Identyfikacja profilu osobowego na podstawie analizy neuronowej parametrów środowiskowych w inteligentnym budynku

• Autorzy: Stachno Andrzej , Suproniuk Marek , Skibko Zbigniew

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2019.11.35

Warianty tytułu

EN

Identification of a personal profile based on neural analysis of environmental parameters in a smart building

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Dla potrzeb takiej identyfikacji osób przebywających w pomieszczeniach budynu, opracowany został algorytm profilowania i identyfikacji osobowej z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych – neuronową identyfikacją organicznego profilu osobowego (NIOPO – ang. Neural identification of an organic personal profile NIOPP). Identyfikacja neuronowa, wykorzystuje pomiary koncentracji gazów, których proporcje oraz skład są cechą indywidualną dla każdego człowieka.

EN

For the purpose of such identification of people staying in the building's premises, a profiling and personal identification algorithm was developed with the use of artificial neural networks - neural identification of the organic personal profile (NIOPP). Neural identification, uses measurements of gas concentrations whose proportions and composition are an individual feature for every human being.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna sieć neuronowa; szereg czasowy; pomiary parametrów środowiskowych; inteligentny budynek

EN

artificial neural network; time series; measurements of environmental parameters; intelligent buildings

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 95, nr 11
• Strony: 133--135
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys.

Twórcy

autor

Stachno Andrzej

• Politechnika Wrocławska, Wydział Elektroniki, Katedra Automatyki, Mechatroniki i Systemów Sterowania, Wybrzeże Wyspiańskiego 27, 50-370 Wrocław

autor

Suproniuk Marek

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Elektroniki, Instytut Systemów Elektronicznych, ul. Gen. Sylwestra Kaliskiego 2, 00-908 Warszawa

autor

Skibko Zbigniew

• Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny, ul. Wiejska 45D, 15-351 Białystok

Bibliografia

• [1] Stanley N., Eugene H.: An Introduction to Econophysics. Correlations and Complexity in Finance, PWN, 2001.
• [2] Peitgen H.O., Jurgens H., Saupe D.: Introduction to Fractals and Chaos, PWN, 2002.
• [3] Technical Analysis of the Financial Markets, WIG PRESS, 1999.
• [4] Jabłoński A.: Intelligent buildings as distributed information systems. CASYS: International Journal of Computing Anticipatory Systems. vol. 21, s. 385-394, Liege,2008.
• [5] Stachno Andrzej, Jabłoński Andrzej: Hybrid method for forecasting next values of time series for intelligent building control / Andrzej Stachno and Andrzej Jabłonski [i in.]. W: Computer aided systems theory - EUROCAST 2015: 15th International Conference, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, February 8-13, 2015 : revised selected papers. Pt. 1 / Roberto Moreno-Díaz, Franz Pichler, Alexis Quesada-Arencibia (eds.). Berlin; Heidelberg: Springer, cop. 2015. s. 822-829,
• [6] M. Pawłowski, M. Suproniuk: The effect of model adequacy error of the correlation method for studies of defect centres by photoinduced transient spectroscopy, Przegląd Elektrotechniczny, Volume 87, Issue 10, 2011, Pages 230-235.
• [7] A. Stachno, M. Suproniuk: Environmental performance measurement system designed for forecasting in intelligent buildings Przegląd Elektrotechniczny, Volume 89, Issue 9, September 2013, Pages 152-155
• [8] A. Stachno: The methods of measurement and control lighting in an intelligent building. Zeszyty Naukowe Uczelni Warszawskiej im. Marii Skłodowskiej-Curie. 2016, nr 4 (54), s. 31-38.
• [9] A. Stachno, M. Suproniuk, M. Pawłowski: The use of trigonometric functions as input to the neural network for forecasting. Zeszyty Naukowe Uczelni Warszawskiej im. Marii Skłodowskiej-Curie. 2016, nr 4 (54), s. 63-75.
• [10] A. Stachno, M. Suproniuk: Układ do diagnostyki automatyki budynkowej w systemie KNX. Pomiary, Automatyka, Kontrola. 2014, vol. 60, nr 9, s. 780-783.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).