According to the study [1] several firefighters are killed in action each year. This happens naturally in various ways. One of the major factors is that firefighters often do not know how the environment looks like, for example that a building in an industrial area contains hazardous gas cylinders. Without a solution, fire-fighters will continue to die in duty. It is therefore important to solve this problem so that we can minimize the risks and save lives.The goal of this project was a control system for pneumatic artificial muscles.

Aktuatorer är idag det senaste inom smarta textilier efter utvecklingen av bland annat sensorer. Med aktuatorernas funktioner finns idag potential att utveckla nya material som inte bara har förmågan att känna av saker, utan även röra sig genom formförändring. Formändringen innebär att aktuatorer har förmåga att ge en respons på stimulus och en del aktuatorer har dessutom förmågan att uppnå reversibilitet. I detta examensarbete presenteras därmed en experimentell studie där olika polymera material har sammanfogats genom laminering och därefter utsatts för värme. Syftet med den experimentella studien är bland annat att undersöka om plastlamineringar kan efterlikna termiskt aktiverade bikomponentfibrer.

Olika modeller har genom aren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät. Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som gerbra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronn at av typen feedforwardutvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar.

Detta arbete handlar om beteendeinriktad biometri och artificiella neuronnät av typen feedforward och hur de tillsammans kan användas för att verifiera användare. Det har av tidigare arbete bekräftats att det är möjligt att verifiera användare, men tidigare resultat har däremot inte utfört tester med avseende på avvikelser i data (beteende) och dess inverkan på verifieringen. Det är detta som utgör det huvudsakliga målet för detta arbete, nämligen att undersöka hur avvikelser i data påverkar verifiering och utifrån det också undersöka neuronnätens noggrannhet vid verifiering..

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Olika modeller har genom åren tagits fram för att förenkla analys av aktiemarknaden. En relativt ny teknik är så kallade artificiella neuronnät.Dessa modeller har visat sig lovande när det gäller att förutsägaaktiekurser. Projektets syfte är att hitta artificiella neuronnät som ger bra förutsägelser av framtida aktiekurser. Under projektet har ett mjukvarusystemsom genererar och tränar artificiella neuronnät av typen feedforward utvecklats för att kunna testa neuronnät med olika indata, struktur och träningsinställningar. För att komma fram till vilka konfigurationer på neuronnäten som ger bra resultat har näten testats genom simulerad aktiehandel där köp- och säljbeslut grundats på neuronnätens förutsägelser.

Vid analys av fluider med akustisk spektroskopi finns ett behov av att finna multivariata metoder för att utifrån akustiska spektra prediktera storheter såsom viskositet och densitet. Användning av artificiella neurala nätverk och bayesiska nätverk för detta syfte utreds genom teoretiska och praktiska undersökningar. Förbehandling och uppdelning av data samt en handfull linjära och olinjära multivariata analysmetoder beskrivs och implementeras. Prediktionsfelen för de olika metoderna jämförs och PLS (Partial Least Squares) framstår som den starkaste kandidaten för att prediktera de sökta storheterna..

Forskningen om artificiella immunsystem försöker använda människans immunförsvar som modell för hur ett datorsystem på egen hand skall kunna försvara sig mot okänt inkräktande, till skillnad från traditionella antiviruslösningar som bygger på manuell detektion av nya virus. Denna uppsats hävdar att människans immunförsvar inte är någon relevant modell för ett artificiellt immunsystem som tillgodoser användarnas behov av säkrare datorsystem, eftersom det finns skillnader i hur datorsystem och människor principiellt fungerar.Ett antal hypoteser ställs upp som beläggs med data från den immunologiska forskningen, Microsofts säkerhetsbulletiner, samt virusbeskrivningar från antivirusföretaget Sophos. Hypoteserna kopplas ihop i en slutledningskedja som visar att de hypoteser som relaterar till datorsystem, inte är förenliga med de hypoteser som relaterar till människans immunförsvar, om det artificiella immunsystemet skall tillgodose användarnas behov av säkrare datorsystem. Forskningen om artificiella immunsystem diskuteras, där de principer och antaganden som de olika lösningarna bygger på monteras ned genom att implicita inkonsistenser görs explicita. Uppsatsen avslutas med en belysning av varför hypoteserna egentligen går att belägga, där grundbulten är att människans immunförsvar skyddar behovet hos sin värd, den mänskliga individen, till skillnad från det artificiella immunsystemet, som inte är tänkt att skydda behovet hos sin värd, själva datorsystemet, utan snarare behovet hos användaren av datorsystemet..