Objavljeno: 05.06.2018. 10:24

Pozvano predavanje u organizaciji IRB (CIR) i Znanstvenog centra izvrsnosti za znanost o podatcima

Novi hibridni sustav strojnog učenja i prepoznavanja statističkih uzoraka za 3D mrežu vidljivosti

Matej Babič

Matej Babič

Drugo pozvano predavanje Znanstvenog centra izvrsnosti za znanost o podatcima i TTP2018 projektnih inicijativa

21. lipnja 2018. u 11 sati

Institut Ruđer Bošković
Centar za informatiku i računarstvo
Plava predavaona

PREDAVAČ
Dr. sc. Matej Babič
Jožef Štefan Institute

PREDAVANJE

Novi hibridni sustav strojnog učenja i prepoznavanja statističkih uzoraka za 3D mrežu vidljivosti

Abstract
Intelligent systems are an excellent tool to use for solving complex problems in the field of industrial applications. We use the mathematical method of fractal geometry and network theory when laser hardening techniques are applied. The microstructure of the robot-laser-hardened specimens is very complex; however, we can present it by using a 3D visibility network. We convert the scanning electron microscope (SEM) images of the microstructure to a 3D graph and calculate the density of the visibility network of these 3D networks. The topographical properties of the hardened specimens are analysed using the algorithm for the construction of a visibility network in a 3D space. We develop a new hybrid system of machine learning for predicting carbide content of the hardened specimens by using multiple regression, neural networks, and a genetic algorithm. We find the statistical significance of the relationship between attributes of the hardened specimens, the topological properties of visibility graphs, and carbide content of the hardened specimens. 

Linkovi
Tehnički fakultet Rijeka

Znanstvena suradnja

FER

Znanstvena suradnja

GRF

Znanstvena suradnja

FESB

Znanstvena suradnja

Elektrotehnički fakultet Osijek

Znanstvena suradnja

ETH Zurich

Znanstvena suradnja

MTA SZTAKI

Znanstvena suradnja

Institut "Jožef Stefan"

Znanstvena suradnja

CERN

Znanstvena suradnja

Imperial College London

Znanstvena suradnja

VRVis

Znanstvena suradnja

Universitat Jaume

Znanstvena suradnja

Budapest University of Technology and Economics

Znanstvena suradnja

prethodni sljedeći
Foto galerija
CIR Team
MZOS

Projektna suradnja

Dariah

Projektna suradnja

IVAB

Projektna suradnja

Nessi

Projektna suradnja

Mzos projekt

Projektna suradnja

EGEE

Projektna suradnja

Vision point

Projektna suradnja

prethodni sljedeći

Ova stranica koristi kolačiće

Neki od tih kolačića nužni su za ispravno funkcioniranje stranice, dok se drugi koriste za praćenje korištenja stranice radi poboljšanja korisničkog iskustva.

Za više informacija pogledajte naše uvjete korištenja.

  • Kolačići koji su nužni za ispravno funkcioniranje stranice. Moguće ih je onemogućiti u postavkama preglednika.