Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

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: recurrent neurons

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Metoda wyznaczania parametrów diagnostycznych na podstawie mierzonych sygnałów diagnostycznych oparta na rekurencyjnych neuronach

100%

Kotowski A. , Lindstedt P.

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Budowa i Eksploatacja Maszyn

2001

tom Z. 8

259-268

W procesie wnioskowania diagnostycznego wykorzystywane są przeważnie sygnały diagnostyczne (ich przebiegi opisywane wskaźnikami jakości). Bezpośrednie przejście od zmian przebiegów sygnałów do zmian parametrów konstrukcyjnych lub technologicznych obiektu jest często zawodne. Dlatego właśnie podjęto problem przetwarzania sygnałów diagnostycznych na parametry diagnostyczne, które pozostają w ściślejszym związku z parametrami stanu technicznego obiektu. Przedstawiona metoda w pełni stwarza możliwości rozwiązania tego ważnego problemu.

In this paper transformation of diagnostic signals into diagnostic parameters was presented. The diagnostic signals' waves (described by quality indicators) are mostly used in the process of diagnostic conclusion. A direct changing of signals' waves variation for an object construction parameters variation is often disappointing. Therefore, there was presented a problem of transformation of diagnostic signals into diagnostic parameters, which become more closely connected with object construction parameters. Presented method offers an opportunity to do it.

Rekurencyjne sieci neuronowe w rozpoznawaniu wzorców

75%

Maciejewski B. , Ciota Z.

Mikroelektronika i Informatyka : prace naukowe

2005

tom Z. nr 5

217-220

W artykule przedstawiono krótką charakterystykę sieci neuronowych ze sprzężeniem zwrotnym, jak również podstawowe topologie istniejących sieci rekurencyjnych i możliwości, oraz perspektywy wykorzystania tego rodzaju sieci w rozpoznawaniu wzorców.