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 "Topczewska, M." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Rangowa klasyfikacja obiektów za pomocą kul w różnych normach
    Ranked classification of data using bounding spheres in different norms
    Autorzy:
    Topczewska., M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341173.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    klasyfikacja
    kule
    metody nieliniowe
    classification
    spheres
    nonlinear methods
    Opis:
    Mając dany zbiór uczący, który zawiera obiekty należące do dwóch lub większej liczby klas, można zbudoważ najmniejsze kule otaczające obiekty z wybranej klasy rozwiązując zadanie programowania kwadratowego. Ze względu na to, że najmniejsze kule są konstruowane oddzielnie dla każdej klasy, problem może być w prosty sposób rozszerzony do przypadków wieloklasowych. W pracy przedstawiamy propozycje klasyfikatorów opartych na kulach w normie euklidesowej oraz w normie l1. Przedstawione eksperymenty zostały przeprowadzone tak na syntetycznych jak i rzeczywistych zbiorach danych.
    If a training set containing objects from two or more classes is given, minimum bounding spheres enclosing objects belonging to a marked class can be built by solving a quadratic programming task. Because the minimum spheres are constructed separately for each class the problem can be easily extended to the multi-class cases. In the paper classifiers both in l1 and l2 norms are proposed. Experiments were performed on artificial and on real data sets.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2008, 3; 145-158
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multiclass classification strategy based on dipoles
    Strategia klasyfikacji wieloklasowej oparta na dipolach
    Autorzy:
    Topczewska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341183.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    klasyfikacja
    problem wieloklasowy
    dipol
    classification
    multiclass problem
    dipole
    Opis:
    The problem of multiclass classification is considered and resolved through the approach based on dipoles. The found hyperplane separates objects from different classes cutting between them and not through their middle. The crux is to define a suitable functional, which is small on lines with good separation power and little damage, easy to calculate and to minimize. The numerical tests were performed and the criterion modified in a way that preserves the intention of finding cuts between classes, which separate as many data points as possible. The approach was tested on some synthetic data sets using a recursive implementation.
    W pracy rozpatrywane jest zagadnienie klasyfikacji w przypadku wieloklasowym oraz podejście oparte na dipolach. Poszukiwana hiperpłaszczyzna powinna rozdzielać obiekty należące do różnych klas, ale nie przecinając środka zadnej klasy. Zdefiniowano w tym celu odpowiedni funkcjonał, by przyjmował on małe wartości w przypadku prawidłowej klasyfikacji większości obiektów, był prosty do obliczenia i minimalizacji. Przeprowadzono testy numeryczne oraz dokonano modyfikacji kryterium, by znaleźć takie rozdzielenie klas, by odseparować możliwie dużo obiektów. Podejście było testowane na wybranych syntetycznych zbiorach danych przy wykorzystaniu implementacji w postaci wywołań rekurencyjnych.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2011, 8; 79-90
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Klasyfikacja stanów przedkrytycznych
    Classification of pre-critical states
    Autorzy:
    Topczewska, M.
    Frischmuth, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/154431.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    klasyfikacja
    ekstrakcja cech
    classification
    feature extraction
    Opis:
    Praca zawiera przykład klasyfikacji danych rzeczywistych opisujących sygnały niekrytyczne, przedkrytyczne i krytyczne. Celem jest rozpoznanie stanów niebezpiecznych tak wcześnie jak to możliwe. Ze względu na brak separowalności liniowej danych w celu separacji klas użyto klasyfikacji hierarchicznej z cięciami za pomocą klasyfikatorów liniowych oraz z podejściem one-versus-rest z wyróżnioną klasą sygnałów bezpiecznych. W wyniku ośmiu cięć uzyskano ostateczny podział przestrzeni skutkujący odseparowaniem klasy sygnałów bezpiecznych od podejrzanych, tj. przedkrytycznych i krytycznych oraz dający najmniejszą liczbę błędnie sklasyfikowanych obiektów z klasy sygnałów niekrytycznych.
    The paper presents an application of classification methods to time-continuous signals (1). Signals with values that exceed a certain critical maximum are called dangerous or critical, otherwise we speak about normal or routine operation of the system under consideration, Fig. 1. The problem is to recognize pre-critical states, i.e. states preceding the actual dangerous ones, and that as early as possible. False negative classifications may have very serious consequences, while false positive verdicts cause expensive but unnecessary counter-measures. As pre-processing, the input signals are characterized by a number of features, which form sequences of vector data, indexed by the cycle number (2). In a first stage, suspicious feature vectors are selected, from which in a second sweep unlikely candidates are removed. The focus of the present paper is this second stage, i.e. the distinction between actual pre-critical and the harmless routine states among the suspicious states, indicated in the first stage by a certain preliminary test. The choice of features and the logic behind the preliminary test are beyond our present scope. Let it suffice to say that the first step is a combination of Principal Component Analysis and some statistical test, and that it is very effective but unspecific in the application at hand.For the real-world data we used to develop the method, it turned out that the obtained feature vectors were linearly non-separable. For that reason a hierarchical approach was applied, where in several steps linear cuts (4,5) of the one-versus-rest type were performed in order to single out the true pre-critical states. For the example under consideration, in eight iterations separation between pre-critical and non-pre-critical ones was achieved. We succeeded to keep the number of wrong negatives at zero while reducing the number of wrong positives to a fraction of the starting value, established by the preliminary test, Fig. 3, 4, 5. The final sensitivity, for the given data set, is 100%, and the achieved specificity is at 93.15%. Numerical experiments, using nonlinear classifiers on much larger data sets, are under way. The present aim is to find an optimal set of features and a one-step criterion which further improves the quality of the classification.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 10, 10; 872-875
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A new hybrid approach for data level balancing classes in classification problems
    Nowe hybrydowe podejście równoważenienia liczności klas w problemie klasyfikacji
    Autorzy:
    Szeszko, P.
    Topczewska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/404015.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
    Tematy:
    class imbalance
    oversampling
    classification
    niezbalansowanie liczności klas
    nadpróbkowanie
    klasyfikacja
    Opis:
    The article concerns the problem of imbalanced data classification. A new algorithm is presented and tested. The HImbA technique is a hybrid method that uses well-known SMOTE algorithm and modified k-nearest neighbours method. 28 datasets have been preprocessed using the HImbA and 10 variants of existing techniques, classified using two algorithms (C4.5 and SMO) and the results have been compared. The new algorithm occurred to give the best results for some datasets.
    Praca dotyczy braku zrównoważenia liczności klas w problemie klasyfikacji. Zaprezentowany oraz przetestowany został nowy algorytm. Technika HImbA jest metodą hybrydową, która łączy znany algorytm SMOTE oraz zmodyfikowaną wersję metody k najbliższych sąsiadów. Została ona zastosowana wraz z dziesięcioma wariantami istniejących technik w celu przetwarzania wstępnego 28 zbiorów danych, które zostały następnie poddane klasyfikacji (użyto dwóch algorytmów – C4.5 oraz SMO), a wyniki zostały porównane. Dla wybranych zbiorów przy użyciu nowego algorytmu uzyskano najlepsze rezultaty.
    Źródło:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2017, 8, 3-4; 145-155
    2081-6154
    Pojawia się w:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Data preprocessing in the classification of the imbalanced data
    Przetwarzanie wstępne w problemie klasyfikacji danych niezrównoważonych
    Autorzy:
    Borowska, K.
    Topczewska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/88428.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    klasy niezrównoważone
    klasyfikacja
    nowy obiekt
    tworzenie
    class imbalance
    oversampling
    classification
    Opis:
    The article concerns the problem of imbalanced data classification. Two algorithms improving the standard SMOTE method have been created and tested. To measure the distance between objects the Euclidean or the HVDM metric was applied, depending on the number of nominal attributes in a dataset.
    Artykuł dotyczy problemu klasyfikacji w przypadku, gdy mamy do czynienia z klasami niezrównoważonymi. W tym celu stworzone zostały dwa algorytmy poprawiające wyniki uzyskiwane za pomocą standardowego algorytmu SMOTE. Do pomiaru odległości między obiektami zastosowano metrykę euklidesową lub metrykę HVDM, w zależności od liczby cech nominalnych w zbiorze.
    Źródło:
    Advances in Computer Science Research; 2014, 11; 31-46
    2300-715X
    Pojawia się w:
    Advances in Computer Science Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Impact of Image Preprocessing on Recognition of Letters of Sign Language
    Wpływ przetwarzania wstępnego obrazów na rozpoznawanie znaków alfabetu migowego
    Autorzy:
    Abramowicz, P.
    Topczewska, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/88414.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    przetwarzanie wstępne
    alfabet migowy
    klasyfikacja
    image preprocessing
    sign language
    classification
    Opis:
    The article concerns the problem of the selected sign language letters in the form of images classification. The impact of the image preprocessing methods as adaptive thresholding or edge detection is tested. In addition, the influence of the found shapes filling is checked, as well as centering the hands on the images. The following classification methods were chosen: SVM classifier with linear kernel function, Naive Bayes and Random Forests. The accuracy, F-measure, the AUC, MAE and Kappa coefficient were reported as measures of classification quality.
    Artykuł dotyczy klasyfikacji wybranych liter alfabetu migowego w postaci obrazów. Badany jest wpływ na wyniki kilku metod przetwarzania wstępnego obrazów, w tym progowania adaptacyjnego oraz detekcji krawędzi. Dodatkowo sprawdzane jest wypełnianie znalezionych kształtów, a także centrowanie dłoni na obrazach. Jako metody klasyfikacji wybrane zostały: klasyfikator SVM z liniową funkcją jądrową, klasyfikator Naive Bayes oraz Random Forest. Jako miary jakości klasyfikacji raportowane są jakość klasyfikacji, miara F, pole pod krzywą ROC oraz współczynnik Kappa.
    Źródło:
    Advances in Computer Science Research; 2018, 14; 5-16
    2300-715X
    Pojawia się w:
    Advances in Computer Science Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Strategie klasyfikacji oparte na dipolach
    Dipole-based classification strategies
    Autorzy:
    Topczewska, M.
    Frischmuth, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155002.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    klasyfikacja
    dipol
    kryterium dipolowe
    classification
    dipole
    dipole criterion
    Opis:
    W pracy przedstawiona została metoda klasyfikacji oparta na kryterium dipolowym. Przeprowadzone testy numeryczne skłoniły autorów do modyfikacji początkowego kryterium prezentowanego w pracy [1] w taki sposób, by znaleziona hiperpłaszczyzna separowała jak największą liczbę obiektów należących do różnych klas, nie rozdzielając obiektów z tej samej klasy. Nowe podejście zostało przetestowane na wygenerowanych zbiorach danych, a otrzymane wyniki pozwoliły na implementację w postaci wywołań rekurencyjnych.
    Finding a separating hyperplane for two classes by minimizing an error functional summing contributions for each poorly classified data point is by now common practice. Effective implementations in the framework of SVM or in terms of CPL functions are available and shown to work well for quite large sets of data. In this article a classification method based on dipoles is presented, which is a modification of a criterion given in [1]. We search for a hyperplane cutting between classes and not through their middle. The crux is to define a suitable functional, which is small on lines with good separation power and little damage, easy to calculate and to minimize. We perform numerical tests and modify the criterion in a way that preserves the intention of finding cuts between classes (and not through their middle), which separate as many data points as possible. However, we do not count (in integers), but weigh by taking the distance to the wrong side. The approach was tested on some synthetic data sets using a recursive implementation.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 6, 6; 632-635
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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