Auto encoder based approach to electromechanical systems, intelligent monitoring
Visualitza/Obre
ARTIFICIAL INTELLIGENCE.pdf (1,273Mb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/183921
Realitzat a/ambUniverza v Mariboru
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2020-01-05
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Artificial intelligence is a wide concept and it’s being used in more and more machine applications, teaching them to perform tasks which would require human intelligence. The implemented algorithm requires samples of ''experience'' from which it can learn and predict the outcome, from there it mainly feeds itself. AI is basically divided into two subsets; deep learning and machine learning. They are mostly distinguished with the way the data is presented to the network. To summarize this project; we used Matlab program, which has included required toolboxes for writing these kind of scripts. We gathered the data, fed it to the auto-encoder and improved the script with the feedback we got. In the project we applied several techniques like using a multilayered auto-encoder and then finding the best hyper parameters for best results (they were measured by plotting signals and mean square error).
TitulacióMOBILITAT INCOMING
Localització
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
ARTIFICIAL INTELLIGENCE.pdf | 1,273Mb | Accés restringit |