Sökresultat:
163 Uppsatser om Artificiella neurala nätverk - Sida 4 av 11
Robust wlan-stödd positionering : För miljöer med starka flervägsfel-effekter
Efterfrågan och tillhandahållandet av platsberoende tjänster blir allt större vilket i sin tur skapar intresse för billiga och skalbara tekniker i alla möjliga olika miljöer. Särskilt intressant blir tekniker som är lätta att installera på nya platser och vars hårdvarukomponenter är enkla och billiga. I denna rapport presenteras en experimentiell systemteknisk metod för positionsberäkning i inomhusmiljöer, specifikt de som på grund av lokala elektromagnetiska fält, rörliga större föremål eller oregelbundna ytor skapar störningar som gör det svårt att utföra förlitlig positionering. Systemet utgörs av ett antal wifi-routrar samt en signalmottagre kopplad till en dator med systemets mjukvarukomponent installerad. Resultatet bedömdes utifrån en förväntad nivå av korrekthet, närmare bestämt att minst hälften av systemets bedömningar inte har fel med mer än två meter, samt en övre gräns på högst tre meters fel i minst 90 procent av fallen.
Marknadsföring i Sociala Medier : En kvantitativ studie ur ett socialt nätverksperspektiv
I studien studeras hur komplexiteten kring sociala medier kan studeras, samt pa? vilket sa?tt sociala na?tverk a?r relaterade till na?tverken i sociala medier och hur det pa?verkar konsumenterna. Syftet med studien a?r att underso?ka de sociala medierna i fo?rha?llande till de sociala na?tverken med fokus pa? konsumentbeteende och da?rigenom skapa en generell modell som fo?rklarar problematiken. Studien bygger pa? en litteraturstudie som i fo?rsta hand sammansta?llts av artiklar med fokus pa? a?mnesomra?dena sociala na?tverk, elektroniska sociala na?tverk och sociala medier. En enka?tunderso?kning gjordes fo?r att sammansta?lla konsumenters a?sikter om a?mnesomra?dena, i syfte att tillslut utmynna i en analys och diskussion. Det ga?r att konstatera att sociala medier har vidgat det sociala na?tverket fo?r den enskilde konsumenten. Detta resulterar i att den enskilde konsumenten nu kan komma i kontakt med fler akto?rer och andra konsumenter som i ma?nga fall kan vara oka?nda.
SAMEVOLUTION AV ARTIFICIELLT NEURALT NÄTVERK FÖR ATT EVALUERA SPELTILLSTÅND
Detta arbete undersöker två tekniker för att evaluera spelplanen i minimaxalgoritmen. Den tekniken som fokuseras mest på i arbetet är ett artificiellt neuralt nätverk som evolveras med hjälp av samevolution. Tekniken är utformad för att inte behöva någon tidigare mänsklig expertis. Den andra tekniken använder heuristiker och mänsklig expertis för att få fram evalueringsfunktionen. Spelet som används för att testa teknikerna är Kinaschack.Resultaten antyder att tekniken i fokus inte fungerar till spelet Kinaschack.
Kontrollerande aktieägare och företagsvärde : En empirisk studie av hur den kontrollerande aktieägarens kapitalandel respektive röstandel påverkar ett företags värde
Via semantisk analys har förekomst och variation av KRAFTmetaforer i två olika typer av texter jämförts. Hypotesen är att kognitiva neurala nätverk som ansvarar för den abstrakta tanken är tätt sammanbundna med kognitiva neurala nätverk som representerar känsloerfarenhet baserat på sensoriska upplevelser. Analysen utfördes på två olika typer av texter. Resultatet visar på signifikant skillnad i förekomsten av antalet metaforer i de olika texterna. Ett antagande för undersökningen var att självbiografiska texter är mer förankrade i känsloerfarenhet baserat på sensoriska upplevelser än vad argumenterande texter är.
Optimering av ANN : Genom reduktion av antalet vikter
Artificiella neurala nätverk (ANN) kan vara en bra teknik för att skapa intressanta datorstyrda motståndare i spel och då spel är en väldigt prestandakritisk typ av applikation så är det viktigt att optimera alla delar av ett spel. Detta arbete tittar närmare på huruvida det går att ta bort nätverkskopplingar hos ett ANN i optimeringssyfte och fortfarande behålla ett ANN:s förmåga att utföra sin uppgift.Under experimenten används två olika metoder för att avgöra vilken vikt som ska tas bort. ANN:ets förmåga graderas efter hur högt fitnessvärde det får i den genetiska algoritm som från början lärt upp den. Vidare analyseras sambandet mellan antalet borttagna vikter och ANN:ets fitnessvärde.Resultatet visar tyder på att en viss reduktion av vikter kan öka ANN:ets förmåga att utföra sin uppgift. Efter att antalet borttagna vikter ökar, minskar ANN:ets förmåga att prestera.
Träning av Artificiella Neuronnät med Motexempel Utvalda av Expertpanel
Artificiella neuronnät (ANN), som tränas för att approximera ett problem, använder träningsdata från problemdomänen. Då denna mängd träningsdata kan vara ofullständig behövs det en analysmetod som visar hur nätverket uppför sig. En sådan analysmetod är invertering av nätverket. Invertering innebär att data som ger ett specifikt resultat i nätverket identifieras. Dessa resultat kan ge exempel som visar på brister eller felaktigheter i nätverket.
Artificiella växtbaserade ekosystem i dataspel för lärande : Realism & effektivitet
Procedurell generering innebär att innehåll genereras automatiskt istället för att skapas för hand. En form av procedurell generering är att inte bara generera innehåll en gång, utan även fortsätta uppdatera innehållet allteftersom tiden går. Ett intressant användningsområde för detta är artificiella ekosystem, där växtligheten hela tiden uppdateras dynamiskt baserat på förhållandena i världen. Detta kan skapa mer variation och dynamik i dataspelsvärldar men kan också användas för att skapa spel med fokus på ekosystemet, exempelvis med ett pedagogiskt syfte. Målet med detta arbete är därför att utveckla en modell för simulering av artificiella ekosystem i dataspel, där systemet uppdateras dynamiskt.
Artificiell intelligens: filosofi och kommersiella transportsystem
Artificiell intelligens (AI) har diskuterats filosofiskt under lång tid. I och med datorns uppkomst och utveckling har dock nya filosofiska grenar framkommit. Den filosofiska AI:n syftar ofta att modellera människans kognitiva förmågor. AI är inte bara ett filosofiskt ämne utan andra områden har även ett intresse av AI. Med hjälp av avancerade system som till exempel expertsystem, artificiella neurala nätverk (ANN) samt viss robotik kan datorn och dess mjukvara tillämpas i allt mer avancerade och kommersiella situationer.
Beteendevarierande agenter med stokastiska tillståndsmaskiner
Tillståndsmaskiner var en av de första teknikerna som användes för att skapa AI (Artificiell Intelligens) i dataspel och är fortfarande än av de vanligaste teknikerna. Men under senare år har flera nya tekniker, såsom ANN (Artificiella Neurala Nätverk), börjat användas för att skapa mer avancerad AI i dataspel. Många anser att tillståndsmaskiner inte kan skapa tillräckligt smarta agenter och att agenterna ofta blir förutsägbara. Generellt är tillståndsmaskiner inte lämpade att använda när man vill ha många agenter med olika beteende eftersom det ofta kräver speciell kod för varje unik agent. Detta arbete undersöker möjligheterna att skapa beteendevarierande agenter, utan att behöva skriva unik kod för varje beteende genom att endast använda stokastiska tillståndsmaskiner och mallar för att styra beteenden.
Artificiella EkosystemSom Artificiell Intelligens I Actionrollspel : En jämförelse av algoritmer och deras anpassning till realtids-spel
Artificiella ekosystem är en tillämpning av artificiell intelligens som har funnits länge. Användningsområden för artificiella ekosystem innefattar främst biologiska simulationer men även andra typer av simulationer förekommer. Genom att simulera individuella djur blir den artificiella intelligensens uppgift att styra djurens beslut utifrån dess individuella förutsättningar och kamp för överlevnad. Detta arbete behandlar frågeställningen vilken beslutsalgoritm som är bäst lämpad att för att använda till ett artificiellt ekosystem i ett spel. Två beslutsalgoritmer jämförs, en dynamisk som bygger på maskin inlärning och en statisk som inte är kapabel att lära eller minnas.
Jämförelse mellan neurala nätverk baserad AI och state-of-the-art AI i racing spel
Denna rapport jämför prestandan mellan state-of-the-art AI-botar i racing spelet TORCS och en AI-bot som kör med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk (ANN-bot). ANN-boten, som implementerades som en del av arbetet, använder en feedforward arkitektur och backpropagation för inlärning. Ett separat program som användes för att träna det neurala nätverket med träningdata som spelats in från TORCS implementerades också. Som state-of-the-art AI-botar användes AI-botar som har använts i en tävling. De fyra AI-botarna testades på åtta olika banor och data om hur lång tid varje varv tog och hur snabbt AI-botarna körde sparades och sammanställdes.
Inlärning och illusionen av intelligenta karaktärer : Undersökning av hur inlärning hos karaktärer påverkar spelarens uppfattning av intelligenta karaktärer i spel
Det här arbetet har undersökt hur inlärning av hur en datorstyrd karaktär fattar sina beslut baserat på det gällande speltillståndet, påverkar spelarens uppfattning om hur mänskligt intelligent dess resulterande beteende uppfattas, med bakgrunden att det finns ett behov av intelligentare beteenden hos karaktärer i spel. Undersökningen har genomförts genom att jämföra en tillståndsmaskin med ett artificiellt neuralt nätverk, implementerade i ett enklare actionspel med en spelare och en datorstyrd karaktär. Nätverket är konstruerat att initialt bete sig som tillståndsmaskinen, men sedan utveckla sitt beteende genom att lära från den individuella spelarens spelstil. Ett antal testpersoner har sedan fått spela spelet mot respektive teknik, och fått ange hur de upplevde respektive beteende i en enkätundersökning. Resultatet av undersökningens sammanställda data särskiljer inte det resulterande beteendet från tillståndsmaskinen med beteendet från det artificiella neurala nätverket, vilket kan ha en förklaring i undersökningens felkällor, samt den mindre domänen teknikerna implementerats i..
Strategi för att kommunicera produkten fiberanslutning : Fallstudie på Bjäre Kraft Bredband AB
SammanfattningTitel: Strategi fo?r att kommunicera produkten fiberanslutning.Bakgrund: Vem bygger internet i Sverige? Det finns ma?ngder av fo?retag som bygger fiberna?tverk. Ett utav dessa a?r Bja?re Kraft Bredband AB. Fiberna?tverk a?r den snabbaste och senaste tekniken fo?r datao?verfo?ring.
Jämförelse mellan neurala nätverk baserad AI och state-of-the-art AI i racing spel
Denna rapport jämför prestandan mellan state-of-the-art AI-botar i racing
spelet TORCS och en AI-bot
som kör med hjälp av ett artificiellt neuralt nätverk (ANN-bot). ANN-boten, som
implementerades som
en del av arbetet, använder en feedforward arkitektur och backpropagation för
inlärning. Ett separat
program som användes för att träna det neurala nätverket med träningdata som
spelats in från TORCS
implementerades också. Som state-of-the-art AI-botar användes AI-botar som har
använts i en tävling.
De fyra AI-botarna testades på åtta olika banor och data om hur lång tid varje
varv tog och hur snabbt
AI-botarna körde sparades och sammanställdes. Resultaten visar att på banorna
som ANN-boten klarar
av att köra runt så är ANN-boten snabbare än en den långsamaste
state-of-the-art boten, men ANNboten
klara inte av majoriteten av banorna som den testades på.
Hur mörkt blir det?
Inom Försvarsmaktens vädertjänst används ett PC-program för att beräkna illuminansen från måne och stjärnor under loppet av en vald natt. Korrektion för moln görs därefter genom ett schematiskt förfarande. I detta arbete ges förslag till två förändringar av ljusprognosmodellen.1. Parametern ?markytans tillstånd? införlivas i modellen, samtidigt som hänsyn tas till mängden (och typen av) moln.