202
Nr opisu:
0000010724
Approximation of a boundary-value problem using artificial neural networks.
[Aut.]: Tadeusz*
Burczyński
, A.
Skrobol
.
W:
Recent developments in artificial intelligence methods
. AI-METH 2004, Gliwice, Poland, November 17-19, 2004. 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, 2004
, s. 79-84, bibliogr. 7 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
sieć neuronowa o radialnych funkcjach bazowych
;
sieć neuronowo-rozmyta
;
aproksymacja
;
metoda elementów brzegowych
artificial neural network
;
radial basis function neural network
;
fuzzy neural network
;
approximation
;
boundary element method
184/202
Nr opisu:
0000019100
Badania doświadczalne i modelowe w monitorowaniu i wspomaganiu procesów rehabilitacji.
[Aut.]: Robert
Michnik
, Jacek
Jurkojć
.
W:
Modelling and optimization of physical systems
. 8th International Seminar of Applied Mechanics, Wisła, 04-06.06.2004. [Dokument elektroniczny]. Department of Applied Mechanics. Silesian University of Technology in Gliwice, Polish Society for Theoretical and Applied Mechanics. Gliwice Branch, Department of Mechanics. VSB Technical University of Ostrava. Gliwice : Wydaw. Katedry Mechaniki Stosowanej, 2004
, dysk optyczny (CD-ROM) s. 103-108, bibliogr. 6 poz. (
Zeszyty Naukowe Katedry Mechaniki Stosowanej
;
[Politechnika Śląska]
nr 25)
rehabilitacja
;
układ szkieletowo-mięśniowy
;
chód ludzki
;
badanie doświadczalne
;
badanie modelowe
;
sztuczna sieć neuronowa
rehabilitation
;
muscular-skeleton system
;
human gait
;
experimental study
;
model test
;
artificial neural network
185/202
Nr opisu:
0000009997
Biometrical identification on the ground of the eye movement, executed by means of the artificial neural network.
[Aut.]: Robert
Brzeski
, Józef**
Ober
.
-
J. Med. Informat. Technol.
2004 vol. 7
, s. KB47-KB54, bibliogr. 4 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
ANN
;
identyfikacja biometryczna
;
symulacja wizualna
;
rozpoznanie
;
warstwa
;
neuron
;
ruch oczu
artificial neural network
;
ANN
;
biometric identification
;
visual simulation
;
recognition
;
layer
;
neuron
;
eye movements
186/202
Nr opisu:
0000010236
Dynamiczne układy zastępcze dla symulacji zjawisk przejściowych w systemie elektroenergetycznym.
[Aut.]: Paweł
Sowa
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Elektr.
2004 z. 189
, s. 143-152, bibliogr. 19 poz.
system elektroenergetyczny
;
układ elektromechaniczny
;
sztuczna sieć neuronowa
power system
;
electromechanical system
;
artificial neural network
187/202
Nr opisu:
0000098876
Electrical fault detection in power systems by ANN structures.
[Aut.]: Michał
Szewczyk
, Adrian
Halinka
.
-
WSEAS Trans. Comput.
2004 vol. 3 iss. 4
, s. 1681-1685, bibliogr. 4 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
elektroenergetyczna automatyka zabezpieczeniowa
;
wykrywanie błędów
artificial neural network
;
power system protection
;
fault detection
188/202
Nr opisu:
0000093989
Employment of neural networks for modelling of corrosive wear of hard magnetic composite materials.
[Aut.]: Leszek**
Dobrzański
, M.
Drak
, Jacek
Trzaska
.
-
Inż. Mater.
2004 R. 25 nr 3
, s. 709-712, bibliogr. 15 poz.
Referat wygłoszony na: Advanced materials & technologies. AMT '2004. XVII Physical Metallurgy and Materials Science Conference, Lodz, Poland, 20th - 24th June 2004
sztuczna sieć neuronowa
;
materiały kompozytowe
;
materiał magnetycznie twardy
;
kompozyt na osnowie polimerowej
;
zużycie korozyjne
artificial neural network
;
composite materials
;
hard magnetic material
;
polymer matrix composite
;
corrosion wear
189/202
Nr opisu:
0000010109
Możliwości identyfikacji osobniczej na podstawie ruchu oka przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych.
[Aut.]: Robert
Brzeski
, Józef**
Ober
.
W:
Współczesne problemy systemów czasu rzeczywistego
. Praca zbiorowa. Pod. red. Andrzeja Kwietnia i Piotra Gaja. Warszawa : Wydaw. Naukowo-Techniczne, 2004
, s. 469-478
sztuczna sieć neuronowa
;
identyfikacja biometryczna
;
ruch oka
artificial neural network
;
biometric identification
;
eye tracking
190/202
Nr opisu:
0000010804
Neural network modelling of NaNO2 inversion process kinetics.
[Aut.]: Jerzy**
Piotrowski
, Krzysztof
Piotrowski
, Barbara*
Lipowska
.
-
Pol. J. Chem. Technol.
2004 vol. 6 nr 1
, s. 37-41, bibliogr. 20 poz.
inwersja
;
kinetyka
;
sztuczna sieć neuronowa
;
azotan sodowy(III)
;
kwas azotowy (V)
inversion
;
kinetics
;
artificial neural network
;
sodium nitrate (III)
;
nitric acid (V)
191/202
Nr opisu:
0000011002
Symulacja biodegradacji lotnych substancji organicznych. Porównanie predykacji sieci neuronowych i modelu deterministycznego.
[Aut.]: Klaudia*
Chmiel
, Krzysztof
Piotrowski
, Michał**
Palica
, Andrzej*
Jarzębski
.
-
Inż. Chem. Proces.
2004 t. 25 z. 3/1
, s. 783-788, bibliogr. 4 poz..
Impact Factor
0.337
biofiltracja
;
złoże
;
lotne związki organiczne
;
biodegradacja
;
symulacja
;
sztuczna sieć neuronowa
;
reaktor rurowy
;
bilans masy
;
faza gazowa
;
faza stała
;
predykcja
;
porównanie
biofiltration
;
deposit
;
volatile organic compounds
;
biodegradation
;
simulation
;
artificial neural network
;
tubular reactor
;
mass balance
;
gas phase
;
solid phase
;
prediction
;
comparison
192/202
Nr opisu:
0000009340
Sztuczne sieci neuronowe jako potencjalne narzędzie do identyfikacji poziomów napięć uziomowych oraz poziomów napięć dotykowych stacji elektroenergetycznych.
[Aut.]: Adrian
Halinka
, Marian**
Pasko
, Paweł
Sowa
, Michał
Szewczyk
.
-
Śl. Wiad. Elektr.
2004 R. 11 nr 4
, s. 4-11, bibliogr. 5 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
napięcie dotykowe
;
napięcie uziomowe
;
stacja elektroenergetyczna
artificial neural network
;
touch voltage
;
earth voltage
;
substation
193/202
Nr opisu:
0000015239
Wpływ składu gazu syntezowego na kinetykę topochemicznych reakcji redukcji Fe
2
O
3
- FeO.
[Aut.]: T.
Wiltowski
, Krzysztof
Piotrowski
, H.
Lorethova
, L.
Stonawski
, K.
Mondal
, T.
Szymański
.
-
Inż. Chem. Proces.
2004 t. 25 z. 3/3
, s. 1789-1794, bibliogr. 7 poz..
Impact Factor
0.337
redukcja Fe2O3 - FeO
;
reakcja topochemiczna
;
kinetyka reakcji
;
gaz syntezowy
;
metoda Hancocka-Sharpa
;
równanie Johnsona-Mehla-Avramiego-Erofeeva
;
sztuczna sieć neuronowa
Fe2O3 - FeO reduction
;
topochemical reaction
;
reaction kinetics
;
syngas
;
Hancock-Sharp method
;
Johnson-Mehl-Avrami-Erofeev equation
;
artificial neural network
194/202
Nr opisu:
0000009251
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji mechanizmów dominujących w rozprzestrzenianiu zanieczyszczeń powietrza.
[Aut.]: W.
Rogula
, Jacek*
Żeliński
.
-
Ochr. Powietrza Probl. Odpadów
2004 R. 38 nr 4
, s. 129-139, bibliogr. 11 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
zanieczyszczenie powietrza
;
parametry meteorologiczne
artificial neural network
;
air pollution
;
meteorological parameters
195/202
Nr opisu:
0000010085
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do przewidywania wpływu składu chemicznego i warunków obróbki cieplnej na własności mechaniczne stali konstrukcyjnych.
[Aut.]: Marek
Sroka
, Leszek**
Dobrzański
.
W:
XXXII Szkoła Inżynierii Materiałowej, Kraków - Krynica, 28 IX-1 X 2004
. [Kraków] : [Wydaw. Plantpress], [2004]
, s. 721-724, bibliogr. 3 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
stal konstrukcyjna
;
własności mechaniczne
artificial neural network
;
structural steel
;
mechanical properties
196/202
Nr opisu:
0000066197
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w rozpoznawaniu znaków.
[Aut.]: Alina
Momot
.
-
Stud. Informat.
2004 vol. 25 nr 1
, s. 69-90, bibliogr. 39 poz.
rozpoznawanie znaków
;
sztuczna sieć neuronowa
character recognition
;
artificial neural network
197/202
Nr opisu:
0000070590
Adaption of protection in automatic system of complex generation systems with gas turbine.
[Aut.]: Adrian
Halinka
, Michał
Szewczyk
, Paweł
Sowa
.
W:
Power and energy systems
. PES 2003. Proceedings of the Seventh IASTED International Multi-conference, Palm Springs, California, USA, February 24 - 26, 2003. Ed. K. M. Smedley. Anaheim : Acta Press, 2003
, paper 379-187
optymalizacja
;
system zasilania
;
turbina gazowa
;
sztuczna sieć neuronowa
optimization
;
power system
;
gas turbine
;
artificial neural network
198/202
Nr opisu:
0000007657
Klasyfikacja obiektów na obrazach satelitarnych powierzchni ziemi z wykorzystaniem syntezy informacji.
[Aut.]: Grzegorz
Baron
, T.
Niedziela
.
W:
Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe
. [V Krajowa konferencja naukowa, Wrocław, 11-13 czerwca 2003 r.]. T. 1. Pod red. Z. Bubnickiego i A. Grzecha. Wrocław : Oficyna Wydaw. Politechniki Wrocławskiej, 2003
, s. 474-481, bibliogr. 2 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
ekstrakcja cech
;
algebra Boole'a
;
klasyfikacja obiektów
;
obraz satelitarny
artificial neural network
;
feature extraction
;
Boolean algebra
;
object classification
;
satellite image
199/202
Nr opisu:
0000007867
Miary statystyczne jako dane wejściowe dla sztucznych sieci neuronowych.
[Aut.]: Bogusław
Łazarz
, Henryk**
Madej
, Piotr
Czech
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Transp.
2003 z. 48
, s. 113-120, bibliogr. 14 poz.
sztuczna sieć neuronowa
;
koło zębate
;
uszkodzenie
;
diagnostyka
;
przekładnia zębata
artificial neural network
;
gear wheel
;
cracking
;
diagnostics
;
gearbox
200/202
Nr opisu:
0000008729
Optymalizacja sieci neuronowej typu SVM w zadaniu identyfikacji stopnia pęknięcia podstawy zęba.
[Aut.]: Bogusław
Łazarz
, Piotr
Czech
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Transp.
2003 z. 50
, s. 153-158, bibliogr. 12 poz.
sieć neuronowa SVM
;
sztuczna sieć neuronowa
;
ząb
SVM neural network
;
artificial neural network
;
tooth
201/202
Nr opisu:
0000007656
Sztuczne sieci neuronowe jako klasyfikatory w systemie analizy mikroskopowych obrazów zawiesin.
[Aut.]: Tomasz*
Podeszwa
, L.
Jaroszewicz
.
W:
Inżynieria wiedzy i systemy ekspertowe
. [V Krajowa konferencja naukowa, Wrocław, 11-13 czerwca 2003 r.]. T. 1. Pod red. Z. Bubnickiego i A. Grzecha. Wrocław : Oficyna Wydaw. Politechniki Wrocławskiej, 2003
, s. 459-465, bibliogr. 4 poz.
olej smarujący
;
analiza mikroskopowa
;
sztuczna sieć neuronowa
lubricating oil
;
microscopic analysis
;
artificial neural network
202/202
Nr opisu:
0000008730
Widmo iloczynowe, widmo poliharmoniczne, korelacja i koherencja jako źródło danych wejściowych dla sztucznych sieci neuronowych.
[Aut.]: Bogusław
Łazarz
, Piotr
Czech
.
-
Zesz. Nauk. PŚl., Transp.
2003 z. 50
, s. 159-164, bibliogr. 11 poz.
koło zębate
;
sztuczna sieć neuronowa
;
korelacja
gear wheel
;
artificial neural network
;
correlation
stosując format:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie