PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  ewolucyjne sieci neuronowe
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Collectively intelligent prediction in evolutionary multi-agent system
Kijak J., Martyna P., Byrski A., Faber Ł., Piętak K., Kisiel-Dorohinicki M.
International Journal of Microelectronics and Computer Science
|
2017
|
Vol. 8, nr 3
85--96
EN
In the paper a summary of our previously realized and published work connected with constructing collective intelligent evolutionary multi-agent systems for time series prediction, based on multi-layered perceptrons is shown. Besides recalling our past papers, we describe the whole concept, present an implementation in a contemporary, componentoriented software framework AgE 3.0 and we conduct a number of experiments, finding different optimal parametrization for the considered instances of the problems (popular Mackey-Glass chaotic time series). The paper may be useful for a practitioner willing to use our meatheuristic algorithm (EMAS) along with the idea of collective agent-based system in order to realize prediction tasks.
2
Content available Real-time training algorithms in neuroevolutionary navigational decision support system
Łącki M.
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
|
2012
|
R. 53 nr 4 (191)
93-104
EN
The paper presents the idea of using advanced machine learning algorithms to aid decision making in ship manoeuvring in real time. Evolutionary neural networks are used in this purpose. In the simulated model of manoeuvring ship a helmsman is treated as an individual in population of competitive helmsmen, which through environmental sensing and evolution processes learn how to navigate safely through restricted waters.
PL
Artykuł przedstawia koncepcję wykorzystania zaawansowanych algorytmów uczenia się maszyn dla wsparcia podejmowania decyzji manewrowania okrętem w czasie rzeczywistym. Do tego celu wykorzystywane są ewolucyjne sieci neuronowe. W symulowanym modelu manewrowania okrętem sternik jest traktowany jako jednostka w populacji konkurencyjnych sterników, którzy poprzez wyczuwanie środowiskowe i procesy ewolucyjne uczą się jak prowadzić nawigację bezpiecznie po ograniczonych akwenach.
3
Content available Properties of Assembler encoding
Praczyk T.
Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennej
|
2010
|
R. 51 nr 1 (180)
51-63
EN
Assembler Encoding is a new neuro-evolutionary method. In the paper, characterization of the method is given. To characterize Assembler Encoding, the following properties were taken into consideration: Completeness, Closure, Compactness, Scalability, Multiplicity, Ontogenetic Plasticity, Modularity, and Redundancy.
PL
Kodowanie Assembler jest metodą neuro-ewolucyjną. W artykule scharakteryzowano ją, biorąc pod uwagę następujące własności: kompletność, zamknięcie, kompaktowość, mierzalność, plastyczność ontogenetyczną, modularność oraz redundancję.
4
Content available Organization of the evolutionary process responsible for creating neural networks in assembler encoding
Praczyk T.
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
|
2009
|
Vol. 58, nr 2
103-122
EN
Assembler Encoding (AE) represents Artificial Neural Network (ANN) in the form of a simple program called Assembler Encoding Program (AEP). The task of AEP is to create the socalled Network Definition Matrix (NDM) including all the information necessary to construct ANN. AEPs and in consequence ANNs are formed by means of evolutionary techniques. To make AE an effective tool for creating ANNs it is necessary to appropriately organize all the evolutionary processes responsible for generating AEPs, i.e., it is necessary to properly select values of different parameters controlling the evolutionary process mentioned. To determine optimal conditions of the evolution in AE, experiments in a predator-prey problem were performed. The results of the experiments are presented at the end of the paper.
PL
Kodowanie asemblerowe jest metodą wykorzystującą metody ewolucyjne do tworzenia sieci neuronowych. W kodowaniu asemblerowym sieci neuronowe ewoluują w wielu oddzielnych populacjach. Stworzenie pojedynczej sieci neuronowej wymaga połączenia elementów pochodzących z różnych populacji. Aby sieci neuronowe tworzone w ten sposób były wysokiej jakości konieczne jest odpowiednie sterowanie ewolucją w każdej populacji. Artykuł prezentuje wyniki badań, których głównym celem było określenie zasad prowadzenia ewolucji w Kodowaniu Asemblerowym.
5
Content available Wspomaganie sterowania statkiem za pomocą ewolucyjnych sieci neuronowych
Łącki M.
Zeszyty Naukowe / Akademia Morska w Szczecinie
|
2008
|
nr 14 (86)
34-37
PL
W artykule przedstawiono koncepcję zastosowania ewolucyjnych sieci neuronowych we wspomaganiu procesów podejmowania decyzji podczas manewrowania statkiem na ograniczonym obszarze. Rozważane są wybrane algorytmy, operacje genetyczne, metody kodowania i selekcji oraz struktury ewolucyjnych sieci neuronowych.
EN
This paper describes a concept of evolutionary neural networks application in decision process support during vessel manoeuvring in a restricted area. Selected algorithms, genetic operations, methods of coding and selection, and structures of evolutionary neural networks are considered in the paper.
6
Content available Assembler Encoding : a new Artificial Neural Network encoding method
Praczyk T.
Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
|
2008
|
Vol. 57, nr 3
395-429
EN
The main goal of the paper is to outline a new Artificial Neural Network (ANN) encoding method called Assembler Encoding (AE). In AE, ANN is encoded in the form of a program (Assembler Encoding Program - AEP) of linear organization and of a structure similar to the structure of a simple assembler program. The task of AEP is to create the so-called Network Definition Matrix (NDM) including the whole information necessary to produce ANN. To create AEPs, and in consequence ANNs, genetic algorithms are used.
PL
Głównym celem artykułu jest przedstawienie Kodowania Asemblerowego czyli nowej metody kodowania sztucznych sieci neuronowych. W Kodowaniu Asemblerowym sieć neuronowa jest zakodowana w postaci programu (AEP - Assembler Encoding Program) o liniowej organizacji i o strukturze podobnej do struktury prostego programu asemblerowego. Zadaniem AEP jest stworzenie tzw. Macierzy Definicji Sieci (NDM - Network Definition Matrix) zawierającej całą informację potrzebną do stworzenia sieci. Tworzenie AEP i w konsekwencji sieci neuronowych odbywa się z wykorzystaniem technik ewolucyjnych.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.