Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: sieci liniowe

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Artificial intelligence as a tool for enhancing work efficiency in transportation enterprises

Cisko Š., Tomáš K.

Logistyka

2009

nr 6

CD-CD

This article dealt with artificial intelligence. The neural networks application in economic sciences sprang out of two substantial facts. First of them was significant progress in exploring of this technology and its possible usage. Further significant impuls was triggered by rapid development of computing machinery and subsequent availability of sufficient computing performance it brought about to ordinary users)

Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie aktualnego stanu zastosowań systemów elektronicznej wymiany informacji (EDI) w przedsiębiorstwach sektora TSL (Transport, Spedycja i Logistyka) oraz zasugerowanie przyszłych zastosowań w zakresie. Elementem składowym niniejszego artykułu są zaprezentowane wyniki ankiety internetowej wśród przedsiębiorstw sektora TSL dotyczące zastosowań systemów EDI w tych przedsiębiorstwach.

Problem wyboru właściwej architektury sieci neuronowej

Tadeusiewicz R.

Informatyka w Technologii Materiałów

2001

T. 1, Nr 1

3-22

W pracy dokonano przeglądu zagadnień związanych ze stosowaniem sieci neuronowych w zadaniach związanych z szeroko rozumianą metalurgią, wskazując na uwarunkowania, jakie wskazane zadania narzucają na wybór struktury używanej sieci. W powiązaniu z wcześniejszymi pracami Autora, dyskutującymi zagadnienia metod uczenia sieci oraz zasady wyboru danych tworzących zbiór uczący - tworzy to zasób wiedzy wystarczający do tego, by podjąć samodzielne eksperymenty z użyciem sieci neuronowych jako narządzi w dalszych zagadnieniach metalurgicznych. Właśnie takie jest przeznaczenie tej pracy - tworzącej naukowe przesłanki dla dalszych praktycznych zastosowań neurokomputingu w metalurgii.

Review of problems connected with applications of artificial neural networks in generally understood metallurgy is discussed in the paper. Conditions, which particular tasks impose on the selection of the network architecture, are pointed out. These suggestions, connected with earlier Author's research on training the networks, are a useful guide for further experiments aiming at an application of the artificial neural networks as a tool for solving of various problems in metallurgy. Scientific basis for practical metallurgical applications is given in the paper