Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  self-organizing network
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W pracy opisano zastosowanie sieci konkurencyjnej (sieci Kohonena i ich modyfikacji) do wyszukiwania obiektów podobnych. Dokonano klasyfikacji obiektów na przykładzie rzeczywistego zbioru danych obrazowych wybranych znaków alfabetu migowego.
EN
The paper describes the usage of the competing networks (Kohonen network and its modifications) to search for similar objects. A dataset containing selected images of the sign language alphabet has been tested for classification.
2
Content available remote Curvilinear dimensionality reduction of data for gearbox condition monitoring
EN
Our aim is to explore the CCA (Curvilinear Component Analysis) as applied to condition monitoring of gearboxes installed in bucket wheel excavators working in field condition, with the general goal to elaborate a probabilistic model describing the condition of the machine gearbox. To do it we need (a) information on the shape (probability distribution) of the analyzed data, and (b) some reduction of dimensionality of the data (if possible). We compare (for real set of data gathered in field conditions) the 2D representations yielded by the CCA and PCA methods and state that they are different. Our main result is: The analyzed data set describing the machine in a good state is composed of two different subsets of different dimensionality thus can not be modelled by one common Gaussian distribution. This is a novel statement in the domain of gearbox data analysis.
PL
W pracy przedstawiono wyniki prac nad zastosowaniem CCA (Curvilinear Component Analysis - analiza komponentów krzywoliniowych) do nieliniowej redukcji wymiarowości danych wykorzystywanych do diagnostyki przekładni planetarnej stosowanej w układach napędowych koparki kołowej. Do oceny stanu technicznego niezbędne jest zbudowanie modelu pobabilistycznego zbioru cech diagnostycznych. Modelowanie danych wielowymiarowych (gęstości prawdopodobieństwa) dla wszystkich wymiarów jest trudne, i ze względu na istniejącą redundancję, nieuzasadnione, dlatego prowadzi się badania nad redukcją wymiarowości zbiorów cech diagnostycznych. W artykule porównujemy dwuwymiarowe reprezentacje zbioru cech uzyskane metodami CCA i PCA (analiza składowych głównych) wykazując różnice w uzyskanych wynikach. Głównym wynikiem pracy jest identyfikacja w przestrzeni cech diagnostycznych dla przekładni w stanie prawidłowym dwóch podzbiorów danych o różnej rzeczywistej wymiarowości zatem nie mogą być one modelowane za pomocą jednego modelu o charakterystyce gaussowskiej. Interpretacja tych podzbiorów wiąże się z występowaniem różnych obciążeń maszyny.
PL
Niniejsza praca jest czwartą, ostatnią częścią przeglądu metod rozmieszczania modułów, stosowanych podczas projektowania topografii układów VLSI. Modułem jest fragment systemu wyodrębniony ze względu na pełnioną funkcję. Praca jest poświęcona algorytmowi symulowanego wyżarzania oraz sieciom neuronowych. Przedstawiono dokładny opis algorytmu symulowanego wyżarzania oraz sposób zastosowania algorytmu do rozmieszczania modułów. Programy wykorzystujące algorytm symulowanego wyżarzania zostały szczegółowo opisane. W tym celu scharakteryzowano następujące programy rozmieszczania: TimberWolf, MGP, MPG-MS, VPR. Następnie, opisano sposób zastosowania sieci samoorganizującej się oraz sieci Hopfielda w optymalizacji topografii układów VLSI. Przedstawiono rezultaty rozmieszczania modułów otrzymane z użyciem sieci Hopfielda. Następnie, scharakteryzowano inne metody stosowane podczas rozmieszczania modułów: algorytmy genetyczne, strategie ewolucyjne, schemat rozmieszczanie-planowanie topografii-rozmieszczanie, programy dla układów 3D VLSI oraz sprzętowe metody rozwiązania problemu rozmieszczania modułów. Porównano metody rozmieszczania modułów przedstawione w przeglądzie.
EN
The design process of the VLSI circuits requires the use of computer aided design tools. This paper is the fourth part of the survey of the cell placement techniques for digital VLSI circuits. In this part of the survey, the simulated annealing algorithm and neural networks are presented. An application of the simulated annealing algorithm to the cell placement problem is described. Nowadays the tools used for the cell placement, which utilize the presented algorithms are characterized: TimberWolfSC, TimberWolfMC, MGP, MPG-MS, VPR. Then, applications of neural networks to the cell placement problem are described. A self-organizing network and Hopfield network for the cell placement problem are presented. Some circuit layouts generated by using the Hopfield network are presented. Applications of a genetic algorithm, evolutionary strategy, three-stage placement-floorplanning-placement flow and special purpose hardware for the cell placement are described. Tools used for the 3D VLSI cell placement are characterized. Some conclusions concerning described techniques and tools are presented.
4
Content available Self-Organizing Wireless Ad-Hock Sensor Networks
EN
The main target of this article is to review the main items connected with Smart Dust and their resolving proposals by research workers. In chapter 1 contains hardware description, chapter 2 contains software description divided Into positioning problems, routing, description of TinyOS, tools used for building working environment and security, chapter 3 contains conclusions and proposals for future development.
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.