(Mistura gaussiano modelos de clustering)

Point cloud clustering with Gaussian Mixture Models.

Montagem de distribuição multivariada mistura Gaussian usando maximização de expectativa.

 

 

Clustering (K-Means e MeanShift)

Color clustering with K-Means and Meanshift.

MeanShift e K-Means para redução de cor (cor de clustering) em imagens digitais.

 

Consenso de amostra aleatória (RANSAC)

Robust linear regression estimation with RANSAC.

Demonstra como usar RANSAC robustamente caber uma regressão linear, evitando o impacto negativo de outliers nos dados de regressão.

 

Impressão digital Verificação

 

Reconhecimento da impressão digital é uma área de pesquisa ativa atualmente. Um componente importante em sistemas de reconhecimento da impressão digital é o algoritmo de correspondência de impressões digitais. De acordo com o domínio do problema, impressão digital algoritmos correspondentes são classificados em duas categorias: algoritmos de verificação de impressão digital e algoritmos de identificação de impressão digital. O objetivo dos algoritmos de verificação de impressão digital é determinar se duas impressões digitais provenientes do mesmo dedo ou não. Por outro lado, os algoritmos de identificação de impressão digital procurem uma digital de consulta em um banco de dados à procura de impressões digitais provenientes do mesmo dedo.

Este Demo mostra tanto reconhecimento de impressões digitais e identificação.

Modelos de Markov ocultos

Demonstra como usar modelos de Markov ocultos (HMMs) e classificadores de seqüência de Markov para reconhecer seqüências de observações discretas.

 

 

 

Painel de GN - ferramenta de inteligência artificial

 

GA Dashboard é uma ferramenta de inteligência artificial para a aplicação de algoritmo genético e redes neurais artificiais na modelagem, predição, otimização e padrão de reconhecimentos. Com GN Dashboard pode resolver vários problemas de engenharia de regressão clássico e aproximação para problemas de transporte e localização programação lineares e outros problemas de aprendizagem com base em máquina. Fornecendo os algoritmos de aprendizagem GN painel usa um dados da pesquisa ou medidas experimentais para aprender sobre o problema. Os resultados dos algoritmos de aprendizagem são modelos analíticos que podem descrever ou prever o estado do problema, ou pode reconhecer o padrão. GN Dashboard é muito fácil de usar, mesmo se você não tiver nenhum conhecimento profundo de GA, GP ou ANN, você pode aplicar esses métodos para encontrar soluções. A ferramenta pode ser usada em qualquer tipo de processo de engenharia, que pode ser descrito com dados discretos, bem como na educação durante a ensinar os alunos sobre métodos evolutivos, principalmente GP e GA, também como máquina principalmente redes neurais artificiais de aprendizagem de modelagem.

 

 

O típico processo de modelagem com GN Dashboard pode ser descrito em 5 passos.

  1. Escolhendo o tipo de Solver: O primeiro passo é escolher o tipo do solver. Qual solver usará depende de sua intenção o que você quer fazer. Por exemplo, se você quiser fazer o modelo para a sua medição experimental você tem várias opções que dependem de dados experimentais e o método que você deseja usar. Em GN Dashboard, você pode usar programação genética ou redes neurais para modelação e previsão de dados experimentais. Mas isto não é estritamente separado como pode olhar sobre o fluxograma abaixo. Isso significa que você pode o usuário de redes neurais para a previsão, mas algoritmo de treinamento pode ser baseado em algoritmo genético ou algoritmo Particle Swarm Optimization ou propagação de volta.
  2. Carregamento de dados experimentais: GN painel usa a ferramenta poderosa para a importação de seus dados experimentais independentemente do tipo de dados. Você pode importar seus dados numéricos, binário ou classificação. GN Dashboard pode automaticamente definir classes, ou formato de dados numéricos com flutuante ou vírgula separaram valores decimais.
  3. Definindo parâmetros de aprendizagem. Depois de dados são carregados e preparados com êxito, você tem que definir parâmetros para o método selecionado. Provedores de GN Dashboard vários parâmetros para cada método, então você pode definir parâmetros que podem fornece e gera o melhor modelo de saída.
  4. Em busca da solução: GN Dashboard fornece visualização da solução de busca para que você pode monitorar visualmente a como painel de GN encontra melhor solução como aumento do número de iteração. Se você fornecer dados para testar o modelo calculado, você também pode ver simulação de previsão.
  5. Salvando e exportando os resultados: GN Dashboard fornece várias opções que você pode escolher ao exportar sua solução. Você pode exportar a sua solução em arquivo de texto ou Excel, bem como em linguagens de programação Wolfram Mathematica ou R.

 

Como pode ser visto que, trabalhando em GN Dashboard segue os mesmos procedimentos, independentemente do tipo de problema. Isso significa que você tem o mesmo conjunto de passos quando modelagem com programação genética ou redes neurais. Na verdade, GN Dashboard contém o mesmo conjunto de caixas de diálogo de entrada quando você tentar resolver o problema do caixeiro com algoritmo genético ou se você tentar resolver o reconhecimento de escrita, usando redes neurais Backpropagation. Todos os algoritmos de aprendizagem dentro de painel de GN compartilham a mesma interface do usuário.

 

Além de parâmetros específicos para o algoritmo de aprendizagem, GN Dashboard fornece o conjunto de parâmetros que controle a maneira de como o processo de iteração deve encerra, bem como a forma como o processo de iteração deve ser processado por meio de paralelização para usar os processadores de múltiplos núcleos. Durante o problema procurando registros GN Dashboard a história, então você pode ver quando encontra-se a melhor solução, quanto tempo passa desde o último início de processo de iteração, ou quanto tempo permanecem terminar executando o processo de iteração.

Devido ao fato de que o GP é o método que requer muito tempo de processamento, GN Dashboard fornece paralelização, que acelerar o processo de busca. Habilitar ou desabilitar o processamento de paralelização é apenas um clique do botão.

 

 

Cinemática de sistemas-intersegmentares

Denavit-Hartenberg forward kinematics sample application.

Demonstra como usar parâmetros de sistemas-intersegmentares e equações para cadeias de modelo cinemático.

 

Levenberg-Marquardt

Levenberg-Marquardt algorithm for Approximation, Time Series, and the XOR problems.

Demonstrando o uso de aplicativos de Neuro para trabalhar com Levenberg-Marquardt, em vez de retropropagação. Inclui soluções para aproximação, previsão de séries temporais e a exclusiva- ou (XOR) problema usando redes neurais, treinadas por Levenberg-Marquardt.

 

 

 

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