Wykaz publikacji wybranego autora

Mirosław Pawlak, prof. dr hab.

zatrudnienie w ramach grantu

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kmie, Katedra Metrologii i Elektroniki


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0003-2627-108X połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: 35606171500

OPI Nauka Polska





Liczba pozycji spełniających powyższe kryteria selekcji: 8, z ogólnej liczby 8 publikacji Autora


1
2
3
4
  • Power system oscillation mode prediction based on the LASSO method / Weike Mo, Jiaqing Lv, Mirosław PAWLAK, Udaya D. Annakkage, Haoyong Chen // IEEE Access [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2169-3536. — 2020 vol. 8, s. 101068–101078. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 101077, Abstr.. — M. Pawlak - dod. afiliacja: Department of Electrical and Computer Engineering, University of Manitoba, Winnipeg, Canada. — tekst: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9036957

  • keywords: system identification, small-signal stability, electromechanical oscillations, mode damping prediction, Lasso, sparse modeling machine learning, online learning

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/ACCESS.2020.2980983

5
6
7
  • Supervised training of siamese spiking neural networks with Earth Mover's Distance / Mateusz PABIAN, Dominik RZEPKA, Mirosław PAWLAK // W: ICASSP 2022 [Dokument elektroniczny] : 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing : 7–13 May 2022, virtual, 22–27 May 2022, Singapore, satellite venue: Shenzhen, China : proceedings. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway : The Institute of Electrical and Electronics Engineers, cop. 2022. — (Proceedings of the ... IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing ; ISSN 1520-6149). — e-ISBN: 978-1-6654-0540-9. — S. 4233–4237. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 4236–4237, Abstr.. — tekst: https://ieeexplore-1ieee-1org-1000047fl0119.wbg2.bg.agh.edu.pl/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9746630

  • keywords: sparse coding, siamese neural networks, spiking neural networks, event-based computing

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1109/ICASSP43922.2022.9746630

8
  • Very short-term probabilistic wind power prediction using sparse machine learning and nonparametric density estimation algorithms / Jiaqing Lv, Xiaodong Zheng, Mirosław PAWLAK, Weike Mo, Marek MIŚKOWICZ // Renewable Energy ; ISSN 0960-1481. — 2021 vol. 177, s. 181–192. — Bibliogr. s. 192, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2021-05-28. — M. Pawlak – dod. afiliacje: University of Manitoba, Canada ; University of Social Sciences, Poland. — tekst: https://tiny.pl/r3r5d

  • keywords: nonparametric density estimation, interval forecast, multivariate estimation, sparse modeling, wind power prediction

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.renene.2021.05.123