A könyv. meglétét. sgálat
|
|
- Emília Kisné
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Benyó Balázs Benyó Zoltán Paláncz Béla Szilágyi László Ferenci Tamás Műszaki és biológiai rendszerek elmélete A könyv interdiszciplináris jellegű, műszaki és biológiai rendszerek működésének modellezésére vonatkozó ismeretanyagokat tartalmaz. Egészségügyi (orvosbiológiai) mérnökhallgatókk részére íródott, de hasznos ismereteket tartalmaz a téma iránt érdeklődő orvosok, biofizikusok, biokémikusok, élettanászok, bioinformatikusok számára is. A könyv tartalmazza a kvantitatív modellalkotás legfontosabb módszereit valamint a modellekhez kötődő modern szabályozási módszereket. Foglalkozik a manapság egyre népszerűbb, a rendszerek leírására és elemzésére alkalmazhatóó lágy számítási módszerekkel, külön fejezet szenteltünk a neurális hálózatoknak valamint fuzzy módszereknek. A könyvben helyet kapott a biológiai rendszerek elemzéséree leggyakrabban alkalmazott statisztikai módszerek ismertetése is. A könyv megírása során gondot fordítottunk arra, hogy a téma kifejtésee mind a műszakiak, mind a nem műszakiak számára egyarántt érthető legyen, azonban a könyv v feltételezi alapfokú matematikai, szabályozástechnikai, élettani ismeretek meglétét. Kulcsszavak: modellalkotás, folyamatanalízis, kompartment modellezés, rendszerek stabilitás s vizsgálata, számítógépes optimalizációs módszerek, neurális hálózatok, fuzzy rendszerek, biostatisztika, becsléselmélet, hipotézisviz sgálat Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemm Semmelweis Egyetem Typotex Kiadó 2014
2 COPYRIGHT: , Dr. Benyóó Balázs, Dr. Benyó Zoltán, Z Dr.. Paláncz Béla, Dr. Szilágyii László, Ferenci Tamás, Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Semmelweis Egyetem Creative Commons NonCommercial NoDerivs 3.0 (CC BY NC ND 3.0) A szerző nevének feltüntetése mellett nem kereskedelmi céllal szabadon másolható, terjeszthető, megjelentethető és előadható, de nem módosítható. Szakmai lektor: Dr. Tar József egyetemii tanár, az MTA doktora ISBN Készült a Typotex Kiadó gondozásábann Felelős vezető: Votisky Zsuzsa Készült a TÁMOP 4.1.2/A/1 11/ számú, Konzorcium a bioinformatika aktív tanulásáért címűű projekt keretében. biotechnológia és
3 Tartalom Előszó Modellalkotás, folyamatanalízis, folyamatszintézis Modellezés, modellalkotás Modellalkotással kapcsolatos fontosabb kategóriák (törvény, struktúra, paraméter, állapotváltozó) Tipikus vizsgálójelek és azok információtartalma Konklúzió Amplitúdó és időléptékezés Léptéktényezők szükségessége Amplitúdóléptékezési eljárások Normalizált változók módszere (Relatív egységekkel való számolás) Dimenziós léptéktényezők Időléptékezés Bevezetés Időléptékezés megvalósítása A változók maximális értékeinek közelítő meghatározása Másodrendű állandó együtthatójú differenciálegyenletek változóinak maximális értéke Egyenlő együtthatók szabálya Összefoglalás Kompartment (rekesz) modellek és alkalmazástechnikájuk Bevezetés Definíciók, alapfogalmak Alkalmazott jelölésrendszer Kompartment (rekesz) modellek elmélete Kompartment (rekesz) modellek leírása állandósult állapotban levő rendszerek esetén Néhány gyakorlati eset vizsgálata Tranziens állapotban lévő rendszerek Nemlineáris rendszerek Számítógépes szimuláció Lánc rendszer modellje Enterohepatikus keringés modellezése Oldott állapotú anyagok tárolása polietilén konténerekben A pajzsmirigy jódfelvételi folyamatának modellezése Többszörös dózis (Atkins kísérlete) Inverz feladat megoldása Inverz feladat megoldásának grafikus módszerei A módszerek pontossága Számítógépes paramétermeghatározás Clearance vizsgálatok mérési adatainak számítógépes kiértékelése Au kolloiddal végzett májáramlás vizsgálatok kiértékelése Számítógépes eseményfelismerés élettani folyamatok vizsgálatára Benyó Balázs et al.
4 4 Műszaki és biológiai rendszerek elmélete 6. Többparaméteres kapcsolt szabályozások Problémafelvetés Kereszthatások kimutatása A keresztkapcsolatok kiküszöbölése Többparaméteres kapcsolt szabályozások matematika leírása Többparaméteres kapcsolt rendszerek stabilitásvizsgálata, kompenzálása Stabilitásvizsgálat Számítógépes optimalizálási módszerek Bevezetés Optimalizációs módszerek Folytonos gradiens módszer Diszkrét gradiens módszer Relaxációs módszer BFM (Brute Force Method) Számítógépes optimalizációs módszerek gyakorlati alkalmazása Mesterséges neurális hálózatok Alapfogalmak Fiziológiai alapok Egy általános csomópont jelátvitele A neurális hálózat felépítése A neurális hálózat tanítása A neurális hálózat szimulációja Perceptron hálózat A hálózat jellemzői és tulajdonságai Lineáris szeparábilitás A hálózat tanítása Backpropagáció hálózat A hálózat jellemzői és tulajdonságai A hálózat tanítása delta szabály A tanítás hatékonyságának növelése A radiál bázis függvény (RBF ) hálózat A hálózat jellemzői és tulajdonságai A radiál bázis függvény mint univerzális approximátor Függvényközelítés RBF hálózattal Hopfield hálózat A hálózat jellemzői és tulajdonságai A hálózat tanítása Folytonos Hopfield hálózat Alkalmazás mintafelismerésre Nemfelügyelt tanítású hálózatok A hálózat jellemzői és tulajdonságai Versengő tanulás Módosított versengő tanulás Kohonen térkép Fuzzy rendszerek A fuzzy halmaz és a fuzzy logika A fuzzy partíció Benyó Balázs et al.
5 Tartalom A fuzzy inferencia A fuzzy szabályozó Bevezetés a biostatisztikába A biostatisztika fejlődése és jelentősége A statisztika alapjai Néhány demonstratív kérdés A statisztika alapfogalmai és feladatai Változók és mérési skálák A biostatisztika kapcsolódó tudományai és elhatárolása A biostatisztika számítástechnikai háttere Futó példa Deskriptív statisztika A deskriptív statisztikáról általában A deskriptív statisztika módszereinek csoportosításáról Minőségi változó egyváltozós elemzése Mennyiségi változó egyváltozós elemzése Minőségi változók kétváltozós elemzése Mennyiségi változók kétváltozós elemzése További többváltozós elemzések Induktív statisztika A mintavételi helyzet és következményei Becsléselmélet Hipotézisvizsgálat Irodalomjegyzék Benyó Balázs et al.
Műszaki és biológiai rendszerek elmélete Benyó, Balázs Benyó, Zoltán Paláncz, Béla Szilágyi, László Ferenci, Tamás
Műszaki és biológiai rendszerek elmélete Benyó, Balázs Benyó, Zoltán Paláncz, Béla Szilágyi, László Ferenci, Tamás Műszaki és biológiai rendszerek elmélete: Benyó, Balázs Benyó, Zoltán Paláncz, Béla Szilágyi,
FOLYAMATIRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék Írta: MIZSEY PÉTER Lektorálta: BÉKÁSSYNÉ MOLNÁR ERIKA FOLYAMATIRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK
Intelligens adatelemzés
Antal Péter, Antos András, Horváth Gábor, Hullám Gábor, Kocsis Imre, Marx Péter, Millinghoffer András, Pataricza András, Salánki Ágnes Intelligens adatelemzés Szerkesztette: Antal Péter A jegyzetben az
Tóth János - Simon L. Péter - Csikja Rudolf. Differenciálegyenletek feladatgyűjtemény
Tóth János - Simon L. Péter - Csikja Rudolf Differenciálegyenletek feladatgyűjtemény 2011 Támogatás: Készült a TÁMOP 4.1.2.A/1 11/1 2011 0064 számú, a Természettudományos (matematika és fizika) képzés
TARTALOMJEGYZÉK. TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS A lágy számításról A könyv célkitűzése és felépítése...
TARTALOMJEGYZÉK TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS...1 1. A lágy számításról...2 2. A könyv célkitűzése és felépítése...6 AZ ÖSSZETEVŐ LÁGY RENDSZEREK...9 I. BEVEZETÉS...10 3. Az összetevő
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék Szerkesztette: BENKŐ ZOLTÁN Írta: BENKŐ ZOLTÁN, KŐMÍVESNÉ TAMÁS IBOLYA, STANKOVICS
A projekt keretében elkészült tananyagok:
ANYAGTECHNOLÓGIÁK A projekt keretében elkészült tananyagok: Anyagtechnológiák Materials technology Anyagtudomány Áramlástechnikai gépek CAD tankönyv CAD Book CAD/CAM/CAE elektronikus példatár CAM tankönyv
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék Szerkesztette: POKOL GYÖRGY Írta: POKOL GYÖRGY, GYURCSÁNYI E. RÓBERT, SIMON ANDRÁS,
Valószín ségi döntéstámogató rendszerek
Valószín ségi döntéstámogató rendszerek Antos András Antal Péter Hullám Gábor Millinghoer András Hajós Gergely Kulcsszavak: döntés, becslés, költségfüggvény, kockázat, a priori és a posteriori valószín
Molekuláris biológiai technikák
Molekuláris biológiai technikák Wunderlich Lívius A Molekuláris biológiai technikák jegyzet igyekszik átfogó képet adni a jövő tudományának, a molekuláris biológiának a módszertanáról. A technikák elméleti
Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
Modellezés és szimuláció. Szatmári József SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék
Modellezés és szimuláció Szatmári József SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék Kvantitatív forradalmak a földtudományban - geográfiában 1960- as évek eleje: statisztika 1970- as évek eleje:
Klinikai kémia. Laboratóriumi diagnosztika. Szerkesztette: Szarka András. Írta: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Semmelweis Egyetem
Klinikai kémia Laboratóriumi diagnosztika Szerkesztette: Szarka András Írta: Szarka András (1-8, 11-15. fejezet) Keszler Gergely (9, 10. fejezet) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Semmelweis
Összeállította Horváth László egyetemi tanár
Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet Intelligens Mérnöki Rendszerek Szakirány a Mérnök informatikus alapszakon Összeállította Horváth László Budapest, 2011
Fuzzy rendszerek és neurális hálózatok alkalmazása a diagnosztikában
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Fuzzy rendszerek és neurális hálózatok alkalmazása a diagnosztikában Cselkó Richárd 2009. október. 15. Az előadás fő témái Soft Computing technikák alakalmazásának
ÁLTALÁNOS KÉMIAI LABORATÓRIUMI GYAKORLATOK
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Szervetlen és Analitikai Kémia Tanszék Szerkesztette: KOVÁCS ILONA Írta: KOVÁCS ILONA, NYULÁSZI LÁSZLÓ, FEKETE CSABA, KÖNCZÖL
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Szerves Kémia és Technológia Tanszék
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Vegyészmérnöki és Biomérnöki Kar Szerves Kémia és Technológia Tanszék Szerkesztette: FAIGL FERENC Írta: FAIGL FERENC, SZEGHY LAJOS, KOVÁCS ERVIN, MÁTRAVÖLGYI
biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás
Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani
Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció
Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...
10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK
MATEMATIK A 9. évfolyam 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK Tanári útmutató 2 MODULLEÍRÁS A modul
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék. Neurális hálók. Pataki Béla
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Neurális hálók Előadó: Előadás anyaga: Hullám Gábor Pataki Béla Dobrowiecki Tadeusz BME I.E. 414, 463-26-79
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája
Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:
Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1
Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni
EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKAI INTÉZET ALKALMAZOTT MATEMATIKUS MESTERKÉPZÉS SZAKLEÍRÁS
EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKAI INTÉZET ALKALMAZOTT MATEMATIKUS MESTERKÉPZÉS SZAKLEÍRÁS BUDAPEST 2013 ALKALMAZOTT MATEMATIKUS MESTERSZAK (2013 ) Képzési idő: 4 félév A szak indításának tervezett
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
Név KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán
Név KP Blokk neve KP Felelıs vizsgáztató Kombinatorikus módszerek és algoritmusok 5 MAT 10 Dr. Tuza Zsolt Diszkrét és folytonos dinamikai rendszerek matematikai alapjai 5 Matematika Dr. Hartung Ferenc
Méréselmélet MI BSc 1
Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen
A projekt keretében elkészült tananyagok:
CAM TANKÖNYV A projekt keretében elkészült tananyagok: Anyagtechnológiák Materials technology Anyagtudomány Áramlástechnikai gépek CAD tankönyv CAD Book CAD/CAM/CAE elektronikus példatár CAM tankönyv Méréstechnika
Mérés és modellezés 1
Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni kell
GEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet
A kiadásért felel dr. Táncos László, a Semmelweis Kiadó igazgatója Nyomda alá rendezte Békésy János Borítóterv: Táncos László SKD: SKD043-e
Dr. Gergó Lajos elõadásjegyzetei alapján készítették: Dr. Gergó Lajos Dr. Meskó Attiláné Gillemotné Dr. Orbán Katalin Semmelweis Egyetem, Gyógyszerésztudományi Kar, Egyetemi Gyógyszertár, Gyógyszerügyi
TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0045 Jegyzetek és példatárak a matematika egyetemi oktatásához
A TYPOTEX KIADÓ A TÁMOP PROJEKTEKBEN TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0045 Jegyzetek és példatárak a matematika egyetemi oktatásához Németh Kinga Typotex Kiadó kiadói projektmenedzser RÉSZVÉTEL TÁMOP PROJEKTEKBEN
Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék... 3 Előszó... 9
... 3 Előszó... 9 I. Rész: Evolúciós számítások technikái, módszerei...11 1. Bevezetés... 13 1.1 Evolúciós számítások... 13 1.2 Evolúciós algoritmus alapfogalmak... 14 1.3 EC alkalmazásokról általában...
Neurális hálózatok bemutató
Neurális hálózatok bemutató Füvesi Viktor Miskolci Egyetem Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet Miért? Vannak feladatok amelyeket az agy gyorsabban hajt végre mint a konvencionális számítógépek. Pl.:
Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek
Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Konzorciumi partnerek 1 Konzorcium Budpesti Mőszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Méréstechnika és Információs Rendszerek
Statisztika oktatása és alkalmazása a mérnöki területen
Statisztika oktatása és alkalmazása a mérnöki területen 1,2 1:, Neumann János Informatikai Kar, Élettani Szabályozások Csoport 2: Budapesti Corvinus Egyetem, Statisztika Tanszék MTA Statisztikai Tudományos
Alkalmazott matematikus mesterszak MINTATANTERV
Alkalmazott matematikus mesterszak MINTATANTERV Tartalom A MESTERSZAK SZERKEZETE... 1 A KÉPZÉSI PROGRAM ÁTTEKINTŐ SÉMÁJA... 1 NAPPALI TAGOZAT... 2 ESTI TAGOZAT... 6 0BA mesterszak szerkezete Alapozó ismeretek
y ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:
Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika Biomatematika 2. előadás Néhány egyszerű definíció: A statisztika olyan tudomány, amely a tömegjelenségekkel kapcsolatos tapasztalati törvényeket megfigyelések
YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II.
YBL - SGYMMAT2012XA Matematika II. Tantárgyfelelős: Dr. Joós Antal Tárgyelőadó: Dr. Joós Antal Tantárgyi leírás Oktatási cél: Azoknak a matematikai alapoknak a megszerzése, melyek a szaktárgyak elsajátításához
1. Az informatika alapjai (vezetője: Dr. Dömösi Pál, DSc, egyetemi tanár) Kredit
2. MELLÉKLET Az oktatási koncepciója 1. Az informatika alapjai (vezetője: Dr. Dömösi Pál, DSc, egyetemi tanár) Az informatika alapjai Tud. Min. 1 Automata hálózatok 2 V Dr. Dömösi Pál DSc 2 Automaták és
FODOR GYÖRGY JELEK ÉS RENDSZEREK
FODOR GYÖRGY JELEK ÉS RENDSZEREK EGYETEMI TANKÖNYV Műegyetemi Kiadó, 2006 Előszó A valóságos fizikai, kémiai, műszaki, gazdasági folyamatokat modellek segítségével írjuk le. A modellalkotás során leegyszerűsítjük
I. LABOR -Mesterséges neuron
I. LABOR -Mesterséges neuron A GYAKORLAT CÉLJA: A mesterséges neuron struktúrájának az ismertetése, neuronhálókkal kapcsolatos elemek, alapfogalmak bemutatása, aktivációs függvénytípusok szemléltetése,
A Markovi forgalomanalízis legújabb eredményei és ezek alkalmazása a távközlő hálózatok teljesítményvizsgálatában
A Markovi forgalomanalízis legújabb eredményei és ezek alkalmazása a távközlő hálózatok teljesítményvizsgálatában Horváth Gábor ghorvath@hit.bme.hu (Horváth András, Telek Miklós) - p. 1 Motiváció, problémafelvetés
Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. MI Almanach projektismertetı rendezvény április 29., BME, I. ép., IB.017., 9h-12h.
Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach Neurális hálózatokh 1 BME 1990: Miért neurális hálók? - az érdeklıdésünk terébe kerül a neurális hálózatok témakör - fıbb okok: - adaptív rendszerek - felismerési
A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI
SZENT ISTVÁN EGYETEM GÖDÖLLŐ MECHANIKAI ÉS GÉPTANI INTÉZET A MODELLALKOTÁS ELVEI ÉS MÓDSZEREI Dr. M. Csizmadia Béla egyetemi tanár, az MMK Gépészeti Tagozatának elnöke Budapest 2013. október. 25. BPMK
TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA
TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi
Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban
Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses
Számítási intelligencia
Botzheim János Számítási intelligencia Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék Graduate School of System Design, Tokyo Metropolitan University
Elhangzott tananyag óránkénti bontásban
TTK, Matematikus alapszak Differenciálegyenletek (Előadás BMETE93AM03; Gyakorlat BME TE93AM04) Elhangzott tananyag óránkénti bontásban 2016. február 15. 1. előadás. Közönséges differenciálegyenlet fogalma.
Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet
Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet 1034 Budapest, Bécsi út 96/B Tel., Fax:1/666-5544,1/666-5545 http://nik.uni-obuda.hu/imri Az 2004-ben alakult IMRI (BMF)
Témák 2014/15/1. Dr. Ruszinkó Endre, egyetemi docens
Témák 2014/15/1 Dr. Ruszinkó Endre, egyetemi docens 1. A V6 Otto motorok gyártása során fellépő hibatípusok elemzése 2. Szelepgyűrű megmunkálás optimális folyamatának kidolgozása 3. Szerszámcsere folyamatának
TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató
BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató 2013/2014. tanév II. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:
Mérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató
BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató 2015/2016. tanév I. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:
INTELLIGENS ADATELEMZÉS
Írta: FOGARASSYNÉ VATHY ÁGNES STARKNÉ WERNER ÁGNES INTELLIGENS ADATELEMZÉS Egyetemi tananyag 2011 COPYRIGHT: 2011 2016, Dr. Fogarassyné Dr. Vathy Ágnes, Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Matematika
ALGEBRAI KIFEJEZÉSEK, EGYENLETEK
ALGEBRAI KIFEJEZÉSEK, EGYENLETEK AZ ALGEBRAI KIFEJEZÉS FOGALMÁNAK KIALAKÍTÁSA (7-9. OSZTÁLY) Racionális algebrai kifejezés (betűs kifejezés): betűket és számokat a négy alapművelet véges sokszori alkalmazásával
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
nappali tagozat, tanítói szak TAN05MSZ Szigorlati követelmények és tételek Vizsgatematika A szigorlat követelményei:
Matematika Tanszék Matematika műveltségi terület, nappali tagozat, tanítói szak TAN05MSZ Szigorlati követelmények és tételek A szigorlat követelményei: Vizsgatematika A hallgató legyen képes 15-20 perces
Szemidenit optimalizálás és az S-lemma
Szemidenit optimalizálás és az S-lemma Pólik Imre SAS Institute, USA BME Optimalizálás szeminárium 2011. október 6. Outline 1 Egyenl tlenségrendszerek megoldhatósága 2 Az S-lemma 3 Szemidenit kapcsolatok
Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában
Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában Hódiné Szél Margit SZTE MGK 1 A XXI. században az informatika rohamos terjedése miatt elengedhetetlen, hogy
Logisztikai mérnök záróvizsga tételsor Módosítva május 6.
Név KP Blokk neve KP Felelıs vizsgáztató Kombinatorikus módszerek és algoritmusok 5 MAT 10 Dr. Tuza Zsolt Diszkrét és folytonos dinamikai rendszerek matematikai alapjai 5 Matematika Dr. Hartung Ferenc
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy adatlapja Tantárgy neve:
Ejtési teszt modellezése a tervezés fázisában
Antal Dániel, doktorandusz, Miskolci Egyetem Robert Bosch Mechatronikai Tanszék Szabó Tamás, egyetemi docens, Ph.D., Miskolci Egyetem Robert Bosch Mechatronikai Tanszék Szilágyi Attila, egyetemi adjunktus,
Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.
Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Vizuális feldolgozórendszerek feladatai Mesterséges intelligencia és idegtudomány Mesterséges intelligencia és idegtudomány Párhuzamos problémák
Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function
Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,
Operációkutatási modellek
Operációkutatási modellek Alkalmazott matematika A sorozat kötetei: Kóczy T. László Tikk Domonkos: Fuzzy rendszerek (2000) Elliott, J. R. Kopp, P. E.: Pénzpiacok matematikája (2000) Michelberger Szeidl
TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Döntési módszerek
III. évfolyam szakirány BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Döntési módszerek TÁVOKTATÁS Tanév 2014/2015 II- félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Döntési módszerek Tanszék: Matematika-Statisztika Tantárgyfelelős
A Dél-Alföldi régió innovációs képessége
A Dél-Alföldi régió innovációs képessége Elméleti megközelítések és empirikus elemzések Szerkesztette: Bajmócy Zoltán SZTE Gazdaságtudományi Kar Szeged, 2010. SZTE Gazdaságtudományi Kar Szerkesztette Bajmócy
Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.
: Intelligens Rendszerek Gyakorlata Neurális hálózatok I. dr. Kutor László http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ir2.html IRG 3/1 Trend osztályozás Pnndemo.exe IRG 3/2 Hangulat azonosítás Happy.exe IRG 3/3
MECHATRONIKA Mechatronika alapképzési szak (BSc) záróvizsga kérdései. (Javítás dátuma: )
MECHATRONIKA 2010 Mechatronika alapképzési szak (BSc) záróvizsga kérdései (Javítás dátuma: 2016.12.20.) A FELKÉSZÜLÉS TÉMAKÖREI A számozott vizsgakérdések a rendezett felkészülés érdekében vastag betűkkel
Márkus Zsolt Tulajdonságok, jelleggörbék, stb BMF -
Márkus Zsolt markus.zsolt@qos.hu Tulajdonságok, jelleggörbék, stb. 1 A hatáslánc részegységekből épül fel, melyek megvalósítják a jelátvitelt. A jelátviteli sajátosságok jellemzésére (leírására) létrehozott
Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak
Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Tematika Kvantitatív eszközök használata Esettanulmányok
Regresszió számítás az SPSSben
Regresszió számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Lineáris regressziós modell X és Y közötti kapcsolatot ábrázoló egyenes. Az Y függ: x 1, x 2,, x p p db magyarázó változótól
Gépi tanulás és Mintafelismerés
Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,
Villamosságtan szigorlati tételek
Villamosságtan szigorlati tételek 1.1. Egyenáramú hálózatok alaptörvényei 1.2. Lineáris egyenáramú hálózatok elemi számítása 1.3. Nemlineáris egyenáramú hálózatok elemi számítása 1.4. Egyenáramú hálózatok
11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK
MATEMATIK A 9. évfolyam 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret Ajánlott korosztály Modulkapcsolódási
Osztályozóvizsga és javítóvizsga témakörei Matematika 9. évfolyam
Osztályozóvizsga és javítóvizsga témakörei Matematika 9. évfolyam 1. félév Gondolkozás, számolás - halmazok, műveletek halmazokkal, intervallumok - racionális számok, műveletek racionális számokkal, zárójel
VARIÁLHATÓ PÉLDATÁR Matematika2 (A2)
Szép Gabriella VARIÁLHATÓ PÉLDATÁR Matematika2 (A2) 2011 Ismertető Tartalomjegyzék Pályázati támogatás Gondozó Szakmai vezető, lektor Technikai szerkesztő ISBN Copyright Támogatás: Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0028
A projekt keretében elkészült tananyagok:
MÉRÉSTECHNIKA A projekt keretében elkészült tananyagok: Anyagtechnológiák Materials technology Anyagtudomány Áramlástechnikai gépek CAD tankönyv CAD Book CAD/CAM/CAE elektronikus példatár CAM tankönyv
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg
BEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA
BEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA BESZÉDTUDOMÁNY Az emberi kommunikáció egyik leggyakrabban használt eszköze a nyelv. A nyelv hangzó változta, a beszéd a nyelvi kommunikáció
Mesterséges neurális hálózatok II. - A felügyelt tanítás paraméterei, gyorsító megoldásai - Versengéses tanulás
Mesterséges neurális hálózatok II. - A felügyelt tanítás paraméterei, gyorsító megoldásai - Versengéses tanulás http:/uni-obuda.hu/users/kutor/ IRE 7/50/1 A neurális hálózatok általános jellemzői 1. A
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1) 3. Óra Kőrös Péter Közúti és Vasúti Járművek Tanszék Tanszéki mérnök (IS201 vagy a tanszéken) E-mail: korosp@ga.sze.hu Web: http://www.sze.hu/~korosp http://www.sze.hu/~korosp/gepeszeti_rendszertechnika/
Számítógéppel segített modellezés és szimuláció a természettudományokban
Számítógéppel segített modellezés és szimuláció a természettudományokban Beszámoló előadás Németh Gábor 2008. 05. 08. A kurzusról Intenzív, 38 órás kurzus 2008. 03. 25. -2008. 03. 30-ig Három csoport:
Biomatika Intézet Neumann János Informatikai Kar Óbudai Egyetem. Dr. Kozlovszky Miklós egyetemi docens, intézetigazgató, OE NIK
Biomatika Intézet Neumann János Informatikai Kar Óbudai Egyetem Dr. Kozlovszky Miklós egyetemi docens, intézetigazgató, OE NIK Bevezetés Látványos fejlődés robotika, orvosi informatika területeken Korábban
Numerikus módszerek: Nemlineáris egyenlet megoldása (Newton módszer, húrmódszer). Lagrange interpoláció. Lineáris regresszió.
YBL - SGYMMAT202XXX Matematika II. Tantárgyfelelős: Dr. Joós Antal Tárgyelőadó: Dr. Joós Antal Tantárgyi leírás Oktatási cél: Azoknak a matematikai alapoknak a megszerzése, melyek a szaktárgyak elsajátításához
Dr. Dinya Elek egyetemi tanár
GYÓGYSZERKINETIKAI VIZSGÁLATOK STATISZTIKAI ALAPJAI Dr. Dinya Elek egyetemi tanár Semmelweis Egyetem Doktori Iskola 2015. április 30. Gyógyszerek: mi segít az adagolás kiszámításában? Klinikai farmakokinetika:
Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév:
Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: 7. Függvények: - függvények fogalma, megadása, ábrázolás koordináta- rendszerben - az elsőfokú függvény, lineáris függvény - a másodfokú függvény
Haszongépj. Németh. Huba. és s Fejlesztési Budapest. Kutatási. Knorr-Bremse. 2004. November 17. Knorr-Bremse 19.11.
Haszongépj pjármű fékrendszer intelligens vezérl rlése Németh Huba Knorr-Bremse Kutatási és s Fejlesztési si Központ, Budapest 2004. November 17. Knorr-Bremse 19.11.2004 Huba Németh 1 Tartalom Motiváció
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II.
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése II. - A magyarázó változóra vonatkozó feltételek tesztelése - Optimális regressziós modell kialakítása - Kvantitatív statisztikai módszerek
Úszó fedlapok hatásának vizsgálata nem levegőztetett eleveniszapos medencék működésére nagyüzemi helyszíni mérésekkel és matematikai szimulációval
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Alkalmazott Biotechnológia és Élelmiszer-tudományi Tanszék Úszó fedlapok hatásának vizsgálata nem levegőztetett eleveniszapos medencék működésére nagyüzemi
A statisztika oktatásáról konkrétan
A világ statisztikája a statisztika világa ünnepi konferencia Esztergom, 2010.október 15. A statisztika oktatásáról konkrétan Dr. Varga Beatrix PhD. egyetemi docens MISKOLCI EGYETEM Üzleti Statisztika
SYLLABUS. Partiumi Keresztény Egyetem, Nagyvárad Gazdaság és Társadalomtudományi Kar Menedzsment
SYLLABUS I. Intézmény neve Kar Szak Tantárgy megnevezése Partiumi Keresztény Egyetem, Nagyvárad Gazdaság és Társadalomtudományi Kar Menedzsment Gazdasági matematika A tantárgy típusa DF DD DS DC x II.
PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak
PTE PMMFK Levelező-távoktatás, villamosmérnök szak MATEMATIKA (A tantárgy tartalma és a tananyag elsajátításának időterve.) Összeállította: Kis Miklós adjunktus Tankönyvek Megegyeznek az 1. és 2. félévben
Alkalmazott matematikus mesterszak
Alkalmazott matematikus mesterszak Szakirányok: alkalmazott analízis, operációkutatás, számítástudomány, sztochasztika Képzési idő: 4 félév A szak indításának időpontja: 2009. 09. 01. A szakért felelős
OKLEVÉLKÖVETELMÉNYEK MÓDOSÍTOTT VÁLTOZAT Alkalmazott matematikus szak (régi képzés)
OKLEVÉLKÖVETELMÉNYEK MÓDOSÍTOTT VÁLTOZAT Alkalmazott matematikus szak (régi képzés) A három A modul és a két B modul közül egyet-egyet kell választani. Kötelezı tárgyak, diplomamunka, szakmai gyakorlat
A záró rendezvény programja
Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-00260026 Projektzáró rendezvény 2011. november. 24., 9h-11h BME, Q. ép., QBF13 1 A záró rendezvény programja I. Mesterséges Intelligencia
A évi TOP20 kukorica hibridek terméseinek stabilitásvizsgálata
A 2017. évi TOP20 kukorica hibridek terméseinek stabilitásvizsgálata Árendás Tamás MTA ATK Mezőgazdasági Intézet, Martonvásár A 2017. évi kisparcellás kísérletek eredményei alapján az egymástól eltérő,