Informacja

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

Wyszukujesz frazę "trees" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-12 z 12
Tytuł:
Analiza drzew decyzyjnych na gruncie teorii perspektywy
Decision tree analysis based on prospect theory
Autorzy:
Dudzińska-Baryła, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327072.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
drzewa decyzyjne
kumulacyjna teoria perspektywy
decision trees
cumulative prospect theory
Opis:
Powszechnie stosowaną graficzną metodą wspomagania procesu decyzyjnego w warunkach ryzyka są drzewa decyzyjne. Jako kryterium wyboru optymalnej decyzji zwykle stosuje się maksymalizację wartości oczekiwanej. W behawioralnym podejściu do analizy decyzyjnej uwzględnia się subiektywne czynniki, które często powodują, iż decyzje decydentów nie są zgodne z podejściem normatywnym. W pracy zostanie zaproponowana procedura oceny problemów decyzyjnych, które można przedstawić za pomocą drzew decyzyjnych zawierających dwa lub więcej etapów, wykorzystująca zasady kumulacyjnej teorii perspektywy.
The decision trees are a commonly used graphical method for analysis of decisions under conditions of risk. As the criterion for choosing the optimal decision the expected value criterion is usually used. In the behavioral decision analysis, subjective factors are taken into account, which often causes that the preferred decision differs from optimal decision based on the normative approach. In this paper we propose procedures for the analysis of decision problems, which can be presented by decision trees with two or more stages. These procedures are based on cumulative prospect theory.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2017, 113; 67-82
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie metody drzew decyzyjnych w systemie wspomagania decyzji kapitana statku w sytuacjach awaryjnych
Implementation of the decision trees method in the decision support system for master in ship’s emergency situations
Autorzy:
Małyszko, M.
Wielgosz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/314164.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
drzewa decyzyjne
ratownictwo morskie
analiza komputerowa
decision trees
maritime rescue
computer analysis
Opis:
Artykuł jest kontynuacją serii publikacji dotyczących opracowywanego systemu wspomagania decyzji w ratownictwie morskim. W artykule zbadano możliwość zastosowania aplikacji komputerowej wykorzystującą metodę drzew decyzyjnych podczas analizy sytuacji statku będącego w niebezpieczeństwie. Badania przeprowadzono dla przypadku statku na mieliźnie. W pracy scharakteryzowano metodę, wykonano wstępne założenia do algorytmu postępowania, zdefiniowano atrybuty i warianty zdarzeń. Zbudowano model, który został przetestowany w aplikacji komputerowej. Wyniki analizy przedstawiono w postaci grafu oraz danych liczbowych zinterpretowanych dla badanego przypadku. We wnioskach ujęto przydatność wykorzystanej aplikacji komputerowej oraz możliwość jej dalszego zastosowania także w innych operacjach poszukiwawczo – ratowniczych na morzu.
The article is continuation of publication series on decision support system for maritime rescue currently being developed. The article examines the possibility of using a computer application that implements the method of decision tree analysis for ship in distress situations. The research has been conducted for ship aground case. The study characterizes the method, initial assumptions for the algorithm, defines attributes and variants events. Created model has been tested in a computer application. The results of the analysis are presented in the form of graph and numerical data interpreted for researched case. The proposals included the usefulness of described computer application and the possibility of its further use in other types of search and rescue operations at sea.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2016, 17, 12; 318-323
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of Reinforcement Phase Shape in MMC Using Decision Trees
Autorzy:
Gawdzińska, K.
Pelczar, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/382948.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
shape
reinforcement phase
data mining
decision trees
kształt
faza zbrojenia
drzewa decyzyjne
Opis:
This paper proposes a description of the reinforcement phase shape in MMCs by means of a decision, or classification tree analysis, recognized as a basic data mining technique. The material under examination was composed of reinforcement particles (SiC) in suspension composites with silumin matrix, made by mechanical stirring method. The use of decision tree method allowed to determine logic rules for the classification of particles to the category circle on the basis of its diameter and surface area, taking into account the division into three samples (depending on the location of the analyzed area in the casting space) and a reference sample (representative analysis area – of most desired shape in terms of composite quality - generated by simulation). To assess the accuracy of classification we used a redistribution indicator, that can be a measure used in describing the feature: homogeneity of reinforcement phase particle shape in the space of composite casting.
Źródło:
Archives of Foundry Engineering; 2013, 13, 2 spec.; 39-42
1897-3310
2299-2944
Pojawia się w:
Archives of Foundry Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytmy do konstruowania drzew decyzyjnych w przewidywaniu skuteczności kampanii telemarketingowej banku
Algorithms for constructing decision trees for predicting the effectiveness of the bank’s telemarketing campaign
Autorzy:
Kozak, J.
Juszczuk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/108824.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
Tematy:
drzewa decyzyjne
analiza danych
kampania telemarketingowa
decision trees
data analysis
telemarketing campaign
Opis:
W artykule dokonano analizy kampanii telemarketingowej portugalskiego banku. Dane zawierają 17 atrybutów (cech), w tym informację o skuteczności przeprowadzonej rozmowy związanej z ofertą lokaty bankowej. Analiza przeprowadzona została z zastosowaniem algorytmów do konstruowania drzew decyzyjnych (m.in. CART, C4.5), a w jej wyniku, na podstawie wartości cech klienta, wykonana została predykcja określająca skutek rozmowy telemarketingowej. Wykonane doświadczenia pozwoliły na analizę wyników poszczególnych klasyfikatorów pod względem różnych miar oceny jakości klasyfikacji. Jest to szczególnie ważne w przypadku rzeczywistych zbiorów danych z nierównomiernie rozłożonymi klasami decyzyjnymi.
In this article we propose a novel approach for the generating transaction systems based on the technical analysis indicator - moving averages. Crossover of the moving average with the price chart is considered as a signal. Mechanism of setting the moving average period will be decreased in case of efficient trading. On the other hand, a couple of loss making trades leads to the increasing the moving average period. This will directly affect of decreasing number of trades. Such approach will be compared with the classical solutions based on crossover of two moving averages. Such mechanism will be presented as a system based on the procedural programming paradigm, in which stand-alone block codes are system functions. This will allow to easily expand some system functionalities without increasing code complexity.
Źródło:
Studia Informatica Pomerania; 2016, 39, 1; 49-59
2451-0424
2300-410X
Pojawia się w:
Studia Informatica Pomerania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An improved medical diagnosing of acute abdominal pain with decision tree
Autorzy:
Jankowski, D.
Jackowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333015.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
medyczne systemy wspomagania decyzji
drzewa decyzyjne
klasyfikacja
medical decision support systems
decision trees
classification
Opis:
In medical decision making (e.g., classification) we expect that decision will be made effectively and reliably. Decision making systems with their ability to learn automatically seem to be very appropriate for performing such tasks. Decision trees provide high classification accuracy with simple representation of gathered knowledge. Those advantages cause that decision trees have been widely used in different areas of medical decision making. In this paper we present characteristic of univariate and multivariate decision tree. We apply those classifiers to the problem of acute abdominal pain diagnosis.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 20; 65-71
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Interpretable decision-tree induction in a big data parallel framework
Autorzy:
Weinberg, A. I.
Last, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330635.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
big data
parallel computing
mapreduce
decision trees
editing distance
tree similarity
zbiór danych
obliczenia równoległe
drzewa decyzyjne
odległość edycji
Opis:
When running data-mining algorithms on big data platforms, a parallel, distributed framework, such as MAPREDUCE, may be used. However, in a parallel framework, each individual model fits the data allocated to its own computing node without necessarily fitting the entire dataset. In order to induce a single consistent model, ensemble algorithms such as majority voting, aggregate the local models, rather than analyzing the entire dataset directly. Our goal is to develop an efficient algorithm for choosing one representative model from multiple, locally induced decision-tree models. The proposed SySM (syntactic similarity method) algorithm computes the similarity between the models produced by parallel nodes and chooses the model which is most similar to others as the best representative of the entire dataset. In 18.75% of 48 experiments on four big datasets, SySM accuracy is significantly higher than that of the ensemble; in about 43.75% of the experiments, SySM accuracy is significantly lower; in one case, the results are identical; and in the remaining 35.41% of cases the difference is not statistically significant. Compared with ensemble methods, the representative tree models selected by the proposed methodology are more compact and interpretable, their induction consumes less memory, and, as confirmed by the empirical results, they allow faster classification of new records.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 4; 737-748
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Decision trees and the effects of feature extraction parameters for robust sensor network design
Wykorzystanie drzew decyzyjnych oraz wpływu parametrów ekstrakcji cech do projektowania odpornych sieci czujników
Autorzy:
Gerdes, M.
Galar, D.
Scholz, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301345.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
decision trees
feature extraction
sensor optimization
sensor fusion
sensor selection
drzewa decyzyjne
ekstrakcja cech
optymalizacja czujników
fuzja czujników
dobór czujników
Opis:
Reliable sensors and information are required for reliable condition monitoring. Complex systems are commonly monitored by many sensors for health assessment and operation purposes. When one of the sensors fails, the current state of the system cannot be calculated in same reliable way or the information about the current state will not be complete. Condition monitoring can still be used with an incomplete state, but the results may not represent the true condition of the system. This is especially true if the failed sensor monitors an important system parameter. There are two possibilities to handle sensor failure. One is to make the monitoring more complex by enabling it to work better with incomplete data; the other is to introduce hard or software redundancy. Sensor reliability is a critical part of a system. Not all sensors can be made redundant because of space, cost or environmental constraints. Sensors delivering significant information about the system state need to be redundant, but an error of less important sensors is acceptable. This paper shows how to calculate the significance of the information that a sensor gives about a system by using signal processing and decision trees. It also shows how signal processing parameters influence the classification rate of a decision tree and, thus, the information. Decision trees are used to calculate and order the features based on the information gain of each feature. During the method validation, they are used for failure classification to show the influence of different features on the classification performance. The paper concludes by analysing the results of experiments showing how the method can classify different errors with a 75% probability and how different feature extraction options influence the information gain.
Niezawodne monitorowanie stanu wymaga niezawodności czujników i pochodzących z nich informacji. Systemy złożone są zazwyczaj monitorowane przez wiele czujników, co pozwala na ocenę stanu technicznego oraz aspektów eksploatacyjnych. Gdy jeden z czujników ulega uszkodzeniu, uniemożliwia to obliczenie bieżącego stanu systemu z dotychczasową niezawodnością lub uzyskanie kompletnych informacji o bieżącym stanie. Stan można co prawda monitorować nawet przy niekompletnych danych, ale wyniki takiego monitorowania mogą nie odpowiadać rzeczywistemu stanowi systemu. Sytuacja taka ma miejsce w szczególności, gdy uszkodzony czujnik jest odpowiedzialny za monitorowanie istotnego parametru systemu. Problem uszkodzenia czujnika można rozwiązywać na dwa sposoby. Pierwszy polega na zwiększeniu złożoności systemu, co umożliwia jego sprawniejsze działanie w sytuacji, gdy dane są niekompletne. Drugim sposobem jest wprowadzenie nadmiarowego sprzętu (hardware'u) lub oprogramowania. Niezawodność czujników stanowi krytyczny aspekt systemu. Oczywiście, ze względu na ograniczenia przestrzenne, ekonomiczne i środowiskowe nie wszystkie czujniki w systemie mogą być nadmiarowe. Redundancja powinna dotyczyć wszystkich czujników, które dostarczają istotnych informacji na temat stanu systemu, natomiast dopuszczalne są błędy mniej ważnych czujników. W niniejszej pracy pokazano jak obliczać istotność informacji o systemie dostarczanych przez poszczególne czujniki z wykorzystaniem metod przetwarzania sygnałów oraz drzew decyzyjnych. Zademonstrowano również w jaki sposób parametry przetwarzania sygnałów wpływają na poprawność klasyfikacji metodą drzewa decyzyjnego, a tym samym na poprawność dostarczanych informacji. Drzew decyzyjnych używa się do obliczania i porządkowania cech w oparciu o przyrost informacji charakteryzujący poszczególne cechy. Podczas weryfikacji zastosowanej metody, drzewa decyzyjne wykorzystano do klasyfikacji uszkodzeń celem przedstawienia wpływu różnych cech na dokładność klasyfikacji. Pracę kończy analiza wyników eksperymentów pokazujących w jaki sposób zastosowana metoda pozwala na klasyfikację różnych błędów z 75-procentowym prawdopodobieństwem oraz jak różne opcje ekstrakcji cech wpływają na przyrost informacji.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 1; 31-42
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Building decision trees based on production knowledge as support in decision-making process
Autorzy:
Matuszny, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839522.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
Tematy:
decision trees
knowledge identification
production engineering
production knowledge
production processes
drzewa decyzyjne
identyfikacja wiedzy
inżynieria produkcji
wiedza o produkcji
procesy produkcji
Opis:
The article presents sources of production knowledge and thoroughly describes its identification which on the construction of decision trees, and on the construction of knowledge bases for production processes. The problems that arise during the technical preparation of production are briefly characterized and the advanced algorithm with which decision trees can be built is described in detail. A decision tree was built based on real data from the manufacturing company. Decision trees are presented as a method of knowledge representation.
Źródło:
Production Engineering Archives; 2020, 26, 2; 36-40
2353-5156
2353-7779
Pojawia się w:
Production Engineering Archives
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Decision Tree in the Valuation of Mining Investments
Drzewo decyzyjne w wycenie wartości inwestycji górniczych
Autorzy:
Ranosz, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/319230.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
Tematy:
wartość oczekiwana NPV
wycena inwestycji górniczych
drzewa decyzyjne
problemy decyzyjne
expected value of NPV
valuation of mining investments
decision trees
decision problems
Opis:
The present paper is dedicated to the valuation of mining investments by means of the decision tree method. The paper consists of four parts. The introduction presents the purpose of work. The second section describes the decision tree method. The next part of the paper focuses on a short sample calculation of an investment valuation by means of the discussed method, meant for a mining company which intends to undertake an investment involving the extraction of a new mineral deposit. The paper ends with a summary and a list of literature used in its development.
Niniejszy artykuł został poświęcony wycenie inwestycji górniczych przy użyciu the metody drzewa decyzyjnego. Artykuł składa się z czterech części. We wstępie do opracowania przedstawiono cel artykułu. W drugiej części przedstawiono metodę drzewa decyzyjnego. Kolejna część artykułu została poświęcona na przeprowadzenie krótkiego przykładu obliczeniowego wyceny inwestycji z zastosowaniem omawianej metody dla przedsiębiorstwa górniczego, które zamierza podjąć inwestycję w eksploatację nowego złoża. Artykuł został zakończony podsumowaniem oraz spisem literatury użytej do opracowania artykułu.
Źródło:
Inżynieria Mineralna; 2016, R. 17, nr 1, 1; 75-78
1640-4920
Pojawia się w:
Inżynieria Mineralna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Decision trees in the analysis of the intensity of damage to portal frame buildings in mining areas
Drzewa decyzyjne w analizie intensywności uszkodzeń budynków halowych na terenach górniczych
Autorzy:
Firek, K.
Rusek, J.
Wodyński, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/220239.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
damage to buildings
portal frame buildings
mining area
technical wear
decision trees
uszkodzenia budynków
budynki halowe
teren górniczy
zużycie techniczne
drzewa decyzyjne
Opis:
The article presents a preliminary database analysis regarding the technical condition of 94 portal frame buildings located in the mining area of Legnica-Głogów Copper District (LGOM), using the methodology of decision trees. The scope of the analysis was divided into two stages. The first one included creating a decision tree by a standard CART method, and determining the importance of individual damage indices in the values of the technical wear of buildings. The second one was based on verification of the created decision tree and the importance of these indices in the technical wear of buildings by means of a simulation of individual dendritic models using the method of random forest. The obtained results confirmed the usefulness of decision trees in the early stage of data analysis. This methodology allows to build the initial model to describe the interaction between variables and to infer about the importance of individual input variables.
Celem prezentowanych w artykule badań było sprawdzenie możliwości pozyskiwania informacji na temat udziału uszkodzeń w zużyciu technicznym zabudowy terenu górniczego z wykorzystaniem metody drzew decyzyjnych. Badania przeprowadzono na podstawie utworzonej przez autorów bazy danych o stanie technicznym i uszkodzeniach 94 budynków typu halowego, usytuowanych na terenie górniczym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Do analiz przyjęto metodę drzew decyzyjnych CART – Classification & Regression Tree, na bazie której utworzono model aproksymujący wartość zużycia technicznego budynków. W efekcie ustalono wpływ poszczególnych zmiennych na przebieg modelowanego procesu (Rys. 3 i 4). W drugim etapie, stosując metodę losowych lasów przeprowadzono weryfikację wyników uzyskanych dla modelu utworzonego metodą CART (Tab. 2). Przeprowadzone badania pozwoliły na ustalenie udziałów wyspecyfikowanych kategorii uszkodzeń elementów badanych budynków w ich stopniu zużycia technicznego. Największy udział w zużyciu technicznym budynków stwierdzono w przypadku uszkodzeń ścian wypełniających i osłonowych, warstw elewacyjnych oraz wewnętrznych elementów wykończeniowych. Z kolei najmniej istotny wpływ na stopień zużycia budynków mają uszkodzenia elementów stężających oraz zewnętrznych. Z rezultatów przeprowadzonych badań wynika, że wykorzystanie metody drzew decyzyjnych może okazać się przydatne w początkowej fazie analizy danych. Pozwala ona na utworzenie wstępnego modelu oraz wnioskowanie o udziałach poszczególnych zmiennych wejściowych w zmienności zmiennej zależnej. Zaletę metody drzew decyzyjnych stanowi fakt, iż mimo niejawnej reprezentacji ostatecznego podziału przestrzeni wielowymiarowej, struktura drzewa jest w pełni przejrzysta i pozwala na interpretację powiązań przyczynowo-skutkowych w modelu. Drzewa decyzyjne, oprócz aproksymacji funkcji wielu zmiennych, pozwalają na analizę struktury utworzonego systemu z możliwością jego adaptacji do innych modeli wnioskowania (np. sieci Bayesowskich bądź rozmytych systemów regułowych), oraz ocenę istotności poszczególnych zmiennych wejściowych.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 3; 847-857
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Recursive Partitioning application in the assessment of the climatic conditions impact of non- CO2 GHGs on agricultural emissions
Zastosowanie metody Recursive Partitioning w ocenie wpływu warunków klimatycznych na rolnicze emisje gazów cieplarnianych innych niż CO2
Autorzy:
Kolasa-Więcek, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334096.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
gazy cieplarniane
CH4
N2O
modelowanie
sieci neuronowe
drzewa decyzyjne
warunki meteorologiczne
greenhouse gases
modeling
neural networks
decision trees
meteorological conditions
Opis:
Agricultural practices contribute to emissions of the greenhouse gases (GHGs) such a methan (CH4) and nitrous oxide (N2O). Their estimated share from agricultural sources is assessed at around 50% of CH4 and 60% of N2O emissions. The efforts made by the agricultural sector aim to limit and reduce emissions. Due to their significant share, all the complementary knowledge information concerning their reduction are highly precious. The paper proposes the use of neural modeling techniques and the summary of results by modeling based on a decision tree (Recursive Partitioning) to estimate the levels of methane and nitrous oxide emissions from agriculture under varying weather conditions in Poland. The obtained results support the hypothesis that neural model describing the effect of meteorological conditions on the CH4and N2O emissions is an appropriate tool for the assessment of the projected emission level.
Praktyki rolnicze przyczyniają się do emisji gazów cieplarnianych (GGC), takich jak metan (CH4) i podtlenku azotu (N2O). Ich szacunkowy udział ze źródeł rolniczych oceniany jest na około 50% emisji CH4 i 60% emisji N2O. Wysiłki podejmowane przez sektor rolny mają na celu ograniczenie i redukcję ich emisji. Ze względu na ich znaczący udział, wszelkie informacje dopełniające wiedzę na temat możliwości ich redukcji są niezwykle cenne. W pracy zaproponowano wykorzystanie technik neuronowego modelowania oraz posumowania wyników z wykorzystaniem modelowania w oparciu o drzewo decyzyjne (Recursive Partitioning) do estymacji poziomu metanu i podtlenku azotu emitowanych z rolnictwa przy zmiennych warunkach meteorologicznych w Polsce. Uzyskane wyniki badań potwierdzają hipotezę, że model neuronowy, opisujący wpływ warunków meteorologicznych na emisję CH4 i N2O, jest właściwym instrumentem dla dokonania oceny prognozowania poziomu tej emisji.
Źródło:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2013, 58, 1; 96-101
1642-686X
2719-423X
Pojawia się w:
Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Patient classification algorithm at urgency care area of a hospital based on the triage system
Autorzy:
Mondragon, N.
Istrate, D.
Wegrzyn-Wolska, K.
Garcia, J. C.
Sanchez, J.C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/951692.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
triage
classification
SET
fuzzy logic
decision trees
patients
urgency
hospital emergency
algorithm
ocena stanu zdrowia rannych
klasyfikacja
logika rozmyta
drzewa decyzyjne
pacjenci
pomoc szpitalna
algorytm
Opis:
The time passed in the urgency zone of a hospital is really important, and the quick evaluation and selection of the patients who arrive to this area is essential to avoid waste of time and help the patients in a higher emergency level. The triage, an evaluation and classification structured system, allows to manage the urgency level of the patient; it is based on the vital signs measures and clinical data of the patient. The goal is making the classification in the shortest possible time and with a minimal error percentage. Levels are allocated according to the concept that what is urgent is not always serious and that what is serious is not always urgent. In this work, we present a computational algorithm that evaluates the patients within the fever symptomatic category, we use fuzzy logic and decision trees to collect and analyze simultaneously the vital signs and the clinical data of the patient through a graphical interface; so that the classification can be more intuitive and faster. Fuzzy logic allows us to process data and take a decision based on incomplete information or uncertain values, decision trees are structures or rules sets that classify the data when we have several variables.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 87-94
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-12 z 12

    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