2009 - lato - Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Transkrypt

Seminaria / Seminars 2009
Lp.
Data
Imię i Nazwisko
Temat
1.
26.02.2009
Paweł Dąbkowski, mgr inż.
Sterowanie iteracyjne z uczeniem bazujące na podejściu silnej stabilności praktycznej
2.
05.03.2009
Eric Rogers, prof.
Rehabilitation Robotics: Iterative learning control algorithms with clinical trial results
3.
12.03.2009
Adam Goiński, mgr inż.
Rekonstrukcja powierzchni w oparciu o stochastyczne algorytmy adaptacyjne
4.
19.03.2009
Jarosław Drapała, mgr inż.
Identyfikacja dynamicznych systemów złożonych z wykorzystaniem sieci neuronowych
5.
27.03.2009
Andrzej Dzieliński, prof. dr hab. inż.
Fractional order dynamic systems: some theory and selected applications
6.
02.04.2009
Nie ma seminarium/No seminar
03.04.2009 Seminarium ogólnopolskie =⇒ Nowoczesne sposoby integracji odnawialnych źródeł energii
7.
09.04.2009
ŚWIĘTA
8.
16.04.2009
9
23.04.2009
Krzysztof Patan, dr inż.
Sztuczne sieci neuronowe w zadaniach modelowania i diagnostyki procesów technicznych
10.
30.04.2009
Lech Grzesiak, prof. dr hab.
Sztuczne sieci neuronowe w sterowaniu przekształtnikowych zespołów do wytwarzania energii elektrycznej
11.
07.05.2009
12.
14.05.2009
Rafal Łopatka, mgr inż.
Sterowanie optymalne z wykorzystaniem metod probabilistycznych przeszukiwania przestrzeni rozwiązań
13.
21.05.2009
Marek Kowal, dr inż.
Segmentacja obrazów medycznych z wykorzystaniem klasteryzacji rozmytej
14.
28.05.2009
Marek Sawerwain, mgr inż.
Kwantowe spacery (Blaski i cienie programowania uniwersalnych procesorów graficznych)
15.
04.06.2009
Olivier Bachelier, dr
Two approaches to pole clustering
16.
11.06.2009
ŚWIĘTO
17.
15.06.2009
18.
18.06.2009
Dominik Kujawa, mgr inż.
Złożoność obliczeniowa i konstrukcje efektywnych algorytmów identyfikacji metodami podprzestrzeni
Paweł Dąbkowski, mgr inż.
Instytut/Institute:
Wydział/Faculty:
Uniwersytet/University:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
Instytut Fizyki
Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej
Uniwersytet Mikołaja Kopernika
[email protected]
26.02.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Sterowanie iteracyjne z uczeniem bazujące na podejściu silnej stabilności praktycznej
Streszczenie/Abstract
W ciągu ostatnich lat, układy wielowymiarowe nD, są obiektem zainteresowań badaczy zarówno z teoretycznego
jak i praktycznego punktu widzenia. Ogólnie, układy nD w porównaniu z układami 1D charakteryzują się tym, że
w ich opisie systemu występuje więcej niż jedna zmienna niezależna, co się wiąże z wieloma kierunkami przesyłania
informacji.
Przedmiotem wykładu jest szczególna podklasa układów dwu-wymiarowych (2D), t.j. Liniowe Procesy Powtarzalne
(ang. Linear Repetitive Processes – LRP ), które różnią się od podstawowych układów 2D tym, że jedna ze zmiennych
niezależnych jest ograniczona.
Ściśle związane z omawianymi procesami powtarzalnymi jest tzw. sterowanie iteracyjne z uczeniem polegające na
iteracyjnym modyfikowaniu sygnału sterującego tak aby w stanie ustalonym uzyskać zadany sygnał referencyjny (odniesienia). Schemat ten może być rozpatrywany z punktu widzenia układów 2D, co może również być przeformułowane
w postaci dyskretnego procesu powtarzalnego.
Dla liniowych procesów powtarzalnych, rozważa się najczęściej stabilność asymptotyczną lub stabilność wzdłuż
pasa. Stabilność asymptotyczna gwarantuje jedynie istnienie pewnego profilu granicznego, gdy numer pasa “k” dąży
do nieskończoności – y∞ (p) gdzie p reprezentuje zmienną “wzdłuż pasa” ale ten profil będący w zasadzie dynamiką
układu 1D może być niestabilny.
Choć, długość pasa z założenia jest skończona i sygnały w układzie nie mogą osiągnąć wartości nieskończonej,
to szczególnie przy wystarczająco długich pasach, ich wartości mogą być bardzo duże, nieakceptowalne dla rzeczywistego układu. Definiuje się więc tzw. „stabilność wzdłuż pasa” (ang. stability along the pass), która gwarantuje
ograniczoność sygnałów w procesie, niezależnie od długości pasa, w tym i dla pasa nieskończenie długiego, czyli jest
to stabilność asymptotyczna ogólnego układu 2D. Ta forma stabilności jest jednak bardzo wymagająca, niełatwa do
spełnienia i zbadania. W tym celu, wprowadzono tak zwaną „stabilność praktyczną”, która jest silniejsza od „stabilności asymptotycznej”, która w zasadzie zakłada że układ 2D jest stabilny w sensie 1D, niezależnie w obu kierunkach.
Ta forma stabilności też jednak często jest za słaba gdyż nadal profil graniczny może być niestabilny. Dla rozwiązania
tego problemu zaproponowano wprowadzenie tzw. „silnej stabilności praktycznej”, która jest silniejsza od stabilności
praktycznej lecz nadal słabsza od „stabilności wzdłuż pasa”.
Na seminarium zostaną zaprezentowane podstawowe definicje dotyczące silnej stabilności praktycznej dla sterowania iteracyjnego z uczeniem, testy do badania tej formy stabilności oraz metody projektowania regulatora stabilizującego proces przy zastosowaniu technik opartych na LMI (ang. LMIs – Linear Matrix Inequalities) czyli liniowych
nierównościach macierzowych. Jest to bardzo mocno rozwijająca się metoda optymalizacyjna pozwalająca efektywnie
numerycznie rozwiązywać wiele trudnych zagadnień sterowania. Przedstawiony będzie również przegląd planowanych
dalszych badań w tej dziedzinie.
Eric Rogers, prof.
School:
Strona/Web:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
School of Electronics and Computer Science
University of Southampton
http://www.ecs.soton.ac.uk/people/etar
[email protected]
05.03.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Rehabilitation Robotics: Iterative learning control algorithms with clinical trial results
Following a stroke many people have a complex and varied pattern of motor and functional impairment in the
hemiplegic upper extremity. Weakness of the anterior deltoid or triceps brachii often impairs ability to reach away
from the body in order to position the hand to grasp and manipulate objects. The aim or rehabilitation is to promote
functional recovery through the facilitation of motor control and skill acquisition. The importance of upper limb
function to independence is reflected in measures such as the Barthel ADL Index where the ability to reach is required
for over 50% of the activity of daily living tasks. Despite this recognised importance, the current prognosis for upper
limb recovery following stroke remains poor. Roughly half of all acute stroke participants starting rehabilitation will
have a marked impairment of function of one arm, of whom only about 14 percent will regain useful upper limb function.
Consequently there is a clear need to improve the effectiveness of treatments. Research into conventional therapy and
motor learning theory provides evidence that intensity of practice of a task, variety and feedback are important. This
knowledge is being applied in novel treatments such as robotic therapy which provide the opportunity for repetitive
movement practice. This lecture will describe recent research at Southampton that has shown how iterative learning
control can be used in this area. This will include the design of the robotic system, the modelling of the human arm
required for control law design together with some conclusions from trials with stroke patients. Finally, some areas for
future research will be briefly discussed.
Adam Goiński, mgr inż.
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji
Uniwersytet Zielonogórski
[email protected]
05.03.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Rekonstrukcja powierzchni w oparciu o stochastyczne algorytmy adaptacyjne
Wystąpienie ma na celu omówienie przebiegu pracy badawczej dotyczącej odtwarzania powierzchni z wykorzystaniem stochastycznych algorytmów adaptacyjnych. Prezentowany algorytm jest pierwszym tego typu podejściem
do przedstawionego zagadnienia. Problem rekonstrukcji polega na znalezieniu powierzchni opisującej dany obiekt
posiadając jako dane wejściowe nieuporządkowany zbiór jego punktów (tj. punktów należących lub przybliżających
powierzchnie obiektu). Najczęściej są to próbki pobrane podczas skanowania 3-D (np.: obiekty archeologiczne) lub
proceduralnie generowane (np.: fraktale).
Seminarium stanowi prolog do procedury zamkniecia przewodu doktorskiego na wydziale WEIiT.
Jarosław Drapała, mgr inż.
Instytut/Institute:
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
Instytut Informatyki Technicznej
Wydziału Informatyki i Zarządzania
Politechnika Wrocławska
[email protected]
19.03.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Identyfikacja dynamicznych systemów złożonych z wykorzystaniem sieci neuronowych
W referacie poruszono problem modelowania dynamicznych systemów złożonych, tj. takich, w których można
wyróżnić powiązane ze sobą elementy składowe o określonych wielkościach wejściowych i wyjściowych. Ocena modelu
systemu złożonego może być dokonana na dwa sposoby: lokalny (oceniamy każdy element systemu złożonego niezależnie
od powiązań z innymi elementami) lub globalny (traktujemy system jako całość i uwzględniamy połączenia pomiędzy
elementami).
Jako klasę modeli elementów systemu złożonego wykorzystano tzw. diagonalne rekurencyjne sieci neuronowe
(DRNN – Diagonal Recurrent Neural Network ). Model systemu złożonego powstaje przez złożenie poszczególnych
sieci neuronowych zgodnie ze strukturą systemu a powstałą sieć określa się nazwą sieć złożona.
Z uwagi na różne możliwości określenia wskaźnika jakości, sformułowano zadania uczenia sieci złożonej, będącej:
modelem lokalnie optymalnym (złożenie modeli lokalnie optymalnych), modelem globalnie optymalnym oraz modelem
globalnie optymalnym, w którym uwzględniono jakości modeli lokalnych. W ostatnim przypadku – wielokryterialnym
– jakość sieci lokalnych uwzględnia się na dwa sposoby: przez utworzenie syntetycznego wskaźnika jakości oraz przez
dodanie do wskaźnika globalnego funkcji kary zewnętrznej lub wewnętrznej.
Sformułowania problemów identyfikacji mają charakter ogólny, natomiast konkretne algorytmy uzyskano dla systemów o strukturze kaskadowej.
Algorytmy uczenia sieci konstruowane są w oparciu o metodę optymalizacji gradientu prostego. W celu wyznaczenia wartości gradientów uogólniono na sieć złożoną znaną metodę wstecznej propagacji błędów w czasie (BPTT
– BackPropagation Through Time), posługując się koncepcją uszeregowanych pochodnych cząstkowych. Modyfikacja
algorytmu BPTT wprowadzona w pracy polegała na uwzględnieniu, że oprócz połączeń między warstwami wewnątrz
sieci, w sieci złożonej występują dodatkowe połączenia między kolejnymi sieciami.
Dla każdego z opracowanych algorytmów uczenia przeprowadzono analizę zbieżności w oparciu o bezpośrednią
metodę Lapunowa. Przeprowadzono badania symulacyjne, posługując się dwoma przykładami systemów złożonych:
złożonym procesem liniowym oraz reaktorem chemicznym z ciągłym przepływem składników, którego symulator zrealizowano w środowisku Simulink.
Porównanie algorytmów uczenia pokazuje, że każdy z nich może okazać się przydatny. Wybór konkretnego algorytmu zależy od celu tworzenia modelu, a dokładniej od wymagań, jakie powinien spełniać model na poziomie globalnym
i na poziomach lokalnych.
Andrzej Dzieliński, prof. dr hab. inż.
Instytut/Institute:
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
Temat/Title
Instytut Sterowania i Elektroniki Przemysłowej
Wydział Elektryczny
Politechnika Warszawska
[email protected]
27.03.2009
10:45
6a A-2
Fractional order dynamic systems: some theory and selected applications
Krzysztof Patan, dr inż.
Instytut/Institute:
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
[email protected]
23.04.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Sztuczne sieci neuronowe w zadaniach modelowania i diagnostyki procesów technicznych
Referat przedstawia zagadnienia związane z modelowaniem dynamicznych, nieliniowych procesów przemysłowych
oraz zastosowaniem zbudowanych modeli w procesie diagnostyki uszkodzeń. Do budowy modeli rozważanych procesów
zastosowano sztuczne sieci neuronowe o charakterze dynamicznym, przy założeniu, że model matematyczny obiektu nie
istnieje lub nie jest odpowiednio dokładny. Wśród omawianych zagadnień przedstawiono problem stabilności gotowego
modelu neuronowego jak również problem stabilizacji modelu w trakcie jego uczenia. Ważnym rezultatem prezentowanymi w referacie jest także analiza właściwości aproksymacyjnych rozważanej sieci neuronowej lokalnie rekurencyjnej.
Zaproponowane rozwiązania zostały praktycznie zweryfikowane z wykorzystaniem danych rzeczywistych pobranych z
instalacji przemysłowych jak również symulacji komputerowych. Wyniki zaprezentowane w referacie zostały opracowane podczas przygotowywania monografii habilitacyjnej pt. Artificial neural networks for the modelling and fault
diagnosis of technical processes.
Lech Grzesiak, prof. dr hab.
Instytut/Institute:
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
[email protected]
30.04.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Sztuczne sieci neuronowe w sterowaniu przekształtnikowych zespołów do wytwarzania energii elektrycznej
Rafał Łopatka, mgr inż.
Instytut/Institute:
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
[email protected]
14.05.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Sterowanie optymalne z wykorzystaniem metod probabilistycznych przeszukiwania przestrzeni rozwiązań
W pracy niniejszej dyskutowane jest zagadnienie zastosowania podstawowych technik związanych z rachunkiem
prawdopodobieństwa w optymalizacji dyskretnej. Ściślej, zastosowanie niektórych metod opartych na pojęciach teorii
prawdopodobieństwa do rozwiązania ogólnego problemu optymalnego przeszukiwania drzewa gry oraz pomysł sformułowania ogólnego sposobu automatycznego rozwiązywania zadań, które można sprowadzić do zadania przeszukiwania
drzewa gry w celu podjęcia optymalnej decyzji. Przedmiotem badań jest problem usprawnienia bayesowskiego podejścia
do znalezienia optymalnego rozwiązania w grze dwuosobowej o sumie zerowej i doskonałej informacji oraz zaproponowanie rozwiązania zmierzającego do poprawienia praktycznych aspektów realizacji tego podejścia. Dla uproszczenia w
dalszej części rozważań wszelkie wyniki oraz wnioski formułowane będą w odniesieniu do tego rodzaju gier. W związku
z tym, że duża część problemów decyzyjnych występujących w teorii sterowania (np. zadania optymalizacji rozwiązywane przy wykorzystaniu różnego rodzaju ilościowych wskaźników jakości) może być zredukowana do zagadnienia
rozgrywki dwuosobowej o zerowej sumie wypłat i doskonałej informacji, zadanie tego rodzaju będzie w tym referacie
przedmiotem zainteresowania.
Marek Kowal, dr inż.
Instytut/Institute:
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
[email protected]
21.05.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Segmentacja obrazów medycznych z wykorzystaniem klasteryzacji rozmytej / Medical image segmentation using
fuzzy clustering
Praca przedstawia pewien etap badań, których celem jest opracowanie automatycznego systemu wspomagającego lekarzy w diagnostyce nowotworów piersi na podstawie obrazów cytologicznych z biopsji cienkoigłowej. W pracy
skoncentrowano się na etapie segmentacji obrazu, która w niniejszym przypadku oznacza odkrycie na obrazie jąder
komórkowych. Poprawność i dokładność segmentacji ma w niniejszym przypadku bardzo istotne znaczenie ponieważ
na podstawie uzyskanych wyników oblicza się parametry morfometryczne jąder komórkowych co następnie jest podstawą do klasyfikacji rozpatrywanych przypadków. W przedstawionym podejściu do zadania segmentacji wykorzystano
algorytm klasteryzacji rozmytej FCMS (ang. Fuzzy C-Means with Shape function). Nowością takiego rozwiązania
jest prowadzenie klasteryzacji z uwzględnieniem takich cech obiektów jak kolor oraz kształt gdzie w tradycyjnym podejściu uwzględnia się jedynie kolor. Aby zilustrować efektywność opracowanego podejścia, w końcowej części pracy
przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych.
Marek Sawerwain, mgr inż.
Instytut/Institute:
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
[email protected]
28.05.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Kwantowe spacery (Blaski i cienie programowania uniwersalnych procesorów graficznych)
Technologia CUDA dostępna dla układów GPGPU firmy NVIDIA oferuje jeden z kilku obecnie stosowanych modeli
przetwarzania równoległego. Podstawową zaletą wykorzystania technologii CUDA jest znaczące zwiększenie wydajności realizowanego algorytmu. Upraszczając przyspieszenie jakie jest oferowane przez układy GPGPU można określić
jako funkcję liniową bądź też kwadratową w prostej zależności od ilości przetwarzanych danych oraz oferowanej liczby
procesorów wątkowych dostępnych w ramach wykorzystywanego układu GPGPU. W wystąpieniu zostaną przedstawione podstawowe informacje o technologii CUDA oraz przykład wykorzystania tej techniki do symulacji jedno oraz
dwuwymiarowych kwantowych spacerów. Zaprezentowane zostaną także wyniki uzyskanego przyspieszenia względem
pojedynczego procesora.
Olivier Bachelier, dr
Laboratorium/Laboratory:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
LAII (Laboratoire d’Automatique et d’Informatique Industrielle)
University of Poitiers
[email protected]
04.06.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Two approaches to pole clustering
This talk is dedicated to the notion of robust matrix root-clustering. Two approaches are presented. The first one
is based upon condition of nominal D-stability of a matrix (D is the clustering regions). These conditions are then
adapted to the uncertain case. The second approach directly considers the problem in its uncertain dimension. The
concept of S-regularity is used to derive conditions of robust D-stability. All the conditions are expressed in terms of
LMI (Linear matrix inequalities), i.e. in a Lyapunov-like framework.
Dominik Kujawa, mgr inż.
Wydział/Faculty:
E-mail:
Data/Date:
Godzina/Time:
Pokój/Room:
[email protected]
18.06.2009
10:45
6a A-2
Temat/Title
Złożoność obliczeniowa i konstrukcje efektywnych algorytmów identyfikacji metodami podprzestrzeni
Algorytmy identyfikacji metodami podprzestrzeni zostały rozwinięte w ostatnich dwóch dekadach. Metody podprzestrzeni są używane w identyfikacji systemów liniowych z użyciem rozkładu QR i rozkładu według wartości osobliwych
(SVD) oraz operacji geometrycznych takich jak rzutowanie ortogonalne i rzutowanie ukośne.
Przedmiotem wykładu, jest przedstawienie konstrukcji efektywnych algorytmów identyfikacji metodami podprzestrzeni szczególnego przypadku klasy modeli dwudymiarowych oraz porównanie złożoności obliczeniowej. Szczególny
przypadek klasy dwuwymiarowych modeli, jakim są procesy powtarzalne charakteryzuje się występowaniem dwóch
zmiennych: przestrzennej określającej pas lub przejście i czasowej określającej pozycję na pasie, przy czym długość
każdego pasa jest skończona.
W prezentacji zostanie przedstawiony model procesu repetycyjnego zbudowany przy wykorzystaniu metod podprzestrzeni oraz policzona złożoność zmodyfikowanych algorytmów. Rząd systemu i macierze nieznanego systemu są
wyznaczane z sekwencji danych wejściowych i wyjściowych aktualnego pasa i sekwencji wyjściowej poprzedniego pasa.
Procedura identyfikacji może być powtarzana dla kolejnych pasów. Proponowane podejście może być użyteczne nie
tylko dla identyfikacji stacjonarnych liniowych procesów powtarzalnych, ale także dla procesów z wolno ewoluującą dynamiką lub procesów, których dynamika zmienia się skokowo z pasa na pas (np. systemy sterujące produkcją
wytwarzania butelek plastikowych).

2009 - lato - Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Transkrypt

Podobne dokumenty

Apartament / Apartment

SOFITEL WROCŁAW OLD TOWN

Instytut Historii i Nauk Politycznych Zakład - El

Maciej Leśny

Lista laureatów konkursu na stypendia dla profesorów wizytujących