SYSTEM DECYZYJNY DO PRZEWIDYWANIA CEN AKCJI OPARTY NA SZTUCZNEJ SIECI NEURONOWEJ HOPFIELDA

The paper describes a new method using Hopfield artificial neural network combined with technical analysis fractal analysis and feed-forward artificial neural networks for predicting share prices for a next day on a Stock Exchange. The developed method and networks are implemented in an Expert System, which is proposed as a valuable comprehensive, analytical tool. A new algorithm for artificial neural networks training and testing is also presented. It automatically chooses the best network structure, and the most important input parameters.Artykuł opisuje nową metodę zastosowania sztucznej sieci neuronowej Hopfielda połączonej z analizą techniczną, fraktalną oraz jednokierunkowymi sztucznymi sieciami neuronowymi do przewidywania przyszłych cen akcji na Giełdzie Papierów Wartościowych. Opisane nowe metody zostały zaimplementowane w systemie ekspertowym, który jest polecany jako kompleksowe narzędzie do badania aktualnych i przyszłych zachowań rynku. Zaprezentowany został również algorytm nauki testowania sztucznych sieci neuronowych, który na końcu wybiera najlepszą z nich

Metody sztucznej inteligencji w modelowaniu i identyfikacji obiektów elektrotermicznych

W pracy przedstawiono zastosowanie metod sztucznej inteligencji do modelowania i identyfikacji wybranych obiektów elektrotermicznych. Zastosowano sztuczne sieci neuronowe do modelowania i identyfikacji nieliniowych własności dynamicznych dwóch typów rezystancyjnych czujników Pt 100 w osłonie umieszczonych w oleju silikonowym. Stosowano dwuwarstwowe sieci perceptronowe oraz sieci rekurencyjne. Zaproponowano także rozmyte podejście do modelowania wybranej klasy obiektów cieplnych - rezystancyjnych pieców komorowych. W szczególności uwzględniono rozłożony charakter parametrów tego typu obiektów i zaproponowano rozwiązanie, które umożliwia uwzględnienie w modelu zmian parametrów dynamicznych obiektu wynikających ze zmian stopnia nasycenia cieplnego warstw izolacyjnych. Rozważania teoretyczne zweryfikowano na drodze symulacyjnej i eksperymentalnej, dowodząc skuteczności proponowanych metod dla rozważanych klas obiektów, a ogólność przeprowadzonej analizy wskazuje na możliwość rozszerzenia zakresu zastosowań

PRZYSPIESZANIE PROCESU REKONSTRUKCJI OBRAZU W ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII POJEMNOŚCIOWEJ 3D Z WYKORZYSTANIEM HETEROGENICZNEGO SYSTEMU MULTI-GPU

Electrical capacitance tomography is an innovative method for visualization of industrial processes. One of its main advantages is it’s high time resolution that allows to the usage of ECT in systems with high volatility. In recent years there has been significant development of electrical capacitance tomography 3D, which however, has significantly reduced industrial it’s applications due to the complicated process of image reconstruction. The authors propose the use of multi-node, multi-GPU system to accelerate the process of image reconstruction in ECT 3D.Elektryczna tomografia pojemnościowa jest innowacyjną metodą wizualizacji procesów przemysłowych. Jedną z jej głównych zalet jest duża rozdzielczość czasowa pozwalająca na zastosowanie ECT w instalacjach o dużej zmienności. W ostatnich latach nastąpił znaczący rozwój elektrycznej tomografii pojemnościowej 3D, która jednakże ma znacznie ograniczone zastosowanie przemysłowe ze względu na skomplikowany proces rekonstrukcji obrazu. Autorzy artykułu proponują zastosowanie wielowęzłowego systemu Multi-GPU do przyspieszenia procesu rekonstrukcji obrazu w ECT 3D

ROZPOZNAWANIE EMOCJI W TEKSTACH POLSKOJĘZYCZNYCH Z WYKORZYSTANIEM METODY SŁÓW KLUCZOWYCH

Dynamic development of social networks caused that the Internet has become the most popular communication medium. A vast majority of the messages are exchanged in text format and very often reflect authors’ emotional states. Detection of the emotions in text is widely used in e-commerce or telemedicine becoming the milestone in the field of human-computer interaction. The paper presents a method of emotion recognition in Polish-language texts based on the keywords detection algorithm with lemmatization. The obtained accuracy is about 60%. The first Polish-language database of keywords expressing emotions has been also developed.Dynamiczny rozwój sieci społecznościowych sprawił, że Internet stał się najpopularniejszym medium komunikacyjnym. Zdecydowana większość komunikatów wymieniana jest w postaci widomości tekstowych, które niejednokrotnie odzwierciedlają stan emocjonalny autora. Identyfikacja emocji w tekstach znajduje szerokie zastosowanie w handlu elektronicznym, czy telemedycynie, stając się jednocześnie ważnym elementem w komunikacji człowiek-komputer. W niniejszym artykule zaprezentowano metodę rozpoznawania emocji w tekstach polskojęzycznych opartą o algorytm detekcji słów kluczowych i lematyzację. Uzyskano dokładność rzędu 60%. Opracowano również pierwszą polskojęzyczną bazę słów kluczowych wyrażających emocje

SYMULACJA PRZEPŁYWU GRAWITACYJNEGO I ESTYMACJA JEGO PARAMETRÓW PRZY UŻYCIU ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII POJEMNOŚCIOWEJ I SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH

The paper presents a new approach to monitoring changes of characteristic parameters of gravitational solids flow. Electrical Capacitance Tomography (ECT) is applied for non-invasive process monitoring. Artificial Neural Networks (ANN) are used to estimate important flow parameters knowing the measured capacitances. The proposed approach solves the ECT inverse problem in a direct manner and provides a rapid parameterization of the funnel flow. The simulation of the silo discharging process is performed relying on real flow behaviour obtained from the authors’ previous work. The simulated data are used to new approach testing and verification. The obtained results proved that proposed ANN-based method will allow for on-line gravitational solids flow monitoring.W artykule opisano nowe podejście do monitorowania zmian charakterystycznych parametrów przepływu grawitacyjnego. Do nieinwazyjnego monitorowania procesu stosowana jest Elektryczna Tomografia Pojemnościowa (ECT). Sztuczne Sieci Neuronowe wykorzystywane są do estymacji ważnych parametrów przepływu na podstawie mierzonych pojemności. Zaproponowane podejście pozwala na rozwiązanie problemu odwrotnego w ECT w sposób bezpośredni i umożliwia natychmiastową parametryzację przepływu kominowego. Symulacja procesu rozładowania silosu została wykonana na podstawie wyników wcześniejszych badań eksperymentalnych przeprowadzonych na rzeczywistym obiekcie. Dane symulacyjne wykorzystano do testowania i weryfikacji nowego podejścia. Uzyskane wyniki wykazały, iż zaproponowana metoda wykorzystująca Sztuczne Sieci Neuronowe pozwoli na monitorowanie on-line parametrów przepływu grawitacyjnego

Tomography MCMC method exploration software package

Statistical methods such as Monte Carlo Markov Chain (MCMC) coupled with Bayesian approach proved its usefulness to the Electrical Capacitance Tomography (ECT) inverse problem solution. However, this methodology is very sensitive to the values of method parameters. The dedicated tool for investigation of this statistical method and for algorithm adjusting, testing, verification and optimization is proposed in the paper

METODY PARAMETRYCZNE W ROZWIĄZYWANIU PROBLEMU ODWROTNEGO DLA MONITOROWANIA PRZEPŁYWÓW MATERIAŁÓW SYPKICH

The article presents the parametrisation-based methods of monitoring of the process of gravitational silo discharging with aid of capacitance tomography techniques. Proposed methods cover probabilistic Bayes’ modelling, including spatial and temporal analysis and Markov chain Monte Carlo methods as well as process parametrisation with artificial neural networks. In contrast to classical image reconstruction-based methods, parametric modelling allows to omit this stage as well as abandon the associated reconstruction errors. Parametric modelling enables the direct analysis of significant parameters of investigated process that in turn results in easier incorporation into the control feedback loop. Presented examples are given for the gravitational flow of bulk solids in silos.Niniejszy artykuł przedstawia parametryczne metody rozwiązywania problemu odwrotnego w tomografii pojemnościowej na przykładzie monitorowania procesu przepływu materiałów sypkich przy użyciu tomografii pojemnościowej. Wybrane metody obejmują modelowanie probabilistyczne Bayesa, w tym przestrzenne i czasowe oraz metody Monte Carlo łańcuchów Markowa, a także parametryzację procesu z użyciem sztucznych sieci neuronowych. W odróżnieniu od klasycznych metod opartych na algorytmach rekonstrukcji obrazu parametryzacja pozwala na pominięcie tego etapu, a co za tym idzie brak dodatkowych błędów związanych z rekonstrukcją. Parametryzacja pozwala na bezpośrednią analizę istotnych parametrów badanego procesu, przez co łatwiejsze jest użycie tych wyników w pętli sprzężenia zwrotnego sterowania. Przykłady rozpatrywane w tekście są opisane dla procesu grawitacyjnego opróżniania materiałów sypkich przechowywanych w silosach

Analytical and neural correctors of temperature sensors dynamic errors

Tyt. z nagłówka.Bibliogr. s. 783.Dostępny również w formie drukowanej.STRESZCZENIE: W pracy przedstawiono porównanie analitycznych i neuronowych korektorów błędów dynamicznych czujników temperatury. Opisano klasyczną metodę korekcji szeregowej wykorzystującą równanie splotu oraz przedstawiono model ARX {AutoRegressive with eXogenous variables) korektora. Zaproponowano nową metodę korekcji z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych (SSN), w której model odwrotny czujnika realizowany jest przez SSN. Zastosowano sieci jednokierunkowe typu perceptron wielowarstwowy (MLP) i metodę ruchomego okna czasowego. Opisane metody korekcji zbadano doświadczalnie dla dwóch rezystancyjnych platynowych czujników temperatury w osłonie umieszczonych w wodzie. W takich warunkach pracy, w których właściwości dynamiczne czujnika można aproksymować modelem liniowym, najlepszą jakość korekcji i najkrótszy czas korekcji t0,05 uzyskano dla korektora ARX z cyfrowym filtrem uśredniającym sygnału wyjściowego z korektora. Wyniki dla korektora neuronowego są tylko nieznacznie gorsze, ale porównywalnej jakości. Jednakże dla systemu bez filtrowania sygnałów najlepszą jakość korekcji uzyskano dla korektora neuronowego. Uzyskane wyniki wskazują na to, iż metoda korekcji z zastosowaniem SSN jest mniej czuła na zakłócenia. SŁOWA KLUCZOWE: czujniki temperatury, korekcja błędów dynamicznych, sztuczne sieci neuronowe. ABSTRACT: The paper presents comparison of analytical and neural correctors of temperature sensors dynamic errors. Classical serial correction method using convolution equation is described and also ARX {AutoRegressive with eXogenous variables) model of the corrector is developed. A new correction method by means of Artificial Neural Networks (ANNs), in which an inverse dynamic model of the sensor is implemented by a neural corrector is proposed. Feedforward multilayer ANNs and a moving window method are applied. The described correction techniques are evaluated experimentally for two platinum resistance temperature detectors in sheath, immersed in water. In these working conditions, i.e. for which sensor's dynamic properties can be approximated by linear model the best corrector's performances and the shortest correction time t0,05 are achieved for the ARX corrector with digital moving average filter after the corrector. The results for the neural correctors are only slightly worse, but comparable. However, for the systems without filtering the best corrector's performances are achieved for the neural correctors. Obtained results indicate that the ANN-based method is less sensitive to noise interferences. KEYWORDS: temperature sensors, dynamic errors correction, artificial neural networks