Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Effectiveness comparison on an artificial neural networks to identify Polish emotional speech

Powroźnik P., Czerwiński D.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2016

|

R. 92, nr 7

45--48

EN

This article presents the issue of Polish emotional speech recognition based on Polish database prepared by Medical Electronic Division of the Lodz University of Technology. The main goal of this article was to show the differences is artificial neuron networks learning processes. Researches were conducted on the basis of the five most popular variants of the back propagation algorithm. The neuron activation function was the second analyzed issue.

PL

Artykuł prezentuje możliwe zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji stanów emocjonalnych mówcy. Badania zostały przeprowadzone w oparciu o pięć najpopularniejszych wariantów algorytmu wstecznej propagacji błędów. W badaniach wykorzystano polska bazę mowy emocjonalnej przygotowaną przez Zakład elektroniki Medycznej Politechniki Łódzkiej.

2

Adaptive neural speed control of the induction motor drive

Kamiński M., Orłowska-Kowalska T.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 2a

21--24

EN

In this paper adaptive neural controllers implemented in the speed and flux control loops of the induction motor drive are presented. Feedforward networks with sigmoidal neurons in the hidden layer are applied. Parameters of the neural network structure are updated on-line according to the Backpropagation algorithm. Described adaptive controllers provide the accurate control with fast response of the drive system to the reference speed signal. Important advantage of the proposed controllers is its simplified structure, reduced number of parameters adjusted in the design process (without direct dependency on parameter of the motor). In this paper results of tests showing correct work of the described control structure of the induction motor are presented.

PL

W artykule przedstawiono adaptacyjny neuronowy regulator zastosowany w pętli sterowania prędkością oraz strumieniem wirnika silnika indukcyjnego. Zastosowany regulator bazuje na sieci neuronowej bez sprzężeń zwrotnych z sigmoidalnymi funkcjami aktywacji w warstwie ukrytej. Parametry (współczynniki wagowe) sieci neuronowej są aktualizowane on-line zgodnie z algorytmem wstecznej propagacji błędu. Opisane regulatory adaptacyjne umożliwiają precyzyjne sterowanie i szybkie odpowiedzi układu na zadane trajektorie prędkości. Istotną zaletą proponowanego rozwiązania jest uproszczona struktura regulatorów oraz zredukowana liczba parametrów wyznaczanych w procesie projektowania (niezależnych bezpośrednio od parametrów silnika). W artykule zamieszczono wyniki badań prezentujących poprawną pracę opisywanych regulatorów.

3

Wykorzystanie algorytmu wstecznej propagacji błędów oraz widma gęstości mocy sygnałów emisji akustycznej generowanej przez wyładowania niezupełne w procesie rozpoznawania podstawowych form tych wyładowań przez sztuczną sieć neuronową

Borucki S.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Opolska

|

2007

|

Vol. 320, z. 58

73-81

PL

W artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących zastosowania sztucznych sieci neuronowych (SNN) do rozpoznawania podstawowych form WNZ, które mogą wystąpić w osłabionej procesami starzeniowymi izolacji papierowo - olejowej. Na podstawie zarejestrowanych sygnałów oraz przy wykorzystaniu widma gęstości mocy (PSD) wykonano analizę skuteczności rozpoznawania poszczególnych form WNZ przez zaimplementowaną sieć neuronową.

EN

The paper presents research results referring to use of artificial neuron networks (ANN) for recognizing basic PD forms which can occur in paper-oil insulation weakened by aging processes. Based on the signals registered and using the power spectrum density (PSD), the analysis of the effectiveness of recognition of the particular PD forms by the implemented neuron network was carried out.

4

Wykorzystanie algorytmu wstecznej propagacji błędów do modelowania wskaźnika inflacji

Witkowska D.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Łódzka

|

1998

|

z. 30

139-156

PL

Sztuczne sieci neuronowe znajdują zastosowanie w coraz to nowych dziedzinach, w tym również w ekonomii. Celem opracowania jest prezentacja wyników badań dotyczących modelowania wskaźnika cen dóbr i usług konsumpcyjnych za pomocą tradycyjnych metod ekonometrycznych oraz sieci neuronowych.

EN

In the paper we discuss econometric models and artificial neural networks describing the consumer prise index in Poland. All models were estimated on the basic of monthly statistical data covering the period 1992-1996. We also evaluated forecasts of CPI for January-April 1997.