Informacja

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

Wyszukujesz frazę "model predykcyjny" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Measurement data processing with the use of art networks
Przetwarzania danych pomiarowych z wykorzystaniem sieci z rezonansem adaptacyjnym ART
Autorzy:
Mrówczyńska, M.
Sztubecki, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970998.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
ART neural network
prediction model
vertical displacements
sieci neuronowe ART
model predykcyjny
przemieszczenia pionowe
Opis:
ART (Adaptive Resonance Theory) networks were invented in the 1990s as a new approach to the problem of image classification and recognition. ART networks belong to the group of resonance networks, which are trained without supervision. The paper presents the basic principles for creating and training ART networks, including the possibility of using this type of network for solving problems of predicting and processing measurement data, especially data obtained from geodesic monitoring. In the first stage of the process of creating a prediction model, a preliminary analysis of measurement data was carried out. It was aimed at detecting outliers because of their strong impact on the quality of the final model. Next, an ART network was used to predict the values of the vertical displacements of points of measurement and control networks stabilized on the inner and outer walls of an engineering object.
Sieci neuronowe ART (ang. Adaptive Resonance Theory) zostały opracowane w latach 90 ubiegłego wieku, jako nowe podejście w rozwiązywaniu problemów klasyfikacji i rozpoznawaniu obrazów. Sieci ART należą do grupy sieci rezonansowych, których uczenie prowadzone jest w trybie nie nadzorowanym. W artykule przedstawiono podstawowe zasady budowy i uczenia sieci neuronowych ART wraz z możliwością aplikacji tego rodzaju sieci do rozwiązywania zagadnień predykcji i przetwarzania danych pomiarowych, w szczególności pozyskanych w wyniku prowadzonego monitoringu geodezyjnego. W pierwszym etapie procesu budowy modelu predykcyjnego wykonano wstępną analizę danych pomiarowych związaną z wykrywaniem obserwacji odstających ze względu na ich istotny wpływ na ostateczną jakość modelu. Następnie wykorzystując sieć ART wyznaczono przewidywane wartości przemieszczeń pionowych dla punktów sieci pomiarowo-kontrolnej, zastabilizowanych na wewnętrznych i zewnętrznych ścianach obiektu budowlanego, na których zauważono liczne spękania.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2018, No. 28(2); 186-195
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fusion of clinical data: A case study to predict the type of treatment of bone fractures
Autorzy:
Haq, Anam
Wilk, Szymon
Abelló, Alberto
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330674.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
clinical data
data fusion
combination of data
combination of interpretation
prediction model
decision support
dane kliniczne
fuzja danych
łączenie danych
model predykcyjny
wspomaganie decyzji
Opis:
A prominent characteristic of clinical data is their heterogeneity—such data include structured examination records and laboratory results, unstructured clinical notes, raw and tagged images, and genomic data. This heterogeneity poses a formidable challenge while constructing diagnostic and therapeutic decision models that are currently based on single modalities and are not able to use data in different formats and structures. This limitation may be addressed using data fusion methods. In this paper, we describe a case study where we aimed at developing data fusion models that resulted in various therapeutic decision models for predicting the type of treatment (surgical vs. non-surgical) for patients with bone fractures. We considered six different approaches to integrate clinical data: one fusion model based on combination of data (COD) and five models based on combination of interpretation (COI). Experimental results showed that the decision model constructed following COI fusion models is more accurate than decision models employing COD. Moreover, statistical analysis using the one-way ANOVA test revealed that there were two groups of constructed decision models, each containing the set of three different models. The results highlighted that the behavior of models within a group can be similar, although it may vary between different groups.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 1; 51-67
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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