Examples of neural network analyses to model ecological and engineering data

• Autorzy: Tukiendorf A. , Ulbrich R.

Warianty tytułu

PL

Przykłady zastosowań sieci neurowej w modelowaniu danych ekologicznych i inżynierskich

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

We present examples of neural network application to analyze ecological and engineering problems. The first example concerns respiratory symptoms in school children in relation to parental smoking and home coal furnace. In the second case we present a neural picture analysis to model dense phase concentrations in a gas-solid flow. The examples have been preceded by some theoretical information on neural networks' construction and performance.

PL

Przedstawiamy zastosowania sieci neuronowej do analiz zagadnień ekologicznych i inżynierskich. Pierwszy przykład omawia problemy zaburzeń oddechowych u dzieci szkolnych narażonych na palenie tytoniu przez rodziców i obecność domowych palenisk węglowych. W drugim przykładzie prezentujemy neuronową analizę obrazu służąca modelowaniu koncentracji fazy stałej w przepływie typu gaz-ciało stałe. Przykłady zostały poprzedzone ogólnymi informacjami teoretycznymi na temat budowy i działania sieci neuronowych.

Słowa kluczowe

EN

neural network; respiratory symptoms; model dense phase concentrations

PL

sieci neuronowe; zaburzenia oddechowe; modelowanie koncentracji fazy stałej

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Opolskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Inżynieria Środowiska / Politechnika Opolska
• Rocznik: 2005
• Tom: Vol. 310, z. 6
• Strony: 173--187
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Tukiendorf A.

• Unit of Agricultural and Forest Engineering

autor

Ulbrich R.

• Department of Environmental Engineering

Bibliografia

• [1] ARMFTAGE P., COLTON T.: (eds.). Encyclopedia of Biostatistics. Wiley, Chichester 1998.
• [2] KORBICZ J., OBUCHOWICZ A., UCIŃSKI D.: Sztuczne Sieci Neuronowe, Podstawy i Zastosowania. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994.
• [3] TADEUSIEWICZ R.: Sieci Neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1993.
• [4] NEAL R.: Bayesian training of back propagation networks by the hybrid Monte Carlo. Technical Report CRG-TR-92-1, University of Toronto, Toronto 1992.
• [5] DUANE S., KENNEDY A. D., PENDLETON B. J„ ROWETH D.: Hybrid Monte Carlo. Physical Letters 1987, B, 195, 216-222.
• [6] METROPOLIS N„ ROSENBLUTH A. W., ROSENBLUTH M. N., TELLER A. H., TELLER E.: Eąuations of state calculations by fast computing machines. Journal of Chemical Physics 1953,21, 1087-1091.
• [7] NEAL R.: Flexible Bayesian Models on Neural Networks, Gaussian Processes, and Mixtures v. 2000-08-13. University of Toronto, Toronto 2000