Informacja

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

Wyszukujesz frazę "classification model" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Model klasyfikacji wiedzy w przedsiębiorstwie produkcyjnym przy zastosowaniu algorytmu Bayes’a
Autorzy:
Dudek, A.
Patalas-Maliszewska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118404.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
model klasyfikacji wiedzy
gromadzenie danych
algorytm Bayes’a
model knowledge classification
collect data
Bayesian algorithm
Opis:
W artykule podjęto próbę zbudowania modelu klasyfikacji wiedzy w przedsiębiorstwie produkcyjnym w oparciu o algorytm Bayes’a. Pozyskiwanie, gromadzenie i przechowywanie danych i informacji działu obsługi serwisowej, możliwe jest za pomocą autorskiej aplikacji, której struktura została również przedstawiona w niniejszym artykule. Na podstawie danych i informacji zawartych w zgłoszeniach serwisowych, rejestrowanych w aplikacji, możliwe jest generowanie zdefiniowanej wiedzy. W konsekwencji, proponowany model klasyfikacji wiedzy, przy zastosowaniu algorytmu Bayes’a, daje możliwość zbudowania zbiorów użytecznej wiedzy.
This article elaborates a model of knowledge classification using a Bayesian algorithm in a manufacturing company. Further was illustrated an application, that enables you to collect, search and analyze data and information from a service department. Based on the data and information registered in the application, it is possible to generate a defined knowledge. Consequently, the proposed model for the classification of knowledge, using a Bayesian algorithm gives the opportunity to build the sets of useful knowledge.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 9; 85-98
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neural Network Model for Control of Operating Modes of Crushing and Grinding Complex
Autorzy:
Kalinchyk, Vasyl
Meita, Olexandr
Pobigaylo, Vitalii
Borychenko, Olena
Kalinchyk, Vitalii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174915.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
classification
modelling
neural network
radial basis function network
RBF
multilayer perceptron
MLP
Opis:
This article investigates the application of neural network models to create automated control systems for industrial processes. We reviewed and analysed works on dispatch control and evaluation of equipment operating modes and the use of artificial neural networks to solve problems of this type. It is shown that the main requirements for identification models are the accuracy of estimation and ease of algorithm implementation. It is shown that artificial neural networks meet the requirements for accuracy of classification problems, ease of execution and speed. We considered the structures of neural networks that can be used to recognise the modes of operation of technological equipment. Application of the model and structure of networks with radial basis functions and multilayer perceptrons for identifying the mode of operation of equipment under given conditions is substantiated. The input conditions for constructing neural network models of two types with a given three-layer structure are offered. The results of training neural models on the model of a multilayer perceptron and a network with radial basis functions are presented. The estimation and comparative analysis of models depending on model parameters are made. It is shown that networks with radial basis functions offer greater accuracy in solving identification problems. The structural scheme of the automated process control system with mode identification based on artificial neural networks is offered.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2022, 24; 26--40
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification of elements in the diagnostic model of a technical object for building an expert knowledge base
Autorzy:
Duer, S.
Pokoradi, L.
Bernatowicz, D.
Duer, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/95315.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
expert system
diagnostic system
expert knowledge base
technical diagnostic
algorithm
artificial intelligence
systemy ekspertowy
system diagnostyczny
ekspertowa baza wiedzy
diagnostyka techniczna
algorytm
sztuczna inteligencja
Opis:
The following paper presents the problem of classification (identification) elements in the internal structure of a technical object. This problem is directly linked with diagnostics and compilation of an expert data base. The basis of a process of grouping elements into classes is to make a diagnostic model of a given object in a form of a structure or set of basic elements of an object. In order to conduct the grouping of elements into subsets of s-th classes, the following paper compiles and presents analytical formulas and classification rules. Theoretical considerations presented in this paper are also verified using an engine control system as an example of a complex technical object.
Źródło:
Journal of Mechanical and Energy Engineering; 2017, 1, 1; 71-78
2544-0780
2544-1671
Pojawia się w:
Journal of Mechanical and Energy Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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