ZASTOSOWANIE SIECI NEURONOWYCH I ALGORYTMÓW GŁĘBOKIEGO UCZENIA W ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ

This paper refers to the cases of the use of Artificial Neural Networks and Convolutional Neural Networks in impedance tomography. Machine Learning methods can be used to teach computers different technical problems. The efficient use of conventional artificial neural networks in tomography is possible able to effectively visualize objects. The first step of implementation Deep Learning methods in Electrical Impedance Tomography was performed in this work.W artykule zaprezentowano dwa przypadki dotyczące zastosowania sztucznych sieci neuronowych i konwolucyjnych sieci neuronowychw tomografii impedancyjnej. Uczenie maszynowe może znaleźć zastosowanie przy rozwiązywaniu różnorodnych problemów technicznych.W tomograficznej rekonstrukcji obrazów można stosować konwencjonalne sieci neuronowe. W niniejszej pracy przedstawiono przykład zastosowania metod głębokiego uczenia w obszarze elektrycznej tomografii impedancyjnej

ZASTOSOWANIE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W ZAUTOMATYZOWANYCH CENTRACH LOGISTYCZNYCH

The paper deals with the problem of works transport organization in logistic center with the use of artificial intelligence algorithms. The presented approach is based on non-changeable path during travel along a given loop. The ordered set of containers requesting transport service was determined by fuzzy logic, while the sequence of containers in a loop was optimized by genetic algorithms. A solution for semi-autonomous transport vehicles wherein the control system informs the driver about optimal route was presented. The obtained solution was verified by a computer simulation.Artykuł dotyczy problematyki sterowania transportem wewnątrzzakładowym w zautomatyzowanych centrach logistycznych z zastosowaniem metod sztucznej inteligencji. Zaprezentowane podejście zakłada predykcję niezmiennej trasy  przejazdu środka transportu. Kolejność zbioru regałów wymagających obsługi transportowej jest determinowana przez logikę rozmytą, natomiast do optymalizacja trasy przejazdu wykorzystano algorytmy genetyczne. Zaprezentowano koncepcję środka transportu, w którym system sterowania informuje kierowcę dokąd ma jechać. Uzyskane rozwiązanie zostało zweryfikowane z wykorzystaniem metod symulacji komputerowej

ZARZĄDZANIE RYZYKIEM ŁAŃCUCHA DOSTAW ZA POMOCĄ METODY MONTE CARLO

In this paper, the conceptual model of risk-based cost estimation for completing tasks within supply chain is presented. This model is a hybrid. Its main unit is based on Monte Carlo Simulation (MCS). Due to the fact that the important and difficult to evaluate input information is vector of risk-occur probabilities the use of artificial intelligence method was proposed. The model assumes the use of fuzzy logic or artificial neural networks – depending on the availability of historical data. The presented model could provide support to managers in making valuation decisions regarding various tasks in supply chain management.W artykule zaprezentowano przykład zastosowania hybrydowego systemu wspomagania decyzji w kontekście zarządzania ryzykiem w łańcuchu dostaw. Główny moduł sterownika bazuje na koncepcji symulacji Monte Carlo. Wektor danych wejściowych zawiera istotne informacje, których wyrażenie w postaci zmiennych ilościowych stanowi wyzwanie, w związku z czym zaproponowano użycie sztucznej inteligencji. W zależności od dostępności do danych historycznych, sterownik decyzyjny zastosuje sieci neuronowe lub logikę rozmytą. Zaprezentowane rozwiązanie może stanowić wsparcie dla menedżerów podczas podejmowania decyzji będących odpowiedzią na różnorodne ryzyka w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw

ZASTOSOWANIE KONWOLUCYJNYCH SIECI NEURONOWYCH W IDENTYFIKACJI ZAWILGOCEŃ ŚCIAN BUDYNKÓW METODĄ EIT

The article presents the results of research in the area of using deep neural networks to identify moisture inside the walls of buildings using electrical impedance tomography. Two deep neural networks were used to transform the input measurements into images of damp places - convolutional neural networks (CNN) and recurrent long short-term memory networks LSTM. After training both models, a comparative assessment of the results obtained thanks to them was made. The conclusions show that both models are highly utilitarian in the analyzed problem. However, slightly better results were obtained with the LSTM method.W artykule przedstawiono rezultaty badań w obszarze wykorzystania głębokich sieci neuronowych do identyfikacji zawilgoceń wewnątrz ścian budynków przy użyciu elektrycznej tomografii impedancyjnej. Do przekształcenia pomiarów wejściowych na obrazy przedstawiające zawilgocone miejsca użyto dwóch rodzajów głębokich sieci neuronowych – konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) i rekurencyjne sieci typu LSTM. Po wytrenowaniu obu modeli dokonano oceny porównawczej uzyskanych dzięki nim rezultatów. Wnioski wskazują na dużą utylitarność obu modeli w badanej problematyce, jednak nieco lepsze rezultaty uzyskano dzięki metodzie LSTM

Ultrasound Brain Tomography:Comparison of Deep Learning and Deterministic Methods

— The general purpose of this document is to develop a lightweight, portable ultrasound computer tomography (USCT) system that enables noninvasive imaging of the inside of the human head with high resolution. The goal is to analyze the benefits of using a deep neural network containing convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) layers compared to deterministic methods. In addition to the CNN + LSTM and LSTM networks, the following methods were used to create tomographic images of the inside of the human head: truncated singular value decomposition (TSVD), linear backprojection (LB), Gauss–Newton (GN) with regularization matrix, Tikhonov regularization (TR), and Levenberg–Marquardt (LM). A physical model of the human head was made. Based on synthetic and real measurements, images of the inside of the brain were reconstructed. On this basis, the CNN + LSTM and LSTM methods were compared with deterministic methods. Based on the comparison of images and quantitative indicators, it was found that the proposed neural network is much more tolerant of noisy and nonideal synthetic data measurements, which is manifested in the lack of the need to apply filters to the obtained images. An important finding confirmed by hard evidence is the confirmation of the greater usefulness of neural models in medical ultrasound tomography, which results from the generalization abilities of the deep hybrid neural network. At the same time, research has shown a deficit of these abilities in deterministic methods. Considering the human head’s specificity, using hybrid neural networks containing both CNN and LSTM layers in clinical trials is a better choice than deterministic methods.</p

ZASTOSOWANIE ARCHITEKTURY MIKROUSŁUG W ANALITYCZNYM SYSTEMIE REKONSTRUKCJI OBRAZÓW ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ

An image reconstruction with use of EIT method has been found useful in many areas of medical, industrial and environmental applications. Papers show that computational systems used for image reconstructions are utilizing parallel and distributed computations and multi-tier architecture, as well as monolithic architecture. The aim of our research is to define an analytical system architecture that will be able to combine a variety of image reconstruction algorithms with their representations in different programming languages. Based on examples described in different proceedings and research papers, a microservices architecture seems to be an interesting alternative to the monolithic one.Zaprezentowano postępy prac związanych z budową system analitycznego służącego do rekonstrukcji obrazów obiektów badanych za pomocą elektrycznej tomografii impedancyjnej. Celem system jest elastyczność pozwalająca na integrację wewnątrz jednego system modułów analitycznych bazujących na różnych algorytmach rekonstrukcji obrazu identyfikowanego obiektu. Kolejnym ważnym wymaganiem jest możliwość oprogramowania modułów analitycznych za pomocą najczęściej wykorzystywanych w tej dziedzinie językach programowania. System zapewnia komunikację z urządzeniem za pośrednictwem łączy internetowych, co pozwala na zdalne sterowanie i pobieranie wyników pomiarów. Dodatkowym założeniem stawianym aplikacji jest możliwość korzystania z dowolnego źródła danych (urządzenie typu tomograf, baza danych, systemy plików) poddawanych analizie, a wyniki rekonstrukcji mają być dostępne dla każdego urządzenia komputerowego. Zaprezentowano dwa rodzaje architektury aplikacji, monolityczną i opartą o mikro usługi

ZASTOSOWANIE SIECI PETRIEGO W SYSTEMACH WSPOMAGANIA DECYZJI OPARTYCH NA INTELIGENTNEJ WIELOŹRÓDŁOWEJ ANALIZIE DANYCH

The paper deals with the design of data analysis systems for business process automation. A general scheme of decision support system was developed in which one of the modules is based on Petri Nets. The way of implementation of Petri Net model in optimization problem regarding service-oriented decision support system was shown. The Petri Net model of distribution workflow was presented and simulation experiments was completed. As a result the optimal solution as a set of parameters was emerged.Artykuł dotyczy problematyki projektowania zautomatyzowanych systemów analizy danych biznesowych. Opracowano ogólny model systemu wspomagania decyzji, w którym jeden z modułów funkcjonuje w oparciu o sieci Petriego. Zaprezentowano sposób implementacji sieci Petriego do&nbsp;realizacji zadań optymalizacyjnych dotyczących zorientowanego na usługi systemu wspomagania decyzji. Przeprowadzono szereg eksperymentów symulacyjnych wykorzystując model przepływu pracy utworzony na bazie sieci Petriego. Rezultatem badań było wyłonienie optymalnego zbioru parametrów procesu biznesowego

OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA W PROCESIE PRODUKCJI MEBLI

This paper concerns the use of integer linear programming in a multi-criteria optimization. The aim of the research was to develop a model of&nbsp;the decision support system allowing simultaneous minimization of the intermediate products stocks level and waste generated in the process of cutting. The goal of controller was to select the appropriate cutting program, including production orders, the current inventory and limits on permissible stocks&nbsp;levels.Opracowanie dotyczy zastosowania programowania liniowego całkowitoliczbowego w optymalizacji wielokryterialnej. Celem badań było opracowanie modelu sterownika decyzyjnego umożliwiającego jednoczesną minimalizację poziomu zapasów półfabrykatów wygenerowanych w procesie cięcia, jak i odpadów po rozkroju. Zadaniem sterownika było dobranie odpowiedniego programu rozkroju z uwzględnieniem zamówień produkcyjnych, bieżących zapasów półfabrykatów i ograniczeń odnośnie dopuszczalnych poziomów zapasów

PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW ANALIZY DANYCH DO AUTOMATYZACJI PROCESÓW BIZNESOWYCH

The paper deals with the design of data analysis systems for business process automation. The main goal of the project is to develop an&nbsp;innovative system for analyzing multisource data, business data mining processes, and as a result the creation and sharing of new improved procedures and solutions.Artykuł dotyczy projektowania systemów analizy danych do automatyzacji procesów biznesowych. Głównym celem projektu jest opracowanie innowacyjnego systemu do analizy danych wieloźródłowych, procesów eksploracji danych biznesowych, a co za tym idzie tworzenie i udostępnianie nowych ulepszonych procedur i rozwiązań