Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Artificial Neural Network Approach to Mobile Location Estimation in GSM Network

Ezema L. S., Ani C. I.

International Journal of Electronics and Telecommunications

|

2017

|

Vol. 63, No. 1

39--44

EN

The increase in utilisation of mobile location-based services for commercial, safety and security purposes among others are the key drivers for improving location estimation accuracy to better serve those purposes. This paper proposes the application of Levenberg Marquardt training algorithm on new robust multilayered perceptron neural network architecture for mobile positioning fitting for the urban area in the considered GSM network using received signal strength (RSS). The key performance metrics such as accuracy, cost, reliability and coverage are the major points considered in this paper. The technique was evaluated using real data from field measurement and the results obtained proved the proposed model provides a practical positioning that meet Federal Communication Commission (FCC) accuracy requirement.

2

Określenie wartości opałowej węgla za pomocą sztucznej sieci neuronowej

Marciniak J.

Instal

|

2017

|

nr 7/8

4--9

PL

Celem pracy jest pokazanie pośredniego sposobu wyliczenia wartości opałowej miału węglowego dostarczonego bezpośrednio do źródła ciepła bez stosowania dodatkowych urządzeń pomiarowych. Do jego osiągnięcia użyto wielowarstwowego perceptronu z algorytmem największego spadku z momentum. Na wstępie opisano problem ze sterowaniem źródłem ciepła, do którego dostarczano węgiel o różnej kaloryczności. Następnie przedstawiono sposób oraz warunki przeprowadzenia pomiarów parametrów pracy kotła wodno-rusztowego, wykorzystanych do trenowania sztucznej sieci neuronowej, a także wykorzystanie analizy składników głównych do określenia liczby zmiennych potrzebnych do trenowania sieci neuronowej. W dalszej części pracy przedstawiono model sztucznego neuronu oraz schemat budowy wielowarstwowego perceptronu, użytego do rozwiązania omawianego problemu. Opisano działanie algorytmu największego spadku z momentum, wykorzystanego przy trenowaniu sztucznej sieci neuronowej oraz przedstawiono warunki poprawnego wytrenowania sieci. Na zakończenie zaprezentowano wynik jej działania z wykorzystaniem danych testowych.

EN

The purpose of the work is to show an indirect method of calculating the calorific value of carbonaceous coal delivered directly to the heat source without the use of additional measuring devices. The multi-layered perceptron was used to achieve the goal with the algorithm of the largest drop of momentum. At first the problem with control of source of heat to with it was delivered fuel of different caloric values was described. Then the author presented the way and the conditions for the measurement of parameters of the stoker fired boiler which was used to train artificial neural network and use the Principal Component Analysis to determine the number of variables needed to train the neural network. In the following part of this paper a model of artificial neuron, and a diagram of a multilayer perceptron used to solve this problem were described. Gradient descent algorithm with momentum used when training the artificial neural network was described. The conditions for the correct training of the network were also discussed. The final part of the paper presented the result of actions of the perceptron with parameters which come from another heat source.

3

Deformacje konstrukcji komina stalowego w aspekcie zastosowania grupowej obróbki danych

Mrówczyńska M.

Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury / Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture

|

2016

|

z. 63, nr 2/I

465--474

PL

Zasadniczym elementem technologii geodezyjnych jest dziedzina przetwarzania informacji, której dynamiczny rozwój wzbogaca klasyczne algorytmy obliczeń numerycznych, stanowiących podstawę finalnego wyznaczenia produktu prac inżynierskich. W kontekście modelowania procesów przemieszczeń i odkształceń pojawia się ciekawy temat przetwarzania informacji bazującego na sztucznej inteligencji, w szczególności na sztucznych sieciach neuronowych, które mają zdolność modelowania bardzo złożonych procesów. Sztuczne sieci neuronowe powstały na podstawie badań prowadzonych w dziedzinie sztucznej inteligencji. Szczególne znaczenie miały prace dotyczące działania systemu nerwowego istot żywych oraz budowy modeli struktur występujących w mózgu. Sztuczne sieci neuronowe ze względu na ich nieliniowy charakter reprezentują wyrafinowaną technikę modelowania i są zaliczane do metod inteligencji obliczeniowej. Funkcje pełnione przez sieć pozwalają uzyskać korzystne rezultaty praktyczne w obszarze takich zagadnień jak: aproksymacja, interpolacja, rozpoznawanie i klasyfikacja wzorców, kompresja, predykcja i wiele innych. Zastosowanie sieci neuronowych wprowadza jednak do rozwiązania trudny do określenia błąd metody, dlatego zauważono konieczność poszukiwania rozwiązań alternatywnych opartych na przetwarzaniu danych empirycznych. Przykładem takiego rozwiązania jest metoda grupowej obróbki danych (ang. Group Metod of Data Hndling –GMDH) należąca do klasy algorytmów ewolucyjnych. W artykule przedstawiono podstawowe założenia metody grupowej obróbki danych z zasadami budowy i uczenia statycznych sieci neuronowych o wielu wyjściach i jednym wejściu. Sieć GMDH została wykorzystane do modelowania deformacji osi geometrycznej komina stalowego, służącego do odpowietrzania podziemnych zbiorników z gazem, w procesie eksploatacji. Komin jest objęty pomiarami kontrolnymi prowadzonymi podczas jego eksploatacji z częstotliwością co 1 rok.

EN

The field of processing information provided by measurement results is one of the most important components of geodesic technologies. The dynamic development of this field improves classic algorithms for numerical calculations in the aspect of analytical solutions that are difficult to achieve. Algorithms based on artificial intelligence in the form of artificial neural networks, including the topology of connections between neurons have become an important instrument connected to the problem of processing and modelling processes. Artificial neural networks are based on research conducted in the field of artificial intelligence. Of particular importance were the work relating to the operation of the nervous system of living beings and the construction of models of structures that occur in the brain. Artificial neural networks due to their nonlinear character represents a sophisticated modeling technique and are included in the methods of computational intelligence. The functions of the network allow you to get positive results in the area of practical issues such as approximation, interpolation, pattern recognition and classification, compression, prediction, and many others. This concept results from the integration of neural networks and parameter optimization methods and makes it possible to avoid the necessity to arbitrarily define the structure of a network. This kind of extension of the teaching process is exemplified by the algorithm called the Group Method of Data Handling –GMDH), which belongs to the class of evolutionary algorithms. The article presents a GMDH type network, used for modelling deformations of the geometrical axis of a steel chimney during its operation. The chimney is covered by the control measurements carried out during the operation at intervals of one year.

4

Diagnostyka procesu spalania za pomocą logiki rozmytej

Marciniak J.

Instal

|

2015

|

nr 4

17--21

PL

W artykule opisano sposoby diagnostyki procesu spalania przez zastosowanie logiki rozmytej. Wyjaśniono na czym polega diagnostyka procesów przemysłowych oraz metodologia doboru odpowiedniej metody diagnostycznej. Objaśniono działanie logiki rozmytej: funkcji przynależności, bazy wiedzy, modułu wnioskowania i modułu wyostrzania. Opisano metodologię klasyfikacji opału poprzez ocenę parametrów procesu spalania za pomocą zbiorów rozmytych.

EN

The article presents how the combustion process diagnostics through the use of fuzzy logic. It explains mainly what the diagnostics of industrial processes and methodologies to select an appropriate diagnostic method. It explains accordingly the operation of fuzzy logic: membership function, knowledge base, fuzzy inference engine and the module of defuzzification. It presents methodologies classification the fuel by evaluating combustion process parameters using fuzzy sets.