Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: gaz neuronowy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A comparison of the neural gas and self organizing map methods for next day load curve forecasting

100%

Dudek G.

Przegląd Elektrotechniczny

2009

tom R. 85, nr 3

153-156

Both the neural gas and self organizing map clustering methods are used in the short-term load forecasting. Two approaches, based on the similarity of the load sequence patterns, are presented in the paper. Patterns preceding the forecast moment and the patterns of forecast, which are concatenated and then divided into clusters, are used in the first model. The empirical probabilities, that the forecast pattern is associated to cluster j while the corresponding input pattern is associated to cluster i, are computed and applied to the forecast construction in the second approach.

Gaz neuronowy i samoorganizujące się odwzorowanie jako metod grupowania użyto do krótkoterminowego prognozowania obciążeń elektroenergetycznych. Zaprezentowano dwa podejścia oparte na podobieństwie obrazów sekwencji obciążeń. Pierwszy model używa obrazów poprzedzających moment prognozy i obrazów prognoz, które są połączone i pogrupowane. W drugim podejściu obliczane są empiryczne prawdopodobieństwa, że obraz prognozy należy do grupy j gdy skojarzony z nim obraz wejściowy należy do grupy i. Prawdopodobieństwa te wykorzystuje się do konstrukcji prognozy.

Przetwarzanie wielowymiarowych danych medycznych z zastosowaniem rosnącego gazu neuronowego

100%

Gruber-Szydło K. , Gruber J. , Szynkaruk M.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

2012

tom z. 63a

337--351

W artykule omówiono możliwości usprawnienia przetwarzania danych medycznych i zwiększenia wydajności tego procesu przez wprowadzenie początkowego etapu eksploracji danych z wykorzystaniem rosnącego gazu neuronowego GNG (ang. Growing Neural Gas). Przetwarzanie danych medycznych charakteryzuje się dużą złożonością i występującymi w nim trudnościami, ponieważ analizowane dane są wielowymiarowe i dotyczą dopiero poznawanych zależności i zjawisk. W pracy wskazano, dlaczego rosnący gaz neuronowy pozwala osiągać lepsze rezultaty niż inne popularne sztuczne sieci neuronowe uczone metodą nienadzorowaną.

Increasing economies of medical data analysis process by entering the initialphase of exploration data using the growing neural gas (GNG), has been discussed in this article. The processing of medical data is characterized by high complexity and difficulties occurring in the analyzed data as multidimensional and concern only cognized relationships and phenomena. It was pointed out why the growing neural gas achieves better results than other popular artificial neural network learned by unattended.