Informacja

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

Wyszukujesz frazę "wnioskowanie Bayesa" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A hierarchy of finite state machines as a scenario player in interactive training of pilots in flight simulators
Autorzy:
Bach, Małgorzata
Werner, Aleksandra
Mrozik, Magda
Cyran, Krzysztof A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055173.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Bayesian inference
deterministic Moore machine
flight simulator
finite state machine
scenario player
wnioskowanie Bayesa
automat Moore'a
symulator lotu
automat skończony
Opis:
The paper presents the concept of a control unit, i.e., a scenario player, for interactive training pilots in flight simulators. This scenario player is modelled as a hierarchy of finite state machines. Such an approach makes it possible to separate the details of an augmented reality display device which is used in training, from the core module of the system, responsible for contextual organization of the content. Therefore, the first contribution of this paper is the mathematical model of the scenario player as a universal formulation of the self-trained control unit for interactive learning systems, which is applicable in a variety of situations not limited solely to flight simulator related procedures. The second contribution is an experimental verification achieved by extensive simulations of the model, which proves that the proposed approach is capable to properly self-organize details of the context information by tracing preferences of the end users. For that latter purpose, the original algorithm is derived from statistical analysis, including Bayesian inference. The whole approach is illustrated by a real application of training the preflight procedure for the captain of the Boeing 737 aircraft in a flight simulator.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 4; 713--727
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie wnioskowania Bayesa do oceny zagrożenia budynków wielkoblokowych na terenach górniczych
Bayesian inference for the assessment of threats to large-block building structures in mining areas
Autorzy:
Rusek, Janusz
Firek, Karol
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/167706.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
Tematy:
wnioskowanie Bayesa
szkody górnicze w budynkach
ocena ryzyka uszkodzeń
oddziaływania górnicze
Bayesian inference
mining damage to buildings
damage risk assessment
mining impacts
Opis:
W artykule przedstawiono przykłady wykorzystania modeli opartych na formalizmie wnioskowania Bayesa do analizy zagrożenia budynków zlokalizowanych na terenach górniczych. Przedmiotem badań była grupa 126 budynków wzniesionych w technologii wielkoblokowej. Przedstawiono metody wnioskowania wykorzystane w dotychczasowych badaniach ryzyka powstawania uszkodzeń w budynkach narażonych na negatywne skutki eksploatacji górniczej. Obejmowały one ocenę stanu technicznego (st), w ramach której do budowy modelu zastosowano naiwną klasyfikację Bayesa, a także analizę intensywności uszkodzeń elementów składowych budynku, z wykorzystaniem Bayesowskich sieci przekonań. W konkluzji przedstawiono koncepcję uszczegółowienia wyników wcześniejszych badań. Polega ona na samoistnym generowaniu struktury sieci Bayesa w oparciu o bazę danych o intensywności uszkodzeń istniejących budynków.
This research paper provides examples of the use of models based on the formalism of Bayesian inference for the analysis of the threats to building structures located in mining areas. The subject of the research study was a group of 126 buildings erected in the large-block technology. The authors presented the inference methods of the risk of the occurrence of damage to buildings exposed to the adverse effects of mining exploitation, which were used in the previous studies. They included the assessment of the technical condition (st), where the naive Bayes classification was used to build the model, as well as the analysis of the intensity of damage to the components of a building structure, using the Bayesian belief networks. The conclusion presents the concept of detailing the results of the previous research. It involves the Bayesian network structure being spontaneously generated, based on the database on the intensity of damage to the existing buildings.
Źródło:
Przegląd Górniczy; 2019, 75, 2; 7-12
0033-216X
Pojawia się w:
Przegląd Górniczy
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