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 "classification model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Klasyfikacje modeli biznesu
    Business Model Classifications
    Autorzy:
    Wiśniewski, Adam Krystian
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1826487.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    business model
    classification
    enterprise
    management
    model biznesu
    klasyfikacja
    przedsiębiorstwo
    zarządzanie
    Opis:
    This article aims to analyze the business model, aspects of its application and classifications. A shared aspect of theoretical and practical applications of the business models is its complexity and versatility. Complexity results from lack of a generally accepted one definition of the problem, and so many authors propose their own terms and constructing elements of business model. Versatility is based on the universality of potential of use in practice. Each company, knowing its specific characteristics and conditions, is able to choose an effective business model that enables and facilitates the creation of value. The review of the existing business model classifications in this paper allows to identify three main directions taken by the authors: universal models, e-business models and innovative business models. They have been discussed and characterized.
    Celem niniejszego artykułu jest analiza modelu biznesu, aspektów jego stosowania i klasyfikacji. Wspólnym aspektem prac teoretycznych i praktycznego zastosowania modeli biznesu jest jego złożoność i uniwersalność. Złożoność wynika z braku ogólnie przyjętej jednej definicji tego zagadnienia, w związku z czym szereg autorów proponuje własne określenia oraz elementy je konstruujące. Uniwersalność opiera się na powszechności potencjalnego zastosowania i wykorzystania w praktyce. Każde przedsiębiorstwo, znając swoją specyfikę i uwarunkowania jest w stanie dobrać efektywny model biznesu, który umożliwia i ułatwia generowanie wartości. Zaprezentowany w artykule przegląd istniejących klasyfikacji modeli biznesu pozwala wyłonić trzy główne kierunki podejmowane przez autorów: modele uniwersalne, modele e-biznesu i modele innowacyjne. Zostały one omówione, scharakteryzowane i porównane.
    Źródło:
    Przedsiębiorstwo we współczesnej gospodarce - teoria i praktyka; 2018, 2, 25; 33-50
    2084-6495
    Pojawia się w:
    Przedsiębiorstwo we współczesnej gospodarce - teoria i praktyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Models of quality costs calculation and their classification
    Autorzy:
    Sadkowski, Wojciech
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/392995.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    classification
    quality costs
    model
    quality costs calculation
    klasyfikacja
    koszty jakości
    kalkulacja kosztów jakości
    Opis:
    Quality costs calculation is a tool companies use to measure quality costs. The origins of interest in the field noted in foreign literature and practice date to the end of the 1960s, while in Poland the subject has been known since the 1970s. The purpose of the paper is to present and classify selected models of quality costs calculation. The consequences of the undertaken research work will be the organization of knowledge about models of this calculation, and the specification of the key elements used to build them. Quality costs calculation is the subject of the research. In order to achieve the pursued research objective the critical analysis method was applied to the literature on the subject in the areas of quality management and management accounting, as well as to selected journals. The present paper forms a body of theory with which to develop the author’s own model of quality costs calculation.
    Źródło:
    Organizacja i Zarządzanie : kwartalnik naukowy; 2019, 2; 117-129
    1899-6116
    Pojawia się w:
    Organizacja i Zarządzanie : kwartalnik naukowy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Empirical Evaluation of Methods of Filling the Missing Data in Learning Probabilistic Models
    Porównanie metod uzupełniania danych brakujących w uczeniu modeli probabilistycznych
    Autorzy:
    Falkowski, A. A.
    Łupińska-Dubicka, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/88374.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    dane brakujące
    model probabilistyczny
    sieci Bayesa
    klasyfikacja
    missing data
    probabilistic models
    Bayesian networks
    classification
    Opis:
    Missing data is a common problem in statistical analysis and most practical databases contain missing values of some of their attributes. Missing data can appear for many reasons. However, regardless of the reason for the missing values, even a small percent of missing data can cause serious problems with analysis reducing the statistical power of a study and leading to draw wrong conclusions. In this paper the results of handling missing observations in learning probabilistic models were presented. Two data sets taken from UCI Machine Learning Repository were used to learn the quantitative part of the Bayesian networks. To provide the opportunity to compare selected data sets did not contain any missing values. For each model data sets with variety of levels of missing values were artificially generated. The main goal of this paper was to examine whether omitting observations has an influence on model’s reliability. The accuracy was defined as the percentage of correctly classified records and has been compared to the results obtained in the data set not containing missing values.
    Brakujące dane są częstym problemem w analizie statystycznej, a większość baz danych zawiera brakujące wartości niektórych z ich atrybutów. Brakujące dane mogą pojawiać się z wielu powodów. Jednak bez względu na przyczynę brakujących wartości nawet ich niewielki procent może spowodować poważne problemy z analizą, zmniejszając siłę statystyczną badania i prowadząc do wyciągnięcia błędnych wniosków. W artykule przedstawiono wyniki uzupełniania danych brakujących w uczeniu modeli probabilistycznych. Dwa zestawy danych pobrane z repozytorium uczenia maszynowego UCI posłużyły do wytrenowania ilościowej części sieci bayesowskich. Aby zapewnić możliwość porównania wybrane zbiory danych nie zawierały żadnych brakujących wartości. Dla każdego modelu zbiory danych z różnymi poziomami brakujących wartości zostały sztucznie wygenerowane. Głównym celem tego artykułu było zbadanie, czy braki w obserwacjach mają wpływ na niezawodność modelu. Dokładność została zdefiniowana jako procent poprawnie zaklasyfikowanych rekordów i została porównana z wynikami uzyskanymi w zbiorze danych niezawierającym brakujących wartości.
    Źródło:
    Advances in Computer Science Research; 2018, 14; 55-67
    2300-715X
    Pojawia się w:
    Advances in Computer Science Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Boltzmann equation in the modeling of mineral processing
    Równanie Boltzmanna w modelowaniu procesów przeróbczych
    Autorzy:
    Zhukov, V. P.
    Otwinowski, H.
    Belyakov, A. N.
    Wyleciał, T.
    Mizonov, V. E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219666.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Boltzmann equation
    mineral processing
    comminution
    classification
    particles transport
    matrix model
    ball mill
    równanie Boltzmanna
    procesy przeróbcze
    rozdrabnianie
    klasyfikacja
    transport ziaren
    model macierzowy
    młyn kulowy
    Opis:
    The paper presents an application of the Boltzmann kinetic equation to the simultaneous modeling of multi-dimensional processes. This equation defines the evolution of the distribution of the probabilisty density in a given phase space. In the case of a grinding process, the considered phase space is defined by the Cartesian coordinates of particle position, the components of particle velocity and the particle size. The theory of Markov processes is used in the paper to solve the Boltzmann equation for the multi-dimensional space of system states. In order to verify the presented model, research into the simultaneous comminution and movement of material in a drum ball mill was performed. The methodology developed to solve the Boltzmann equation significantly reduces the computational time, which is particularly important in the solution of multi-dimensional problems.
    Równanie Boltzmanna jest podstawowym równaniem kinetycznej teorii gazów opisującym ewolucję cząstek w rozrzedzonym gazie. W równaniu tym występuje funkcja gęstości prawdopodobieństwa zmiennej losowej w trójwymiarowej przestrzeni fazowej (funkcja rozkładu). W artykule przedstawiono sposób wykorzystania równania Boltzmanna do analizy procesów przeróbki mechanicznej surowców mineralnych. Wynikiem tej analizy jest matematyczny model występujących równocześnie procesów mielenia, klasyfikacji i transportu materiałów ziarnistych. W tym przypadku równanie Boltzmanna opisuje ewolucję gęstości rozkładu ziaren względem składowych prędkości, współrzędnych kartezjańskich oraz rozmiaru ziarna. W młynie funkcja rozkładu zmienia się w wyniku rozdrabniania i ruchu ziaren, a w klasyfikatorze tylko w wyniku ruchu ziaren. W ogólnym przypadku funkcja rozkładu zależy od: czasu, ruchu ziaren, prędkości ziaren i rozmiaru ziaren, który zmienia się w wyniku rozdrabniania. Uwzględnienie zjawisk losowych wymaga wprowadzenia składowej dyfuzyjnej do równania Boltzmanna. W artykule rozpatrzono zastosowanie równania Boltzmanna do rozdrabniania periodycznego i ciągłego. W otrzymanych postaciach równania można uwzględnić rzeczywiste warunki technologiczne, co pozwala opisać stanu układu podczas oddzielnych lub jednoczesnych procesów przeróbczych. Przy założeniu jednowymiarowości procesów rozpatrywane zagadnienie sprowadza się do znanych przypadków, analizowanych jako oddzielne procesy. Obliczenia numeryczne wykonano metodą macierzową z wykorzystaniem teorii łańcuchów Markowa. Przedstawiono wyniki obliczeń dla przypadku jednoczesnego rozdrabniania i ruchu ziaren w młynie bębnowym kulowym. Analiza wyników obliczeń wykazała, że przebieg ewolucji stanu układu ziaren jest prawidłowy. W przyszłych badaniach można uwzględnić w równaniu Boltzmanna kształt ziaren, co oznacza wprowadzenie dodatkowych trzech współrzędnych do przestrzeni fazowej. Współrzędne te związane są ze zmianą długości, szerokości i wysokości ziarna.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 2; 507-516
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Methodology of rough-set-based classification and sorting with hierarchical structure of attributes and criteria
    Metodyka klasyfikacji i sortowania z hierarchiczną strukturą atrybutów przy pomocy zbiorów przybliżonych
    Autorzy:
    Dembczyński, K.
    Greco, S.
    Słowiński, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205554.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    klasyfikacja
    model reguł decyzyjnych preferencji
    sortowanie
    struktura hierarchiczna
    zadanie wielokryterialnego podejmowania decyzji
    zbiory przybliżone
    classification
    decision rule preference model
    hierarchical structure
    multicriteria decision problems
    rough sets
    sorting
    Opis:
    We consider a hierarchical classification problem involving sets of attributes and criteria. The problem of classification concerns an assignment of a set of objects to pre-defined classes. The classification to preference-ordered classes is called sorting. The objects are described by two sorts of attributes: criteria and regular attributes, depending on whether the attribute domain is preference-ordered or not. The hierarchical classification and sorting is made in finite number of steps due to hierarchical structure of regular attributes and criteria in the form of a tree. We propose a methodology based on the decision rule preference model. The model is constructed by inductive learning from examples of hierarchical decisions made by the Decision Maker on a reference set of objects. To deal with inconsistencies appearing in decision examples we adapt the rough set approach to the hierarchical classification and sorting problems. Due to inconsistency and their propagation from the bottom to the top of the hierarchy, the description of an object on a particular attribute may be not a simple value but either a subset of a regular attribute domain or an interval on a criterion scale. An example illustrates the methodology presented.
    Rozpatrujemy problem klasyfikacji hierarchicznej ze zbiorami atrybutów i kryteriów. Zadanie klasyfikacji dotyczy przydziału zbioru obiektów do z góry zdefiniowanych klas. Klasyfikacja do klas uporządkowanych według relacji preferencji nazywana jest sortowaniem. Obiekty są opisane przez dwa rodzaje atrybutów: kryteria i właściwe atrybuty, w zależności od tego, czy dziedzina atrybutu jest uporządkowana względem preferencji, czy też nie. Hierarchiczna klasyfikacja i sortowanie wykonywane są w skończonej liczbie kroków dzięki hierarchicznej strukturze atrybutów właściwych i kryteriów, w postaci drzewa. Proponujemy metodyk(c) opartą na modelu reguł decyzyjnych co do preferencji. Model jest konstruowany poprzez uczenie indukcyjne na przykładach decyzji hierarchicznych podejmowanych przez decydenta w stosunku do zbioru odniesienia obiektów. Aby poradzić sobie z niespójnościami pojawiającymi się w przykładach decyzji zaadaptowaliśmy podejście zbiorów przybliżonych do zadania hierarchicznej klasyfikacji i sortowania. Wobec niespójności i ich propagacji od dołu do góry hierarchii, opis obiektu w ramach konkretnego atrybutu może nie być pojedynczą wartością, ale bądź to podzbiorem dziedziny atrybutu właściwego bądź to przedziałem na skali kryterium. Zaproponowaną metodykę zilustrowaliśmy przykładem.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2002, 31, 4; 891-920
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Metoda oceny jakości modelu oparta na maszynie wektorów nośnych
    Model Quality Assessment Method Based on Support Vector Machine
    Autorzy:
    Glodek, Łukasz
    Bysko, Szymon
    Nocoń, Witold
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2068646.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    wirtualne uruchomienie
    cyfrowy bliźniak
    Maszyna Wektorów Nośnych
    jakość dopasowania modelu
    klasyfikacja
    virtual commissioning
    digital twin
    SVM
    model goodness of fit
    classification
    Opis:
    Celem pracy jest ocena jakości modelu oparta na Maszynie Wektorów Nośnych SVM pod kątem jej przydatności w wirtualnym uruchomieniu - do zastosowania na potrzeby wirtualnego bliźniaka. Przedstawione wyniki badań są ściśle skorelowane z Przemysłem 4.0, którego główną ideą jest integracja inteligentnych maszyn, systemów i informatyki. Jednym z celów jest wprowadzenie możliwości elastycznej zmiany asortymentu oraz zmian w systemach produkcyjnych. Wirtualne uruchomienie może zostać użyte do stworzenia modelu symulacyjnego obiektu, na potrzeby szkolenia operatorów. Jednym z działów wirtualnego rozruchu jest cyfrowy bliźniak. Jest to wirtualna reprezentacja instalacji lub urządzenia, czy też maszyny. Dzięki zastosowaniu wirtualnego bliźniaka, możliwe jest odwzorowanie różnych procesów w celu obniżenia kosztów procesu i przyspieszenia procesu testowania. W pracy zaproponowano współczynnik oceny jakości modelu oparty na SVM. Współczynnik ten bierze pod uwagę wiedzę ekspercką oraz metody używane do oceny jakości modelu - Znormalizowany Błąd Średniokwadratowy NRMSE (ang. Normalized Root Mean Square Error) oraz Znormalizowany Maksymalny Błąd ME (ang. Maximum Error). Wspomniane metody są powszechnie stosowane do oceny jakości modelu, jednak dotychczas nie były używane równocześnie. W każdej z metod uwzględniany jest inny aspekt dotyczący modelu. Zaproponowany współczynnik umożliwia podjęcie decyzji, czy dany model może zostać użyty do stworzenia wirtualnego bliźniaka. Takie podejście pozwala na testowanie modeli w sposób automatyczny lub półautomatyczny.
    This paper proposes a model quality assessment method based on Support Vector Machine, which can be used to develop a digital twin. This work is strongly connected with Industry 4.0, in which the main idea is to integrate machines, devices, systems, and IT. One of the goals of Industry 4.0 is to introduce flexible assortment changes. Virtual commissioning can be used to create a simulation model of a plant or conduct training for maintenance engineers. One branch of virtual commissioning is a digital twin. The digital twin is a virtual representation of a plant or a device. Thanks to the digital twin, different scenarios can be analyzed to make the testing process less complicated and less time-consuming. The goal of this work is to propose a coefficient that will take into account expert knowledge and methods used for model quality assessment (such as Normalized Root Mean Square Error - NRMSE, Maximum Error - ME). NRMSE and ME methods are commonly used for this purpose, but they have not been used simultaneously so far. Each of them takes into consideration another aspect of a model. The coefficient allows deciding whether the model can be used for digital twin appliances. Such an attitude introduces the ability to test models automatically or in a semi-automatic way.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2021, 25, 1; 35--39
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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