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: sieć wektorów podtrzymujących

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Obiektywna ocena traktu słuchowego oparta na analizie falkowej potencjałów wywołanych i sieci wektorów nośnych

100%

Suchocki M. , Dobrowolski A. P.

2013

tom R. 89, nr 9

160-165

W artykule opisano problematykę związaną z elektroencefalograficznym badaniem słuchu. Ze względu na to, że obecne metody opierają się głównie na interpretacji przebiegów czasowych elektroencefalogramów i wymagają od badającego neurologa dużego doświadczenia, podjęto się zadania, które ma na celu eliminację subiektywnej oceny wyników oraz zautomatyzowanie badania. Autorzy korzystając z metod CPS wyodrębnili cechy dystynktywne potencjałów wywołanych dobrze różnicujące przypadki prawidłowe od patologicznych.

The paper describes the problems associated with electroencephalographic examination hearing. Due to the fact that the current methods are mainly based on the interpretation of the timing electroencephalograms and require a large experience of examining neurologist, it was a task that aims to eliminate the subjective evaluation of results, and test automation. The authors use the CPS methods have identified distinctive features of evoked potentials well differentiating normal form pathological cases.

MLP and SVM classifiers for fault detection

67%

Osowski S.

tom nr 2

149-167

The paper presents a comparative analysis of two of the most important neural network classifiers: the multilayer perceptron (MLP) and Support Vector Machine (SVM) in application to diagnostic problems. The structure as well as learning algorithms of both networks have been presented and compared. The results of numerical experiments comparing the performance of both classifiers on the artificial and real life problems are presented and discussed.

Praca przedstawia dwa rozwiązania klasyfikatorów neuronowych na potrzeby diagnostyki. Jednym z nich jest perceptron wielowarstwowy (ang. MultiLayer Perceptron - MLP), drugim sieć wektorów podtrzymujących (ang. Support Vector Machine (SVM). Przedstawiono struktury oraz podstawowe metody uczenia takich sieci. Działania obu klasyfikatorów sprawdzono i porównano na problemach testowych, zarówno typu syntetycznego, jak i problemie rzeczywistym rozpoznawania uszkodzeń elementów w rzeczywistym układzie filtru elektrycznego.