Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 2004

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: sieć neuronowa RGB

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Metoda wyznaczania kąta zwilżania z wykorzystaniem sieci RBF

Dzieślewska J.

Problemy Eksploatacji

2004

nr 4

27-38

W artykule przedstawiono możliwość zastosowania sieci neuronowej do wyznaczania kąta zwilżania na podstawie obrazu zarejestrowanego przez urządzenie do pomiaru kąta zwilżania opracowane w Instytucie Technologii Eksploatacji. Opisano model sieci neuronowej realizującej aproksymację konturu kropli równaniem krzywej. Korzystając z wyznaczonego równania krzywej wyznaczono kąt zwilżania. Przeprowadzono szereg badań mających na celu wykrycie wpływu zmiany parametrów sieci na wielkość szukanego kąta. Ostatnim etapem opisanych prac była weryfikacja uzyskanych efektów i porównanie wyników z wynikami uzyskanymi innymi metodami obliczeniowymi.

The paper presents the possibility of the application of neural networks to measuring the contact angle, on the basis of the image, registered by the device for measuring the contact angle developed in ITeE. The author describes a model of neural network, which approximates drop's contour. The contact angle was calculated with the use of curve's equation. The author explores how the network's parameters influence the value of the contact angle. In the closing part of the paper the author compares results obtained by using neural networks with results received by application of other methods.

Sieci neuronowe typu MLP oraz RGB jako komplementarne modele aproksymacyjne w procesie predykcji plonu pszenżyta

Boniecki P.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

2004

Vol. 49, nr 1

28-33

W ostatnich latach dynamiczny rozwój technik informatycznych spowodował pojawienie się nowych możliwości obliczeniowych, bazujących na wzorcach pochodzących z obserwacji procesów naturalnych, a w szczególności pracy mózgu. Pojawiające się metody, mające cechy sztucznej inteligencji, pozwalają na budowę modeli symulacyjnych, które realizują postawione zadania w oparciu o wzorce zaczerpnięte bezpośrednio z obserwacji przyrody. W procesie badania probabilstycznych systemów empirycznych, uzasadnionym wydaje się być wykorzystanie komplementarnej metody analizy problemów oraz zagadnień techniki rolniczej, jaką reprezentują sztuczne sieci neuronowe.

The dynamic development of the information technology in the recent years resulted in the development of completely new computation possibilities, based on patterns taken from the observation of natural processes, and particularly of the work of the brain. The new methods, which have some features of artificial intelligence, make it possible to build simulation model that perform the tasks assigned to them on the basis of patterns taken directly from the observation of the nature. Therefore, in the research of probabilistic empirical systems, it seems justified to use a complementary method of analysis of agricultural engineering problems and issues, which is represented by artificial neuron networks.