Czasopismo | PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA | Rocznik 2016 - zeszyt 10

Sztuczne sieci neuronowe i kierunki ich zastosowań w przemyśle. Kierunki zastosowań sztucznych sieci neuronowych we włókiennictwie wykorzystywane przy klasyfikacji błędów w płaskich wyrobach włókienniczych i użytkowaniu odzieży

10.15199/60.2016.10.4

nr katalogowy: 101399
10.15199/60.2016.10.4

Wstęp Sieci neuronowe realizują przetwarzania takich informacji, jak [5], [13]: - przypominanie, polegające na odzyskiwaniu (albo interpretowaniu) zmagazynowanych w SSN informacji, - skojarzenie, np.: uszkodzonego (zdeformowanego) wejścia (albo wywołania) z najbliższym przechowywanym wzorcem, - skojarzenie między parą wzorców, diagnostyka, analiza, - klasyfikacja - podział zbioru wejściowego na klasy lub kategorie, - rozpoznawanie, rozumiane jako klasyfikowanie wejścia, mimo że nie odpowiada ono żadnemu z przechowywanych wzorców; - estymacja, czyli realizacja zadań wynikających z aproksymacji, interpolacji, filtrowania, predykcji czy też prognozowania, - optymalizacja: rozwiązywanie równań liniowych i nieliniowych, sterowanie, realizowane inteligentnie, bez konieczności opracowania modelu, oparte wyłącznie na doświadczeniu. W szczególności sieci neuronowe mogą więc służyć do klasyfikacji obiektów w takich przypadkach, dla których trudno o ścisłe reguły, a łatwiej o wskazanie przykładów obiektów wcześniej poprawnie zaklasyfikowanych. Wydaje się więc, że sztuczne sieci neuronowe mogą być podstawą do budowy efektywnych narzędzi klasyfikacji. Atrakcyjność stosowania sieci neuronowych w zagadnieniach modelowania i identyfikacji, a także klasyfikacji obiektów wynika przede wszystkim z ich możliwości aproksymacji dowolnych nieliniowości oraz dostrajania przyjętej struktury na podstawie danych eksperymentalnych lub obrazów uczących [9]. Kolejnymi walorami przemawiającymi za szerokim zastosowaniem SSN są możliwości obliczeniowe, szybkość procesów Stanisław Lewandowski , Robert Drobina , Aneta Grecka Sztuczne sieci neuronowe i kierunki ich zastosowań w przemyśle. Kierunki zastosowań sztucznych sieci neuronowych we włókiennictwie wykorzystywane przy klasyfikacji błędów w płaskich wyrobach włókienniczych i użytkowaniu odzieży DOI: 10.15199/60.2016.10.4 TECHNOLOGIE Przegląd - WOS 10/2016 33 TECHNOLOGIE obliczeniowych, a także prędko[...]

Bibliografia

[1] Chen P. W., T. C. Liang, H. F. Yau, W. L. Sun, N. C. Wang, H. C. Lin, R. C. Lien. 1998. "Classifying Textile Faults with a Back-Propagation Neural Network Using Power Spectra". Textile Research Journal 68 (2) : 121-126.
[2] Dąbrowska Anna. 2012. "Przegląd zastosowania sztucznych sieci neuronowych w modelowaniu właściwości wyrobów włókienniczych". Przegląd Włókienniczy - Włókno Odzież Skóra 66 (9) : 29-33.
[3] Drobina Robert, Stanisław Lewandowski. 2012. "Dobór sztucznych sieci neuronowych do predykcji wybranych właściwości wytrzymałościowych połączeń końców przędz wełnianych czesankowych Sirospun". Przegląd Włókienniczy - Włókno Odzież Skóra, cz. II. 66 (12) : 32-33.
[4] Hu M. C., I. S. Tsai. 2000. "Fabric Inspection Based on Best Wavelet Packet Bases". Textile Research Journal 70 (8) : 662-670.
[5] Korbicz Józef, Andrzej Obuchowicz, Dariusz Uciński. 1994. Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ.
[6] Lewandowski Stanisław, Agnieszka Mazur. 2005. "Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do przewidywania psychologicznego postrzegania komfortu użytkowania odzieży przez człowieka". Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej (materiały niepublikowane).
[7] Lewandowski Stanisław, Monika Handzel. 2004. "Rozpoznawanie, identyfikacja i klasyfikacja błędów przędzy i tkanin". Akademia Techniczno- -Humanistyczna w Bielsku-Białej (materiały niepublikowane).
[8] Lewandowski Stanisław. 2009. "Modelowanie i klasyfikacja połączeń końców przędz przy użyciu sztucznych sieci neuronowych". Rozprawy Naukowe 26, ISSN 1643-983-X. Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej.
[9] Shiau Y. R., I. S. Tsai, Ch. S. Lin. 2000. "Classifying Web Defects with a Back- -Propagation Neural Network by Color Image Processing". Textile Research Journal 70 (7) : 633-640.
[10] Tilocca A., P. Borzone S. Carasio A. Durante. 2002. "Detecting Fabric Defects with a Neutral Network Using Two Kinds of Optical Patterns". Textile Research Journal 72 : 545-550.
[11] Vroman P., M. Happiette, B. Rabenasolo. 1998. "Fuzzy Adaptation of Holt- -Winter Model for Textile Sales-forecasting". Journal Textile Institute 89 : 78-89.
[12] Wong A. S. W., Y. Li, P. K. W. Yeung. 2003. "Neural Network Predictions of Human Psychological Perceptions of Clothing Sensory Comfort". Textile Research Journal 73 (1) : 31 - 37.
[13]. Zieliński Jerzy i inni. 2000. Inteligentne systemy w zarządzaniu - teoria i praktyka. Warszawa: PWN.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 101399 "Sztuczne sieci neuronowe ..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA - e-zeszyt (pdf) 2016-10 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	30.50 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

300.00 zł

PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA - papierowa prenumerata roczna	360.00 zł brutto 333.33 zł netto 26.67 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA - pakowanie i wysyłka	21.00 zł brutto 17.07 zł netto 3.93 zł VAT (stawka VAT 23%)

381.00 zł

PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD WŁÓKIENNICZY - WŁÓKNO, ODZIEŻ, SKÓRA - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	450.00 zł brutto 416.67 zł netto 33.33 zł VAT (stawka VAT 8%)

450.00 zł

Zeszyt

2016-10

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma