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 "singular value decomposition" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    A study of parallel techniques for dimensionality reduction and its impact on the quality of text processing algorithms
    Autorzy:
    Pietroń, M.
    Wielgosz, M.
    Karwatowski, M.
    Wiatr, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/114190.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    singular value decomposition
    vector space model
    TFIDF
    Opis:
    The presented algorithms employ the Vector Space Model (VSM) and its enhancements such as TFIDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) with Singular Value Decomposition (SVD). TFIDF were applied to emphasize the important features of documents and SVD was used to reduce the analysis space. Consequently, a series of experiments were conducted. They revealed important properties of the algorithms and their accuracy. The accuracy of the algorithms was estimated in terms of their ability to match the human classification of the subject. For unsupervised algorithms the entropy was used as a quality evaluation measure. The combination of VSM, TFIDF, and SVD came out to be the best performing unsupervised algorithm with entropy of 0.16.
    Źródło:
    Measurement Automation Monitoring; 2015, 61, 7; 352-353
    2450-2855
    Pojawia się w:
    Measurement Automation Monitoring
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of SVD decomposition in correction tasks of mathematical models of dynamic objects
    Zastosowanie rozkładu SVD w zadaniach korekcji modeli matematycznych obiektów dynamicznych
    Autorzy:
    Piela, P.
    Popov, O.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156104.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    model matematyczny
    sterowalność
    rozkład względem wartości szczególnych
    mathematical model
    controllability
    singular value decomposition
    Opis:
    In the paper one of the possible approaches to the problem of developing and verifying of mathematical models of dynamic processes and their computer implementation is considered. This problem plays a decisive role in the efficient design of complex control systems of dynamic objects, in the development of computer tutoring systems for operators of such objects, in preparing simulation systems for pilots, helmsmen ships, and in many other issues. The proposed methodology is based on analysis of characteristics of controllability and observability of suitable objects. Mathematical base for this methodology is singular value decomposition of appropriate matrix.
    W artykule zaprezentowano podejście do tworzenia i weryfikowania modeli matematycznych procesów dynamicznych. Opisywany problem odgrywa ważną rolę w procesie opracowywania systemów sterowania złożonymi obiektami dynamicznymi, przy tworzeniu komputerowych systemów nauczania dla operatorów obiektów dynamicznych, w przygotowywaniu systemów symulacyjnych dla pilotów, sterników statków i w innych zagadnieniach. W zadaniach korekcji modeli matematycznych ważna jest odpowiedź na pytania w jakim sensie system jest niesterowalny (nieobserwowalny) i jak zmieniać charakterystyki systemu, żeby system stał się systemem sterowalnym (obserwowalnym). W zadaniach walidacji modeli dynamiki podstawą jest wyjaśnienie stopnia wpływu parametrów modelu na badane charakterystyki. Powstaje problem, w jaki sposób zmieniać charakterystyki modelu, aby jego zachowanie odpowiadało zachowaniu obiektu rzeczywistego. Odpowiedzi należy formułować z wykorzystaniem ogólnosystemowych pojęć znanych i zrozumiałych dla matematyków i programistów. Pojęcie miary cech systemu określa nie tylko stwierdzenie faktu, że system jest lub nie jest sterowalny (obserwowalny), ale także pozwala ocenić bliskość granicy utraty sterowalności (obserwowalności) systemu. W artykule przedstawiono zadanie korekcji efektywności sygnałów sterujących matematycznych modeli dynamiki z wykorzystaniem miary sterowalności liniowych systemów dynamicznych. Podstawą matematyczną opisywanej metodologii jest rozkład SVD odpowiednich macierzy.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 10, 10; 856-859
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hankel Singular Value Decomposition as a method of preprocessing the Magnetic Resonance Spectroscopy
    Rozkład macierzy Hankela według wartości osobliwych jako metoda do przetwarzania wstępnego spektroskopii rezonansu magnetycznego
    Autorzy:
    Staniszewski, M.
    Polański, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/158472.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    HSVD
    Hankel matrix
    singular value decomposition
    MRS preprocessing techniques
    macierz Hankela
    rozkład macierzy według wartości osobliwych
    przetwarzanie wstępne sygnału MRS
    Opis:
    The signal resulting from magnetic resonance spectroscopy is occupied by noises and irregularities so in the further analysis preprocessing techniques have to be introduced. The main idea of the paper is to develop a model of a signal as a sum of harmonics and to find its parameters. Such an approach is based on singular value decomposition applied to the data arranged in the Hankel matrix (HSVD) and can be used in each step of preprocessing techniques. For that purpose a method has was tested on real phantom data.
    Sygnał pochodzący z badania spektroskopii rezonansu magnetycznego zawiera również liczne szumy oraz nieprawidłości, stąd aby zastosować wyniki jako narzędzie diagnostyczne należy wprowadzić kilka usprawnień. W tym celu stosuje się filtrowanie, korekcję linii bazowej, korekcję fazy, korekcję prądów wirowych oraz usuwanie niechcianych komponentów, które nazywa się przetwarzaniem wstępnym. W dalszej analizie bardzo ważna jest identyfikacja poszczególnych metabolitów, którą można otrzymać poprzez zamodelowanie sygnału. Głównym pomysłem przedstawionym w artykule jest rozwinięcie modelu sygnału jako sumy harmonicznych. Metoda polega na znalezieniu parametrów opisujących sygnał takich jak amplituda, przesunięcie fazowe, częstotliwości i współczynnik tłumienia. Takie podejście bazuje na rozkładzie według wartości osobliwych (SVD) zastosowanym na danych zawartych w macierzy Hankela (HSVD), który dekomponuje sygnał na sumę harmonicznych oraz wylicza potrzebne parametry. Autor zaproponował zastosowanie HSVD w technikach przetwarzania wstępnego. Artykuł opisuje główne kroki przetwarzania i rozwiązanie każdej części oparte na HSVD. Podsumowując można stwierdzić, iż HSVD stosuje się w dekompozycji sygnału ale może być również skutecznym narzędziem w przetwarzaniu wstępnym. Artykuł składa się z 6 rozdziałów, w tym wstępu, rozdziału opisującego HSVD, metody przetwarzania wstępnego i główne wyniki, wniosków i referencji. W artykule znajdują się 4 obrazki oraz 7 referencji.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 354-357
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Automatyczne tworzenie podsumowań tekstów metodami algebraicznymi
    Automatic text summarization using algebraic approach
    Autorzy:
    Gramacki, J.
    Gramacki, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156932.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    automatyczne podsumowywanie
    ukryta semantyka dokumentów
    przekształcenie SVD
    generic text summarization
    sentence extraction
    latent semantic analysis
    singular value decomposition
    Opis:
    Duża liczba zwracanych (na przykład przez różnego rodzaju wyszukiwarki internetowe) dokumentów oznacza, że często zmuszeni jesteśmy do czasochłonnego ich przeglądania, celem weryfikacji trafności zwracanych wyników. Gdy dokumenty są długie, czas ich przeglądania znacznie się wydłuża. Można by go wydatnie skrócić, gdyby istniała możliwość automatycznego generowania sensownych podsumowań (streszczeń). W artykule omawiamy wybrane algebraiczne metody służące automatycznemu wydobywaniu z tekstu jego najistotniejszych słów kluczowych oraz najistotniejszych zdań.
    Text summarization is a real practical problem due to explosion of the volume of textual information available nowadays. In order to solve this problem, text summarization systems which extract brief information from a given text are created. The end user, by looking only at the summary, may decide whether the document is or is not of interest to him/her. Built summaries can have 2 fundamental forms. Firstly, extractive summarization may collect important sentences from the input text to constitute the summary. Secondly, abstractive summarization tries to capture main concepts of the text and then some new sentences, summarizing the input text, are generated. Nowadays, however, it seems that the latter approach still needs extensive works to be really useful. A summary can be extracted from a single document or multiple documents. In the paper the authors build summaries of one document only. The extension into multi-document summaries is the straightforward task in the case when a set of semantically uniform texts is summarized. Summaries may also be categorized as generic and query-based summaries. In the first case, there are generated summaries con-taining main topics of a document. In the second case, summaries contain the sentences that are related to the given queries. In the paper there are built generic summaries. Summarization systems use different approaches to determine important sentences. Here there is used semantic oriented approach based on a method known as Latent Semantic Analysis (LSA). LSA is an algebraic method that extracts meaning of words and similarity of sentences using the information about usage of the words in the context. It uses Singular Value Decomposition (SVD) for finding semantically similar words and sentences. Using the results of SVD the authors try to select best sentences (which constitute the best summary of the text). The paper is organized as follows. In Section 2 there is formulated the problem. In Section 3 there is shown how a docu-ment may be represented in a useful algebraic format. The so called Term-Sentence matrix (TSM) is used. The authors also point at some preliminary tasks necessary to be performed for successful further analysis. In Subsection 3.2 there is shortly presented an idea of LSA as based on SVD decomposition. In the last section 4 two examples of text summarizations build for both Polish and English texts are given. The two methods used differ slightly from each other. The authors' extracting key words and key sentences seems to be proper content-related summaries of the input texts.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 7, 7; 751-755
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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