Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Modelowanie powierzchni dna morskiego z wykorzystaniem sieci RBF

Kozak M.

Zeszyty Naukowe / Akademia Morska w Szczecinie

|

2005

|

nr 6 (78)

235-241

PL

Numeryczny model rzeźby terenu (NMT) ma coraz większe zastosowanie zarówno przy modelowaniu powierzchni lądowych, jak i dna morskiego oraz innych akwenów. Znajduje on również zastosowanie w nawigacji do oceny bezpieczeństwa żeglugi statku, w komputerowych programach symulacji ruchu statku, czy w nawigacji porównawczej do tworzenia mapy wzorców dna. W artykule przedstawiono badania służące zmniejszeniu liczby potrzebnych danych do wizualizacji powierzchni dna morskiego z wykorzystaniem sieci neuronowych RBF.

EN

The Digital Terrain Model (DTM) has been used more and more often in modelling the land or the bottom of the sea and other water systems. It has been adopted in navigation to estimate the safety, in computer vessel traffic simulating programms and in comparative navigation to create the patterns of the bottom of the sea. This article presents the research in reducing the amount of data that is necessary for the visualisation of the bottom of the sea with the use of RBF networks.

2

Metoda profili w budowie numerycznego modelu rzeźby terenu

Stateczny A., Kozak M.

Roczniki Geomatyki

|

2005

|

T. 3, z. 1

147-153

EN

A numerical model of topographic relief can be defined as a set of measurement points with an interpolation algorithm. It enables the visualisation of 3D spatial data; therefore, the scope of its application is very wide. On the one hand it is applied for simulating the development of phenomena, and on the other, for designing the location of facilities and buildings. With the growing number of DTC (Digital Topographic Chart) users, there also increase their requirements concerning data quality (accuracy, reliability, up-to-dateness) and the possibilities of analysis in real time. The article presents research on the DTC construction method, which stresses the organisation of data recording, limiting them to minimum, at the same time aiming at the possibility of analysis in real time, and the construction of the model with assumed accuracy. Modern measurement systems permit the automatic acquisition of very large data sets. Traditional construction methods of a numerical topographical relief model most frequently process the data sets to the shape of a regular GRID net. At nodal points, the height/depth of the terrain is calculated on the basis of an interpolation algorithm. A problem encountered while applying a GRID net for the construction of a DTC is its large size. Applying a GRID net for 1 sq. km with net size of 1m we will obtain 1 million points. For larger areas the number of points will be proportionately higher. Using such a number of data in real time is impossible; their very storage is a problem in itself. By additionally applying methods based on GRID net for areas with irregular shapes (e.g. a fairway) a rectangleshaped net is obtained as a result, with a large number of unnecessary and distorted data. The method of profiles used for the construction of a numerical model of topographical relief is dedicated for fairway-type areas. The purpose of this method is to restrict the number of data necessary for reproducing a 3D bottom model. The time of constructing the method is inessential, as the model will not be constructed on a vessel unit, and it will be changed only if new measurement data are acquired. The accuracy of the reconstructed surface is a very important criterion, assumed by the user in advance as the maximum error. The input data for the method are measurement points with the designated fairway axis. The data are divided into sections, and in the next stage the system of coordinates is turned around and shifted for each section, so that the width of the considered data fragment should be as small as possible. Next, cross-sections are built for all sections in equal distances. Based on interpolations between sections (maximum error), it is checked if the distances between sections are correct. If the value of maximum error is too large, a successive profile is added. If the value of maximum error is too small, it is checked if a profile is not an excess profile. The method of profiles restricts the number of data necessary for a 3D spatial visualisation; it does not contain excessive and distorted data, which occur in the case of GRID-net based methods. Adaptively selected cross-sections will be kept on the unit, and they will be visualised in real time. The method of profiles makes it possible to construct a numerical model of topographical relief with previously assumed accuracy.

3

Procedura ortogonalizacji sieci RBF w budowie numerycznego modelu terenu toru wodnego

Kozak M., Stateczny A.

Prace Naukowe Instytutu Górnictwa Politechniki Wrocławskiej. Konferencje

|

2005

|

Vol. 114, nr 45

215-222

PL

Numeryczny model terenu (NMT) możemy zdefiniować jako dyskretną (punktową) reprezentację powierzchni terenu wraz z algorytmem interpolacyjnym [6]. Do budowy numerycznego modelu terenu stosuje się metody numeryczne oraz sieci neuronowe. Artykuł przedstawia badania nad metodą budowy NMT toru wodnego opartą na przekrojach z wykorzystaniem sieci RBF. Dla każdego przekroju niezależnie projektowana i trenowana jest sieć RBF. W celu budowy przekrojów z założoną dokładnością wykorzystano przyrostowy proces doboru centrów i wyliczanie wag z wykorzystaniem procedury ortogonalizacji. Pozwala to na uzyskanie przekroju z założoną dokładnością przy minimalnej liczbie centrów, co zapewnia redukcję danych, niezbędną w celu dalszej wizualizacji modelu w czasie rzeczywistym. Badania przeprowadzono dla danych rzeczywistych z toru wodnego Szczecin-Świnoujście.

EN

Digital Terrain Model (DTM) can be defined as dicrete (point) representation of the terrain surface with an interpolation algorithm [6]. To build a DTM numerical methods or neural networks are used. This article presents the research done on a water channel DTM based on cross-sections using the RBF networks. For each of the cross-sections the RBF network is designed and trained independently. For the purpose of developing the cross-sections with a given accuracy the incremental process of centre selections and the orthogonalisation procedure for network weights calculation were used. This permits building a cross-section with the assumed accuracy and the minimum number of centres and thus allows reduction of data necessary in further real-time visualisation of the model. The research has been done using the data collected from the water channel Szczecin- Swinoujscie.

4

Sieci neuronowe a metody statystyczne

Staniec I.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Łódzka

|

2000

|

z. 34

31-42

PL

Istnieje wiele opracowań na temat sztucznych sieci neuronowych [SSN]. najpopularniejszą siecią neuronową jest percepton wielowarstwowy, a jest to nic innego jak nieliniowa regresja i analiza dyskryminacyjna, które można zaimplementować przy uzyciu standardowego oprogramowania statystycznego. Niniejszy artykuł ma na celu pokazanie niektórych związków pomiędzy sieciami neuronowym, a modelami statystycznymi.

EN

The ability of neural networks to learn and generalize has gained massive publicity. In fact, the most commonly used artificial neural networks, called multilayer perceptions, are nothing more than nonlinear regression and discriminate models that can be implemented with standard statistical software.