Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "learning power" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-18 z 18
Tytuł:
Modelling ships main and auxiliary engine powers with regression-based machine learning algorithms
Autorzy:
Okumuş, Fatih
Ekmekçioğlu, Araks
Kara, Selin Soner
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
machine learning
regression
ship emissions
engine power
prediction
Pokaż więcej
Źródło:
Polish Maritime Research; 2021, 1; 83-96
1233-2585
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stabilizer design of PSS3B based on the KH algorithm and Q-Learning for damping of low frequency oscillations in a single-machine power system
Autorzy:
Mohamadi, Farshid
Sedaghati, Alireza
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Warszawska, Instytut Techniki Cieplnej
Tematy:
3-band power system stabilize
reinforcement learning
Q-learning
system zasilania
uczenie przez wzmacnianie
Pokaż więcej
Źródło:
Journal of Power Technologies; 2023, 103, 4; 230-242
1425-1353
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identification method for power quality disturbances in distribution network based on transfer learning
Autorzy:
Heping, Peng
Wenxiong, Mo
Yong, Wang
Le, Luan
Zhong, Xu
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
disturbance identification
distribution network
multiple transfer learning
power quality
Pokaż więcej
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 3; 731--754
1427-4221
2300-2506
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Power-Ground Plane Impedance Modeling Using Deep Neural Networks and an Adaptive Sampling Process
Autorzy:
Goay, Chan Hong
Cheong, Zheng Quan
Low, Chen En
Ahmad, Nur Syazreen
Goh, Patrick
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
adaptive sampling
deep neural networks
deep learning
power-ground plane
Z-parameters
Pokaż więcej
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2022, 68, 4; 793--798
2300-1933
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
VSC-Based DSTATCOM for PQ Improvement: A Deep-Learning Approach
Autorzy:
Mangaraj, Mrutyunjaya
Sabat, Jogeswara
Barisal, Ajit Kumar
Ramaiah, K. Subba
Rao, Gudivada Eswara
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
DL approach
deep learning approach
DSTATCOM
distributed static compensator
ALMS
PQ
power quality
Pokaż więcej
Źródło:
Power Electronics and Drives; 2022, 7, 42; 174--186
2451-0262
2543-4292
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Proactive customer orientation and joint learning capabilities in collaborative machine to machine innovation technology development: the case study of automotive equipment manufacturer
Autorzy:
Zadykowicz, Anna
Chmielewski, Krzysztof J.
Siemieniako, Dariusz
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
proactive customer orientation
industrial information technology
joint learning capability
collaborative innovation development
expert power dimension
Pokaż więcej
Źródło:
Oeconomia Copernicana; 2020, 11, 3; 531-547
2083-1277
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Random forest based power sustainability and cost optimization in smart grid
Autorzy:
Durairaj, Danalakshmi
Wróblewski, Łukasz
Sheela, A.
Hariharasudan, A.
Urbański, Mariusz
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
Tematy:
smart grid
las losowy
internet rzeczy
zarządzanie energią
uczenie maszynowe
licznik inteligentny
random forest
Internet of things
power management
machine learning
smart meter
priority power scheduling
Pokaż więcej
Źródło:
Production Engineering Archives; 2022, 28, 1; 82--92
2353-5156
2353-7779
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Poradnia psychologiczno-pedagogiczna jako miejsce o wielu znaczeniach
The psychological-pedagogical counselling centre and its multiple meanings
Autorzy:
Skałbania, Barbara
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Wydawnictwo Naukowe Dolnośląskiej Szkoły Wyższej
Tematy:
poradnia
miejsce
segregacja
etykietowanie
władza
uczenie się
magia
counselling centre
place
segregation
labelling
power
learning
magic
Pokaż więcej
Źródło:
Studia Poradoznawcze; 2014, 3
2450-3444
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An intelligent approach to short-term wind power prediction using deep neural networks
Autorzy:
Niksa-Rynkiewicz, Tacjana
Stomma, Piotr
Witkowska, Anna
Rutkowska, Danuta
Słowik, Adam
Cpałka, Krzysztof
Jaworek-Korjakowska, Joanna
Kolendo, Piotr
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
renewable energy
wind energy
wind power
wind turbine
short-term wind power prediction
deep learning
convolutional neural networks
gated recurrent unit
hierarchical multilayer perceptron
deep neural networks
Pokaż więcej
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2023, 13, 3; 197--210
2083-2567
2449-6499
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Short-term wind power combined prediction based on EWT-SMMKL methods
Autorzy:
Li, Jun
Ma, Liancai
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
combined model
empirical wavelet transform
prediction
soft margin multiple kernel learning
wind power
model łączony
empiryczna transformacja falkowa
przewidywanie
miękki margines uczenia wielokrotnego jądra
energia wiatrowa
Pokaż więcej
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2021, 70, 4; 801-817
1427-4221
2300-2506
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The identification method of the coal mill motor power model with the use of machine learning techniques
Autorzy:
Łabęda-Grudziak, Zofia Magdalena
Lipiński, Mariusz
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
coal mill motor power
nonlinear model identification
machine learning
additive regression models
process monitoring
moc silnika młyna węglowego
identyfikacja modelu nieliniowa
nauczanie maszynowe
model regresji addytywny
monitorowanie procesu
Pokaż więcej
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; e135842, 1--9
0239-7528
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The identification method of the coal mill motor power model with the use of machine learning techniques
Autorzy:
Łabęda-Grudziak, Zofia Magdalena
Lipiński, Mariusz
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
coal mill motor power
nonlinear model identification
machine learning
additive regression models
process monitoring
moc silnika młyna węglowego
nieliniowa identyfikacja modelu
nauczanie maszynowe
model regresji addytywny
monitorowanie procesu
Pokaż więcej
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; art. no. e135842, 1--9
0239-7528
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
O "polityczności" andragogiki
About „politicality” of andragogy
Autorzy:
Malewski, Mieczysław
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademickie Towarzystwo Andragogiczne
Tematy:
idea kształcenia ustawicznego
koncepcja całożyciowego uczenia
się
społeczeństwo ponowoczesne
kognitywna władza edukacji
perspektywa
krytyczna
idea of continuing education
concept of lifelong learning
postmodern
society
cognitive power of education
critical perspective
Pokaż więcej
Źródło:
Edukacja Dorosłych; 2013, 1(68)
1230-929X
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod uczenia maszynowego do predykcji generowanej energii w małym systemie PV
The Use of Machine Learning Algorithms to Forecast Energy Production in a Small PV System
Autorzy:
Idźkowski, Adam
Sumorek, Mateusz
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
elektrownia fotowoltaiczna
uczenie maszynowe
prognozowanie wytwarzanej energii
modele regresji
sieci neuronowe
perceptron wielowarstwowy
regresja metodą wektorów nośnych
regresja grzbietowa
photovoltaic power station
machine learning
energy forecasting
regression models
neural networks
Multi-Layer Perceptron
Support Vector Regression
Kernel Ridge Regression
Pokaż więcej
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2024, 28, 2; 37-43
1427-9126
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-18 z 18

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies

    Prześlij opinię

    Twoje opinie są dla nas bardzo ważne i mogą być niezwykle pomocne w pokazaniu nam, gdzie możemy dokonać ulepszeń. Bylibyśmy bardzo wdzięczni za poświęcenie kilku chwil na wypełnienie krótkiego formularza.

    Formularz