Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w cukrownictwie. Cz. 1: Budowa i działanie sztucznych sieci neuronowych

• Autorzy: Dobrowolski M. , Iciek J.

Warianty tytułu

EN

Artificial neural networks in sugar industry. Part 1: Networks structure and topology

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem artykułu jest wyjaśnienie podstaw budowy i funkcjonowania sztucznych sieci neuronowych. Struktura sieci neuronowych jest oparta czy podobna w swej istocie do struktury neuronów i wewnętrznych połączeń między nimi w organizmach żywych. Skutkiem tego podobieństwa są niezwykle interesujące właściwości sieci polegające na zdolności do uczenia się i w efekcie rozwiązywania postawionych przed sztuczną siecią neuronową zadań - również technicznych, których rozwiązanie jest często bardzo trudne czy wręcz niemożliwe. Przykłady takich i innych problemów przedstawiono w artykule. By wyjaśnić istotę procesu nauki i działania sieci neuronowych autorzy posłużyli się prostymi diagramami i wykresami do minimum ograniczając i upraszczając stosowany aparat matematyczny.

EN

The main goal of this article is to introduce the fundamentals of artificial neural networks. Their architectures are inspired by living beings' biological, neural structures. Such a structure topology leads to an interesting behavior such as "learning" and in the effect, to the possibility of solving many technical problems that are hard to be worked out, or are even insoluble in different ways. Some examples are included. To explain the essence of learning and neural networks running simple mathematics, algorithms and diagrams are used.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna sieć neuronowa; neuron

EN

artificial neural network; neuron

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Chemia Spożywcza i Biotechnologia / Politechnika Łódzka
• Rocznik: 2000
• Tom: Z. 64
• Strony: 35--50
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz.

Twórcy

autor

Dobrowolski M.

• Cukrownia "Pruszcz" S.A.

autor

Iciek J.

• Instytut Chemicznej Technologii Żywności, Politechnika Łódzka

Bibliografia

• [1] Praca zbiorowa pod redakcją naukową M. Rymarczyka: Decyzje, symulacje, sieci neuronowe. WWSB, Poznań 1997.
• [2] Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D.: Sztuczne sieci neuronowe - podstawy i zastosowania. AOW PLJ, Warszawa 1994.
• [3] Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 1996.
• [4] Mc Roberts N., Foster G.N.: Descriptive Modeling of Crop Quality in Crop Production Systems by Multivariate Analysis and Artificial Neural Networks, Materiały z konferencji : "Application of Modelling as an Innovative Technology in the Agri-Food-Chain - Model-It", Wageningen, The Nederlands, November 29- December 2, 1998 by ATO-DLO and KULeuven under the aegis of ISHS and IIR materiały z konferencji wydano na płycie kompaktowej CD, adres e-mail wydawcy: [e-mail].
• [5] Geeraerd A.H.C., Herremans C.H: Description of bacterial growth parameters as a function of temperature, pH, and salt concentration with Artificial Neural Networks (jak wyżej).
• [6] Praca zbiorowa pod redakcją T. Materkowskiej: Rodzinna Encyklopedia Zdrowia, tom 2, s. 253 , PZWL 1998.
• [7] Hunter A.: „User’s manual” Trajan (wersja demonstracyjna programu Trajan 4.0, http://www.trajan-software.demon.co.uk).
• [8] Krajnc A: „User’s manual - part 3” AINet (wersja demonstracyjna programu AINET, http://www.ainet-sp.si).
• [9] Czermiński J.B. inni: Metody statystyczne dla chemików. PWN, 1992.
• [10] Benne M., Grondin-Perez B.: Modeling cane sugar evaporation and crystallization - part 1: A new approach using neural networks. Int. Sugar Jnl., 1999, vol. 101, no 1208, s. 418.
• [11] Benne M., Grondin-Perez B.: Modeling of evaporation and crystallization - part 2: A new approach using neural networks, Int. Sugar Jnl., 1999, vol. 101, no 1209, s. 457.
• [12] Tadeusiewicz R.: Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neutronowych z przykładowymi programami, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998.