Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: klasyfikacja neuronowa

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Neural network classification of eye-cup region in fundus eye images

Stąpor K., Mazurkiewicz M., Rzendkowski M.

Studia Informatica

2004

Vol. 25, nr 1

47-56

In this paper the new method for classification of digital fundus eye images into normal and glaucomatous ones is proposed. The classifier used is based on multi-layer perceptron. The performance of the classifier is 94,77%. The obtained results arę encouraging.

W artykule przedstawiono nowa metodę klasyfikacji obrazów dna oka uzyskiwanych z funduskamery na jaskrowe i zdrowe. W roli klasyfikatora zastosowano wielowarstwowy perceptron. Wyniki eksperymentu wykazały bardzo wysoką sprawność procedury klasyfikacyjnej: 94,77%. Otrzymane rezultaty są zachęcające.

Możliwości neuronowej klasyfikacji stanu w zmiennych warunkach pracy obiektu.

Adamczyk J., Cioch W., Krzyworzeka P.

Zagadnienia Eksploatacji Maszyn

1999

Vol. 34, nr 2

373-387

Celem było sprawdzenie możliwości wykorzystania metody LVQ - Learning Vector Quantization - algorytmu samoorganizacji adaptacyjnego kwantowania wektorowego Kohonena sieci neuronowych do syntezy symptomów pozwalających diagnozować stan wybranej klasy obiektów przy zmiennych warunkach pracy: prędkości obrotowej i obciążeniu. Dla uczenia sieci wykorzystano wybrane składowe widma synchronicznego prędkości drgań składające się z prążków odpowiadających wybranym częstościom harmonicznym prędkości obrotowej oraz zazębienia przekładni, a także punktowych estymat bezwymiarowych. Wybór typu sieci neuronowych umożliwił klasyfikowanie wektorów stanu w sposób nadzorowany. Dzięki wykorzystanej w metodzie LVQ warstwie rywalizującej można było w obecności zadanych załóceń dokonać adekwatnej klasyfikacji stanu urządzenia w zakresie zakładanych zmian warunków pracy. Maksymalna sprawność, jaką uzyskano dla sygnałów testujących wyniosła 95%. Większość błędnych rozpoznań związana była ze stanem niesprawnym. Stwierdzono zdolność badanej sieci do uogólniania - prawidłowego rozpoznania stanu przy odmiennych niż w trakcie treningu warunkach pracy urządzenia.

In this paper the ability of Learning Vector Quantization NN training algorithm to identifying the disjoint states of rotating machinery in the case of variable operating conditions (VOC) has been examined. Measured signal was the vibration velocity of model gear. A set training data was based on the selected components of amplitude synchronous spectrum. In active identification experiment the setting states has been influenced by loading and rotation speed changes. Max. 95% classification efficiency of state recognition seemed to be possible and the NN ability to generalise the knowledge has been influenced by VOC, especially in the absence of failures.