Change language

Wyszukiwarka projektów

Nowe podejścia do efektywnego uczenia złożonych systemów inteligentnych

2015/17/B/ST6/01880

Słowa kluczowe

Deskryptory

  • ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe

Panel

ST6 – Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca

Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie, Wydział Informatyki Stosowanej

woj. podkarpackie

Inne projekty tej jednostki »

Kierownik projektu (z jednostki realizującej)

prof. Bogdan Maciej Wilamowski

Liczba wykonawców projektu: 6

Konkurs

OPUS 9 – ogłoszony 2015-03-16

Przyznana kwota
621 200 PLN
Rozpoczęcie projektu
2016-01-26
Zakończenie projektu
2019-07-25
Planowany czas trwania projektu
42 miesiące (z wniosku)
Status projektu
Projekt rozliczony

Opis projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga — opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Zakupiona aparatura

  1. Komputer stacjonarny. Za kwotę 17 000 PLN
  2. Monitor LCD. Za kwotę 3 600 PLN
  3. Oprogramowanie specjalistyczne. Za kwotę 15 000 PLN

Dane z raportu końcowego/rocznego

Publikacje w czasopismach (4)

  1. Neural Network Training With Levenberg–Marquardt and Adaptable Weight Compression

    Autorzy:
    James S. Smith, Bo Wu, Bogdan M. Wilamowski
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (rok: 2018, tom: Vol: 30 , Is: 2, strony: 580 - 587), Wydawca: IEEE
    Status:
    Opublikowana
    DOI:
    10.1109/TNNLS.2018.2846775 – link do publikacji

  2. Nonlinear System Modeling using RBF networks for industrial application

    Autorzy:
    Xi Meng; Pawel Rozycki; Jun-Fei Qiao; Bogdan M. Wilamowski
    Czasopismo:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics (rok: 2018, tom: VOL. 14, NO. 3, strony: 931-940), Wydawca: IEEE Transactions on Industrial Informatics
    Status:
    Opublikowana

  3. The Study of the Influence of Architecture on Effectiveness of Deep Neural Networks Training

    Autorzy:
    Janusz Kolbusz, Paweł Różycki, Tomasz Bartczak
    Czasopismo:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula (rok: 2018, tom: 59(2), strony: 60-71), Wydawca: Akademia Finansów i Biznesu Vistula
    Status:
    Opublikowana

  4. Efficient training of RBF Neural Networks

    Autorzy:
    Paweł Różycki, Janusz Kolbusz, Tomasz Bartczak
    Czasopismo:
    Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula (rok: 2018, tom: 2(56), strony: 257-268), Wydawca: Akademia Finansów i Biznesu Vistula
    Status:
    Opublikowana

Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (7)

  1. Approximation-based Estimation of Learning Rate for Error Back Propagation Algorithm

    Autorzy:
    P. Rozycki, J. Kolbusz, G. Krzos, B.M. Wilamowski
    Konferencja:
    23rd IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES'19) (rok: 2019, strony: 65-70), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja April 25-27
    Status:
    Opublikowana

  2. Error Back Propagation Algorithm with Adaptive Learning Rate

    Autorzy:
    J. Kolbusz, P. Rozycki, O. Lysenko, B. M. Wilamowski
    Konferencja:
    International Conference on Information and Digital Technologies (rok: 2019, strony: 212-218), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja June 25 - 27
    Status:
    Opublikowana

  3. Big Data and Deep Learning

    Autorzy:
    B. M. Wilamowski, Bo Wu, Janusz Korniak
    Konferencja:
    IEEE 20th International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES'16) (rok: 2016, strony: 46342), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 30-2 June 2016
    Status:
    Opublikowana

  4. Estimation of Deep Neural Networks Capabilities Based on a Trigonometric Approach

    Autorzy:
    Paweł Różycki, Janusz Kolbusz, Bogdan Wilamowski
    Konferencja:
    IEEE 20th International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES'16) (rok: 2016, strony: 303-308), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 30-2 June 2016
    Status:
    Opublikowana

  5. The Impact of Architecture on the Deep Neural Networks Training

    Autorzy:
    P. Rozycki, J. Kolbusz, A. Malinowski, B.M. Wilamowski
    Konferencja:
    12th IEEE International Conference on Human System Interaction (rok: 2019, strony: 41-46), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja June 25-27
    Status:
    Opublikowana

  6. Implementation of Deep Neural Networks for Industry Applications

    Autorzy:
    P.Rozycki, J. Kolbusz, G. Krzos, B.M. Wilamowski
    Konferencja:
    IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (rok: 2018, strony: 2717-2722), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 21-23 Oct. 2018
    Status:
    Opublikowana

  7. Effective Training of RBF Networks

    Autorzy:
    P. Rozycki, J. Kolbusz, A. Malinowski, B.M. Wilamowski
    Konferencja:
    12th IEEE International Conference on Human System Interaction (rok: 2019, strony: 22-27), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja June 25-27
    Status:
    Opublikowana

Publikacje książkowe (5)

  1. Discrete Cosine Transformation as alternative to other methods of computational intelligence for function approximation

    Autorzy:
    Andzelika Olejczak, Janusz Korniak, B. M. Wilamowski
    Książka:
    Artificial Intelligence and Soft Computing. 16th International Conference, ICAISC 2017, Zakopane, Poland, June 11-15, 2017, Proceedings, Part I (rok: 2017, tom: 1, strony: 143-153), Wydawca: Springer International Publishing AG
    Status:
    Opublikowana

  2. Neural Networks Saturation Reduction

    Autorzy:
    J. Kolbusz, P. Rozycki, O. Lysenko, B. M. Wilamowski
    Książka:
    Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2018. Lecture Notes in Artificial Intelligence. (rok: 2018, tom: volume 10841, strony: 108-117), Wydawca: Springer
    Status:
    Opublikowana

  3. Discrete Cosine Transform Spectral Pooling Layers for Convolutional Neural Networks

    Autorzy:
    James S. Smith, Bogdan M. Wilamowski
    Książka:
    Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2018. Lecture Notes in Computer Science (rok: 2018, tom: vol 10841, strony: 235-246), Wydawca: Springer
    Status:
    Opublikowana

  4. Constructive Cascade Learning Algorithm for Fully Connected Networks

    Autorzy:
    Xing Wu, Bogdan M. Wilamowski, Pawel Rozycki, Janusz Kolbusz
    Książka:
    Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2019. (rok: 2019, tom: I, strony: 236-247), Wydawca: Springer
    Status:
    Opublikowana

  5. Soft Patterns Reduction for RBF network performance improvement

    Autorzy:
    P. Rozycki, J. Kolbusz, O. Lysenko, B.M. Wilamowski
    Książka:
    Artificial Intelligence and Soft Computing. ICAISC 2018. Lecture Notes in Artificial Intelligence. (rok: 2018, tom: volume 10841, strony: 190-200), Wydawca: Springer
    Status:
    Opublikowana

« Nowe wyszukiwanie

Projekt graficzny i wykonanie: Jakub Piotrowski