Wykaz publikacji wybranego autora

Szymon Łukasik, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej
WFiIS-kis, Katedra Informatyki Stosowanej i Fizyki Komputerowej


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-6716-610X orcid iD

ResearcherID: A-3799-2013

Scopus: 24385431300

PBN: 5e709274878c28a047396047

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Clustering with nature-inspired metaheuristics / Szymon ŁUKASIK, Piotr A. KOWALSKI // W: Nature-inspired computation and swarm intelligence : algorithms, theory and applications / ed. by Xin-She Yang. — London : Academic Press, cop. 2020. — ISBN: 978-0-12-819714-1 ; e-ISBN: 978-0-12-822609-4. — S. 165–178. — Bibliogr. s. 177–178. — P. A. Kowalski – dod. afiliacja: Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
  • Efficient astronomical data condensation using fast nearest neighbors search / Szymon ŁUKASIK, Konrad Lalik, Piotr Sarna, Piotr A. KOWALSKI, Małgorzata Charytanowicz, Piotr KULCZYCKI // W: Information technology, systems research, and computational physics : [ITSRCP'18 : third conference on Information Technology, Systems Research and Computational Physics : July 2–5, 2018, Kraków, Poland] / eds. Piotr Kulczycki, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2020. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 945). — ISBN: 978-3-030-18057-7 ; e-ISBN: 978-3-030-18058-4. — S. 107–115. — Bibliogr. s. 114–115, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-04-18. — Sz. Łukasik, P. A. Kowalski, P. Kulczycki - dod. afiliacja: Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw

  • keywords: big data, data reduction, astronomy

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-18058-4_9

3
  • Exploiting flower constancy in flower pollination algorithm: improved biotic flower pollination algorithm and its experimental evaluation / Paweł KOPCIEWICZ, Szymon ŁUKASIK // Neural Computing & Applications ; ISSN 0941-0643. — 2020 vol. 32 iss. 16 spec. iss. Real-world optimization problems and meta-heuristics, s. 11999–12010. — Bibliogr. s. 12009-12010, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-04-10. — Sz. Łukasik - dod. afiliacja: Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s00521-019-04179-9.pdf

    orcid iD
  • keywords: optimization, metaheuristics, nature inspired algorithms, flower pollination algorithm

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s00521-019-04179-9

4
  • Grasshopper optimization algorithm – modifications and applications / Szymon ŁUKASIK // W: Swarm intelligence algorithms : modifications and applications / ed. by Adam Słowik. — Boca Raton ; London ; New York : CRC Press ; Taylor & Francis, 2020. — ISBN: 978-1-138-39101-7 ; e-ISBN: 978-0-429-42260-7. — S. 203–214. — Bibliogr. s. 212–214

    orcid iD
  • brak zdefiniowanych słów kluczowych

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

5
  • Image Enhancement with Applications in Biomedical Processing / Małgorzata Charytanowicz, Piotr KULCZYCKI, Szymon ŁUKASIK, Piotr A. KOWALSKI // W: Information technology, systems research, and computational physics : [ITSRCP'18 : third conference on Information Technology, Systems Research and Computational Physics : July 2–5, 2018, Kraków, Poland] / eds. Piotr Kulczycki, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2020. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 945). — ISBN: 978-3-030-18057-7 ; e-ISBN: 978-3-030-18058-4. — S. 97–106. — Bibliogr. s. 105–106, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-04-18. — P. Kulczycki, Sz. Łukasik, P. A. Kowalski - pierwsza afiliacja: Polish Academy of Sciences, Systems Research Institute, Warsaw

  • keywords: image enhancement, numerical algorithm, non parametric estimation, X-ray images, contrast stretching

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-18058-4_8

6
  • Optimizing clustering with Cuttlefish Algorithm / Piotr A. KOWALSKI, Szymon ŁUKASIK, Małgorzata Charytanowicz, Piotr KULCZYCKI // W: Information technology, systems research, and computational physics : [ITSRCP'18 : third conference on Information Technology, Systems Research and Computational Physics : July 2–5, 2018, Kraków, Poland] / eds. Piotr Kulczycki, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2020. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 945). — ISBN: 978-3-030-18057-7 ; e-ISBN: 978-3-030-18058-4. — S. 34–43. — Bibliogr. s. 42–43, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-04-18. — P. A. Kowalski, Sz. Łukasik, P. Kulczycki - dod. afiliacja: Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw

  • keywords: clustering, optimization, biologically inspired algorithm, metaheuristic, Cuttlefish Algorithm

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-18058-4_3

7
  • Probabilistic neural network - parameters adjustment in classification task / Piotr A. KOWALSKI, Maciej Kusy, Szymon Kubasiak, Szymon ŁUKASIK // W: IJCNN 2020 [Dokument elektroniczny] : 2020 International Joint Conference on Neural Networks : [July 19–24, 2020, virtually]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2020. — (Proceedings of ... International Joint Conference on Neural Networks ; ISSN 2161-4393). — Dod. ISBN Print on Demand(PoD): 978-1-7281-6927-9. — e-ISBN:  978-1-7281-6926-2. — S. [1–8]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [8], Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-09-28. — P. A. Kowalski, S. Łukasik - dod. afiliacja: Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047kj002d.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9207361

    orcid iD
  • keywords: reinforcement learning, probabilistic neural network, particle swarm optimization, prediction ability, cross validation procedure, plug-in algorithm, learning procedures

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN48605.2020.9207361