Wykaz publikacji wybranego autora

Piotr Andrzej Kowalski, 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: 0000-0003-4041-6900 orcid iD

ResearcherID: L-7874-2013

Scopus: 56005383000

PBN: 5e70927a878c28a04739672b

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • A new particle swarm optimisation based memetic procedure for fuzzy J-K flop neural networks learning / Piotr A. KOWALSKI, Tomasz Słoczyński // W: FUZZ-IEEE 2023 [Dokument elektroniczny] : 2023 IEEE International conference on Fuzzy systems (FUZZ) : [13–17 August 2023, Incheon, Republic of Korea] : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2023. — (IEEE International Fuzzy Systems Conference Proceedings ; ISSN 1544-5615). — e-ISBN: 979-8-3503-3228-5. — S. [1–6]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [6], Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-11-09. — P. A. Kowalski - dod. afiliacja: Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047090086.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10309703

    orcid iD

  • keywords: classification, regression, memetic algorithm, learning procedures, particle swarm optimisation, fuzzy flip-flop neural network

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/FUZZ52849.2023.10309703

2

  • Analysis and identification of forensic events using non-parametric density estimation / Piotr A. KOWALSKI, Karol Kocierz, Maciej Kusy // W: Computational intelligence and mathematics for tackling complex problems 4 / eds. María Eugenia Cornejo, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland, cop. 2023. — (Studies in Computational Intelligence ; ISSN 1860-949X ; vol. 1040). — Publikacja zawiera materiały z konferencji: 13th European symposium on Computational intelligence and mathematics : October 3rd–6th 2021, Budapest, Hungary. — ISBN: 978-3-031-07706-7 ; e-ISBN: 978-3-031-07707-4. — S. 161–167. — Bibliogr., Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-09-21. — P. A. Kowalski - dod. afiliacja: Systems Research Institute, Polish Academy of Sciences, Warsaw

    orcid iD

  • keywords: kernel density estimation, digital forensics, assault identification, crime data

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-031-07707-4_20

3

  • Choice of the $p$-norm for high level classification features pruning in modern convolutional neural networks with local sensitivity analysis / Ernest JĘCZMIONEK, Piotr A. KOWALSKI // International Journal of Applied Mathematics and Computer Science ; ISSN 1641-876X. — 2023 vol. 33 no. 4, s. 663–672. — Bibliogr. s. 670–672, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-12-21. — P. Kowalski - dod. afiliacja: Systems Research Institute Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland. — tekst: https://sciendo.com/article/10.34768/amcs-2023-0047?tab=abstract

    orcid iD

  • keywords: sensitivity analysis, convolutional neural network, pruning, transfer learning, ImageNet

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Ernest Jęczmionek

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.34768/amcs-2023-0047

4

  • Feature selection for regression tasks base on explainable artificial intelligence procedures / Piotr A. KOWALSKI, Maciej Walczak // W: IJCNN 2023 [Dokument elektroniczny] : International Joint Conference on Neural Networks : 18–23 June 2023, Queensland, Australia : conference proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : IEEE, cop. 2023. — (Proceedings of ... International Joint Conference on Neural Networks ; ISSN 2161-4393). — e-ISBN: 978-1-6654-8867-9. — S. [1–8]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [8], Abstr.. — P. A. Kowalski - dod. afiliacja: Systems Research Institute Polish Academy of Sciences, Warsaw, Poland. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047d100be.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10191064

    orcid iD

  • keywords: neural networks, regression, support vector machine, decision trees, random forest, dimensionality reduction, relief, significance of feature vector, morris sensitivity analysis, sobol sensitivity analysis, shaply

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/IJCNN54540.2023.10191064

5