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 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

ALGORYTMY TOPOLOGICZNE DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIENIA ODWROTNEGO W TOMOGRAFII ELEKTRYCZNEJ

In this paper, there were investigated topological algorithms to solve the inverse problem in electrical tomography. The level set method, material derivative, shape derivative and topological derivative are based on shape and topology optimization approach to electrical impedance tomography problems with piecewise constant conductivities. The cost of the numerical algorithm is enough good, because the shape is captured on a fixed grid. The proposed solution is initialized by using topological sensitivity analysis. Shape derivative and material derivative (or topological derivative) have been incorporated with level set methods to investigate shape optimization problems.W artykule przedstawiono algorytmy topologiczne do rozwiązania problemu odwrotnego w tomografii elektrycznej. Metoda zbiorów poziomicowych, pochodna materialna, pochodna kształtu i pochodna topologiczna zostały oparte na topologii optymalizacji kształtu do rozwiązania odwrotnego w elektrycznej tomografii impedancyjnej. Koszt algorytmu numerycznego jest wystarczająco dobry, ponieważ kształt jest osadzony na stałej siatce. Proponowany algorytm inicjowano za pomocą topologicznej analizy wrażliwościowej. Pochodna kształtu, pochodna materialna (lub pochodna topologiczna) zostały połączone z metodą zbiorów poziomicowych do badania problemów optymalizacji kształtu

A Nondestructive Distributed Sensor System for Imaging in Industrial Tomography

The proposed solution is based on the construction of a cyber-physical system for acquiring, processing, and reconstructing the image of measurement data. Industrial tomography enables observation of physical and chemical phenomena without the need of internal penetration. Process tomography gives the possibility to analyze processes taking place inside the facility without disturbing the production, analysis, and detection of obstacles, defects, and various anomalies. The presented measuring system has a specially designed measuring structure (including electrodes, thanks to which it is an innovative solution in the field, particularly effective in analysis). Knowledge of the characteristics of each tomographic technique allows to choose the appropriate method of image reconstruction. The inverse problem is the process of identifying optimization or synthesis, wherein the objective is to determine the parameters describing the data field

ANALIZA OBRAZÓW MEDYCZNYCH I STEREOSKOPOWYCH W SYSTEMIE E-MEDICUS

In this work, there were implemented methods to analyze and segmentation medical images by using different kind of algorithms. The solution shows the architecture of the system collecting and analyzing data. There was tried to develop an algorithm for level set method applied to piecewise constant image segmentation. These algorithms are needed to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. With the use of modern algorithms, it can obtain a quicker diagnosis and automatically marking areas of the interest region in medical images.W pracy zaimplementowano metody analizy i segmentacji obrazów medycznych przy użyciu różnych algorytmów. Rozwiązanie pokazuje architekturę systemu zbierającego i analizującego dane. Podjęto próbę opracowania algorytmu dla metody zbiorów poziomicowych stosowanej do fragmentarycznej, stałej segmentacji obrazu. Metody te są potrzebne do identyfikacji dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji. Dzięki zastosowaniu nowoczesnych algorytmów można uzyskać szybszą diagnozę i automatyczne oznaczanie obszarów w regionach zainteresowania w obrazach medycznych

ZASTOSOWANIE ELEKTRYCZNEJ TOMOGRAFII IMPEDANCYJNEJ W UKŁADACH POMIARU LINIOWEGO

The article presents an application to the topology optimization in electrical impedance tomography using the level set method. The level set function is based on shape and topology optimization for areas with partly continuous conductivities. The finite element method has been used to solve the forward problem. The proposed algorithm is initialized using topological sensitivity analysis. Shape derivative and material derivative have been incorporated with the level set method to investigate shape optimization problems. The coupled algorithm is a relatively new procedure to overcome this problem. Using the line measurement model is very useful to solve the inverse problem in the copper-mine ceiling and the flood embankment.W artykule przedstawiono aplikację do optymalizacji topologicznej w elektrycznej tomografii impedancyjnej przy użyciu metody zbiorów poziomicowych. Funkcja poziomicowa oparta jest optymalizacji topologii i kształtu dla obszarów z częściowo ciągłymi konduktywnościami. Metoda elementów skończonych została wykorzystana do rozwiązania tego problemu. Proponowany algorytm jest inicjalizowany przy użyciu topologicznej analizy wrażliwościowej. Pochodna kształtu i pochodna topologiczna zostały zaimplementowane z metodą zbiorów poziomicowych do rozwiązania problemu optymalizacji. Sprzężony algorytm jest stosunkowo nową procedurą do rozwiązania tego zadania. Zastosowanie modelu pomiaru tablicowego jest bardzo użyteczne w celu rozwiązania problemu odwrotnego m.in. w chodniku kopalni miedzi i wałach przeciwpowodziowych

ZBIORY POZIOMICOWE I ALGORYTMY INTELIGENCJI OBLICZENIOWEJ DO ANALIZY OBRAZÓW MEDYCZNYCH W SYSTEMIE E-MEDICUS

In this work, there were implemented methods to analyze and segmentation medical images by using topological, statistical algorithms and artificial intelligence techniques. The solution shows the architecture of the system collecting and analyzing data. There was tried to develop an algorithm for level set method (LSM) applied to piecewise constant image segmentation. These algorithms are needed to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. The image segmentation refers to the process of partitioning a digital image into multiple regions. There is typically used to locate objects and boundaries in images. There was also shown an algorithm for analyzing medical images using a neural network MLP.W artykule zostały zaimplementowane metody do analizy i segmentacji obrazów medycznych przy użyciu algorytmów topologicznych, statystycznych i technik sztucznej inteligencji. Rozwiązanie przedstawia architekturę systemu do gromadzenia i analizy danych. Opracowano algorytmy oparte na metodzie zbiorów poziomicowych (MZP) jako odcinkowo stałą segmentację obrazu. Algorytmy te są potrzebne do identyfikacji dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji, która odnosi się do procesu dzielenia cyfrowego obrazu w różnych regionach. Metoda używana jest zwykle do lokalizacji obiektów i brzegów w obrazach. W pracy przedstawiono również algorytm do analizy obrazów medycznych z wykorzystaniem sieci neuronowej MLP

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 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

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

ROZPRASZANIE PRZEZ PUSTE PRZESTRZENIE KOŁOWE ZE SZTYWNĄ GRANICĄ: PROSTE I ODWROTNE ZAGADNIENIA DLA OBSZARÓW OTWARTYCH I ZAMKNIĘTYCH

Problems with the accuracy of calculations by the Boundary Element Method of acoustic and ultrasonic problems formulated in the frequency domain were presented in this paper. The inverse problem was formulated to identify the position and dimensions of the scattering object. A series of numerical experiments carried out with the help of the Boundary Elements Method proved the algorithm's robustness to noise and high precision in a wide frequency spectrum.W pracy przedstawiono problemy z dokładnością obliczeń Metodą Elementów Brzegowych zagadnień akustycznych i ultradźwiękowych sformułowanych w dziedzinie częstotliwości. Sformułowano zagadnienie odwrotne dla identyfikacji położenia i wymiarów obiektu rozpraszającego. Seria eksperymentów numerycznych przeprowadzonych z pomocą Metody Elementów Brzegowych udowodniła odporność algorytmu na szum oraz wysoką precyzję w szerokim spektrum częstotliwości

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