Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "data mining" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Podbaza

Wyrównaj
Wyświetlanie 31-45 z 285
Tytuł:
From business to clinical trials: a systematic review of the literature on fraud detection methods to be used in central statistical monitoring
Autorzy:
Fronc, Maciej
Jakubczyk, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2176605.pdf
Data publikacji:
2023-02-28
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
fraud detection
clinical trials
finance
data mining
big data
Opis:
Data-driven decisions can be suboptimal when the data are distorted by fraudulent behaviour. Fraud is a common occurrence in finance or other related industries, where large datasets are handled and motivation for financial gain may be high. In order to detect and the prevent fraud, quantitative methods are used. Fraud, however, is also committed in other circumstances, e.g. during clinical trials. The article aims to verify which analytical fraud-detection methods used in finance may be adopted in the field of clinical trials. We systematically reviewed papers published over the last five years in two databases (Scopus and the Web of Science) in the field of economics, finance, management and business in general. We considered a broad scope of data mining techniques including artificial intelligence algorithms. As a result, 37 quantitative methods were identified with the potential of being fit for application in clinical trials. The methods were grouped into three categories: pre-processing techniques, supervised learning and unsupervised learning. Our findings may enhance the future use of fraud-detection methods in clinical trials.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2022, 69, 3; 1-22
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Data Mining Process Maturity – Result of Empirical Research
Dojrzałość procesu eksploracji danych – wynik badania empirycznego
Autorzy:
Sliż, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/526302.pdf
Data publikacji:
2019-05-06
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
data mining
data mining process process management process maturity
eksploracja danych proces eksploracji danych
zarządzanie procesami
dojrzałość procesów
Opis:
The main goal of the article is to present the results of the study relating to the assessment of data mining process maturity on the example of Polish organizations. Several partial objectives were added to the main goal. CT1: To diagnose the current state of knowledge regarding the data-mining process in the discipline of management sciences. Attempts at attaining this objective served to identify the knowledge gap. CT2: To adopt an appropriate theoretical perspective in the form of a theoretical model, enabling the implementation of future research challenges. The first section of the article describes the results of quantitative and qualitative bibliometric analysis. The second section presents the parameters and the definition of the data mining process. Then, the theoretical model used for measuring the maturity of the data mining process is discussed. In the fourth section, the structure of the empirical research conducted and its partial results are outlined. It transpired that the vast majority of the surveyed organizations qualified at the first level of process maturity, defined as a state in which organizations are not aware of the need to identify activities aimed at data mining. Research objectives formulated in the article have been implemented using such research methods as quantitative and qualitative bibliometric analysis, opinion polls and statistical methods.
Celem głównym artykułu było przedstawienie wyników badania oceny dojrzałości procesu eksploracji danych na przykładzie polskich organizacji. Realizacji celu głównego przyporządkowano cele cząstkowe. CT1: Określenie istniejącego stanu wiedzy dotyczącego data-mining process w dyscyplinie nauk o zarządzaniu. Podjęta próba realizacji tego celu służyła identyfikacji luki poznawczej. CT2: Przyjęcie odpowiedniej perspektywy teoretycznej w postaci modelu teoretycznego, umożliwiającego realizację przyszłych wyzwań badawczych. W pierwszej sekcji artykułu opisano wyniki ilościowej i jakościowej analizy bibliometrycznej. Następnie, w sekcji drugiej przedstawiono parametry i definicję procesu eksploracji danych. W sekcji następnej przedstawiono model teoretyczny, wykorzystany do pomiaru dojrzałości procesu eksploracji danych. W sekcji czwartej, w wyniku zrealizowanego postępowania empirycznego scharakteryzowano strukturę badania oraz cząstkowe wyniki. W jego rezultacie stwierdzono, że zdecydowana większość badanych organizacji została zakwalifikowana do pierwszego poziomu dojrzałości procesu, definiowanego jako stan, w którym organizacje nie wykazują świadomości potrzeby identyfikacji działań zmierzających do eksploracji danych. Sformułowane w artykule cele badawcze zostały zrealizowane z wykorzystaniem takich metod badawczych, jak: ilościowa i jakościowa analiza bibliometryczna, sondażowe badanie opinii oraz metody statystyczne.
Źródło:
Problemy Zarządzania; 2019, 2/2019 (82); 233-251
1644-9584
Pojawia się w:
Problemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Effect of Nanomaterial Type on Water Disinfection Using Data Mining
Autorzy:
Hamdan, Mohammad
Khalil, Rana Haj
Abdelhafez, Eman
Ajib, Salman
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24201710.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
water disinfection
artificial neural network
nanotechnology
data mining
Opis:
Multiple linear regression and artificial neural network (ANN) models were utilized in this study to assess the type influence of nanomaterials on polluted water disinfection. This was accomplished by estimating E. coli (E.C) and the total coliform (TC) concentrations in contaminated water while nanoparticles were added at various concentrations as input variables, together with water temperature, PH, and turbidity. To achieve this objective, two approaches were implemented: data mining with two types of artificial neural networks (MLP and RBF), and multiple linear regression models (MLR). The simulation was conducted using SPSS software. Data mining was revealed after the estimated findings were checked against the measured data. It was found that MLP was the most promising model in the prediction of the TC and E.C concentration, s followed by the RBF and MLR models, respectively.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 4; 244--251
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Examination of Clustering in Eutectic Microstrcture
Autorzy:
Bortnyik, K.
Barkóczy, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/356769.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
eutectic
microscopy
image analysis
data mining
cluster analysis
Opis:
The eutectic microstructures are complex microstructures and a hard work to describe it with few numbers. The eutectics builds up eutectic cells. In the cells the phases are clustered. With the development of big databases the data mining also develops, and produces a lot of method to handling the large datasets, and earns information from the sets. One typical method is the clustering, which finds the groups in the datasets. In this article a partitioning and a hierarchical clustering is applied to eutectic structures to find the clusters. In the case of AlMn alloy the K-means algorithm work well, and find the eutectic cells. In the case of ductile cast iron the hierarchical clustering works better. With the combination of the partitioning and hierarchical clustering with the image transformation, an effective method is developed for clustering the objects in the microstructures.
Źródło:
Archives of Metallurgy and Materials; 2017, 62, 2B; 1155-1159
1733-3490
Pojawia się w:
Archives of Metallurgy and Materials
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The application of big data in the management of healthcare organizations. A review of selected practical solutions
Zastosowanie big data w zarządzaniu organizacjami służby zdrowia. Przegląd wybranych rozwiązań
Autorzy:
Chluski, Andrzej
Ziora, Leszek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/432061.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
big data
business analytics
data mining
business intelligence
healthcare organizations
Opis:
The goal of the paper is to present the application of big data solutions in the process of organizations’ management especially concerning healthcare subjects. It raises the issue of big data application in multiple areas, including supporting decisions and the improvement of efficiency and efficacy of the whole decision-making process. Big data technologies have manifold advantages for the organizations which implemented it and may be an element which can contribute to the achievement of a competitive advantage of such an organization. The review paper presents the notion of big data solutions with a brief presentation of its architecture and also puts an emphasis on the benefits of its application in healthcare subjects and the management of organizations. It describes the methods and techniques of data processing for the purpose of huge volumes of data analysis. On the basis of the literature review and an analysis of the McKinsey report, the Big Data Executive Survey 2013 report, IBM, Intel research and case studies, it presents selected examples of big data application in healthcare.
Źródło:
Informatyka Ekonomiczna; 2015, 1(35); 9-18
1507-3858
Pojawia się w:
Informatyka Ekonomiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kartograficzne aspekty zastosowania data mining do pozyskiwania wiedzy z danych powszechnego spisu rolnego i narodowego spisu powszechnego ludności i mieszkań
Cartographical aspects of data mining to gain knowledge from the agricultural and national population and housing census
Autorzy:
Fiedukowicz, A.
Gąsiorowski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/346560.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
Tematy:
dane statystyczne
data mining
portal geostatystyczny
statistical data
geostatistics portal
Opis:
Wyzwaniem jakie niesie w sobie efekt powszechnej dostępności danych staje się problem twórczego ich przetworzenia, pozwalającego na uzyskanie użytecznej wiedzy na podstawie wnikliwej analizy informacji źródłowej. Prawidłowość ta powszechna w czasach rozwoju sieci globalnej, dotyczy także danych o charakterze przestrzennym, w tym szczególnie interesujących, danych o charakterze statystycznym. Celem autorów opracowania było zastosowanie zaawansowanych technik cyfrowego "drążenia danych przestrzennych" (ang. spatial data mining) zgromadzonych przez ankieterów GUS w ramach realizacji dwóch spisów powszechnych: Państwowego Spisu Rolnego (PSR) i Narodowego Spisu Powszechnego (NSP) oraz ich "wzbogacenia" (ang. data enrichment). Wykorzystanie tego podejścia, będącego współczesnym odpowiednikiem kartograficznej metody badań, pozwala nie tylko na "odkrycie" wzorców i prawidłowości przestrzennych, ale przede wszystkim na "ujawnienie" wiedzy zawartej w bazie danych i nadanie jej postaci explicite. Biorąc pod uwagę zakres oraz szczegółowość (najniższym udostępnianym przez GUS poziomem agregacji są gminy) danych pozyskanych w ramach obu spisów można spodziewać się występowania wielu zależności zachodzących między danymi – zarówno intuicyjnych, wymagających jedynie statystycznego potwierdzenia oraz kartograficznej wizualizacji, jak i bardziej złożonych i niejako "ukrytych" w danych. Identyfikacja, analiza i wizualizacja tych zależności pozwolą na uzyskanie dodatkowej wiedzy, która może być wykorzystana do realizacji rozwoju polityki przestrzennego zagospodarowania kraju. Autorzy przedstawili propozycje zarówno analiz statystycznych, jak również kartograficznej prezentacji wyników tych analiz, które mogą być przydatne w realizacji celów, jakie stawia sobie geoportal statystyczny. W artykule opisano dwa przykłady takich analiz. Pierwsza z nich bazuje na wykorzystaniu analizy regresji wielorakiej z uwzględnieniem relacji sąsiedztwa. W wyniku tej analizy zbudowany został model opisujący zależności pomiędzy zmiennymi rejestrowanymi w jednostkach podziału administracyjnego kraju. Drugim przykładem opisanym w artykule jest analiza skupień realizowana za pomocą algorytmu k-średnich. Metoda ta została wykorzystana do klasyfikacji statystycznych powiatów, pozwalającej na wyodrębnienie grup homogenicznych pod względem wieloczynnikowego podobieństwa wyznaczanego w niemetrycznej przestrzeni cech.
In the face of ubiquitous data availability, it becomes a challenge to process data in such a way that allows to gain useful knowledge based on the analysis of source information. The aim of the authors was to discuss the use of advanced spatial data mining techniques to data collected by the Central Statistical Office interviewers in two censuses: Agricultural Census and National Census of Population and Housing and of data enrichment. Using this approach, which is a modern equivalent of the cartographic research method, allows not only to discover spatial patterns and regularities, but above all to reveal some knowledge contained in the database. Taking into account the scope and level of detail (the lowest available level of aggregation by the Central Statistical Office are communes) in the data obtained in the two censuses a number of relationships between data may be expected – both intuitive, requiring only statistical confirmation and cartographic visualization, as well as more complex and "hidden" in the data. Identification, analysis and visualization of these dependencies will allow to gain additional knowledge that can be used to develop national spatial planning policy. The authors presented proposals of either statistical analyses or cartographic presentation of the results of analyses, which may be useful in achieving objectives set by the statistical geoportal. The article describes two examples of such analyses. The first one is based on multiple regression analysis taking into account the neighborhood relationships. The model describing the relationships between variables gathered for the administrative units was constructed in the result of the analysis. The second example described in the article is a cluster analysis performed by the k-means algorithm. This method was used for statistical classification of administrative units allowing to extract homogeneous groups with regard to multi-factor similarity determined in a non-metric feature space.
Źródło:
Roczniki Geomatyki; 2012, 10, 3; 55-66
1731-5522
2449-8963
Pojawia się w:
Roczniki Geomatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Creating a knowledge database on system dependability and resilience
Autorzy:
Kubacki, M.
Sosnowski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206779.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
dependability
data mining
event and performance logs
resilience
Opis:
The paper deals with the problem of creating a knowledge database on system dependability and resilience, created on the basis of available system and application logs. Special to ols to collect and analyse these data from many systems have been developed. Taking into account a wide spectrum of various logs we explore them locally and globally. This allowed for identification of characteristics of normal operation and anomalous behaviour. A lot of attention is paid to the problem of selecting measures to identify symptoms characterising system operation and their usefulness in dependability and resilience evaluation or prediction. The concepts presented are illustrated with experience gained during monitoring of real systems.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2013, 42, 1; 287-307
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Decisions algorithms and flow graphs; a rough set approach
Autorzy:
Pawlak, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307789.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
rough sets
decision algorithms
flow graphs
data mining
Opis:
This paper concerns some relationship between Bayes' theorem and rough sets. It is revealed that any decision algorithm satisfies Bayes' theorem, without referring to either prior or posterior probabilities inherently associated with classical Bayesian methodology. This leads to a new simple form of this theorem, which results in new algorithms and applications. Besides, it is shown that with every decision algorithm a flow graph can be associated. Bayes' theorem can be viewed as a flow conservation rule of information flow in the graph. Moreover, to every flow graph the Euclidean space can be assigned. Points of the space represent decisions specified by the decision algorithm, and distance between points depicts distance between decisions in the decision algorithm.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2003, 3; 98-101
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Data mining w procesach decyzyjnych
Data mining in decision making processes
Autorzy:
Pałka, D.
Zaskórski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91306.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
procesy decyzyjne
data mining
OLAP
decision making processes
Opis:
W artykule dokonano opisu metod pozyskiwania wiedzy w modelach Data Mining stosowanych do wspo-magania procesu podejmowania decyzji. Głównym założeniem jest próba wykorzystania do tego celu sys-temów klasy OLAP, jako systemów wielowymiarowych i wieloaspektowych drążeń informacji. Proces modelowania takich rozwiązań wymaga strukturalizacji i odniesienia do istniejącej bazy techniczno-technologicznej. Opracowanie prezentuje możliwości budowy modelu dla różnych klas organizacji oraz przedstawia możliwość adaptacji modelu data mining do analizy i zarządzania w procesie podejmowania decyzji. Przydatność modelu widziana może być szczególnie w aspekcie oceny możliwości wspomagania podejmowania decyzji związanych z planowaniem wykorzystania zasobów organizacji rozproszonych do przeciwdziałania skutkom zagrożeń. Nowoczesne koncepcje w zarządzaniu organizacją gospodarczą powinny eksponować platformę Internet, jako platformę ogólnie dostępną do komunikacji z otoczeniem.
The present paper describes methods of knowledge absorption in the Data Mining models in order to support decision making processes. The main assumption is an effort to employ the OLAP systems as multidimensional and multiaspect data in drill down systems. The process of modelling such solutions requires structuring and referring to the existing technical and technological base. The paper presents possible options of model construction for different organisations and describes possible adaptation of the data mining model to the analysis and management of the decision making process. The applicability of the model may be viewed with respect to the analysis of the potential support of decision making with regard to the planning of utilisation of disperse organisations’ resources in order to prevent the hazard effects. Modern concepts of economic organisation management should see the Internet as a widely accessible platform of communication with the environment.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2012, 6, 7; 143-161
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Grade analysis to study ict usage in polish enterprises
Autorzy:
Sieradzki, D.
Urbańczyk, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/94725.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
grade correspondence analysis
data mining
GCA
ICT
enterprises
Opis:
The aim of this work is to study the structure of information and telecommunications technologies (ICT) usage in Polish enterprises in 2015. In this paper the overrepresentation maps were considered as a tool of data mining. These maps are crated as the results of GCA algorithm. The analysis of data about ICT in Polish enterprises were shown as an example of GCA application. The advantage of the method is the visualization possibility and legibility of the obtained maps. In this article we studied the level of usage of ICT in individual voivodeships, the expenditures for various sectors of ICT for small, medium-size and big enterprises.
Źródło:
Information Systems in Management; 2018, 7, 3; 190-200
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:
Information Systems in Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Minig rules of concept drift using genetic algorithm
Autorzy:
Vivekanandan, P.
Nedunchezhian, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91705.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
genetic algorithm
CDR-tree algorithm
rules
data mining
Opis:
In a database the data concepts changes over time and this phenomenon is called as concept drift. Rules of concept drift describe how the concept changes and sometimes they are interesting and mining those rules becomes more important. CDR tree algorithm is currently used to identify the rules of concept drift. Building a CDR tree becomes a complex process when the domain values of the attributes get increased. Genetic Algorithms are traditionally used for data mining tasks. In this paper, a Genetic Algorithm based approach is proposed for mining the rules of concept drift, which makes the mining task simpler and accurate when compared with the CDR-tree algorithm.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2011, 1, 2; 135-145
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Об одном новом важном инструменте в области интеллектуального анализа данных
A new important tool in the field of intelligent data analysis
Autorzy:
Dzhun, Joseph
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/469842.pdf
Data publikacji:
2017-03-01
Wydawca:
Wyższa Szkoła Gospodarki Euroregionalnej im. Alcide De Gasperi w Józefowie
Tematy:
non-classical theory of errors measurement
data mining
Opis:
The new original methods of statistical information processing are used in astrometry and space exploration for many years. It was turned out that these methods have universal character and can be successfully applied in various spheres and it was showed by testing these methods, which were conducted by the department of mathematical modeling of IUEH for 15 years. After testing all these methods were combined in the new “Nonclassical theory of errors measurement” (NTEM) published in 2015. The objective of research: To acquaint the specialists in the field of statistical information mathematical processing and analysis with the objects and opportunities of NTEM and its fundamental regulations because knowledge and usage of which are the most important in our time. As the result significance of the NTEM procedures in the complex of methods that make up the data mining. Methods: The statistical methods which demonstrate adequacy of the methods used by us in practice of observation are considered in the “Nonclassical Theory of Errors Measurement”. Conclusion: NTEM is the new, important and effective tool in the field of mining large amounts of statistical data, particularly in mathematical modeling, its diagnosis and processing of samples, the volume of which
Źródło:
Intercultural Communication; 2017, 2, 1; 162-175
2451-0998
Pojawia się w:
Intercultural Communication
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The concept of business intelligence in the microsoft SQL Server environment
Autorzy:
Szmajduch, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/95115.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
business intelligence
e-business
data mining
data warehouse
analytical processing
Opis:
Application of supporting business-related decision making processes through the use of information systems is becoming one of the fundamental requirements of the market competition. In this paper we present a survey of Business Intelligence (BI) models which can be implemented in Microsoft SQL Server environment. The survey is a response to the rapid development of BI solutions as they enter new areas of company’s activities, adopting new technologies. Business Intelligence systems have become an integral part of every major company. The aim of this analysis is to present the Microsoft SQL Server capabilities, functionalities and services dedicated for the BI purposes. The overview is provided with simple comprehensive analysis of selected environment components indicating their relevance to the particular company requirements. The summary of the significance of using Microsoft SQL Server software is the review of selected services.
Źródło:
Information Systems in Management; 2016, 5, 3; 413-423
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:
Information Systems in Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Research on operation fault diagnosis algorithm of power grid equipment based on power big data
Autorzy:
Qian, Jianguo
Zhu, Bingquan
Li, Ying
Shi, Zhengchai
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/949910.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
association rules
big data
data mining
fault diagnosis
grid equipment
Opis:
Power big data contains a lot of information related to equipment fault. The analysis and processing of power big data can realize fault diagnosis. This study mainly analyzed the application of association rules in power big data processing. Firstly, the association rules and the Apriori algorithm were introduced. Then, aiming at the shortage of the Apriori algorithm, an IM-Apriori algorithm was designed, and a simulation experiment was carried out. The results showed that the IM-Apriori algorithm had a significant advantage over the Apriori algorithm in the running time. When the number of transactions was 100 000, the running of the IM-Apriori algorithm was 38.42% faster than that of the Apriori algorithm. The IM-Apriori algorithm was little affected by the value of supportmin. Compared with the Extreme Learning Machine (ELM), the IM-Apriori algorithm had better accuracy. The experimental results show the effectiveness of the IM-Apriori algorithm in fault diagnosis, and it can be further promoted and applied in power grid equipment.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2020, 69, 4; 793-800
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Extensible event stream format for navigational data
Autorzy:
Dramski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/135232.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
eXtensible Event Stream
XES standard
process mining
navigational data
data mining
modeling
XML
Opis:
The eXtensible Event Stream (XES) format is a new approach to illustrate the process data. Every ship journey is a sequence of some activities which can be read using different sources of data such ARPA, AIS etc. So we can say that this is a kind of process and its data can be organized in ordered and simple form. The most popular data formats to show the process data were of course XML and CSV. Currently, we can observe huge progress in the domain of process mining. Every year, new tools appeared and the need for some data standard became necessary. This standard is called Extensible Event Stream. In this paper, the use of XES format in navigational data is described.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2016, 47 (119); 61-65
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 31-45 z 285

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies