Wykaz publikacji wybranego autora

Mateusz Kozek, mgr inż.

doktorant

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki
WIMiR-kap, Katedra Automatyzacji Procesów

  • 2023

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

  • 2022

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

  • 2021

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

  • 2019

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / automatyka, elektronika i elektrotechnika

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-7222-2970 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 57218190504

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • Adaptive MRAC controller in the effector trajectory generator for Industry 4.0 machines / Krzysztof LALIK, Mateusz KOZEK, Ireneusz DOMINIK, Patryk Łukasiewicz // W: Advanced, contemporary control : proceedings of KKA 2020 – the 20th Polish control conference : [14-16 October, 2020], Łódź, Poland / eds. Andrzej Bartoszewicz, Jacek Kabziński, Janusz Kacprzyk. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2020. — (Advances in Intelligent Systems and Computing ; ISSN 2194-5357 ; vol. 1196). — ISBN: 978-3-030-50935-4 ; e-ISBN: 978-3-030-50936-1. — S. 384-395. — Bibliogr. s. 394-395, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2020-06-24

    orcid iD

  • keywords: Industry 4.0, adaptive controller, industrial manufacturing systems

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Ireneusz Dominik, Krzysztof Lalik

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-50936-1_33

2
3

  • Autonomous machine learning algorithm for stress monitoring in concrete using elastoacoustical effect / Krzysztof LALIK, Mateusz KOZEK, Ireneusz DOMINIK // Materials [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1944. — 2021 vol. 14 iss. 15 art. no. 4116, s. 1–14. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 12–14, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-07-23. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1944/14/15/4116/pdf

    orcid iD

  • keywords: self excited systems, machine learning, non destructive testing, acoustoelasticity methods

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Ireneusz Dominik, Krzysztof Lalik

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/ma14154116

4

  • Cubic SVM neural classification algorithm for Self-Excited Acoustical System / Krzysztof LALIK, Mateusz KOZEK // W: MSM'2020 [Dokument elektroniczny] : Mechatronic Systems and Materials : 15th international conference : 1–3 July 2020, Białystok, Poland / eds. Z. Kulesza, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2020. — e-ISBN: 978-1-7281-6956-9. — S. 153–157. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 157, Abstr.. — Abstract W: MSM 2020 [Dokument elektroniczny] : 15th international conference : Mechatronic Systems and Materials : 1–3 July 2020, Białystok, Poland : book of abstracts. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Białystok : Bialystok University of Technology], [2020]. — S. 21. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.msm2020.pb.edu.pl/app/uploads/2020/06/MSM2020-BOOK-OF-ABSTRACTS.pdf [2020-08-31].. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047zs0012.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9201724

    orcid iD

  • keywords: artificial neural networks, intelligent systems, vibrodiagnostics

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Lalik

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MSM49833.2020.9201724

5

  • Innovative acoustical diagnostic system compatible with Industry 4.0 standards / Krzysztof LALIK, Matusz KOZEK // W: ICCC 2020 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 21st International Carpathian Control Conference : virtual conference : Košice, Slovak Republic October 27–29, 2020 / eds. Ivo Petráš, Ján Kačur. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2020. — ISBN: 978-1-7281-1952-6 ; e-ISBN: 978-1-7281-1951-9. — S. [1–5]. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. [5], Abstr.. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047lf004e.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9257258

    orcid iD

  • keywords: machine learning, vibrodiagnostics, Industry 4.0, health state monitoring

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Lalik

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/ICCC49264.2020.9257258

6

  • Intelligent filtering system for self-excited acoustic measurement system / Krzysztof LALIK, Mateusz KOZEK, Patryk Bałazy, Paweł Gut, Paweł Knap // W: MSM 2021 [Dokument elektroniczny] : Mechatronic Systems and Materials : 16th international conference : July 1, 2021 – July 2, 2021 Vilnius : abstract book. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Lithuania : Vilnius Gediminas Technical University], [2021]. — (Mechatronic Systems and Materials ; ISSN 2783-5758). — S. 18. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 18. — tekst: https://vb.vgtu.lt/object/elaba:100810507/100810507.pdf#page=18

  • keywords: vibration, FPGA, measurement systems, embedded systems, intelligent filtration

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Lalik

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

7

  • Neural-assisted synthesis of a linear quadratic controller for applications in active suspension systems of wheeled vehicles / Mateusz KOZEK, Adam SMOTER, Krzysztof LALIK // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2023 vol. 16 iss. 4 art. no. 1677, s. 1–17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–17, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2023-02-08. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/16/4/1677/pdf?version=1675836159

    orcid iD

  • keywords: neural networks, optimal control, wheeled vehicle, LQR, MIMO systems, suspension control, suspension performance index, active suspension system

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Lalik, Adam Zenon Smoter

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en16041677

8

  • Q-learning neural controller for steam generator station in micro cogeneration systems / Krzysztof LALIK, Mateusz KOZEK, Szymon PODLASEK, Rafał FIGAJ, Paweł Gut // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2021 vol. 14 iss. 17 art. no. 5334, s. 1–13. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 11–13, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-08-27. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/14/17/5334/pdf

    orcid iD

  • keywords: modelling, renewable energy, PID controller, mCHP, neural algorithms

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Lalik, Szymon Podlasek, Rafał Damian Figaj

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en14175334

9

  • Self-powered wireless sensor matrix for air pollution detection with a neural predictor / Krzysztof LALIK, Jakub Kozak, Szymon PODLASEK, Mateusz KOZEK // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2022 vol. 15 iss. 6 art. no. 1962, s. 1–26. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 25–26, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2022-03-08. — tekst: https://www.mdpi.com/1996-1073/15/6/1962/pdf

    orcid iD

  • keywords: prediction, air pollution, wireless sensor, deep learning

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Lalik, Szymon Podlasek

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/en15061962

10
11

  • Transfer learning algorithm in image analysis with augmented reality headset for Industry 4.0 technology / Mateusz KOZEK // W: MSM'2020 [Dokument elektroniczny] : Mechatronic Systems and Materials : 15th international conference : 1–3 July 2020, Białystok, Poland / eds. Z. Kulesza, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Piscataway] : IEEE, cop. 2020. — e-ISBN: 978-1-7281-6956-9. — S. 71–75. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 74–75, Abstr.. — Abstract W: MSM 2020 [Dokument elektroniczny] : 15th international conference : Mechatronic Systems and Materials : 1–3 July 2020, Białystok, Poland : book of abstracts. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — [Białystok : Bialystok University of Technology], [2020]. — S. 14. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://www.msm2020.pb.edu.pl/app/uploads/2020/06/MSM2020-BOOK-OF-ABSTRACTS.pdf [2020-08-31].. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047zs0012.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9201739

    orcid iD

  • keywords: machine learning, augmented reality, Industry 4.0, mixed reality

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/MSM49833.2020.9201739