Wykorzystanie metody przekrojów i jej wizualizacja dla celów w ochrony przeciwpowodziowej dolin rzecznych prof. dr hab. inż.. Andrzej Stateczny Akadem

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wykorzystanie metody przekrojów i jej wizualizacja dla celów w ochrony przeciwpowodziowej dolin rzecznych prof. dr hab. inż.. Andrzej Stateczny Akadem"

Transkrypt

1 Wykorzystanie metody przekrojów i jej wizualizacja dla celów w ochrony przeciwpowodziowej dolin rzecznych prof. dr hab. inż.. Andrzej Stateczny Akademia Morska Wydział Nawigacyjny Magdalena Kozak, Tomasz Łagowski Politechnika Szczecińska Wydział Informatyki

2 Sformułowanie owanie problemu punkty pomiarowe filtracja redukcja interpolacja wizualizacja 2

3 Modele danych Siatka GRID - równomierna siatka kwadratów Siatka TIN - nieregularna siatka trójk jkątów Przekroje - przekroje opisujące ukształtowanie towanie terenu 3

4 DTM wymagania i dążd ążenia Wymagania jakość danych (dokładność, wiarygodność, aktualność) dynamika ich przetwarzania możliwość analiz w czasie rzeczywistym Dążenia nacisk na ograniczenie ilości danych do minimum prace nad organizacją zapisu danych zachowanie maksymalnej wierności opisu przestrzeni 4

5 Założenia metody Metoda oparta na przekrojach dedykowana jest powierzchniom typu tor wodny o kształcie rynnowym Danymi wejściowymi sąs punkty pomiarowe wraz z osią powierzchni Powierzchnia budowana jest z założon oną przez użytkownika u dokładno adnością Przekroje aproksymowane sąs za pomocą sieci RBF z przyrostowym doborem neuronów w radialnych Metoda ma zapewnić redukcję danych umożliwiaj liwiającą wizualizację toru w czasie rzeczywistym 5

6 Metoda oparta na przekrojach punkty pomiarowe 6

7 Metoda oparta na przekrojach punkty pomiarowe oś powierzchni 7

8 Metoda oparta na przekrojach punkty pomiarowe oś powierzchni 8

9 Metoda oparta na przekrojach punkty pomiarowe oś powierzchni 9

10 Metoda oparta na przekrojach punkty pomiarowe oś powierzchni 10

11 Metoda oparta na przekrojach punkty pomiarowe oś powierzchni przekroje 11

12 Niezależny fragment fragment niezależny 12

13 Niezależny fragment fragment niezależny obrót skalowanie 13

14 Niezależny fragment fragment niezależny obrót skalowanie przekroje 14

15 Niezależny fragment fragment niezależny obrót skalowanie adaptacyjne przekroje 15

16 Aproksymacja przekrojów sieci RBF Do aproksymacji przekrojów w stosuję sieci RBF ze względu na ich właściwości: ci: - są one uniwersalnym aproksymatorem - ich prosta struktura pozwala na wykorzystanie liniowych algorytmów optymalizacyjnych - optymalnym rozwiązaniem zaniem jest pojedyncze, globalne minimum - w sieci RBF jest zazwyczaj mniej połą łączeń niż w przypadku perceptrona, dzięki czemu trenowanie sieci trwa krócej Σ W1 W2 WN Φ Φ... Φ X1 X2 XN 16

17 Badania powierzchnia rzeczywista Błąd max [m] Błąd RMS [m] Ilość bajtów Ilość bajtów GRID MP TIN GRID MP TIN 300 m szerokości 170 m długod ugości 17

18 Wizualizacja - etapy usuwanie zbędnych przekrojów utworzenie linii łamanej generalizacja linii łamanej triangulacja pomiędzy przekrojami 18

19 Redukcja przekrojów Usuwanie zbędnych przekroi Waga <= 7 przekrój pomijany 19

20 Generalizacja linii łamanej Przy 151 wierzchołkach Przy 20 wierzchołkach Przebadane zostały y metody: Douglasa Peuckera,, trójk jkątów, stałego odcinka i n - tego wierzchołka, ze względu na małe e błęb łędy wybrano metodę Douglasa Peuckera. 20

21 Triangulacja pomiędzy przekrojami Maksymalna dokładno adność Model zgeneralizowany 21

22 Wnioski Metoda oparta na przekrojach zapewnia budowę DTM z założon oną dokładno adnością Możliwe jest szybkie obliczenie objęto tości obszarów ograniczonych przekrojami Redukcja danych uzyskana dzięki metodzie przekrojów umożliwi tworzenie dynamicznych wizualizacji (symulacji powodzi) Na etapie dalszych badań planuje się zwiększy kszyć stopień redukcji danych uzyskany przy budowie DTM metodą przekrojów 22

23 Wykorzystanie metody przekrojów i jej wizualizacja dla celów w ochrony przeciwpowodziowej dolin rzecznych prof. dr hab. inż.. Andrzej Stateczny Akademia Morska Wydział Nawigacyjny Magdalena Kozak, Tomasz Łagowski Politechnika Szczecińska Wydział Informatyki

Aspekty tworzenia Numerycznego Modelu Terenu na podstawie skaningu laserowego LIDAR. prof. dr hab. inż.. Andrzej Stateczny

Aspekty tworzenia Numerycznego Modelu Terenu na podstawie skaningu laserowego LIDAR. prof. dr hab. inż.. Andrzej Stateczny Aspekty tworzenia Numerycznego Modelu Terenu na podstawie skaningu laserowego LIDAR prof. dr hab. inż.. Andrzej Stateczny mgr inż.. Krzysztof W. Łogasz Numeryczny Model Terenu podstawowe pojęcia NMT pol.

Bardziej szczegółowo

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka 2015 Wprowadzenie: Modelowanie i symulacja PROBLEM: Podstawowy problem z opisem otaczającej

Bardziej szczegółowo

Przykładowe funkcje przejścia używane przy budowie sztucznych neuronów

Przykładowe funkcje przejścia używane przy budowie sztucznych neuronów Przykładowe funkcje przejścia używane przy budowie sztucznych neuronów Funkcja Wzór funkcji Wzór pochodnej Sigmoida f(s)=1/(1+e -(β*s) ) f (s)=β*(1- f(s))* f(s) Funkcje przejścia neuronu powinno się rozpatrywać

Bardziej szczegółowo

Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe

Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe Trening jednokierunkowych sieci neuronowych wykład 2. dr inż. PawełŻwan Katedra Systemów Multimedialnych Politechnika Gdańska

Bardziej szczegółowo

NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego

NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego Politechnika Częstochowska Katedra Inżynierii Energii NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego dr hab. inż. Zbigniew BIS, prof P.Cz. dr inż. Robert ZARZYCKI Wstęp

Bardziej szczegółowo

Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne

Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne Filtry Plan wykładu Przegląd dostępnych filtrów Zastosowanie filtrów na różnych etapach pracy systemu Dalsze badania Kontrast i ostrość Kontrast różnica w kolorze i świetle między częściami ś i obrazu

Bardziej szczegółowo

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI

INTERPOLACJA I APROKSYMACJA FUNKCJI Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Wprowadzenie Na czym polega interpolacja? Interpolacja polega

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe.

Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. zajecia.jakubw.pl/nai Literatura: S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 997. PODSTAWOWE ZAGADNIENIA TECHNICZNE AI

Bardziej szczegółowo

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych

Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych XXXVIII MIĘDZYUCZELNIANIA KONFERENCJA METROLOGÓW MKM 06 Warszawa Białobrzegi, 4-6 września 2006 r. Symulacja sygnału czujnika z wyjściem częstotliwościowym w stanach dynamicznych Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika

Bardziej szczegółowo

Symulacyjne metody wyceny opcji amerykańskich

Symulacyjne metody wyceny opcji amerykańskich Metody wyceny Piotr Małecki promotor: dr hab. Rafał Weron Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki Wrocławskiej Wrocław, 0 lipca 009 Metody wyceny Drzewko S 0 S t S t S 3 t S t St St 3 S t St St

Bardziej szczegółowo

Sieć przesyłająca żetony CP (counter propagation)

Sieć przesyłająca żetony CP (counter propagation) Sieci neuropodobne IX, specyficzne architektury 1 Sieć przesyłająca żetony CP (counter propagation) warstwa Kohonena: wektory wejściowe są unormowane jednostki mają unormowane wektory wag jednostki są

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska. SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 10. PRZEKSZTAŁCANIE ATRYBUTÓW Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska INFORMACJE WSTĘPNE Hipotezy do uczenia się lub tworzenia

Bardziej szczegółowo

Jacek Jarnicki Politechnika Wrocławska

Jacek Jarnicki Politechnika Wrocławska Plan wykładu Wykład Prezentacja graficzna danych liczbowych. Cel i zastosowania graficznej prezentacji danych. Dane w postaci zbioru liczb 3. Funkcja jednej zmiennej 4. Funkcja dwóch zmiennych. Niektóre

Bardziej szczegółowo

Geometria wykreślna. 5. Obroty i kłady. Rozwinięcie wielościanu. dr inż. arch. Anna Wancław. Politechnika Gdańska, Wydział Architektury

Geometria wykreślna. 5. Obroty i kłady. Rozwinięcie wielościanu. dr inż. arch. Anna Wancław. Politechnika Gdańska, Wydział Architektury Geometria wykreślna 5. Obroty i kłady. Rozwinięcie wielościanu. dr inż. arch. Anna Wancław Politechnika Gdańska, Wydział Architektury Studia inżynierskie, kierunek Architektura, semestr I 1 5. Obroty i

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU PRZY UŻYCIU SIECI NEURONOWYCH**

PROGNOZOWANIE OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU PRZY UŻYCIU SIECI NEURONOWYCH** Górnictwo i Geoinżynieria Rok 31 Zeszyt 3 2007 Dorota Pawluś* PROGNOZOWANIE OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU PRZY UŻYCIU SIECI NEURONOWYCH** 1. Wstęp Eksploatacja górnicza złóż ma niekorzystny wpływ na powierzchnię

Bardziej szczegółowo

Elektrotechnika II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne. przedmiot specjalnościowy. obowiązkowy polski semestr II semestr letni. tak. Laborat. 30 g.

Elektrotechnika II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne. przedmiot specjalnościowy. obowiązkowy polski semestr II semestr letni. tak. Laborat. 30 g. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Metody estymacji parametrów i sygnałów Estimation methods of parameters

Bardziej szczegółowo

przetworzonego sygnału

przetworzonego sygnału Synteza falek ortogonalnych na podstawie oceny przetworzonego sygnału Instytut Informatyki Politechnika Łódzka 28 lutego 2012 Plan prezentacji 1 Sformułowanie problemu 2 3 4 Historia przekształcenia falkowego

Bardziej szczegółowo

Uczenie sieci radialnych (RBF)

Uczenie sieci radialnych (RBF) Uczenie sieci radialnych (RBF) Budowa sieci radialnej Lokalne odwzorowanie przestrzeni wokół neuronu MLP RBF Budowa sieci radialnych Zawsze jedna warstwa ukryta Budowa neuronu Neuron radialny powinien

Bardziej szczegółowo

tylko nieliniowe, ale wręcz wielowartościowe funkcje. Narzędzie to daje więc olbrzymie możliwości. Dotychczas sztuczne sieci neuronowe skutecznie

tylko nieliniowe, ale wręcz wielowartościowe funkcje. Narzędzie to daje więc olbrzymie możliwości. Dotychczas sztuczne sieci neuronowe skutecznie 1. Wstęp Problematyka związana z prognozowaniem ciągłych deformacji powierzchni wywołanych eksploatacją podziemną jest trudna i niezwykle istotna. Badania nad tym zagadnieniem trwają od przeszło 100 lat.

Bardziej szczegółowo

Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe

Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe Inteligentne systemy decyzyjne: Uczenie maszynowe sztuczne sieci neuronowe wykład 1. Właściwości sieci neuronowych Model matematyczny sztucznego neuronu Rodzaje sieci neuronowych Przegląd d głównych g

Bardziej szczegółowo

10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu.

10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu. Waldemar Izdebski - Wykłady z przedmiotu SIT 91 10.3. Typowe zadania NMT W niniejszym rozdziale przedstawimy podstawowe zadania do jakich może być wykorzystany numerycznego modelu terenu. 10.3.1. Wyznaczanie

Bardziej szczegółowo

ZAKŁADOWA ADOWA KONTROLA PRODUKCJI W ŚWIETLE WYMAGAŃ CPR

ZAKŁADOWA ADOWA KONTROLA PRODUKCJI W ŚWIETLE WYMAGAŃ CPR ZAKŁADOWA ADOWA KONTROLA PRODUKCJI W ŚWIETLE WYMAGAŃ CPR Alicja Papier Warszawa, kwiecień 2014 Wprowadzanie wyrobów w budowlanych wg CPR Wszystkie podmioty gospodarcze w łańcuchu dostaw i dystrybucji powinny

Bardziej szczegółowo

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta www.michalbereta.pl Sieci radialne zawsze posiadają jedną warstwę ukrytą, która składa się z neuronów radialnych. Warstwa wyjściowa składa

Bardziej szczegółowo

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74 3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15

Bardziej szczegółowo

Zastosowania sieci neuronowych

Zastosowania sieci neuronowych Zastosowania sieci neuronowych aproksymacja LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. aproksymacja funkcji odległość punktów źródło: Żurada i in. Sztuczne sieci neuronowe, przykład 4.4, str. 137 Naucz sieć taką

Bardziej szczegółowo

2.1.M.06: Modelowanie i wspomaganie komputerowe w inżynierii powierzchni

2.1.M.06: Modelowanie i wspomaganie komputerowe w inżynierii powierzchni 2nd Workshop on Foresight of surface properties formation leading technologies of engineering materials and biomaterials in Białka Tatrzańska, Poland 29th-30th November 2009 1 Panel nt. Procesy wytwarzania

Bardziej szczegółowo

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Paweł Wawrzyński Uczenie maszynowe Sztuczne sieci neuronowe Plan na dziś Uczenie maszynowe Problem aproksymacji funkcji Sieci neuronowe PSZT, zima 2013, wykład 12

Bardziej szczegółowo

Katedra Geodezji Satelitarnej i Nawigacji

Katedra Geodezji Satelitarnej i Nawigacji Załącznik nr 7.1 STUDIA STACJONARNE PIERWSZEGO STOPNIA ROK AKADEMICKI 2012/2013 Katedra Geodezji Satelitarnej i Nawigacji (nazwa Jednostki Organizacyjnej) Geodezja i geoinformatyka (Specjalność) Dr hab.

Bardziej szczegółowo

Zadania domowe. Ćwiczenie 2. Rysowanie obiektów 2-D przy pomocy tworów pierwotnych biblioteki graficznej OpenGL

Zadania domowe. Ćwiczenie 2. Rysowanie obiektów 2-D przy pomocy tworów pierwotnych biblioteki graficznej OpenGL Zadania domowe Ćwiczenie 2 Rysowanie obiektów 2-D przy pomocy tworów pierwotnych biblioteki graficznej OpenGL Zadanie 2.1 Fraktal plazmowy (Plasma fractal) Kwadrat należy pokryć prostokątną siatką 2 n

Bardziej szczegółowo

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 03 Warstwy RBF, jednostka Adaline.

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 03 Warstwy RBF, jednostka Adaline. Wstęp do sieci neuronowych, wykład 3 Warstwy, jednostka Adaline. Maja Czoków, Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 211-1-18 1 Pomysł Przykłady Zastosowanie 2

Bardziej szczegółowo

Grafika inżynierska geometria wykreślna. 5a. Obroty i kłady. Rozwinięcie wielościanu.

Grafika inżynierska geometria wykreślna. 5a. Obroty i kłady. Rozwinięcie wielościanu. Grafika inżynierska geometria wykreślna 5a. Obroty i kłady. Rozwinięcie wielościanu. dr inż. arch. Anna Wancław Politechnika Gdańska, Wydział Architektury Studia inżynierskie, kierunek Gospodarka przestrzenna,

Bardziej szczegółowo

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą

Bardziej szczegółowo

Najprostszy schemat blokowy

Najprostszy schemat blokowy Definicje Modelowanie i symulacja Modelowanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego układu rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano

Bardziej szczegółowo

Sieci neuronowe w Statistica

Sieci neuronowe w Statistica http://usnet.us.edu.pl/uslugi-sieciowe/oprogramowanie-w-usk-usnet/oprogramowaniestatystyczne/ Sieci neuronowe w Statistica Agnieszka Nowak - Brzezińska Podstawowym elementem składowym sztucznej sieci neuronowej

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne Wykład 7

Metody numeryczne Wykład 7 Metody numeryczne Wykład 7 Dr inż. Michał Łanczont Instytut Elektrotechniki i Elektrotechnologii E419, tel. 4293, m.lanczont@pollub.pl, http://m.lanczont.pollub.pl Plan wykładu Rozwiązywanie równań algebraicznych

Bardziej szczegółowo

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Reprezentacja

Bardziej szczegółowo

Sieci neuronowe w Statistica. Agnieszka Nowak - Brzezioska

Sieci neuronowe w Statistica. Agnieszka Nowak - Brzezioska Sieci neuronowe w Statistica Agnieszka Nowak - Brzezioska Podstawowym elementem składowym sztucznej sieci neuronowej jest element przetwarzający neuron. Schemat działania neuronu: x1 x2 w1 w2 Dendrites

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia I stopnia rok akademicki 2012/2013 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Pojęcie

Bardziej szczegółowo

Adaptive wavelet synthesis for improving digital image processing

Adaptive wavelet synthesis for improving digital image processing for improving digital image processing Politechnika Łódzka Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej 4 listopada 2010 Plan prezentacji 1 Wstęp 2 Dyskretne przekształcenie falkowe

Bardziej szczegółowo

Temat pracy dyplomowej Promotor Dyplomant CENTRUM INŻYNIERII RUCHU MORSKIEGO. prof. dr hab. inż. kpt.ż.w. Stanisław Gucma.

Temat pracy dyplomowej Promotor Dyplomant CENTRUM INŻYNIERII RUCHU MORSKIEGO. prof. dr hab. inż. kpt.ż.w. Stanisław Gucma. kierunek: Nawigacja, : Transport morski, w roku akademickim 2012/2013, Temat dyplomowej Promotor Dyplomant otrzymania 1. Nawigacja / TM 2. Nawigacja / TM dokładności pozycji statku określonej przy wykorzystaniu

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Ewa Wołoszko Praca pisana pod kierunkiem Pani dr hab. Małgorzaty Doman Plan tego wystąpienia Teoria Narzędzia

Bardziej szczegółowo

Sieci neuronowe do przetwarzania informacji / Stanisław Osowski. wyd. 3. Warszawa, Spis treści

Sieci neuronowe do przetwarzania informacji / Stanisław Osowski. wyd. 3. Warszawa, Spis treści Sieci neuronowe do przetwarzania informacji / Stanisław Osowski. wyd. 3. Warszawa, 2013 Spis treści Przedmowa 7 1. Wstęp 9 1.1. Podstawy biologiczne działania neuronu 9 1.2. Pierwsze modele sieci neuronowej

Bardziej szczegółowo

Praca dyplomowa magisterska

Praca dyplomowa magisterska Praca dyplomowa magisterska Implementacja algorytmów filtracji adaptacyjnej o strukturze transwersalnej na platformie CUDA Dyplomant: Jakub Kołakowski Opiekun pracy: dr inż. Michał Meller Plan prezentacji

Bardziej szczegółowo

Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik drogownictwa 311[45]

Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik drogownictwa 311[45] Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik drogownictwa 311[45] 1 2 3 4 5 6 1. Ocenie podlegały następujące elementy zadania: I. Tytuł pracy egzaminacyjnej II. III. IV.

Bardziej szczegółowo

Analizy Ilościowe EEG QEEG

Analizy Ilościowe EEG QEEG Analizy Ilościowe EEG QEEG Piotr Walerjan PWSIM MEDISOFT 2006 Piotr Walerjan MEDISOFT Jakościowe vs. Ilościowe EEG Analizy EEG na papierze Szacunkowa ocena wartości częstotliwości i napięcia Komputerowy

Bardziej szczegółowo

R Z G W REGIONALNY ZARZĄD GOSPODARKI WODNEJ W KRAKOWIE. Załącznik F Formuła opadowa wg Stachý i Fal OKI KRAKÓW

R Z G W REGIONALNY ZARZĄD GOSPODARKI WODNEJ W KRAKOWIE. Załącznik F Formuła opadowa wg Stachý i Fal OKI KRAKÓW REGIONALNY ZARZĄD GOSPODARKI WODNEJ W KRAKOWIE R Z G W Załącznik F Formuła opadowa wg Stachý i Fal Formuła opadowa wg Stachý i Fal [1] Do obliczenia przepływów maksymalnych o określonym prawdopodobieństwie

Bardziej szczegółowo

Sztuczne sieci neuronowe

Sztuczne sieci neuronowe Wydział Zarządzania AGH Katedra Informatyki Stosowanej Sztuczne sieci neuronowe Sztuczne sieci neuronowe Wprowadzenie Trochę historii Podstawy działania Funkcja aktywacji Typy sieci 2 Wprowadzenie Zainteresowanie

Bardziej szczegółowo

Prof. Eugeniusz RATAJCZYK. Makrogemetria Pomiary odchyłek kształtu i połoŝenia

Prof. Eugeniusz RATAJCZYK. Makrogemetria Pomiary odchyłek kształtu i połoŝenia Prof. Eugeniusz RATAJCZYK Makrogemetria Pomiary odchyłek kształtu i połoŝenia Rodzaje odchyłek - symbole Odchyłki kształtu okrągłości prostoliniowości walcowości płaskości przekroju wzdłuŝnego Odchyłki

Bardziej szczegółowo

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy Definicje owanie i symulacja owanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano model, do

Bardziej szczegółowo

Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. 2

Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. 2 Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. 2 Przemysław Juszczuk Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego 1 marca 2012 Funkcja trójkątna: Funkcja trójkątna: Funkcja przynależności γ (gamma): Rysunek:

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie Metoda bisekcji Metoda regula falsi Metoda siecznych Metoda stycznych RÓWNANIA NIELINIOWE

Wprowadzenie Metoda bisekcji Metoda regula falsi Metoda siecznych Metoda stycznych RÓWNANIA NIELINIOWE Transport, studia niestacjonarne I stopnia, semestr I Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Ewa Pabisek Adam Wosatko Postać ogólna równania nieliniowego Zazwyczaj nie można znaleźć

Bardziej szczegółowo

Programowanie współbieżne Wykład 2. Iwona Kochańska

Programowanie współbieżne Wykład 2. Iwona Kochańska Programowanie współbieżne Wykład 2 Iwona Kochańska Miary skalowalności algorytmu równoległego Przyspieszenie Stały rozmiar danych N T(1) - czas obliczeń dla najlepszego algorytmu sekwencyjnego T(p) - czas

Bardziej szczegółowo

źródła błędów ortorektyfikacji wpływ błędów NMT wpływ błędów EOZ wpływ postaci NMT standardy ortofoto

źródła błędów ortorektyfikacji wpływ błędów NMT wpływ błędów EOZ wpływ postaci NMT standardy ortofoto Dokładność geoetryczna ortofotoapy źródła błędów ortorektyfikacji wpływ błędów NMT wpływ błędów EOZ wpływ postaci NMT standardy ortofoto Opracował dr Andrzej Wróbel 1 Źródła błędów Błędy geoetryczne ortofotoapy

Bardziej szczegółowo

Matematyka stosowana i metody numeryczne

Matematyka stosowana i metody numeryczne Ewa Pabisek Adam Wosatko Piotr Pluciński Matematyka stosowana i metody numeryczne Konspekt z wykładu 8 Interpolacja Interpolacja polega na budowaniu tzw. funkcji interpolujących ϕ(x) na podstawie zadanych

Bardziej szczegółowo

Metody sztucznej inteligencji Zadanie 3: (1) klasteryzacja samoorganizująca się mapa Kohonena, (2) aproksymacja sieć RBF.

Metody sztucznej inteligencji Zadanie 3: (1) klasteryzacja samoorganizująca się mapa Kohonena, (2) aproksymacja sieć RBF. Metody sztucznej inteligencji Zadanie 3: ( klasteryzacja samoorganizująca się mapa Kohonena, (2 aproksymacja sieć RBF dr inż Przemysław Klęsk Klasteryzacja za pomocą samoorganizującej się mapy Kohonena

Bardziej szczegółowo

Planowanie przejazdu przez zbiór punktów. zadania zrobotyzowanej inspekcji

Planowanie przejazdu przez zbiór punktów. zadania zrobotyzowanej inspekcji dla zadania zrobotyzowanej inspekcji Katedra Sterowania i Inżynierii Systemów, Politechnika Poznańska 3 lipca 2014 Plan prezentacji 1 Wprowadzenie 2 3 4 Postawienie problemu Założenia: Rozpatrujemy kinematykę

Bardziej szczegółowo

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania. Studia: I stopnia (inżynierskie)

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania. Studia: I stopnia (inżynierskie) Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia I stopnia (inżynierskie) Temat: Skalowanie czujników prędkości kątowej i orientacji przestrzennej 1. Analiza właściwości czujników i układów

Bardziej szczegółowo

Źródła pozyskiwania danych grawimetrycznych do redukcji obserwacji geodezyjnych Tomasz Olszak Małgorzata Jackiewicz Stanisław Margański

Źródła pozyskiwania danych grawimetrycznych do redukcji obserwacji geodezyjnych Tomasz Olszak Małgorzata Jackiewicz Stanisław Margański Źródła pozyskiwania danych grawimetrycznych do redukcji obserwacji geodezyjnych Tomasz Olszak Małgorzata Jackiewicz Stanisław Margański Wydział Geodezji i Kartografii Politechniki Warszawskiej Motywacja

Bardziej szczegółowo

PRÓBA ZASTOSOWANIA SIECI NEURONOWYCH DO PROGNOZOWANIA OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU POWSTAŁYCH NA SKUTEK EKSPLOATACJI GÓRNICZEJ**

PRÓBA ZASTOSOWANIA SIECI NEURONOWYCH DO PROGNOZOWANIA OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU POWSTAŁYCH NA SKUTEK EKSPLOATACJI GÓRNICZEJ** Górnictwo i Geoinżynieria Rok 30 Zeszyt 4 2006 Dorota Pawluś* PRÓBA ZASTOSOWANIA SIECI NEURONOWYCH DO PROGNOZOWANIA OSIADAŃ POWIERZCHNI TERENU POWSTAŁYCH NA SKUTEK EKSPLOATACJI GÓRNICZEJ** 1. Wstęp Na

Bardziej szczegółowo

Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści

Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa do wydania drugiego Przedmowa IX X 1. Wstęp 1 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji

Bardziej szczegółowo

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji

Plan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji Badania operacyjne i teoria optymalizacji Instytut Informatyki Poznań, 2011/2012 1 2 3 Teoria optymalizacji Teoria optymalizacji a badania operacyjne Teoria optymalizacji zajmuje się badaniem metod optymalizacji

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2

INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2 KATEDRA MECHANIKI STOSOWANEJ Wydział Mechaniczny POLITECHNIKA LUBELSKA INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 2 PRZEDMIOT TEMAT OPRACOWAŁ MECHANIKA UKŁADÓW MECHANCZNYCH Modelowanie fizyczne układu o jednym stopniu

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 8. SZTUCZNE SIECI NEURONOWE INNE ARCHITEKTURY Częstochowa 24 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska SIEĆ O RADIALNYCH FUNKCJACH BAZOWYCH

Bardziej szczegółowo

Jak trudne jest numeryczne całkowanie (O złożoności zadań ciągłych)

Jak trudne jest numeryczne całkowanie (O złożoności zadań ciągłych) Jak trudne jest numeryczne całkowanie (O złożoności zadań ciągłych) Uniwersytet Warszawski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki leszekp@mimuw.edu.pl Horyzonty 2014 17-03-2014 Będlewo Zadania numeryczne

Bardziej szczegółowo

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 8. Filtracja uśredniająca i statystyczna.

Politechnika Świętokrzyska. Laboratorium. Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Ćwiczenie 8. Filtracja uśredniająca i statystyczna. Politechnika Świętokrzyska Laboratorium Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Ćwiczenie 8 Filtracja uśredniająca i statystyczna. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zdobycie umiejętności tworzenia i wykorzystywania

Bardziej szczegółowo

Definicje. Algorytm to:

Definicje. Algorytm to: Algorytmy Definicje Algorytm to: skończony ciąg operacji na obiektach, ze ściśle ustalonym porządkiem wykonania, dający możliwość realizacji zadania określonej klasy pewien ciąg czynności, który prowadzi

Bardziej szczegółowo

Systemy uczące się Lab 4

Systemy uczące się Lab 4 Systemy uczące się Lab 4 dr Przemysław Juszczuk Katedra Inżynierii Wiedzy, Uniwersytet Ekonomiczny 26 X 2018 Projekt zaliczeniowy Podstawą zaliczenia ćwiczeń jest indywidualne wykonanie projektu uwzględniającego

Bardziej szczegółowo

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Politechnika Poznańska Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Konstrukcja autonomicznego robota mobilnego Małgorzata Bartoszewicz Promotor: prof. dr hab. inż. A. Milecki Zakres

Bardziej szczegółowo

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie)

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie) Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia II stopnia (magisterskie) Temat: Analiza właściwości pilotażowych samolotu Specjalność: Pilotaż lub Awionika 1. Analiza stosowanych kryteriów

Bardziej szczegółowo

Uczenie sieci typu MLP

Uczenie sieci typu MLP Uczenie sieci typu MLP Przypomnienie budowa sieci typu MLP Przypomnienie budowy neuronu Neuron ze skokową funkcją aktywacji jest zły!!! Powszechnie stosuje -> modele z sigmoidalną funkcją aktywacji - współczynnik

Bardziej szczegółowo

Spis treści. I. Skuteczne. Od autora... Obliczenia inżynierskie i naukowe... Ostrzeżenia...XVII

Spis treści. I. Skuteczne. Od autora... Obliczenia inżynierskie i naukowe... Ostrzeżenia...XVII Spis treści Od autora..................................................... Obliczenia inżynierskie i naukowe.................................. X XII Ostrzeżenia...................................................XVII

Bardziej szczegółowo

Katedra Zarządzania i Informatyki Politechnika Śląska

Katedra Zarządzania i Informatyki Politechnika Śląska prof. dr hab. Tadeusz Wieczorek mgr inż. Krystian Mączka Katedra Zarządzania i Informatyki Politechnika Śląska Charakterystyka procesu topienia złomu w piecu łukowym Problemy do rozwiązania Prezentacja

Bardziej szczegółowo

Temat realizowany w ramach Działalności Statutowej Ś-1/195/2017/DS, zadanie 2 - Wpływ czynników antropogenicznych na ilościowe i jakościowe

Temat realizowany w ramach Działalności Statutowej Ś-1/195/2017/DS, zadanie 2 - Wpływ czynników antropogenicznych na ilościowe i jakościowe Temat realizowany w ramach Działalności Statutowej Ś-1/195/2017/DS, zadanie 2 - Wpływ czynników antropogenicznych na ilościowe i jakościowe właściwości procesów hydrologicznych w zlewni pod kierownictwem

Bardziej szczegółowo

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia I stopnia (inżynierskie)

Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia I stopnia (inżynierskie) Tematy prac dyplomowych w Katedrze Awioniki i Sterowania Studia I stopnia (inżynierskie) Temat: Pomiar prędkości kątowych samolotu przy pomocy czujnika ziemskiego pola magnetycznego 1. Analiza właściwości

Bardziej szczegółowo

W OPARCIU JEDNOWIĄZKOWY SONDAŻ HYDROAKUSTYCZNY

W OPARCIU JEDNOWIĄZKOWY SONDAŻ HYDROAKUSTYCZNY TWORZENIE MODELU DNA ZBIORNIKA WODNEGO W OPARCIU O JEDNOWIĄZKOWY SONDAŻ HYDROAKUSTYCZNY Tomasz Templin, Dariusz Popielarczyk Katedra Geodezji Satelitarnej i Nawigacji Uniwersytet Warmińsko Mazurski w Olsztynie

Bardziej szczegółowo

PWSZ w Tarnowie Instytut Politechniczny Elektrotechnika

PWSZ w Tarnowie Instytut Politechniczny Elektrotechnika PWSZ w Tarnowie Instytut Politechniczny Elektrotechnika METODY NUMERYCZNE WYKŁAD Andrzej M. Dąbrowski amd@agh.edu.pl Paw.C p.100e Konsultacje: środa 14 45-15 30 czwartek 14 45 - Wykład 2 godz. lekcyjne.

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metody interpolacji warstwic do tworzenia NMT. dr inż. Ireneusz Wyczałek Zakład Geodezji POLITECHNIKA POZNAŃSKA

Zastosowanie metody interpolacji warstwic do tworzenia NMT. dr inż. Ireneusz Wyczałek Zakład Geodezji POLITECHNIKA POZNAŃSKA Zastosowanie metody interpolacji warstwic do tworzenia NMT dr inż. Ireneusz Wyczałek Zakład Geodezji POLITECHNIKA POZNAŃSKA Zastosowanie metody interpolacji warstwic do tworzenia Numerycznego Modelu Terenu

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU

WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU WYKORZYSTANIE SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH W PROGNOZOWANIU THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING Konrad BAJDA, Sebastian PIRÓG Resume Artykuł opisuje wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych

Bardziej szczegółowo

FOTOGRAMETRIA ANALITYCZNA I CYFROWA

FOTOGRAMETRIA ANALITYCZNA I CYFROWA Miernictwo Podstawy Fotogrametrii FOTOGRAMETRIA ANALITYCZNA I CYFROWA METODY POZYSKIWANIA DANYCH DO BUDOWY NMT I ORTOFOTOMAPY CYFROWEJ Józef Woźniak gis@pwr.wroc.pl Podstawowe pojęcia definicja fotogrametrii

Bardziej szczegółowo

Interpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne

Interpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne Interpolacja, aproksymacja całkowanie Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne Aproksymacja Punkty kontrolne jedynie sterują kształtem krzywej INTERPOLACJA Zagadnienie interpolacji można sformułować

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie symulacji komputerowej do badania właściwości hydraulicznych sieci wodociągowej

Zastosowanie symulacji komputerowej do badania właściwości hydraulicznych sieci wodociągowej Zastosowanie symulacji komputerowej do badania właściwości hydraulicznych sieci wodociągowej prof. dr hab. inż. Andrzej J. OSIADACZ Politechnika Warszawska Wydział Inżynierii Środowiska dr hab. inż. Maciej

Bardziej szczegółowo

STATYCZNA PRÓBA SKRĘCANIA

STATYCZNA PRÓBA SKRĘCANIA Mechanika i wytrzymałość materiałów - instrukcja do ćwiczenia laboratoryjnego: Wprowadzenie STATYCZNA PRÓBA SKRĘCANIA Opracowała: mgr inż. Magdalena Bartkowiak-Jowsa Skręcanie pręta występuje w przypadku

Bardziej szczegółowo

Katedra Geodezji Satelitarnej i Nawigacji. Geodezja i geoinformatyka

Katedra Geodezji Satelitarnej i Nawigacji. Geodezja i geoinformatyka Załącznik nr 8 STUDIA NIESTACJONARNE PIERWSZEGO STOPNIA ROK AKADEMICKI 2012/2013 Katedra Geodezji Satelitarnej i Nawigacji (nazwa Jednostki Organizacyjnej) Geodezja i geoinformatyka (Specjalność) Adam

Bardziej szczegółowo

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych. Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(), zwaną funkcją aproksymującą

Bardziej szczegółowo

Reprezentacja i analiza obszarów

Reprezentacja i analiza obszarów Cechy kształtu Topologiczne Geometryczne spójność liczba otworów liczba Eulera szkielet obwód pole powierzchni środek ciężkości ułożenie przestrzenne momenty wyższych rzędów promienie max-min centryczność

Bardziej szczegółowo

wiedzy Sieci neuronowe (c.d.)

wiedzy Sieci neuronowe (c.d.) Metody detekci uszkodzeń oparte na wiedzy Sieci neuronowe (c.d.) Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Universytet Zielonogórski Wykład 8 Metody detekci uszkodzeń oparte na wiedzy Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

TEMATYKA PRAC DYPLOMOWYCH MAGISTERSKICH STUDIA STACJONARNE DRUGIEGO STOPNIA ROK AKADEMICKI 2011/2012

TEMATYKA PRAC DYPLOMOWYCH MAGISTERSKICH STUDIA STACJONARNE DRUGIEGO STOPNIA ROK AKADEMICKI 2011/2012 STUDIA STACJONARNE DRUGIEGO STOPNIA ROK AKADEMICKI 2011/2012 Instytut Geodezji GEODEZJA GOSPODARCZA PROMOTOR Ocena wykorzystania algorytmów interpolacyjnych do redukcji ilości danych pozyskiwanych w sposób

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów

Metody numeryczne i statystyka dla in»ynierów Kierunek: Automatyka i Robotyka, II rok Aproksymacja cz. II, wielomiany ortogonalne zastosowania PWSZ Gªogów, 2009 Iloczyn skalarny Funkcja okre±lona na przestrzeni liniowej (, ) R iloczyn skalarny wektorów

Bardziej szczegółowo

Spis treści PRZEDMOWA DO WYDANIA PIERWSZEGO...

Spis treści PRZEDMOWA DO WYDANIA PIERWSZEGO... Spis treści PRZEDMOWA DO WYDANIA PIERWSZEGO....................... XI 1. WPROWADZENIE DO GEODEZJI WYŻSZEJ..................... 1 Z historii geodezji........................................ 1 1.1. Kształt

Bardziej szczegółowo

Modelowanie krzywych i powierzchni

Modelowanie krzywych i powierzchni 3 Modelowanie krzywych i powierzchni Modelowanie powierzchniowe jest kolejną metodą po modelowaniu bryłowym sposobem tworzenia części. Jest to też sposób budowy elementu bardziej skomplikowany i wymagający

Bardziej szczegółowo

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH 1. Przedmiot nie wymaga przedmiotów poprzedzających 2. Treść przedmiotu Proces i cykl decyzyjny. Rola modelowania matematycznego w procesach decyzyjnych.

Bardziej szczegółowo

Aparaty słuchowe Hi-Fi z Multiphysics Modeling

Aparaty słuchowe Hi-Fi z Multiphysics Modeling Aparaty słuchowe Hi-Fi z Multiphysics Modeling POLITECHNIKA POZNAŃSKA Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania Mechanika i Budowa Maszyn Technologia Przetwarzania Materiałów Prowadzący: dr hab. Tomasz Stręk

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 13. PROBLEMY OPTYMALIZACYJNE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska PROBLEMY OPTYMALIZACYJNE Optymalizacja poszukiwanie

Bardziej szczegółowo

Realizacja w układzie FPGA algorytmu pomiaru prędko kompensowanym enkoderze inkrementalnym

Realizacja w układzie FPGA algorytmu pomiaru prędko kompensowanym enkoderze inkrementalnym Realizacja w układzie FPGA algorytmu pomiaru prędko dkości, bazującego na kompensowanym enkoderze inkrementalnym realizowany w ramach projektu badawczego rozwojowego Metody inteligentnego przetwarzania

Bardziej szczegółowo

Grafika Komputerowa Wykład 4. Synteza grafiki 3D. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/30

Grafika Komputerowa Wykład 4. Synteza grafiki 3D. mgr inż. Michał Chwesiuk 1/30 Wykład 4 mgr inż. 1/30 Synteza grafiki polega na stworzeniu obrazu w oparciu o jego opis. Synteza obrazu w grafice komputerowej polega na wykorzystaniu algorytmów komputerowych do uzyskania obrazu cyfrowego

Bardziej szczegółowo

Biomechanika Inżynierska

Biomechanika Inżynierska Biomechanika Inżynierska wykład 4 Instytut Metrologii i Inżynierii Biomedycznej Politechnika Warszawska Biomechanika Inżynierska 1 Modele ciała człowieka Modele: 4 6 10 14 Biomechanika Inżynierska 2 Modele

Bardziej szczegółowo

[ P ] T PODSTAWY I ZASTOSOWANIA INŻYNIERSKIE MES. [ u v u v u v ] T. wykład 4. Element trójkątny płaski stan (naprężenia lub odkształcenia)

[ P ] T PODSTAWY I ZASTOSOWANIA INŻYNIERSKIE MES. [ u v u v u v ] T. wykład 4. Element trójkątny płaski stan (naprężenia lub odkształcenia) PODSTAWY I ZASTOSOWANIA INŻYNIERSKIE MES wykład 4 Element trójkątny płaski stan (naprężenia lub odkształcenia) Obszar zdyskretyzowany trójkątami U = [ u v u v u v ] T stopnie swobody elementu P = [ P ]

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA AUTOMATYKI. Robot do pokrycia powierzchni terenu

WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA AUTOMATYKI. Robot do pokrycia powierzchni terenu WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA AUTOMATYKI Robot do pokrycia powierzchni terenu Zadania robota Zadanie całkowitego pokrycia powierzchni na podstawie danych sensorycznych Zadanie unikania przeszkód

Bardziej szczegółowo

KARTA PRZEDMIOTU. Techniki przetwarzania sygnałów, D1_3

KARTA PRZEDMIOTU. Techniki przetwarzania sygnałów, D1_3 KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:

Bardziej szczegółowo