Automatyzacja procesu badania neuronowego systemu wnioskującego opartego na programie Statistica w praktycznym zastosowaniu

Tyt. z nagłówka.Bibliogr. s. 1375.Dostępny również w formie drukowanej.STRESZCZENIE: W pracy przedstawiono wykorzystanie automatycznego systemu dobierającego parametry układu sieci neuronowych w celu klasyfikacji pacjentów na dwie grupy. Do praktycznej weryfikacji działania stworzonego oprogramowania wybrano kategoryzację badań spirometrycznych. Wyniki systemu porównano z wcześniej opublikowaną próbą empirycznego dobrania parametrów układu sieci. SŁOWA KLUCZOWE: sieci neuronowe, neuronowy system wnioskujący, automatyczny projektant sieci neuronowych. ABSTRACT: The paper presents the use of an automated system choosing neural system network parameters in order to classify patients into two groups. Categorisation of spirometric tests was chosen for practical testing of the created software. The results of the system were compared to the earlier published attempt of an empirical choice of network system parameters. KEYWORDS: neural network, neuro-expert classification system, automatic neural networks designer

Weryfikacja działania sieci Kohonena przetwarzających dane ankietowe zebrane wśród studentów krakowskiej AWF

Tyt. z nagłówka.Bibliogr. s. 511.Dostępny również w formie drukowanej.STRESZCZENIE: W pracy pokazano na przykładzie danych ankietowych przydatność sieci Kohonena do analizy danych wielowymiarowych. Dzięki redukcji do trzech wymiarów z jednej strony i analizie danych przez eksperta z drugiej strony zweryfikowano użyteczność sieci bez nauczyciela do rozdzielania zbioru danych na oddzielne grupy. Ostateczną weryfikację twierdzenia o braku zależności między opiniami studentów a ich wyborami preferowanych cech u wykładowców dokonano za pomocą sieci LVQ. SŁOWA KLUCZOWE: sieci neuronowe kohonena, sieci neuronowe lvq, klasteryzacja danych, typy osobowościowe, kompetencje temporalne. ABSTRACT: On the basis of opinion survey data the paper shows the usefulness of Kohonen's networks for multidimensional data analysis. Due to a reduction to three dimensions on the one hand and the analysis of the data by an expert on the other, the usefulness of unsupervised learning networks for dividing a set of data into separate groups was verified. The final verification of the thesis that there is no correlation between students' opinions and their choices of preferred lecturers' features was carried out using an LVQ network. KEYWORDS: kohonen neural networks, lvq neural networks, data clustering, types of personality, temporal competencies

Próba neuronowego modelowania zawartości radioaktywnego kobaltu w zależności od składu chemicznego wody w reaktorze jądrowym

Tyt. z nagłówka.Bibliogr. s. 924.Dostępny również w formie drukowanej.STRESZCZENIE: W pracy przedstawiono wykorzystanie sieci neuronowych do tworzenia modelu zależności zawartości pierwiastka promieniotwórczego Co od zawartości pięciu metali w wodzie reaktora jądrowego. Otrzymano bardzo obiecujące modele procesu, rokujące nadzieje na badanie czułości modelu na zmianę parametrów wejściowych. Równocześnie wykazano ogromną rolę historii pomiarów przy tworzeniu modelu. SŁOWA KLUCZOWE: sieci neuronowe, elektrownia jądrowa. ABSTRACT: The paper presents the use of neural networks to create a dependence model of the content of a radioactive mineral Co on the content of five metals in the water of a nuclear reactor. Very promising models of the process were received which gives hope to research the sensitivity of the model towards changes of the input parameters. At the same time a great importance of the history of measurements at creating the model was proved. KEYWORDS: neural network, nuclear power station

Assessment of Selected Parameters of the Automatic Scarification Device as an Example of a Device for Sustainable Forest Management

Due to technological progress in forestry, seedlings with covered root systems—especially those grown in container nurseries—have become increasingly important in forest nursery production. One the trees that is most commonly grown this way is the common oak (Quercus robur L.). For an acorn to be sown in a container, it is necessary to remove its upper part during mechanical scarification, and evaluate its sowing suitability. At present, this is mainly done manually and by visual assessment. The low effectiveness of this method of acorn preparation has encouraged a search for unconventional solutions. One of them is the use of an automated device that consists of a computer vision-based module. For economic reasons related to the cost of growing seedlings in container nurseries, it is beneficial to minimize the contribution of unhealthy seeds. The maximum accuracy, which is understood as the number of correct seed diagnoses relative to the total number of seeds being assessed, was adopted as a criterion for choosing a separation threshold. According to the method proposed, the intensity and red components of the images of scarified acorns facilitated the best results in terms of the materials examined during the experiment. On average, a 10% inaccuracy of separation was observed. A secondary outcome of the presented research is an evaluation of the ergonomic parameters of the user interface that is attached to the unit controlling the device when it is running in its autonomous operation mode