Sieci neuronowe w automatyce

• Autorzy: Barski M. , Jędruch W.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł omawia podstawowe własności systemów uczących się, w szczególności sieci neuronowych, i podaje przykłady ich zastosowania w automatyce. Na wstępie przedstawia typy uczenia, struktury uczące się i algorytmy uczenia. Następnie opisuje sztuczne sieci neuronowe i ich własności oraz omawia przykładowe zastosowania. W zakończeniu szkicuje perspektywy dalszych zastosowań sieci neuronowych i innych systemów uczących się.

Słowa kluczowe

PL

sieci neuronowe; systemy uczące się; algorytmy uczenia

EN

neural networks; learning systems; training algorithms

• Wydawca: INFOTECH
• Czasopismo: Automatyka, Elektryka, Zakłócenia
• Rocznik: 2011
• Tom: Vol. 2, Nr 4
• Strony: 85--92
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Barski M.

autor

Jędruch W.

• Politechnika Gdańska

Bibliografia

• [1] Dembski J., Jędruch W.: Metody uczenia się maszyn w diagnostyce układów biegowych pojazdów szynowych za pomocą sygnałów wibroakustycznych, Pojazdy Szynowe 3/2000, str. 4-15.
• [2] Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Exit, Warszawa, 2000.
• [3] Engelbrecht A., P.: Fundamentals of computational swarm intelligence. J. Wiley & Sons, Chichester 2005.
• [4] Jang R., Sun C., Mizutani E.: Neuro-fuzzy and soft computing. A computational Approach to Learning and Machine Intelligence, Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 1997.
• [5] Michalewicz Z.: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne. WNT, Warszawa 1996.
• [6] Moore A.: VC-dimension for characterizing classifiers, http://www.autonlab.org/tutorials/vcdim08.pdf, 2011
• [7] Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji. PWN, Warszawa 2009.
• [8] Żurada J., Barski M., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe. PWN, Warszawa 1996.