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 "component method" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-9 z 9
    Tytuł:
    Differences between technological and textural parameters of meat from farmed and wildlife red deer (Cervus elaphus) determined by PCA method
    Różnice pomiędzy parametrami technologicznymi i teksturalnymi mięsa jeleni (Cervus elaphus) hodowlanych i dziko żyjących określone metodą składowych głównych
    Autorzy:
    Kral, M.
    Snirc, M.
    Tremlova, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/825883.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
    Tematy:
    farmed deer
    wildlife animal
    red deer
    Cervus elaphus
    meat
    difference
    technological parameter
    texture parameter
    determination
    PCA method zob.principal component analysis
    principal component analysis
    Źródło:
    Żywność Nauka Technologia Jakość; 2018, 25, 3
    1425-6959
    Pojawia się w:
    Żywność Nauka Technologia Jakość
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of selected methods of multi-parameter data visualization used for classification of coals
    Autorzy:
    Jamroz, D.
    Niedoba, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/110329.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    multidimensional visualization
    observational tunnels method
    multidimensional scaling
    MDS
    principal component analysis
    PCA
    relevance maps
    autoassociative neural networks
    Kohonen maps
    parallel coordinates method
    grained material
    coal
    Opis:
    Methods of multi-parameter data visualization through the transformation of multidimensional space into two-dimensional one allow to present multidimensional data on computer screen, thus making it possible to conduct a qualitative analysis of this data in the most natural way for human – by a sense of sight. In the paper a comparison was made to show the efficiency of selected seven methods of multidimensional visualization and further, to analyze data describing various coal type samples. Each of the methods was verified by checking how precisely a coal type can be classified when a given method is applied. For this purpose, a special criterion was designed to allow an evaluation of the results obtained by means of each of these methods. Detailed information included presentation of methods, elaborated algorithms, accepted parameters for best results as well the results. The framework for the comparison of the analyzed multi-parameter visualization methods includes: observational tunnels method multidimensional scaling MDS, principal component analysis PCA, relevance maps, autoassociative neural networks, Kohonen maps and parallel coordinates method.
    Źródło:
    Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2015, 51, 2; 769-784
    1643-1049
    2084-4735
    Pojawia się w:
    Physicochemical Problems of Mineral Processing
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zróżnicowanie wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych w krajach Unii Europejskiej
    Diversity in the use of information and communication technologies among European Union countries
    Autorzy:
    Wojnar, Jolanta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1046656.pdf
    Data publikacji:
    2020-08-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    analiza składowych głównych
    metoda k-średnich
    technologie informacyjno-komunikacyjne
    ICT
    principal component analysis
    k-means method
    information and communication
    technologies
    Opis:
    Celem badania omawianego w artykule jest ocena zróżnicowania krajów Unii Europejskiej pod względem stopnia wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT). Do analizy wybrano 15 wskaźników opisujących wykorzystanie ICT przez osoby fizyczne i gospodarstwa domowe. Dane pochodziły ze sprawozdań Głównego Urzędu Statystycznego oraz bazy Eurostatu i dotyczyły 2017 r. W analizie zróżnicowania zastosowano metodę analizy składowych głównych. Wykonano także analizę skupień za pomocą metody k-średnich. Z badania wynika, że liderami w dziedzinie wykorzystania ICT są kraje skandynawskie i kraje Beneluksu. Wśród najniżej ocenionych znajdują się kraje południowej i południowo-wschodniej Europy oraz Polska.
    The aim of the research discussed in the article is to assess the diversity among European Union countries in terms of the use of information and communication technologies (ICT). Fifteen indicators describing the use of ICT by natural persons and households were selected for the analysis. The data were obtained from Statistics Poland reports and from the Eurostat database for the year 2017. The method of principal components analysis was applied in the process of analysing the diversity. Moreover, a cluster analysis based on the k-means method was performed. The analysis demonstrates that Scandinavian and Benelux countries are the leaders in using ICT, while countries of southern and south-eastern Europe as well as Poland are the lowest rated.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 8; 39-56
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod statystycznych w badaniach chemicznych
    The application of statistical methods in chemical experiments
    Autorzy:
    Korcz, W
    Goralczyk, K.
    Czaja, K.
    Strucinski, P.
    Hernik, A.
    Snopczynski, T.
    Ludwicki, J.K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/876956.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Narodowy Instytut Zdrowia Publicznego. Państwowy Zakład Higieny
    Tematy:
    badania chemiczne
    metody statystyczne
    zastosowanie
    analiza skladowych glownych
    chemia analityczna
    dane pomiarowe
    statistical method
    application
    principal component analysis
    analytical chemistry
    measurement data
    Opis:
    Jakość danych pomiarowych ma zasadniczy wpływ na uzyskanie wiarygodnych wyników. Stosując metody statystyki matematycznej możliwe jest ograniczanie wybranych etapów pracy chemika np. przy klasyfikacji liczebnego zbioru wyników pomiarowych. Metody statystyczne są również wykorzystywane przy wstępnej ocenie jakości uzyskanych danych. W tym przypadku należy sprawdzić czy dane otrzymane z pomiarów nie zawierają tzw. błędów grubych lub wyników znacząco odbiegających od pozostałych, mogących zafałszować wynik doświadczenia. Analiza danych, które podlegają przetwarzaniu technikami chemometrycznymi, polega na ujawnieniu cech najbardziej ze sobą powiązanych. Chemometria stosowana jest w celu stworzenia matematycznego modelu zależności między badaną cechą i licznym zbiorem zmiennych objaśniających. Przy modelowaniu należy dokonać identyfikacji modelu, zbadać jego istotność i adekwatność oraz określić zdolność prognostyczną. Uzyskany model zależności można wykorzystywać do optymalizacji układu, prognozowania wartości zmiennych zależnych na podstawie znanych zmiennych opisujących. Metody statystyczne znalazły zastosowanie w badaniach chemicznych do gromadzenia i przetwarzanie informacji o związkach chemicznych w celu sprawniejszego zarządzania przepływem informacji. Pozwalają przewidywać fizykochemiczne i biologiczne właściwości związków. Metody statystyczne są również wykorzystywane do zarządzania jakością w analizie chemicznej zanieczyszczeń np. pozostałości pestycydów w żywności.
    Quality of the analyzed data has a major impact on reliability of the results. Application of statistical methods allows to reduce some stages of chemist's work, for example classification of the numerous data sets. The statistical methods are applied for preliminary evaluation of the data quality. In this case it is necessary to verify that the raw data base does not include large errors or outliers, which could influence the result of experiment. Data analysis, which is performed by chemometric techniques, rely on finding the most correlated attributes. Chemometry is used towards creation of the mathematical model of relation between analyzed property and numerous sets of described variables (parameters which affect measure). Modeling requires calculations towards model identification, checking its relevance, evaluation of the adequacy and determination of model's prognostic ability. The obtained model of relation could be used for the system optimization in the technological process, forecasting the values subsidiary conditioned upon known values described, also for control of the analytical system. The statistical methods are applied in chemical studies for data collection and analysis of chemical compounds for more efficient management of flow of the information. They allow to foreseen physical and biological properties of chemical compounds. The statistical methods are also applied for quality management in chemical analysis of contaminants including pesticide residues in foodstuff.
    Źródło:
    Roczniki Państwowego Zakładu Higieny; 2008, 59, 2; 177-129
    0035-7715
    Pojawia się w:
    Roczniki Państwowego Zakładu Higieny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Institutional Complementarity of Poland in Terms of Diversity of Capitalism
    Komplementarność instytucjonalna Polski a różnorodność kapitalizmu
    Autorzy:
    Wysocki, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/646229.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    komplementarność instytucjonalna
    różnorodności kapitalizmu
    klasteryzacja
    metoda K-najbliższych sąsiadów
    metoda K-średnich
    analiza głównych składowych
    institutional complementarity
    diversity of capitalism
    cluster analysis
    k-nearest neighbours method
    k-mean method
    principal component analysis
    Opis:
    Polska to jeden z najbardziej znaczących przykładów transformacji gospodarczej w Europie Środkowej i Wschodniej. Po 45 latach funkcjonowania w warunkach gospodarki centralnie planowanej pod koniec lat 80. XX w. polska gospodarka przekształciła się w gospodarkę wolnorynkową. W 2004 r. kraj przystąpił do Unii Europejskiej, co stanowiło kolejny kamień milowy w procesie transformacji. Niewątpliwie znaczącym czynnikiem, jeśli chodzi o transformację gospodarczą państwa, było otoczenie instytucjonalne. Wydaje się, że horyzont 25 lat od momentu upadku komunizmu stwarza odpowiednią perspektywę do oceny bilansu transformacji gospodarczej ze szczególnym uwzględnieniem jakości instytucji. Studia komparatystyczne nie analizują jednak poszczególnych instytucji osobno, tylko rozpatrują je razem z perspektywy ram instytucjonalnych.Celem niniejszego opracowania jest zbadanie zakresu komplementarności instytucjonalnej Polski w ujęciu różnorodności kapitalizmu (Diversity of Capitalism). Główną tezą artykułu jest to, że po ponad dwóch dekadach od pierwszego etapu transformacji gospodarczej oraz po dekadzie od przystąpienia do Unii Europejskiej komplementarność instytucjonalna Polski jest zasadniczo na satysfakcjonującym poziomie. Możemy jednak zaobserwować niski poziom komplementarności instytucjonalnej w przypadku interakcji między rynkiem pracy a systemem finansowym. Ponadto polski model kapitalizmu wydaje się nieco odmienny od modeli innych państw z grupy porównawczej, tj. krajów, które przeszły transformację gospodarczą (w szczególności od Czech czy Węgier). Metoda badawcza użyta w tym artykule opiera się na analizie statystycznej (w szczególności na metodzie K-najbliższych sąsiadów, metodzie K-średnich oraz analizie głównych składowych).
    Poland is one of the most significant examples of a transition country in Central and Eastern Europe. After 45 years of being a centrally planned economy Poland emerged at the end of the 1980’s a free-market economy. In 2004 Poland became a member of the European Union, which was another milestone in the transition process. Undoubtedly, institutions were a very important factor in Poland’s economic transition. It seems that the horizon of 25 years since the fall of communism has created a decent prospect to evaluate the balance of economic transition in terms of the quality of institutions. However, comparative studies do not analyse institutions separately, but consider them together in an institutional framework.The purpose of this essay is to examine the scope of the institutional complementarity of Poland in terms of Diversity of Capitalism. The main thesis of the article is that after more than two decades since the first stage of the economic transition, and one decade after joining the European Union, Poland’s institutional complementarity is, in general, at a satisfactory level. However, there is a very low level of institutional complementarity in the case of interaction between the labour market and the financial system. Furthermore, the Polish model of capitalism seems to be quite different from other countries from the peer group of transition economies (for example the Czech Republic or Hungary). The research method which was used in this essay includes statistical methods (in particular the K-Nearest Neighbours Method, K-Mean Method and Principal Component Analysis).
    Źródło:
    Ekonomia Międzynarodowa; 2016, 14; 133-157
    2082-4440
    2300-6005
    Pojawia się w:
    Ekonomia Międzynarodowa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    DOC and POC in the Southern Baltic Sea. Part II — Evaluation of factors affecting organic matter concentrations using multivariate statistical methods
    Autorzy:
    Maciejewska, A.
    Pempkowiak, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/48064.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Oceanologii PAN
    Tematy:
    Southern Baltic Sea
    dissolved organic carbon
    particulate organic carbon
    organic carbon source
    biological activity
    abiotic factor
    cluster analysis
    principal component analysis
    multivariate statistical method
    Źródło:
    Oceanologia; 2015, 57, 2
    0078-3234
    Pojawia się w:
    Oceanologia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrid GRA-PCA and modified weighted TOPSIS coupled with Taguchi for multi-response process parameter optimization in turning AISI 1040 steel
    Autorzy:
    Mst. Nazma, Sultana
    Nikhil Ranjan, Dhar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1845051.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    grey relational analysis
    principal component analysis
    Taguchi method
    analysis of variance
    cryogenic cooling
    szara analiza relacyjna
    analiza głównych składowych
    metoda Taguchi
    analiza wariancji
    chłodzenie kriogeniczne
    Opis:
    The objective of the present study is to optimize multiple process parameters in turning for achieving minimum chip-tool interface temperature, surface roughness and specific cutting energy by using numerical models. The proposed optimization models are offline conventional methods, namely hybrid Taguchi-GRA-PCA and Taguchi integrated modified weighted TOPSIS. For evaluating the effects of input process parameters both models use ANOVA as a supplementary tool. Moreover, simple linear regression analysis has been performed for establishing mathematical relationship between input factors and responses. A total of eighteen experiments have been conducted in dry and cryogenic cooling conditions based on Taguchi L18 orthogonal array. The optimization results achieved by hybrid Taguchi-GRA-PCA and modified weighted TOPSIS manifest that turning at a cutting speed of 144 m/min and a feed rate of 0.16 mm/rev in cryogenic cooling condition optimizes the multi-responses concurrently. The prediction accuracy of the modified weighted TOPSIS method is found better than hybrid Taguchi-GRA-PCA using regression analysis.
    Źródło:
    Archive of Mechanical Engineering; 2021, LVIII, 1; 23-49
    0004-0738
    Pojawia się w:
    Archive of Mechanical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Szacowanie niepewności aparaturowej w algorytmicznych pomiarach impedancji metodą Monte Carlo
    Estimation of the instrument uncertainty in an algorithmic impedance measurements by Monte Carlo method
    Autorzy:
    Augustyn, J.
    Misiowiec, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156589.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    algorytmy pomiarowe
    dopasowanie do sinusoidy
    dopasowanie do elipsy
    analiza głównych składowych
    pomiary składowych impedancji
    metoda Monte Carlo
    budżet niepewności
    measurement algorithms
    sine fitting
    ellipse fitting
    principal component analysis
    measurement of impedance components
    Monte Carlo method
    uncertainty budget
    Opis:
    W artykule przedstawiono ocenę niepewności aparaturowej pomiaru modułu i kąta fazowego impedancji za pomocą algorytmu dopasowania do sinusoidy oraz dwóch wersji algorytmu dopasowania do elipsy - klasycznej i zmodyfikowanej o algorytm analizy składowych głównych. Metodą Monte Carlo wyznaczono budżety niepewności dla badanych algorytmów oraz macierze niepewności. Wykazano, że podstawowym źródłem niepewności aparaturowej jest błąd wzmocnienia - dla modułu impedancji i szum wejściowy - dla kąta fazowego.
    An estimation of the instrument uncertainty of magnitude and phase angle measurement of impedance by using sine fitting algorithm, and the two versions of ellipse-fitting algorithm – the classical and the modified by algorithm of principal component analysis (PCA) is presented in the paper. In the sine fitting algorithm, based on LMS method, the values of orthogonal components of voltage and current (3) are used to calculate the impedance components |Z| and , from Eq. (4). In the classical ellipse fitting algorithm, based on the determined value of the parameter vector a (Eq. (6)), the impedance components are calculated from Eq. (7). In the modified ellipse fitting algorithm, the measuring system is supplemented by an additional acquisition channel of the generator signal. The classical ellipse fitting algorithm is then preceded by a fitting to the plane algorithm, using the method of principal components analysis [7]. Histograms in Figs. 1 and 2 show relative measurement errors impedance components obtained by the Monte Carlo method. Uncertainty budgets were determined for the tested algorithms as well as the uncertainty matrices. In the Tabs. 2 and 3 are shown the contributions to the standard uncertainty of the various uncertainty sources. It has been shown that the basic source of the uncertainty is the gain error - for the magnitude of impedance, and the input noise - for the phase angle. Components values of the combined standard uncertainty of impedance values estimation and the shape of probability distribution depend on the form of a processing algorithm.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 395-397
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A fast neural network learning algorithm with approximate singular value decomposition
    Autorzy:
    Jankowski, Norbert
    Linowiecki, Rafał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330870.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    Moore–Penrose pseudoinverse
    radial basis function network
    extreme learning machine
    kernel method
    machine learning
    singular value decomposition
    deep extreme learning
    principal component analysis
    pseudoodwrotność Moore–Penrose
    radialna funkcja bazowa
    maszyna uczenia ekstremalnego
    uczenie maszynowe
    analiza składników głównych
    Opis:
    The learning of neural networks is becoming more and more important. Researchers have constructed dozens of learning algorithms, but it is still necessary to develop faster, more flexible, or more accurate learning algorithms. With fast learning we can examine more learning scenarios for a given problem, especially in the case of meta-learning. In this article we focus on the construction of a much faster learning algorithm and its modifications, especially for nonlinear versions of neural networks. The main idea of this algorithm lies in the usage of fast approximation of the Moore–Penrose pseudo-inverse matrix. The complexity of the original singular value decomposition algorithm is O(mn2). We consider algorithms with a complexity of O(mnl), where l < n and l is often significantly smaller than n. Such learning algorithms can be applied to the learning of radial basis function networks, extreme learning machines or deep ELMs, principal component analysis or even missing data imputation.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 3; 581-594
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-9 z 9

      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