Informacja

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

Wyszukujesz frazę "wielowymiarowe dane" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Diversification maps as a tool for multidimensional data presentation
Autorzy:
Jałowiecki, P.
Jałowiecka, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/94983.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
data presentation
multidimensional data
spatial graphs
diversification maps
prezentacja danych
dane wielowymiarowe
wykresy przestrzenne
mapy dywersyfikacji
Opis:
In addition to data analysis, equally important issue, is the appropriate presentation of the analysis results during the economic, social and demographic studies. Depending on the legibility of the used form, it may make it easier or more difficult to interpret and draw conclusions. Especially difficult is the presentation of multidimensional data, according to the limitations of traditional types of graphs. The paper presents a graphical presentation of the three-dimensional data in the form of the so-called "map of differentiation" that is suitably modified spatial graph. There were presented different types of maps, layers determination ways and examples of specific applications for cigarettes consumption and diversification of logistics in the Polish food processing data.
Źródło:
Information Systems in Management; 2012, 1, 3; 197-210
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:
Information Systems in Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimization of the maximum likelihood estimator for determining the intrinsic dimensionality of high-dimensional data
Autorzy:
Karbauskaitė, R.
Dzemyda, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331342.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
multidimensional data
intrinsic dimensionality
maximum likelihood estimator
manifold learning method
image understanding
dane wielowymiarowe
wymiarowość wewnętrzna
prawdopodobieństwo maksymalne
rozpoznawanie obrazu
Opis:
One of the problems in the analysis of the set of images of a moving object is to evaluate the degree of freedom of motion and the angle of rotation. Here the intrinsic dimensionality of multidimensional data, characterizing the set of images, can be used. Usually, the image may be represented by a high-dimensional point whose dimensionality depends on the number of pixels in the image. The knowledge of the intrinsic dimensionality of a data set is very useful information in exploratory data analysis, because it is possible to reduce the dimensionality of the data without losing much information. In this paper, the maximum likelihood estimator (MLE) of the intrinsic dimensionality is explored experimentally. In contrast to the previous works, the radius of a hypersphere, which covers neighbours of the analysed points, is fixed instead of the number of the nearest neighbours in the MLE. A way of choosing the radius in this method is proposed. We explore which metric—Euclidean or geodesic—must be evaluated in the MLE algorithm in order to get the true estimate of the intrinsic dimensionality. The MLE method is examined using a number of artificial and real (images) data sets.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2015, 25, 4; 895-913
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of multidimensional data visualization by means of self-organizing Kohonen maps to evaluate classification possibilities of various coal types
Zastosowanie wizualizacji wielowymiarowych danych za pomocą sieci Kohonena do oceny możliwości klasyfikacji różnych typów węgla
Autorzy:
Jamróz, D.
Niedoba, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220033.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Kohonen maps
grained material analysis
coal
multidimensional data
multidimensional visualization methods
sieci Kohonena
analiza materiału uziarnionego
dane wielowymiarowe
metody wizualizacji wielowymiarowej
Opis:
Multidimensional data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analysed objects. In the case of grained materials e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. To achieve this purpose, the method of Kohonen maps was applied by means of which three types of coal – 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated. It was stated that the applied methodology allows to identify certain coal types efficiently and can be used as a qualitative criterion for grained materials.
Metody wizualizacji wielowymiarowych danych są nowoczesnym narzędziem umożliwiającym klasyfikację analizowanych obiektów, którymi mogą być różnego typu dane opisujące wybrane zjawisko lub materiał. W przypadku materiałów uziarnionych, jakim jest np. węgiel, wiele cech ma wpływ na jakość materiału, tj. np. gęstość, wielkość ziaren, ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki itp. Na potrzeby artykułu przeprowadzono rozdział węgli z trzech wybranych kopalni węgla kamiennego, zlokalizowanych w Górnośląskim Okręgu Przemysłowym. Każda z tych kopalni pracuje na innego typu węglu. W tym przypadku były to węgle o typach 31, 34.2 oraz 35 (według polskiej klasyfikacji typów węgla). Najpierw, materiał został podzielony na klasy ziarnowe a następnie za pomocą rozdziale w cieczy ciężkiej (roztwór chlorku cynku) na frakcje gęstościowe. Dla tak przygotowanego materiału przeprowadzono następnie analizy chemiczne mające na celu określenie takich parametrów, jak zawartość siarki, zawartość popiołu, zawartość części lotnych, ciepło spalania oraz wilgotność analityczną. W ten sposób, dla każdej klaso-frakcji uzyskano bogate charakterystyki badanego materiału. Nasuwa się więc pytanie, czy możliwa jest identyfikacja typu węgla za pomocą dostępnych danych. W tym celu zastosowano wielowymiarową technikę wizualizacji statystycznej. Istnieje wiele metod takiej wizualizacji, z których kilka było już przedmiotem wcześniejszych publikacji autorów. W tym wypadku autorzy zdecydowali się zastosować metodę sieci Kohonena. Metoda ta została opisana w rozdziale 2 pracy, gdzie oprócz opisu teoretycznego podano również główne wzory stosowane podczas modelowania tą metodą (wzory (1)-(5)). Do zbadania postawionego problemu wykorzystano optymalną liczbę iteracji i optymalny czas uczenia sieci. Pewnym problemem pojawiającym się przy takiej wizualizacji jest konieczność doboru parametrów, w celu uzyskania widoku, który w sposób czytelny prezentuje poszukiwane przez nas informacje. Należy wspomnieć, że w trakcie prowadzonych eksperymentów uzyskiwano widoki przy użyciu sieci neuronowej o wielkości od 10 × 10 do 100 × 100 neuronów. Widoki były uzyskiwane przy wartości parametru MAX_DISTANCE od 1 do wielkości sieci oraz parametru ITER od 1 do 5000. Eksperymenty były prowadzone dla różnych wzorów określających modyfikację wag. Przedstawione w pracy wyniki stanowią najbardziej czytelne z uzyskanych. Wizualizacja wielowymiarowa przy użyciu sieci Kohonena pozwala stwierdzić, że informacje zawarte w analizowanych siedmiowymiarowych danych są wystarczające do prawidłowej klasyfikacji typów węgla 31, 34.2 oraz 35, przy czym nawet zobrazowanie 3 typów węgla na jednym rysunku pozwala stwierdzić, że neurony reprezentujące próbki węgla danego typu gromadzą się w skupiskach, które można od siebie odseparować. Z tego wynika, że dane zawierają informacje wystarczające do prawidłowej klasyfikacji węgla. Zauważyć jednak warto, że przedstawienie przy pomocy sieci Kohonena, danych reprezentujących różne typy węgla parami, pozwala uzyskać jeszcze bardziej czytelne wyniki. Najlepsze efekty osiągnięto dla sieci o 40 wierszach oraz 40 kolumnach neuronów, co łącznie dało liczbę 1600 neuronów, zaś czytelność wyników rośnie wraz z postępem uczenia sieci neuronowej (wzrostem parametru ITER). Przeprowadzone doświadczenia w pełni potwierdzają, że zastosowana metoda może być z powodzeniem wykorzystana w badaniach jakościowych związanych z różnego typu materiałami uziarnionymi, w tym również węglem. Badania w tym zakresie są kontynuowane.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 1; 39-50
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
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