ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑΣ ΕΚΠΑΙ ΕΥΣΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΙΚΤΥΩΝ ΓΙΑ ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΣΤΗΝ ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΤΟΥ ΕΙΚΤΗ ΙΑΘΛΑΣΗΣ ΥΛΙΚΩΝ
|
|
- Γολγοθά Τρικούπη
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑΣ ΕΚΠΑΙ ΕΥΣΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΙΚΤΥΩΝ ΓΙΑ ΜΟΝΤΕΛΟΠΟΙΗΣΗ ΜΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΣΤΗΝ ΠΡΟΒΛΕΨΗ ΤΟΥ ΕΙΚΤΗ ΙΑΘΛΑΣΗΣ ΥΛΙΚΩΝ ΠΤΥΧΙΑΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ ΧΟΝ ΡΟ ΗΜΑ ΕΥΑΓΓΕΛΙΑ Επιβλέπων: Αλεξανδρίδης Αλέξανδρος, Επίκουρος Καθηγητής ΠΕΡΙΛΗΨΗ Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (Artificial Neural Networks, ANN) αποτελούν ένα σύνολο από ισχυρά µαθηµατικά εργαλεία που ανήκουν στις τεχνικές της τεχνητής νοηµοσύνης και µπορούν να µοντελοποιήσουν οποιοδήποτε άγνωστο µη γραµµικό σύστηµα χρησιµοποιώντας µόνο δεδοµένα εισόδου-εξόδου από αυτό (Haykin, 1999). Αυτή η τεχνική ονοµάζεται «black box» όπου το σύστηµά µας παρουσιάζεται ως ένα µαύρο κουτί όπου µπορούµε να δούµε τα σήµατα εισόδου και εξόδου από αυτό, αλλά δε µπορούµε να δούµε στο εσωτερικό του, δηλαδή δε γνωρίζουµε τους µηχανισµούς που το διέπουν. Ανάλογα µε το είδος των συνδέσεων των νευρώνων που απαρτίζουν ένα νευρωνικό δίκτυο, διακρίνουµε διαφορετικές αρχιτεκτονικές από τις οποίες οι πιο γνωστές είναι τα εµπροσθοτροφοδοτούµενα νευρωνικά δίκτυα (Feedforward Neural Networks, FFN), τα παλινδροµικά νευρωνικά δίκτυα (Recurrent Neural Networks, RNN), τα δίκτυα Kohonen και τα νευρωνικά δίκτυα ακτινικής συνάρτησης βάσης (Radial Basis Function networks, RBF). Τα δίκτυα RBF αποτελούν µια ιδιαίτερη αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων, η οποία χαρακτηρίζεται από δύο κύρια πλεονεκτήµατα: Την απλότητα της δοµής της και την ταχύτητα των αλγορίθµων εκµάθησης που υιοθετεί. Η διαδικασία µέσω της οποίας τα νευρωνικά δίκτυα µαθαίνουν τη σχέση ανάµεσα στην είσοδο και στην έξοδο ονοµάζεται εκπαίδευση. Η διαδικασία εκπαίδευσης ενός δικτύου RBF χωρίζεται σε δύο φάσεις. Σε πρώτη φάση καθορίζεται η δοµή του δικτύου. Σε δεύτερη φάση υπολογίζονται οι παράµετροι του δικτύου που
2 σχετίζονται µε τις συναπτικές συνδέσεις ανάµεσα στους νευρώνες της κρυφής στοιβάδας και στους νευρώνες της στοιβάδας εξόδου χρησιµοποιώντας τη µέθοδο της γραµµικής παλινδρόµησης (linear regression) (Leonard & Kramer, 1991, Powell, 1987). Η τυπική µεθοδολογία εκπαίδευσης δικτύων RBF η οποία χρησιµοποιείται στον καθορισµό της δοµής του δικτύου, δηλαδή στον υπολογισµό των θέσεων των κέντρων των νευρώνων της κρυφής στοιβάδας είναι µία επαναληπτική διαδικασία που ονοµάζεται αλγόριθµος k-means (Darken & Moody, 1990, Macqueen, 1967, Moody & Darken, 1989). Ο αλγόριθµος αυτός παρουσιάζει δύο βασικά µειονεκτήµατα: εν έχει τη δυνατότητα να επιλέξει αυτόµατα τον κατάλληλο αριθµό κέντρων των νευρώνων της κρυφής στοιβάδας και απαιτεί µεγάλους υπολογιστικούς χρόνους. Προκειµένου να αποφευχθούν τα παραπάνω προβλήµατα, σε µία πρόσφατη δηµοσίευση, προτάθηκε µια νέα µέθοδος η οποία καθορίζει τη δοµή του δικτύου και βασίζεται στην ασαφή διαµέριση του χώρου των µεταβλητών εισόδου (Sarimveis et al., 2002). Η µέθοδος αυτή, η οποία ονοµάζεται αλγόριθµος των ασαφών µέσων, παρουσιάζει πολλά πλεονεκτήµατα σε σχέση µε τις συµβατικές µεθόδους εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων RBF και έχει αποδειχθεί ότι είναι πιο αποδοτική στη µοντελοποίηση µη γραµµικών συστηµάτων. Ο αλγόριθµος αυτός ξεκινώντας από µία ασαφή διαµέριση του χώρου των µεταβλητών εισόδου, επιλέγει τη δοµή και τα κέντρα των νευρώνων σε ένα µόνο βήµα κάνοντας µόνο ένα πέρασµα από τα δεδοµένα εκπαίδευσης, ενώ ολοκληρώνει τη διαδικασία της εκπαίδευσης σε πολύ µικρούς υπολογιστικούς χρόνους. Στην εργασία αυτή, χρησιµοποιείται µία παραλλαγή της µεθόδου των ασαφών µέσων που ονοµάζεται µη συµµετρικός αλγόριθµος των ασαφών µέσων, ο οποίος έχει τα ίδια πλεονεκτήµατα µε τον συµµετρικό αλγόριθµο, αλλά υπερτερεί στο ότι έχει µεγαλύτερη ευελιξία, γεγονός που οδηγεί σε καλύτερα δίκτυα υπό την έννοια της ακρίβειας ή και της πολυπλοκότητας του µοντέλου. Εκπαιδεύοντας νευρωνικά δίκτυα τύπου RBF σε συνδυασµό µε τον αλγόριθµο των ασαφών µέσων µπορούµε να µοντελοποιήσουµε οποιοδήποτε µη γραµµικό σύστηµα χρησιµοποιώντας µόνο δεδοµένα εισόδου-εξόδου από αυτό. Ένα πρόβληµα το οποίο θα ήταν δύσκολο να µοντελοποιηθεί χρησιµοποιώντας βασικές εξισώσεις (first principle equations) είναι και το πρόβληµα της πρόβλεψης του δείκτη διάθλασης υλικών. Ο δείκτης διάθλασης αποτελεί µια θεµελιώδη ιδιότητα της ύλης που έχει µεγάλη σηµασία, που δε περιορίζεται µόνο σε
3 εφαρµογές οπτικής, δεδοµένου ότι συνδέεται και µε άλλες ηλεκτρικές, µαγνητικές, θερµικές, κτλ. ιδιότητες. Για παράδειγµα, ο δείκτης διάθλασης µπορεί να χρησιµοποιηθεί προκειµένου να αναγνωριστεί ένα συγκεκριµένο υλικό, να επιβεβαιωθεί η καθαρότητά του ή να µετρηθεί η συγκέντρωσή του. Σε αυτήν την εργασία εκπαιδεύτηκαν νευρωνικά δίκτυα τύπου RBF υιοθετώντας τον µη συµµετρικό αλγόριθµο των ασαφών µέσων χρησιµοποιώντας σαν µεταβλητές εισόδου δεδοµένα που µετρούνται πειραµατικά όπως το µήκος κύµατος, η θερµοκρασία και η συγκέντρωση, έτσι ώστε να µοντελοποιηθεί ο δείκτης διάθλασης ορισµένων υλικών (Alexandridis et al., 2011). Συγκεκριµένα, εξετάστηκαν δύο περιπτώσεις, που περιλαµβάνουν την πρόβλεψη του δείκτη διάθλασης για δύο κρυστάλλους ηµιαγωγών (πυριτίου και γερµανίου) και ενός µίγµατος νερούαιθανόλης. Όσον αφορά στην περίπτωση του πυριτίου και του γερµανίου, στόχος ήταν να προβλεφθεί ο δείκτης διάθλασης για κάθε κρύσταλλο ηµιαγωγού χρησιµοποιώντας ως εισόδους το µήκος κύµατος και τη θερµοκρασία (Frey et al., 2006). Τα µοντέλα που εκπαιδεύτηκαν µε το µη συµµετρικό αλγόριθµο των ασαφών µέσων έδωσαν καλύτερα αποτελέσµατα τόσο σε σχέση µε άλλες µεθοδολογίες εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων, όσο και σε σχέση µε εµπειρικές εξισώσεις που έχουν κατασκευαστεί ειδικά για τη συγκεκριµένη εφαρµογή. Στο σχήµα 1 παρουσιάζεται ένα τρισδιάστατο γράφηµα της επιφάνειας που προβλέπεται από το δίκτυο RBF που εκπαιδεύτηκε µε το µη συµµετρικό αλγόριθµο, µαζί µε τα πειραµατικά δεδοµένα, όπου βλέπουµε ότι οι πειραµατικές τιµές συµπίπτουν µε τις προβλεπόµενες. Η σηµασία του παραγόµενου µοντέλου είναι µεγάλη, αφού µας παρέχει στην ουσία ένα νοµογράφηµα µέσω του οποίου µπορούµε να βρούµε το δείκτη διάθλασης για κάθε συνδυασµό µήκους κύµατος και θερµοκρασίας, ενώ οι µετρήσεις µας δίνουν τις τιµές του δείκτη διάθλασης µόνο σε πολύ συγκεκριµένες τιµές µήκους κύµατος και θερµοκρασίας. Υιοθετώντας µια παρόµοια διαδικασία µε την περίπτωση του πυριτίου, εκπαιδεύτηκαν µοντέλα RBF µε το µη συµµετρικό αλγόριθµο των ασαφών µέσων και για το γερµάνιο, δίνοντας για µια ακόµη φορά αποτελέσµατα που υπερέχουν σε σχέση µε άλλους αλγόριθµους εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων και µε εµπειρικές εξισώσεις. Προκειµένου να αποδειχθεί η γενικευµένη φύση των νευρωνικών δικτύων, εξετάσθηκε και µια διαφορετική περίπτωση, που περιελάµβανε την πρόβλεψη του
4 Σχήµα 1. Νοµογράφηµα µε βάση τις προβλέψεις δικτύου RBF για το πυρίτιο. δείκτη διάθλασης σε µίγµατα δύο συστατικών και συγκεκριµένα για το µίγµα νερoύαιθανόλης. Η µελέτη του δείκτη διάθλασης αυτού του διµερούς µίγµατος παρουσιάζει ιδιαίτερο ενδιαφέρον, δεδοµένου ότι ακολουθεί έναν µη γραµµικό νόµο µίξης (Rioboo et al., 2009). Για την συγκεκριµένη εφαρµογή, εκπαιδεύτηκαν µοντέλα νευρωνικών δικτύων ώστε να µπορούν να προβλέψουν το δείκτη διάθλασης ενός µίγµατος αιθανόλης-νερού, χρησιµοποιώντας ως εισόδους τη συγκέντρωση του µίγµατος σε νερό και τη θερµοκρασία. Το σχήµα 2 απεικονίζει την επιφάνεια του δείκτη διάθλασης που προβλέπεται από το δίκτυο σε σχέση µε τη συγκέντρωση και τη θερµοκρασία, µαζί µε τα πειραµατικά δεδοµένα. Παρατηρούµε ότι η επιφάνεια που παράγεται από το δίκτυο RBF περιγράφει πολύ ικανοποιητικά τα πειραµατικά δεδοµένα. Σε όλες τις περιπτώσεις που εξετάστηκαν, τα αποτελέσµατα έδειξαν ότι τα παραχθέντα µοντέλα νευρωνικών δικτύων παρέχουν µια ακρίβεια αρκετών δεκαδικών ψηφίων που στις περισσότερες περιπτώσεις είναι πολύ κοντά στην ακρίβεια των πειραµατικών µετρήσεων. Τα νευρωνικά δίκτυα λόγω της γενικής τους φύσης µπορούν να εφαρµοστούν σε παρόµοιες προβλέψεις για όλα τα είδη υλικών, µοντελοποιώντας την επίδραση οποιασδήποτε µεταβλητής επηρεάζει το δείκτη διάθλασης. Τα αποτελέσµατα που προέκυψαν από αυτή την εργασία, στάλθηκαν προς δηµοσίευση στο επιστηµονικό περιοδικό Materials Science and Engineering: B.
5 Σχήµα 2. Νοµογράφηµα µε βάση τις προβλέψεις δικτύου RBF για το µίγµα αιθανόλη-νερό. ΒΙΒΛΙΟΓΡΑΦΙΑ Alexandridis, A., E. Chondrodima, K. Moutzouris, D. Triantis, "A neural network approach for the prediction of the refractive index based on experimental data", Materials Science and Engineering: B, Submitted. Darken, C., J. Moody, "Fast Adaptive K-Means Clustering: Some Empirical Results", IEEE INNS International Joint Conference On Neural Networks, San Diego, CA, 2, pp Frey, B. J., B. D. Leviton, T. J. Madison, 2006 "Temperature-dependent refractive index of silicon and germanium", SPIE, 6273, Haykin, S., Neural Networks: A comprehensive foundation, 2 nd Edition, Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. Leonard, J. A., M. A. Kramer, "Radial basis function networks for classifying process faults", IEEE Control Systems, pp MacQueen, J., "Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations", Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, pp Moody, J., C. Darken, "Fast learning in networks of locally-tuned processing units", Neural Computation, 2, pp Powell, M. J. D., "Radial basis functions for multivariable interpolation: a review", in Algorithms for approximation, J.C. Mason, M.G. Cox, eds., pp Oxford. Rioboo, J., M. P. R.J., M. A. Ramos, J. K. Kruger, "Concentration and temperature dependence of the refractive index of ethanol-water mixtures: Influence of intermolecular interactions", The European Physical Journal E, 30, pp Sarimveis, H., A. Alexandridis, G. Tsekouras, G. Bafas, "A fast and efficient algorithm for training radial basis function neural networks based on a fuzzy partition of the input space", Industrial and Engineering Chemistry Research, 41, pp
ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΕΡΙΕΚΤΙΚΟΤΗΤΑΣ ΚΟΙΤΑΣΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΔΙΚΤΥΩΝ ΙΩΑΝΝΗΣ Κ. ΚΑΠΑΓΕΡΙΔΗΣ * BRYAN DENBY ** GRAHAM HUNTER *** ΠΕΡΙΛΗΨΗ
ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΠΕΡΙΕΚΤΙΚΟΤΗΤΑΣ ΚΟΙΤΑΣΜΑΤΩΝ ΜΕ ΧΡΗΣΗ ΤΕΧΝΗΤΩΝ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ ΙΩΑΝΝΗΣ Κ. ΚΑΠΑΓΕΡΙΔΗΣ * BRYAN DENBY ** GRAHAM HUNTER *** ΠΕΡΙΛΗΨΗ Ο υπολογισμός της περιεκτικότητας ενός κοιτάσματος από ερευνητικά
Διαβάστε περισσότεραΑΛΓΟΡΙΘΜΟΣ ΕΝΙΣΧΥΤΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ ΓΙΑ ΤΗ ΡΥΘΜΙΣΗ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ ΜΕ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ ΑΚΤΙΝΙΚΗΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΒΑΣΗΣ ΣΕ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ
ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΣ ΕΝΙΣΧΥΤΙΚΗΣ ΜΑΘΗΣΗΣ ΓΙΑ ΤΗ ΡΥΘΜΙΣΗ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ ΜΕ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΝΕΥΡΩΝΙΚΩΝ ΔΙΚΤΥΩΝ ΑΚΤΙΝΙΚΗΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΒΑΣΗΣ ΣΕ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ Παναγιώτης Πετσαγκουράκης 1, Ευαγγελία Χονδροδήμα 1, Αλέξανδρος Αλεξανδρίδης
Διαβάστε περισσότεραΔΙΚΤΥO RBF. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
ΔΙΚΤΥO RBF Αρχιτεκτονική δικτύου RBF Δίκτυα RBF: δίκτυα συναρτήσεων πυρήνα (radial basis function networks). Πρόσθιας τροφοδότησης (feedforward) για προβλήματα μάθησης με επίβλεψη. Εναλλακτικό του MLP.
Διαβάστε περισσότεραΜηχανουργική Τεχνολογία ΙΙ
Μηχανουργική Τεχνολογία ΙΙ Χαρακτηριστικά διεργασιών - Παραμετροποίηση-Μοντελοποίηση Associate Prof. John Kechagias Mechanical Engineer, Ph.D. Παραμετροποίηση - Μοντελοποίηση Στο κεφάλαιο αυτό γίνεται
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ
ΠΕΡΙΓΡΑΜΜΑ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ 1. ΓΕΝΙΚΑ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΠΕΔΟ ΣΠΟΥΔΩΝ Μηχανικών Ηλεκτρολόγων και Ηλεκτρονικών Μηχανικών Προπτυχιακό ΚΩΔΙΚΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Ζ.Γ.3 ΕΞΑΜΗΝΟ ΣΠΟΥΔΩΝ 7 ΤΙΤΛΟΣ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Υπολογιστική Νοημοσύνη
Διαβάστε περισσότεραΜΑΘΗΜΑ: Εισαγωγή στις Αρχές της Επιστήμης των Η/Υ. 1 η ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ: ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ
ΜΑΘΗΜΑ: Εισαγωγή στις Αρχές της Επιστήμης των Η/Υ 1 η ΘΕΜΑΤΙΚΗ ΕΝΟΤΗΤΑ: ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ Στόχος Θεματικής Ενότητας Οι μαθητές να περιγράφουν τους βασικούς τομείς της Επιστήμης των Υπολογιστών και να μπορούν
Διαβάστε περισσότεραΔιακριτικές Συναρτήσεις
Διακριτικές Συναρτήσεις Δρ. Δηµήτριος Τσέλιος Επίκουρος Καθηγητής ΤΕΙ Θεσσαλίας Τµήµα Διοίκησης Επιχειρήσεων Θερµικός χάρτης των XYZ ξενοδοχείων σε σχέση µε τη γεωγραφική περιοχή τους P. Adamopoulos New
Διαβάστε περισσότεραΜέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων
Μέθοδοι Μηχανών Μάθησης για Ευφυή Αναγνώριση και ιάγνωση Ιατρικών εδοµένων Εισηγητής: ρ Ηλίας Ζαφειρόπουλος Εισαγωγή Ιατρικά δεδοµένα: Συλλογή Οργάνωση Αξιοποίηση Data Mining ιαχείριση εδοµένων Εκπαίδευση
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
Εισαγωγή στα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) Ανάπτυξη μεθόδων και τεχνολογιών για την επίλυση προβλημάτων στα οποία ο άνθρωπος υπερέχει (?) του υπολογιστή Συλλογισμοί
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ERSA
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ERSA ΜΕΛΟΣ ΤΗΣ ΔΙΕΘΝΟΥΣ ΚΑΙ ΕΥΡΩΠΑΪΚΗΣ ΕΤΑΙΡΕΙΑΣ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ (RSAI, ERSA) Οικονομική Κρίση και Πολιτικές Ανάπτυξης και Συνοχής 10ο Τακτικό Επιστημονικό
Διαβάστε περισσότερα: Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο, Δίπλωμα Χημικού Μηχανικού (Βαθμός πτυχίου 8.24)
Δρ. Αλεξανδρίδης Αλέξανδρος, Καθηγητής Πανεπιστήμιο Δυτικής Αττικής, Τμήμα Ηλεκτρολόγων και Ηλεκτρονικών Μηχανικών Πανεπιστημιούπολη 2, Θηβών 250 και Π. Ράλλη, 12244, Αιγάλεω Email: alexx@uniwa.gr Web:
Διαβάστε περισσότεραΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΓΩΓΙΚΩΝ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΛΕΓΧΟΣ ΠΑΡΑΓΩΓΙΚΩΝ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ Ενότητα: Αναγνώριση Διεργασίας - Προσαρμοστικός Έλεγχος (Process Identification) Αλαφοδήμος Κωνσταντίνος
Διαβάστε περισσότεραΣτοιχεία εισηγητή Ημερομηνία: 10/10/2017
Θέμα μεταπτυχιακής διατριβής: Λογισμικά μελέτης και σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων - συγκρτική μελέτη και εφαρμογές. 1) Μελέτη των δημοφιλών λογισμικών σχεδίασης ρομποτικών συστημάτων VREP και ROS. 2)
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διδάσκων: Γεώργιος Μήτσης, Λέκτορας, Τμήμα ΗΜΜΥ Γραφείο: GP401 Ώρες γραφείου: Οποτεδήποτε (κατόπιν επικοινωνίας) Τηλ: 22892239 Ηλ. Ταχ.: gmitsis@ucy.ac.cy Βιβλιογραφία C. M.
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ
ΘΕΜΑ ο 2.5 µονάδες ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 7 Ιανουαρίου 2005 ιάρκεια εξέτασης: 5:00-8:00 Έστω ότι
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα & Περιβάλλον
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΑΝΟΙΧΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΙΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Πληροφοριακά Συστήματα & Περιβάλλον Ενότητα 8: Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα Παναγιώτης Λεφάκης Δασολογίας & Φυσικού Περιβάλλοντος Άδειες Χρήσης
Διαβάστε περισσότεραΠροσαρμοστικό Σύστημα Νευρο-ασαφούς Συμπερασμού ANFIS (Adaptive Network based Fuzzy Inference System)
ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών DEMOCRITUS UNIVERSITY OF THRACE SCHOOL OF ENGINEERING Department of Civil Engineering Προσαρμοστικό Σύστημα Νευρο-ασαφούς Συμπερασμού
Διαβάστε περισσότεραΣύστημα Ασαφούς Λογικής για την Πρόβλεψη της Μέσης Ημερήσιας Ηλιακής Ακτινοβολίας
194 2 Συνέδριο Τεχνολογίας και Αυτοματισμού Σύστημα Ασαφούς Λογικής για την Πρόβλεψη της Μέσης Ημερήσιας Ηλιακής Ακτινοβολίας Δρ. A. I. Ντούνης, Σπ. Δάβαρη 18, 19400 Κορωπί, Τηλ./Fax: 6624541 Β. Μπράχος,
Διαβάστε περισσότεραΠληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης
Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης Τρεις αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης ΠΜΣ Λογιστική Χρηματοοικονομική και Διοικητική Επιστήμη ΤΕΙ Ηπείρου @ 2018 Μηχανική μάθηση αναγνώριση προτύπων Η αναγνώριση προτύπων
Διαβάστε περισσότερα----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------
----------Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows ------------- Σελίδα: 0------------ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 9 ο 9.1 ηµιουργία µοντέλων πρόβλεψης 9.2 Απλή Γραµµική Παλινδρόµηση 9.3 Αναλυτικά για το ιάγραµµα ιασποράς
Διαβάστε περισσότεραΕξαγωγή κανόνων από αριθµητικά δεδοµένα
Εξαγωγή κανόνων από αριθµητικά δεδοµένα Συχνά το σύστηµα που θέλουµε να µοντελοποιήσουµε η να ελέγξουµε αντιµετωπίζεται ως µαύρο κουτί και η πληροφορία για τη λειτουργία του διατίθεται υπό µορφή ζευγών
Διαβάστε περισσότεραΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ Β ΛΥΚΕΙΟΥ
ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΠΡΟΣΑΝΑΤΟΛΙΣΜΟΥ Β ΛΥΚΕΙΟΥ ΕΙΓΜΑΤΙΚΗ Ι ΑΣΚΑΛΙΑ «ΕΠΙΛΥΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΟΥ ΣΥΣΤΗΜΑΤΟΣ ΜΕ ΤΗ ΜΕΘΟ Ο ΤΩΝ ΟΡΙΖΟΥΣΩΝ ΚΑΙ ΠΑΡΑΜΕΤΡΙΚΕΣ ΕΥΘΕΙΕΣ» 1 ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΟΡΙΣΜΟΣ 1 : Γραµµική εξίσωση λέγεται κάθε
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στα Προσαρµοστικά Συστήµατα
ΒΕΣ 06 Προσαρµοστικά Συστήµατα στις Τηλεπικοινωνίες Εισαγωγή στα Προσαρµοστικά Συστήµατα Νικόλας Τσαπατσούλης Επίκουρος Καθηγητής Π..407/80 Τµήµα Επιστήµη και Τεχνολογίας Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήµιο Πελοποννήσου
Διαβάστε περισσότεραΖωντανό Εργαστήριο Thessaloniki Active and Healthy Ageing Living Lab Παρακολούθηση ατόμων στο σπίτι σε πραγματικό χρόνο
1 Ζωντανό Εργαστήριο Thessaloniki Active and Healthy Ageing Living Lab Παρακολούθηση ατόμων στο σπίτι σε πραγματικό χρόνο Συλλογή δεδομένων Μελέτη κινησιολογικών και συμπεριφορικών συνηθειών Πρόβλεψη ψυχικών
Διαβάστε περισσότεραΠειραματική μελέτη λεπτών σφαιρικών φακών
Πειραματική μελέτη λεπτών σφαιρικών φακών Τάξη - Τµήµα: Ονόµατα µαθητών οµάδας: ) 2).. 3) 4) Πειραματική μελέτη λεπτών σφαιρικών φακών Στόχοι της εργαστηριακής άσκησης ) Μέτρηση των γεωµετρικών χαρακτηριστικών
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ
ΘΕΜΑ ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 25 Αυγούστου 26 :-4: Κατασκευάστε έναν αισθητήρα (perceptron)
Διαβάστε περισσότεραΣειρά: Επεξεργασία Δεδομένων Εκδοση/Ημ.νία: #3.1/ Συγγραφέας: Μίχος Θεόδωρος, Φυσικός
Σειρά: Επεξεργασία Δεδομένων Εκδοση/Ημ.νία: #3.1/018-0-15 Συγγραφέας: Μίχος Θεόδωρος, Φυσικός 1. Μέθοδος Ελαχίστων Τετραγώνων Μια από τις πρώτες δουλειές που μαθαίνει ένας φοιτητής θετικών επιστημών μόλις
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων. Διαλέξεις 15-16
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διαλέξεις 15-16 Νευρωνικά Δίκτυα(Neural Networks) Fisher s linear discriminant: Μείωση διαστάσεων (dimensionality reduction) y Τ =w x s + s =w S w 2 2 Τ 1 2 W ( ) 2 2 ( ) m2
Διαβάστε περισσότεραΕφαρμογές μεθοδολογιών μηχανικής εκμάθησης στο χώρο της παραγωγής υδρογονανθράκων. Βασίλης Γαγάνης
Εφαρμογές μεθοδολογιών μηχανικής εκμάθησης στο χώρο της παραγωγής υδρογονανθράκων Μέθοδοι μηχανικής εκμάθησης Εύρεση μαθηματικής έκφρασης μοντέλου (κανόνα) ο κανόνας διέπει το υπό μελέτη πρόβλημα ανάπτυξη
Διαβάστε περισσότεραΠειραματική και θεωρητική μελέτη της χημικής απόθεσης από ατμό χαλκού και αλουμινίου από αμιδικές πρόδρομες ενώσεις. Ιωάννης Γ.
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΧΗΜΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΙΙ Πειραματική και θεωρητική μελέτη της χημικής απόθεσης από ατμό χαλκού και αλουμινίου από αμιδικές πρόδρομες ενώσεις Ιωάννης Γ. Αβιζιώτης ΣΤΟΙΧΕΙΑ
Διαβάστε περισσότεραΠεριγραφή Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου
ΚΕΣ : Αυτόµατος Έλεγχος ΚΕΣ Αυτόµατος Έλεγχος Περιγραφή Συστηµάτων Αυτοµάτου Ελέγχου ΚΕΣ : Αυτόµατος Έλεγχος Βιβλιογραφία Ενότητας Παρασκευόπουλος [5]: Κεφάλαιο 3, Ενότητες 3. 3.8 Παρασκευόπουλος [5]:
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 3. Περιγραφή της Μεθόδου ΠΕΡΙΓΡΑΦΗ ΤΗΣ ΜΕΘΟΔΟΥ
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 Περιγραφή της Μεθόδου Το αντικείμενο αυτής της εργασίας είναι η χρήση μιας μεθόδου προσέγγισης συναρτήσεων που έχει προταθεί από τον hen-ha huang και ονομάζεται Ασαφώς Σταθμισμένη Παλινδρόμηση
Διαβάστε περισσότεραΜηχανική ΙI Ταλαντωτής µε µεταβλητή συχνότητα
Τµήµα Π Ιωάννου & Θ Αποστολάτου 22/5/2000 Μηχανική ΙI Ταλαντωτής µε µεταβλητή συχνότητα Τι θα συµβεί στην περίοδο ενός εκκρεµούς εάν το µήκος του νήµατος µεταβάλλεται µε αργό ρυθµό; Το πρόβληµα προτάθηκε
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 2. Μέθοδος πεπερασµένων διαφορών προβλήµατα οριακών τιµών µε Σ Ε
Κεφάλαιο Μέθοδος πεπερασµένων διαφορών προβλήµατα οριακών τιµών µε Σ Ε. Εισαγωγή Η µέθοδος των πεπερασµένων διαφορών είναι από τις παλαιότερες και πλέον συνηθισµένες και διαδεδοµένες υπολογιστικές τεχνικές
Διαβάστε περισσότεραΝευρωνικά ίκτυα και Εξελικτικός. Σηµερινό Μάθηµα. επανάληψη Γενετικών Αλγορίθµων 1 η εργασία Επανάληψη νευρωνικών δικτύων Ασκήσεις εφαρµογές
Νευρωνικά ίκτυα και Εξελικτικός Προγραµµατισµός Σηµερινό Μάθηµα επανάληψη Γενετικών Αλγορίθµων η εργασία Επανάληψη νευρωνικών δικτύων Ασκήσεις εφαρµογές Κωδικοποίηση Αντικειµενική Συνάρτ Αρχικοποίηση Αξιολόγηση
Διαβάστε περισσότεραοµή δικτύου ΣΧΗΜΑ 8.1
8. ίκτυα Kohonen Το µοντέλο αυτό των δικτύων προτάθηκε το 1984 από τον Kοhonen, και αφορά διαδικασία εκµάθησης χωρίς επίβλεψη, δηλαδή δεν δίδεται καµία εξωτερική επέµβαση σχετικά µε τους στόχους που πρέπει
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ
ΘΕΜΑ ο 2.5 µονάδες ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 2 Οκτωβρίου 23 ιάρκεια: 2 ώρες Έστω το παρακάτω γραµµικώς
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 6. Εισαγωγή στη µέθοδο πεπερασµένων όγκων επίλυση ελλειπτικών και παραβολικών διαφορικών εξισώσεων
Κεφάλαιο 6 Εισαγωγή στη µέθοδο πεπερασµένων όγκων επίλυση ελλειπτικών παραβολικών διαφορικών εξισώσεων 6.1 Εισαγωγή Η µέθοδος των πεπερασµένων όγκων είναι µία ευρέως διαδεδοµένη υπολογιστική µέθοδος επίλυσης
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΑΓΙΩΤΑ ΜΙΧΑΛΑΚΑΚΟΥ
ΠΑΝΑΓΙΩΤΑ ΜΙΧΑΛΑΚΑΚΟΥ Ερευνητικοί Τοµείς Οι ερευνητικές µου δραστηριότητες ανήκουν στον χώρο της Φυσικής Περιβάλλοντος και της Ενέργειας. Συγκεκριµένα, εντοπίζονται στους ακόλουθους τέσσερις τοµείς : 1.
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση Νευρωνικού Δικτύου στο MATLAB. Κυριακίδης Ιωάννης 2013
Προσομοίωση Νευρωνικού Δικτύου στο MATLAB Κυριακίδης Ιωάννης 2013 Εισαγωγή Ένα νευρωνικό δίκτυο αποτελεί μια πολύπλοκη δομή, όπου τα βασικά σημεία που περιλαμβάνει είναι τα εξής: Πίνακες με τα βάρη των
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο Ιατρικής Φυσικής
Γενικές Πληροφορίες για Μέλη ΔΕΠ Ονοματεπώνυμο Αδάμ Αδαμόπουλος Βαθμίδα Επίκουρος Καθηγητής Γνωστικό Αντικείμενο Ιατρική Φυσική Εργαστήριο/Κλινική Εργαστήριο Ιατρικής Φυσικής Γραφείο Τηλέφωνο 25510 30501
Διαβάστε περισσότεραΤεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα. Τσιριγώτης Γεώργιος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας & Θράκης
Τεχνητά Τσιριγώτης Γεώργιος Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας & Θράκης Ο Βιολογικός Νευρώνας Δενδρίτες Συνάψεις Πυρήνας (Σώμα) Άξονας 2 Ο Βιολογικός Νευρώνας 3 Βασικά Χαρακτηριστικά
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή
Πανεπιστήµιο Κύπρου Πολυτεχνική Σχολή Τµήµα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών ΗΜΜΥ 795: ΑΝΑΓΝΩΡΙΣΗ ΠΡΟΤΥΠΩΝ Ακαδηµαϊκό έτος 2010-11 Χειµερινό Εξάµηνο Τελική εξέταση Τρίτη, 21 εκεµβρίου 2010,
Διαβάστε περισσότεραΠεριβαλλοντική πληροφορική - Ευφυείς εφαρµογές
Περιβαλλοντική πληροφορική - Ευφυείς εφαρµογές ρ. Ε. Χάρου Πρόγραµµα υπολογιστικής ευφυίας Ινστιτούτο Πληροφορικής & Τηλεπικοινωνιών ΕΚΕΦΕ ΗΜΟΚΡΙΤΟΣ http://www.iit.demokritos.gr/neural Περιβαλλοντικά προβλήµατα
Διαβάστε περισσότεραΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ
ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ Πατησίων 76, 10434 Αθήνα - τηλ: 210-8203911, fax: 210-8226204 url: www.aueb.gr ΤΜΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ Αντωνιάδου 1-3, τηλ: 210-8203111-3, url: www.stat-athens.aueb.gr Καθηγητής
Διαβάστε περισσότεραΑκρότατα υπό συνθήκη και οι πολλαπλασιαστές του Lagrange
64 Ακρότατα υπό συνθήκη και οι πολλαπλασιαστές του Lagrage Ας υποθέσουµε ότι ένας δεδοµένος χώρος θερµαίνεται και η θερµοκρασία στο σηµείο,, Τ, y, z Ας υποθέσουµε ότι ( y z ) αυτού του χώρου δίδεται από
Διαβάστε περισσότεραΤα κύρια σηµεία της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι: Η πειραµατική µελέτη της µεταβατικής συµπεριφοράς συστηµάτων γείωσης
Κεφάλαιο 5 ΣΥΜΠΕΡΑΣΜΑΤΑ Το σηµαντικό στην επιστήµη δεν είναι να βρίσκεις καινούρια στοιχεία, αλλά να ανακαλύπτεις νέους τρόπους σκέψης γι' αυτά. Sir William Henry Bragg 5.1 Ανακεφαλαίωση της διατριβής
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων
Σημειώσεις στα πλαίσια του μαθήματος: Βελτιστοποίηση Συστημάτων Υδατικών Πόρων Υδροπληροφορική Εισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων Ανδρέας Ευστρατιάδης, Χρήστος Μακρόπουλος
Διαβάστε περισσότεραΑ. ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής και Πολυµέσων Εργαστήριο Νευρωνικών Δικτύων
Α. ΤΕΙ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής και Πολυµέσων Εργαστήριο Νευρωνικών Δικτύων 5 BACKPROPAGATION MULTILAYER FEEDFORWARD ΔΙΚΤΥΑ Α. ΕΙΣΑΓΩΓΗ Τα νευρωνικά δίκτυα που εξετάσαµε µέχρι τώρα είχαν
Διαβάστε περισσότεραΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ ΔΙΚΤΥA LVQ και SOM. "Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα" (Διαφάνειες), Α. Λύκας, Παν. Ιωαννίνων
ΑΝΤΑΓΩΝΙΣΤΙΚΗ ΜΑΘΗΣΗ ΔΙΚΤΥA LVQ και SOM Μάθηση χωρίς επίβλεψη (unsupervised learning) Σύνολο εκπαίδευσης D={(x n )}, n=1,,n. x n =(x n1,, x nd ) T, δεν υπάρχουν τιμές-στόχοι t n. Προβλήματα μάθησης χωρίς
Διαβάστε περισσότεραΕΥΦΥΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ. Ενότητα #12: Εισαγωγή στα Nευρωνικά Δίκτυα. Αναστάσιος Ντούνης Τμήμα Μηχανικών Αυτοματισμού Τ.Ε.
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ Ανώτατο Εκπαιδευτικό Ίδρυμα Πειραιά Τεχνολογικού Τομέα ΕΥΦΥΗΣ ΕΛΕΓΧΟΣ Ενότητα #12: Εισαγωγή στα Nευρωνικά Δίκτυα Αναστάσιος Ντούνης Τμήμα Μηχανικών Αυτοματισμού Τ.Ε. Άδειες Χρήσης Το
Διαβάστε περισσότεραΣεμινάριο Τελειοφοίτων. 2 - Επιλογή Επεξεργασία Ερευνητικού Θέματος
Σεμινάριο Τελειοφοίτων 2 - Επιλογή Επεξεργασία Ερευνητικού Θέματος 2 o o o o Το πρόβλημα σας θα είναι να επιλέξετε μία από τις πολλές ιδέες που θα έχετε. Από πού προέρχονται αυτές; από τη δουλειά σας από
Διαβάστε περισσότερα«Εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ Τµήµα Μηχανολόγων Μηχανικών ΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ έσποινα Καραµιχαηλίδου «Εκπαίδευση νευρωνικών δικτύων τύπου RBF µε µεθόδους ϐελτιστοποίησης» Εξεταστική επιτροπή
Διαβάστε περισσότεραΣυνήθεις διαφορικές εξισώσεις προβλήματα οριακών τιμών
Συνήθεις διαφορικές εξισώσεις προβλήματα οριακών τιμών Οι παρούσες σημειώσεις αποτελούν βοήθημα στο μάθημα Αριθμητικές Μέθοδοι του 5 ου εξαμήνου του ΤΜΜ ημήτρης Βαλουγεώργης Καθηγητής Εργαστήριο Φυσικών
Διαβάστε περισσότεραΕΝΟΤΗΤΑ ΕΡΓΑΣΙΑΣ (Ε.Ε.) 5
ΕΝΟΤΗΤΑ ΕΡΓΑΣΙΑΣ (Ε.Ε.) 5 Μοντελοποίηση της ροής σε ένα πόρο μεταβλητής γεωμετρίας και σε τρισδιάστατα δίκτυα παρουσία νερού ή οργανικής φάσης Ε.Ε. 5.1. : Μοντελοποίηση της ροής σε ένα πόρο απλής και μεταβλητής
Διαβάστε περισσότεραΝευρωνικά ίκτυα και Εξελικτικός
Νευρωνικά ίκτυα και Εξελικτικός Προγραµµατισµός Σηµερινό Μάθηµα RBF (Radial Basis Functions) δίκτυα Παρεµβολή συνάρτησης Θεώρηµα Cover ιαχωρισµός προτύπων Υβριδική Εκµάθηση Σύγκριση µε MLP Εφαρµογή: Αναγνώριση
Διαβάστε περισσότεραΠΠΜ 512: Ανάλυση Κινδύνου για Πολιτικούς Μηχανικούς και Μηχανικούς Περιβάλλοντος
ΠΠΜ 512: Ανάλυση Κινδύνου για Πολιτικούς Μηχανικούς και Μηχανικούς Περιβάλλοντος Εαρινό Εξάµηνο 2010/11 Τρίτη 6:00 µµ 9:00 µµ ΧΩΔ01-002 Το µάθηµα περιλαµβάνει προχωρηµένες έννοιες σε θέµατα πιθανοτήτων,
Διαβάστε περισσότεραΓ) Χρήση Λογισμικού για την υλοποίηση πρακτικών εφαρμογών της Ασαφούς Λογικής
Γ) Χρήση Λογισμικού για την υλοποίηση πρακτικών εφαρμογών της Ασαφούς Λογικής Η διαδικασία δόμησης εφαρμογών γίνεται με τη χρήση γλωσσών προγραμματισμού όπως η C, η Pascal, η Basic ή με τη χρήση άλλων
Διαβάστε περισσότεραΣέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας. Version 2
Σέργιος Θεοδωρίδης Κωνσταντίνος Κουτρούμπας Version 2 1 Άλλοι τύποι νευρωνικών δικτύων Αυτοοργανούμενοι χάρτες (Self-organizing maps - SOMs) Αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα (Recurrent Neural Networks): γενικής
Διαβάστε περισσότεραηλεκτρικό ρεύµα ampere
Ηλεκτρικό ρεύµα Το ηλεκτρικό ρεύµα είναι ο ρυθµός µε τον οποίο διέρχεται ηλεκτρικό φορτίο από µια περιοχή του χώρου. Η µονάδα µέτρησης του ηλεκτρικού ρεύµατος στο σύστηµα SI είναι το ampere (A). 1 A =
Διαβάστε περισσότεραΑσκήσεις Φροντιστηρίου «Υπολογιστική Νοημοσύνη Ι» 5 o Φροντιστήριο
Πρόβλημα ο Ασκήσεις Φροντιστηρίου 5 o Φροντιστήριο Δίνεται το παρακάτω σύνολο εκπαίδευσης: # Είσοδος Κατηγορία 0 0 0 Α 2 0 0 Α 0 Β 4 0 0 Α 5 0 Β 6 0 0 Α 7 0 Β 8 Β α) Στον παρακάτω κύβο τοποθετείστε τα
Διαβάστε περισσότερα1. Εισαγωγή Βάση δεδομένων Μεθοδολογία Νευρωνικών Δικτύων Αποτελέσματα Βιβλιογραφια Παραρτήμα Ι...
ΣΥΣΤΗΜΑ ΠΑΡΑΚΟΛΟΥΘΗΣΗΣ ΑΕΡΟΣΩΜΑΤΙ ΙΑΚΗΣ ΡΥΠΑΝΣΗΣ ΣΕ ΣΧΕ ΟΝ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΟ ΧΡΟΝΟ ΠΑΡΑ ΟΤΕΟ 7 ΜΕΘΟ ΟΛΟΓΙΑ ΓΙΑ ΚΑΤΗΓΟΡΙΟΠΟΙΗΣΗ ΣΥΝΟΠΤΙΚΩΝ ΚΑΤΑΣΤΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΗΜΙΟΥΡΓΙΑ ΣΥΝΟΠΤΙΚΩΝ ΠΡΟΤΥΠΩΝ Συγγραφείς: Φίλιππος Τύµβιος
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΟΓΙΚΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΑ
ΑΝΑΛΟΓΙΚΑ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΑ Διάλεξη 1: Ημιαγωγοί Δίοδος pn Δρ. Δ. ΛΑΜΠΑΚΗΣ 1 Ταλαντωτές. Πολυδονητές. Γεννήτριες συναρτήσεων. PLL. Πολλαπλασιαστές. Κυκλώματα μετατροπής και επεξεργασίας σημάτων. Εφαρμογές με
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών
Κεφάλαιο 5 Κριτήρια απόρριψης απόμακρων τιμών Σύνοψη Στο κεφάλαιο αυτό παρουσιάζονται δύο κριτήρια απόρριψης απομακρυσμένων από τη μέση τιμή πειραματικών μετρήσεων ενός φυσικού μεγέθους και συγκεκριμένα
Διαβάστε περισσότεραΑναγνώριση Προτύπων Ι
Αναγνώριση Προτύπων Ι Ενότητα 1: Μέθοδοι Αναγνώρισης Προτύπων Αν. Καθηγητής Δερματάς Ευάγγελος Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Τεχνολογίας Υπολογιστών Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό υπόκειται
Διαβάστε περισσότεραΜΑΘΗΜΑΤΑ ΤΜΗΜΑΤΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΜΑΘΗΜΑ ΠΑΡΑ ΟΣΕΙΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΚΑΘΗΓΗΤΕΣ/ΤΡΙΕΣ
Τεχνικές Προγραµµατισµού Εισαγωγή στον Προγραµµατισµό Γλώσσες Προγραµµατισµού, Θεωρία Γλωσσών Προγραµµατισµού 1999-2002 Θεωρία Γλωσσών 1996-2000, 2000-2002 Αρχές Γλωσσών Προγραµµατισµού 2002-2005 Τυπικές
Διαβάστε περισσότερα4.3. Γραµµικοί ταξινοµητές
Γραµµικοί ταξινοµητές Γραµµικός ταξινοµητής είναι ένα σύστηµα ταξινόµησης που χρησιµοποιεί γραµµικές διακριτικές συναρτήσεις Οι ταξινοµητές αυτοί αναπαρίστανται συχνά µε οµάδες κόµβων εντός των οποίων
Διαβάστε περισσότεραΔρ. Βασίλειος Γ. Καμπουρλάζος Δρ. Ανέστης Γ. Χατζημιχαηλίδης
Μάθημα 1ο Δρ. Ανέστης Γ. Χατζημιχαηλίδης Τμήμα Μηχανικών Πληροφορικής Τ.Ε. ΤΕΙ Ανατολικής Μακεδονίας και Θράκης 2016-2017 Αξιολόγηση μαθήματος Εισαγωγή στην ΥΝ Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) Προγραμματισμός
Διαβάστε περισσότεραΑνάλυση σχημάτων βασισμένη σε μεθόδους αναζήτησης ομοιότητας υποακολουθιών (C589)
Ανάλυση σχημάτων βασισμένη σε μεθόδους αναζήτησης ομοιότητας υποακολουθιών (C589) Μεγαλοοικονόμου Βασίλειος Τμήμα Μηχ. Η/ΥκαιΠληροφορικής Επιστημονικός Υπεύθυνος Στόχος Προτεινόμενου Έργου Ανάπτυξη μεθόδων
Διαβάστε περισσότεραΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΜΟΣ ΛΕΠΤΩΝ ΥΜΕΝΙΩΝ ΥΔΡΟΓΟΝΩΜΕΝΟΥ ΠΥΡΙΤΙΟΥ (Si:H) ΜΕ ΦΑΣΜΑΤΟΣΚΟΠΙΑ ΥΠΕΡΙΩΔΟΥΣ ΟΡΑΤΟΥ (UV/VIS)
ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΜΟΣ ΛΕΠΤΩΝ ΥΜΕΝΙΩΝ ΥΔΡΟΓΟΝΩΜΕΝΟΥ ΠΥΡΙΤΙΟΥ (Si:H) ΜΕ ΦΑΣΜΑΤΟΣΚΟΠΙΑ ΥΠΕΡΙΩΔΟΥΣ ΟΡΑΤΟΥ (UV/VIS) Γ. Αλεξίου, Β. Περδικάρη, Π. Δημητρακέλλης, Ε. Φάρσαρη, Α. Καλαμπούνιας, Ε.Αμανατίδης και Δ.Ματαράς
Διαβάστε περισσότεραANFIS(Από την Θεωρία στην Πράξη)
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΔΗΜΟΚΡΙΤΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΡΑΚΗΣ Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών Βασ. Σοφίας 12 67100 Ξάνθη HELLENIC REPUBLIC DEMOCRITUS UNIVERSITY OF THRACE SCHOOL OF ENGINEERING Department
Διαβάστε περισσότεραΒασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D.
Βασίλειος Μαχαιράς Πολιτικός Μηχανικός Ph.D. Μη γραμμικός προγραμματισμός: βελτιστοποίηση χωρίς περιορισμούς Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Σχολή Θετικών Επιστημών ΤμήμαΠληροφορικής Διάλεξη 7-8 η /2017 Τι παρουσιάστηκε
Διαβάστε περισσότερα4. Ο αισθητήρας (perceptron)
4. Ο αισθητήρας (perceptron) Σκοπός: Προσδοκώµενα αποτελέσµατα: Λέξεις Κλειδιά: To µοντέλο του αισθητήρα (perceptron) είναι από τα πρώτα µοντέλα νευρωνικών δικτύων που αναπτύχθηκαν, και έδωσαν µεγάλη ώθηση
Διαβάστε περισσότεραΣύγχρονα συστήµατα προβλέψεων και µοντελοποίησης
Σύγχρονα συστήµατα προβλέψεων και µοντελοποίησης ηµήτρης Λέκκας Τµήµα Στατιστικής και Αναλογιστικών Χρηµατοοικονοµικών Μαθηµατικών Περιγραφή Μοντελοποίηση - Περιγραφή Συστήµατος Πρόγνωση Μέθοδοι Πρόγνωση
Διαβάστε περισσότεραΠειράµατα Βιολογίας µε το MultiLog
Μετρήσεις του Ρυθµού Φωτοσύνθεσης του φυτού Elodea Ernstiae Εισαγωγή Η φωτοσύνθεση είναι η διαδικασία κατά την οποία οργανικά υλικά (υδρογονάνθρακες) παράγονται από ανόργανες πρώτες ύλες (διοξείδιο του
Διαβάστε περισσότεραΜηχανική Μάθηση Μερωνυµιών για Αναγνώριση Γεγονότων
Μηχανική Μάθηση Μερωνυµιών για Αναγνώριση Γεγονότων Αναστάσιος Σκαρλατίδης 1,2 anskarl@iit.demokritos.gr επιβλέπων: Καθ. Βούρος Γ. 1 1 Τµήµα Μηχανικών Πληροφοριακών και Επικοινωνιακών Συστηµάτων Πανεπιστήµιο
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 18. 18 Μηχανική Μάθηση
ΚΕΦΑΛΑΙΟ 18 18 Μηχανική Μάθηση Ένα φυσικό ή τεχνητό σύστηµα επεξεργασίας πληροφορίας συµπεριλαµβανοµένων εκείνων µε δυνατότητες αντίληψης, µάθησης, συλλογισµού, λήψης απόφασης, επικοινωνίας και δράσης
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΕΣ ΣΤΗΝ ΕΞΕΛΙΞΗ ΤΟΥ ΠΑΓΚΟΣΜΙΟΥ ΙΣΤΟΥ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΧΗΜΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΙΙ: ΑΝΑΛΥΣΗΣ, ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ & ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΔΙΕΡΓΑΣΙΩΝ ΚΑΙ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΜΟΝΑΔΑ ΑΥΤΟΜΑΤΗΣ ΡΥΘΜΙΣΗΣ ΚΑΙ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΑΛΓΟΡΙΘΜΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ
Διαβάστε περισσότεραΑριθµητική Ολοκλήρωση
Κεφάλαιο 5 Αριθµητική Ολοκλήρωση 5. Εισαγωγή Για τη συντριπτική πλειοψηφία των συναρτήσεων f (x) δεν υπάρχουν ή είναι πολύ δύσχρηστοι οι τύποι της αντιπαραγώγου της f (x), δηλαδή της F(x) η οποία ικανοποιεί
Διαβάστε περισσότεραΤεχνολογίες Υλοποίησης Αλγορίθµων
Τεχνολογίες Υλοποίησης Αλγορίθµων Χρήστος Ζαρολιάγκης Καθηγητής Τµήµα Μηχ/κων Η/Υ & Πληροφορικής Πανεπιστήµιο Πατρών email: zaro@ceid.upatras.gr Ενότητα 2 1 / 26 Ενότητα 2 Τεχνολογίες Υλοποίησης Αλγορίθµων
Διαβάστε περισσότεραOptimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] (P)
( ) 1 ( ) : : (Differential Evolution, DE) (Particle Swarm Optimization, PSO) DE [1, 2, 3, 4] PSO [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11] 2 2.1 (P) (P ) minimize f(x) subject to g j (x) 0, j = 1,..., q h j (x) = 0, j
Διαβάστε περισσότεραΑνάπτυξη και δηµιουργία µοντέλων προσοµοίωσης ροής και µεταφοράς µάζας υπογείων υδάτων σε καρστικούς υδροφορείς µε χρήση θεωρίας νευρωνικών δικτύων
Ανάπτυξη και δηµιουργία µοντέλων προσοµοίωσης ροής και µεταφοράς µάζας υπογείων υδάτων σε καρστικούς υδροφορείς µε χρήση θεωρίας νευρωνικών δικτύων Περίληψη ιδακτορικής ιατριβής Τριχακης Ιωάννης Εργαστήριο
Διαβάστε περισσότεραιάδοση κυµάτων σε διηλεκτρικά. Απορρόφυση ακτινοβολίας. Μέρος 1ον : ιάδοση κυµάτων σε διηλεκτρικά.
ρ. Χ. Βοζίκης Εργαστήριο Φυσικής ΙΙ 53 ιάδοση κυµάτων σε διηλεκτρικά. Απορρόφυση ακτινοβολίας. 5. Άσκηση 5 5.1 Σκοπός της εργαστηριακής άσκησης Σκοπός της άσκησης είναι η γνωριµία των σπουδαστών µε την
Διαβάστε περισσότεραΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΜΕΘΟΔΩΝ ΠΡΟΣΔΙΟΡΙΣΜΟΥ ΚΙΝΗΤΙΚΩΝ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ ΘΕΡΜΙΚΗΣ ΑΠΕΝΕΡΓΟΠΟΙΗΣΗΣ
ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΜΕΘΟΔΩΝ ΠΡΟΣΔΙΟΡΙΣΜΟΥ ΚΙΝΗΤΙΚΩΝ ΠΑΡΑΜΕΤΡΩΝ ΘΕΡΜΙΚΗΣ ΑΠΕΝΕΡΓΟΠΟΙΗΣΗΣ Μαρία Γιαννακούρου ΤΕΙ Αθηνών, Σχολή Τεχνολογίας Τροφίμων και Διατροφής, Τμήμα Τεχνολογίας Τροφίμων Νικόλαος Γ. Στοφόρος Γεωπονικό
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ
ΘΕΜΑ ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις Τετάρτη 4 Οκτωβρίου 2006 0:00-3:00 ίνεται το παρακάτω
Διαβάστε περισσότεραΕΝΟΤΗΤΑ Ι ΗΛΕΚΤΡΟΣΤΑΤΙΚΟ ΠΕ ΙΟ
ΕΝΟΤΗΤΑ Ι ΗΛΕΚΤΡΟΣΤΑΤΙΚΟ ΠΕ ΙΟ Συστήµατα µονάδων Για το σχηµατισµό ενός συστήµατος µονάδων είναι απαραίτητη η εκλογή ορισµένων µεγεθών που ονοµάζονται θεµελιώδη. Στις επιστήµες χρησιµοποιείται αποκλειστικά
Διαβάστε περισσότεραΚΕΦΑΛΑΙΟ 4ο : Θεωρητική προσέγγιση της FDTD
ΚΦΑΛΑΙΟ 4ο : Θεωρητική προσέγγιση της DTD 4.. ισαγωγή Από τις τρεις µεθόδους πρόβλεψης των επενεργειών της ηλεκτροµαγνητικής ακτινοβολίας πειραµατική αναλυτική υπολογιστική- η υπολογιστική είναι η νεότερη
Διαβάστε περισσότεραΤεχνικές Προβλέψεων. 3η Ενότητα
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ Μονάδα Προβλέψεων & Στρατηγικής Forecasting & Strategy Unit Τεχνικές Προβλέψεων 3η Ενότητα http://www.fsu.gr - lesson@fsu.gr
Διαβάστε περισσότεραΕισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων
Σημειώσεις στα πλαίσια του μαθήματος: Βελτιστοποίηση Συστημάτων Υδατικών Πόρων Υδροπληροφορική Εισαγωγή στην υδροπληροφορική και βελτιστοποίηση συστημάτων υδατικών πόρων Ανδρέας Ευστρατιάδης, Χρήστος Μακρόπουλος
Διαβάστε περισσότεραΚαινοτόµο σύστηµα αξιοποίησης φυσικού φωτισµού µε αισθητήρες στο επίπεδο εργασίας
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΦΩΤΟΤΕΧΝΙΑΣ Καινοτόµο σύστηµα αξιοποίησης φυσικού φωτισµού µε αισθητήρες στο επίπεδο εργασίας Ευάγγελος-Νικόλαος
Διαβάστε περισσότεραΑρχές Βιοτεχνολογίας Τροφίμων
Αρχές Βιοτεχνολογίας Τροφίμων Ενότητα 6: Στοιχεία Ενζυμικής Βιοτεχνολογίας(5/5), 1.5ΔΩ Τμήμα: Επιστήμης και Τεχνολογίας Τροφίμων Διδάσκων: Δρ. Σεραφείμ Παπανικολαου Μαθησιακοί Στόχοι Ημισυνεχής τροφοδοτούμενη
Διαβάστε περισσότερα«Αναζήτηση Γνώσης σε Νοσοκομειακά Δεδομένα»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕΔΟΝΙΑΣ Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών M.I.S. «Αναζήτηση Γνώσης σε Νοσοκομειακά Δεδομένα» Μεταπτυχιακός Φοιτητής: Επιβλέπων Καθηγητής: Εξεταστής Καθηγητής: Τορτοπίδης Γεώργιος Μηχανικός
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΠΤΥΞΗ ΠΡΟΗΓΜΕΝΩΝ ΛΟΓΙΣΜΙΚΩΝ ΕΡΓΑΛΕΙΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΡΥΘΜΙΣΗ ΙΕΡΓΑΣΙΩΝ ΠΟΛΥΜΕΡΙΣΜΟΥ
ΑΝΑΠΤΥΞΗ ΠΡΟΗΓΜΕΝΩΝ ΛΟΓΙΣΜΙΚΩΝ ΕΡΓΑΛΕΙΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟ ΒΕΛΤΙΣΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΑΙ ΡΥΘΜΙΣΗ ΙΕΡΓΑΣΙΩΝ ΠΟΛΥΜΕΡΙΣΜΟΥ Μ. Βασιλειάδου, Α. Κράλλης, Κ. Κωτούλας, Α. Μπάλτσας, Ε. Παπαδόπουλος, Π. Πλαδής, Χ. Χατζηδούκας
Διαβάστε περισσότεραΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΣΤΑ ΣΧΟΛΙΑ ΤΩΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΤΩΝ
ΑΠΑΝΤΗΣΕΙΣ ΣΤΑ ΣΧΟΛΙΑ ΤΩΝ ΑΞΙΟΛΟΓΗΤΩΝ Απαντήσεις στα σχόλια του ΑΞΙΟΛΟΓΗΤΗ Α Οι συγγραφείς ευχαριστούν τον ΑΞΙΟΛΟΓΗΤΗ Α για τις εποικοδομητικές υποδείξεις και παρατηρήσεις. Οι υποδείξεις και παρατηρήσεις
Διαβάστε περισσότερα6. ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΙΚΟΙ ΧΩΡΟΙ ΚΑΙ ΑΝΤΙΣΤΡΟΦΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ
6. ΔΙΑΝΥΣΜΑΤΙΚΟΙ ΧΩΡΟΙ ΚΑΙ ΑΝΤΙΣΤΡΟΦΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΑ 6. Διανυσματικοί χώροι παραμέτρων και μετρήσεων. Θα δανειστούµε για µία ακόµη φορά έννοιες της Γραµµικής Άλγεβρας προκειµένου να δούµε πως µπορούµε να χειριστούµε
Διαβάστε περισσότεραΠανεπιστήμιο Αιγαίου
Πανεπιστήμιο Αιγαίου Τμήμα Πολιτισμικής Τεχνολογίας και Επικοινωνίας Μελέτη της Επίπτωσης της Διασποράς των Συναρτήσεων Βάσης στο Σχεδιασμό Νευρωνικών Δικτύων Συναρτήσεων Ακτινικής Βάσης Πτυχιακή εργασία
Διαβάστε περισσότεραPASS: ένα Έµπειρο Σύστηµα για την Πρόβλεψη της Απόδοσης των µαθητών
PASS: ένα Έµπειρο Σύστηµα για την της Απόδοσης των µαθητών Ιωάννης Χατζηλυγερούδης Τµήµα Μηχ. Η/Υ & Πληροφορικής, Παν. Πατρών 26500 Πάτρα, ihatz@ceid.upatras.gr Ανθή Καρατράντου Τµήµα Μηχ. Η/Υ & Πληροφορικής,
Διαβάστε περισσότεραΔιπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων»
Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Διπλωματική Εργασία: «Συγκριτική Μελέτη Μηχανισμών Εκτίμησης Ελλιπούς Πληροφορίας σε Ασύρματα Δίκτυα Αισθητήρων» Αργυροπούλου Αιμιλία
Διαβάστε περισσότεραΣχεδίαση τροχιάς. (α) (β) (γ) (δ) Σχήµα 2.5
Σχεδίαση τροχιάς Η πιο απλή κίνηση ενός βραχίονα είναι από σηµείο σε σηµείο. Με την µέθοδο αυτή το ροµπότ κινείται από µία αρχική θέση σε µία τελική θέση χωρίς να µας ενδιαφέρει η ενδιάµεση διαδροµή που
Διαβάστε περισσότεραΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ. Λέκτορας στο Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Ιανουάριος 2012-Μάρτιος 2014.
ΒΙΟΓΡΑΦΙΚΟ ΣΗΜΕΙΩΜΑ 1. Γενικά στοιχεία Όνομα Επίθετο Θέση E-mail Πέτρος Μαραβελάκης Επίκουρος καθηγητής στο Πανεπιστήμιο Πειραιώς, Τμήμα Οργάνωσης και Διοίκησης Επιχειρήσεων με αντικείμενο «Εφαρμογές Στατιστικής
Διαβάστε περισσότερα