Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Principal component" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-13 z 13
Tytuł:
Forecast of prices and volatility on the day ahead market
Autorzy:
Ganczarek-Gamrot, Alicja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/425278.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
principal component analysis (PCA)
SARIMA model
DCC model
Value-at- -Risk
portfolio
Opis:
The subject of this paper is the forecast of prices and volatility on the Day Ahead Market (DAM). The analysis was made for two portfolios of four contracts from 30.03.2009 to 28.10.2011 for two fixings on DAM. Four out of 24 contracts noted on DAM were chosen by PCA. Prices were forecast by the SARIMA models incorporating autocorrelation and seasonality. Value-at-Risk calculated through the DCC model was used to forecast volatility. These models describe well the prices and volatility on the DAM and may be used for forecasting purposes. Prices on fixing 2 are characterized by higher volatility than prices on fixing 1.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 1(39); 111-120
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Biometric watermarking for security enhancement in digital images
Autorzy:
Wójtowicz, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/115437.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Fundacja na Rzecz Młodych Naukowców
Tematy:
images security
watermarking technique
discrete wavelet transform (DWT)
biometrics
principal component analysis (PCA)
Opis:
In this paper some preliminary investigation on combination of watermarking technique with biometric data to increase security of digital images in case of medical images is proposed. Performance of watermarking algorithm, based on discrete wavelet transform (DWT) decomposition, that incorporates biometric watermark is elaborated. The frequency domain were chosen as it is proven, that this domain provides better robustness against attacks and leads to less perceptibility of an embedded watermark. To assure confidentiality of patient data their hand geometry features are embedded instead of patient’s name. Proposed system is evaluated by measuring the similarity between embedded and extracted biometric codes.
Źródło:
Challenges of Modern Technology; 2013, 4, 4; 7-11
2082-2863
2353-4419
Pojawia się w:
Challenges of Modern Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessment of the influence of soil properties on 137Cs accumulation in Of horizon in forest soils
Autorzy:
Ziembik, Z.
Dołhańczuk-Śródka, A.
Wacławek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/148398.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
Tematy:
137Cs
forest soil
physicochemical parameters
cluster analysis (CA)
principal component analysis (PCA)
Opis:
The work focuses on assessment of soil physicochemical parameters influence on 137Cs accumulation in Of soil horizon. Besides organic matter content and pH, the parameters related to sorption properties and mobile ions concentration were considered. The data were transformed using Box-Cox formula. To find mutual relationships between variables cluster analysis (CA) and principal components analysis (PCA) were used. It was found that the transformed physicochemical parameters in Of horizon are more or less related with each other but no linear or nearly linear relationships between 137Cs activity and physicochemical parameters were found.
Źródło:
Nukleonika; 2010, 55, 2; 205-212
0029-5922
1508-5791
Pojawia się w:
Nukleonika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Principal component analysis of chlorophyll content in tobacco, bean and petunia plants exposed to different tropospheric ozone concentrations
Analiza składowych głównych zawartości chlorofilu w roślinach tytoniu, fasoli i petunii eksponowanych na stanowiskach o różnych stężeniach ozonu troposferycznego
Autorzy:
Borowiak, K.
Zbierska, J.
Budka, A.
Kayzer, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396114.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
tropospheric ozone
sensitive
resistance
chlorophyll
principal component analysis (PCA)
ozon troposferyczny
wrażliwość
odporność
chlorofil
Opis:
Three plant species were assessed in this study - ozone-sensitive and -resistant tobacco, ozone-sensitive petunia and bean. Plants were exposed to ambient air conditions for several weeks in two sites differing in tropospheric ozone concentrations in the growing season of 2009. Every week chlorophyll contents were analysed. Cumulative ozone effects on the chlorophyll content in relation to other meteorological parameters were evaluated using principal component analysis, while the relation between certain days of measurements of the plants were analysed using multivariate analysis of variance. Results revealed variability between plant species response. However, some similarities were noted. Positive relations of all chlorophyll forms to cumulative ozone concentration (AOT 40) were found for all the plant species that were examined. The chlorophyll b/a ratio revealed an opposite position to ozone concentration only in the ozone-resistant tobacco cultivar. In all the plant species the highest average chlorophyll content was noted after the 7th day of the experiment. Afterwards, the plants usually revealed various responses. Ozone-sensitive tobacco revealed decrease of chlorophyll content, and after few weeks of decline again an increase was observed. Probably, due to the accommodation for the stress factor. While during first three weeks relatively high levels of chlorophyll contents were noted in ozone-resistant tobacco. Petunia revealed a slow decrease of chlorophyll content and the lowest values at the end of the experiment. A comparison between the plant species revealed the highest level of chlorophyll contents in ozone-resistant tobacco.
W zaprezentowanych badaniach wykorzystano trzy gatunki roślin - tytoń szlachetny (odmiana wrażliwa oraz odporna na ozon), odmiany wrażliwe petunii oraz fasoli. Rośliny eksponowano na dwóch stanowiskach różniących się stężeniem ozonu troposferycznego w sezonie wegetacyjnym 2009 roku. Co tydzień wykonywano pomiary zawartości chlorofilu wybranych roślin. Powiązanie kumulatywnych stężeń ozonu względem zawartości chlorofilu oraz wybranych parametrów meteorologicznych wykonano za pomocą analizy składowych głównych, natomiast do porównania reakcji roślin w poszczególnych dniach ekspozycji wykorzystano wielowymiarową analizę wariancji. Badania wykazały zróżnicowanie pomiędzy gatunkami w reakcji na obecność ozonu troposferycznego. Zauważyć jednak można pewne tendencje. Stwierdzono pozytywną zależność pomiędzy zawartością wszystkich form chlorofilu dla wszystkich badanych gatunków i kumulatywnym stężeniem ozonu (AOT 40). Wskaźnik chlorofilu b/a wykazał odwrotną tendencję względem AOT 40 jedynie dla odmiany odpornej na ozon tytoniu. Wszystkie gatunki wykazały najwyższy poziom chlorofilu w 7 dniu ekspozycji, a w następnych dniach odpowiedź roślin była zróżnicowana. Odmiana wrażliwa tytoniu wykazała zmniejszenie zawartości chlorofilu, a po kilku tygodniach ponownie wzrost, co może sugerować adaptację do warunków stresowych. Odmiana odporna tytoniu ekspozycji. Petunia wykazała stopniowy spadek zawartości chlorofilu w ciągu trwania eksperymentu. Porównanie odpowiedzi wybranych gatunków wykazało najwyższe poziomy chlorofilu u odmiany odpornej tytoniu.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2014, 12; 5-16
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of the visualisation of multidimensional data using PCA to evaluate possibilities of the division of coal samples space due to their suitability for fluidised gasification
Zastosowanie wizualizacji wielowymiarowych danych za pomocą PCA do oceny możliwości podziału próbek węgla ze względu na ich przydatność do zgazowania
Autorzy:
Jamróz, D.
Niedoba, T.
Surowiak, A.
Tumidajski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219788.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
analiza PCA
wizualizacja wielowymiarowa
zgazowanie węgla
wzbogacanie w osadzarkach
principal component analysis (PCA)
multidimensional visualisation
coal gasification
jigging
Opis:
Methods serving to visualise multidimensional data through the transformation of multidimensional space into two-dimensional space, enable to present the multidimensional data on the computer screen. Thanks to this, qualitative analysis of this data can be performed in the most natural way for humans, through the sense of sight. An example of such a method of multidimensional data visualisation is PCA (principal component analysis) method. This method was used in this work to present and analyse a set of seven-dimensional data (selected seven properties) describing coal samples obtained from Janina and Wieczorek coal mines. Coal from these mines was previously subjected to separation by means of a laboratory ring jig, consisting of ten rings. With 5 layers of both types of coal (with 2 rings each) were obtained in this way. It was decided to check if the method of multidimensional data visualisation enables to divide the space of such divided samples into areas with different suitability for the fluidised gasification process. To that end, the card of technological suitability of coal was used (Sobolewski et al., 2012; 2013), in which key, relevant and additional parameters, having effect on the gasification process, were described. As a result of analyses, it was stated that effective determination of coal samples suitability for the on-surface gasification process in a fluidised reactor is possible. The PCA method enables the visualisation of the optimal subspace containing the set requirements concerning the properties of coals intended for this process.
Proces zgazowania węgla jest jedną z technologii, które zyskują coraz szerszą uwagę wśród technologów zajmujących się jego przeróbką i utylizacją. Ze względu na typ zgazowania wyróżnia się dwa główne sposoby: zgazowanie naziemne i podziemne. Każdy z tych typów można jednak przeprowadzić za pomocą różnych technologii. W przypadku zgazowania naziemnego, jedną z takich technologii jest zgazowanie w reaktorze fluidalnym. Do tego typu zgazowania zostały opracowane wytyczne w ramach projektu NCBiR nr 23.23.100.8498/R34 pt. „Opracowanie technologii zgazowania węgla dla wysokoefektywnej produkcji paliw i energii” w ramach strategicznego programu badań naukowych i prac rozwojowych pt. „Zaawansowane technologie pozyskiwania energii” (Marciniak-Kowalska, 2011-12; Sobolewski et al., 2012; 2013; Strugała et al., 2011; 2012). Autorzy wybrali główne z tych wytycznych, dotyczących zalecanych poziomów określonych cech węgla. W celu zbadania węgla pod kątem ich przydatności do zgazowania pobrano próbki dwóch węgli: pochodzących z Zakładu Górniczego Janina oraz z Kopalni Węgla Kamiennego Wieczorek. Każdy z tych węgli został poddany procesowi wzbogacania w laboratoryjnej osadzarce pierścieniowej (10 pierścieni, węgiel w klasach wydzielonych z przedziału 0-18 mm). Po zakończeniu procesu rozdziału materiał podzielono na 5 warstw (po 2 pierścienie) i każdy z nich rozsiano na sitach na 10 klas ziarnowych, ustalając wychody warstw i klas. Następnie, tak otrzymane produkty – klasy ziarnowe, po wydzieleniu analitycznych próbek, poddano chemicznej analizie elementarnej i technicznej węgla, w celu scharakteryzowania właściwości wpływających na procesy zgazowania. Łącznie z obu kopalń uzyskano 99 próbek (50 z kopalni Janina oraz 49 z kopalni Wieczorek – w jednej z warstw nie uzyskano klasy 16-18 mm) charakteryzowanych przez następujące parametry: zawartość siarki całkowitej, zawartość wodoru, zawartość azotu, zawartość chloru, zawartość węgla całkowitego, ciepło spalania oraz zawartość popiołu. Przykładowe dane dla jednej z otrzymanych warstw przedstawiono w tabeli 1. Dodatkowo wykorzystano kartę przydatności technologicznej węgla (Sobolewski et al., 2012; 2013), w której opisano parametry kluczowe, istotne oraz dodatkowe, mające wpływ na proces zgazowania. Na jej podstawie oznaczono próbki węgla, które w sposób efektywny poddają się procesowi zgazowania. W celu wizualizacji danych zastosowano jedną z nowoczesnych metod wielowymiarowej statystycznej analizy czynnikowej – metodę PCA (ang. Principal Component Analysis). W metodzie tej dokonuje się rzutu prostopadłego wielowymiarowych danych na płaszczyznę reprezentowaną przez specjalnie wybrane wektory V1,V2. Są to wektory własne, odpowiadające dwóm największym (co do modułu) wartościom własnym macierzy kowariancji zbioru obserwacji. Opisany dobór wektorów V1,V2 pozwala uzyskać obraz na płaszczyźnie prezentujący najwięcej zmienności danych. Algorytm i zasady tej metody zostały szczegółowo zaprezentowane w podrozdziale 3 artykułu. Za pomocą metody PCA dokonano trzech typów analiz. Pierwszy obraz miał na celu rozpoznanie, czy możliwa jest identyfikacja pochodzenia węgla, czyli rozdział węgla pochodzącego z ZG Janina od węgla z KWK Wieczorek. Odpowiedź była twierdząca. Na tak przygotowane dane narzucono następnie warunki wynikające z nałożenia wymogów określonych w karcie przydatności technologicznej węgla. Okazało się, że przy wzięciu pod uwagę wszystkich warunków jedynie 17 próbek z ZG Janina i zaledwie jedna z KWK Wieczorek spełnia wszystkie kryteria, co przedstawiono na rysunku 2. Stwierdzono, że dzieje się tak głównie z powodu zawartości chloru, która wykracza poza nałożone limity. Cecha ta nie wpływa jednak w kluczowy sposób na sam proces zgazowania a istotna jest ze względu na aspekt ochrony środowiska. Dlatego dokonano podobnej analizy, ale przy odrzuceniu warunku dotyczącego tej cechy. Po odrzuceniu wymogów dotyczących zawartości chloru okazało się, że 37 próbek z ZG Janina oraz 41 próbek z KWK Wieczorek spełnia pozostałe zalecenia odnośnie naziemnego zgazowania w reaktorze fluidalnym. Jest to potwierdzenie wcześniejszych obserwacji autorów w tym zakresie. W obu przypadkach wizualizacja wielowymiarowa przy użyciu PCA pozwoliła stwierdzić, że obrazy punktów reprezentujących próbki węgla bardziej podatnego na zgazowanie oraz mniej przydatnego do zgazowania zajmują osobne podobszary przestrzeni oraz gromadzą się w skupiskach, które można łatwo od siebie odseparować. Stwierdzono więc, że metoda PCA pozwala podzielić przestrzeń próbek na obszary o różnej przydatności do procesu zgazowania fluidalnego zarówno gdy przyjęto ograniczenie dotyczące zawartości chloru jak i przy jego pominięciu. Zastosowanie metody PCA w celu identyfikacji przydatności próbek węgla do zgazowania jest nowatorskie i nie było wcześniej stosowane. Istnieje możliwość zastosowania również innych metod w tym zakresie. Należy jednak podkreślić, że niewątpliwą zaletą metody PCA jest fakt, że w trakcie wizualizacji nie ma konieczności doboru żadnych parametrów w przeciwieństwie do wielu innych metod wizualizacji wielowymiarowych danych.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2016, 61, 3; 523-535
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Polish universities of economics in European networks
Polskie uniwersytety ekonomiczne w sieciach europejskich
Autorzy:
Sagan, Adam
Brzezińska, Justyna
Sztemberg-Lewandowska, Mirosława
Pełka, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1182031.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
principal component analysis (PCA)
multidimensional scaling (MDS)
network analysis
European universities
analiza czynnikowa (PCA)
skalowanie wielowymiarowe (MDS)
analiza sieci
uniwersytety ekonomiczne
Opis:
Ostatnio dużym problemem stała się ocena badań prowadzonych na europejskich uczelniach. Troska o jakość i ocenę badań naukowych prowadzonych na uczelniach zwiększa znaczenie rankingów uczelni, zwłaszcza rankingów światowych. W artykule zastosowano podejście sieciowe do analizy powiązań europejskich uniwersytetów korzystających z sieci uniwersytetów. Sieci umożliwiają wizualizację złożonych, wielowymiarowych danych i zapewniają wskaźniki statystyczne do interpretacji wynikowych wykresów. Analiza obejmuje 150 uczelni ekonomicznych w Europie i 11 sieci uniwersytetów. Analizy sieciowe wykonano programem R. W artykule przedstawiono różne metody, które pozwoliły na identyfikację systemów sieciowych polskich uczelni ekonomicznych na uczelniach europejskich, oraz sieci społecznościowych na podstawie wskaźników sieciowych.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2021, 25, 1; 91-111
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Feature vector or time-series – comparison of gestures representations in automatic gesture recognition systems
Autorzy:
Barczewska, K.
Wójtowicz, W.
Moszkowski, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/115720.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Fundacja na Rzecz Młodych Naukowców
Tematy:
principal component analysis (PCA)
independent component analysis (ICA)
neural networks
sign language
automatic recognition
analiza składowych głównych (PCA)
analiza składowych niezależnych (ICA)
sieci neuronowe
język migowy
automatyczne rozpoznawanie
Opis:
In this paper, we performed recognition of isolated sign language gestures - obtained from Australian Sign Language Database (AUSLAN) – using statistics to reduce dimensionality and neural networks to recognize patterns. We designated a set of 70 signal features to represent each gesture as a feature vector instead of a time series, used principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA) to reduce dimensionality and indicate the features most relevant for gesture detection. To classify the vectors a feedforward neural network was used. The resulting accuracy of detection ranged between 61 to 87%.
Źródło:
Challenges of Modern Technology; 2015, 6, 1; 1-5
2082-2863
2353-4419
Pojawia się w:
Challenges of Modern Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Music Mood Visualization Using Self-Organizing Maps
Autorzy:
Plewa, M.
Kostek, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176410.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
music mood
music parameterization
MER (Music Emotion Recognition)
MIR (Music Information Retrieval)
Multidimensional Scaling (MDS)
principal component analysis (PCA)
Self-Organizing Maps (SOM)
ANN (Artificial Neural Networks)
Opis:
Due to an increasing amount of music being made available in digital form in the Internet, an automatic organization of music is sought. The paper presents an approach to graphical representation of mood of songs based on Self-Organizing Maps. Parameters describing mood of music are proposed and calculated and then analyzed employing correlation with mood dimensions based on the Multidimensional Scaling. A map is created in which music excerpts with similar mood are organized next to each other on the two-dimensional display.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2015, 40, 4; 513-525
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The impact of initial data on the logistics performance index estimation: Estonian and Russian study
Wpływ danych wejściowych na wycenę współczynnika działalności logistycznej (LPI): Estonia vs Rosja
Autorzy:
Janno, Jelizaveta
Mochalina, Ekaterina Pavlovna
Ivankova, Galina Vladimirovna
Labanova, Oksana
Latonina, Marina
Safulina, Elena
Uukkivi, Anne
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1835512.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
performance measurement
logistics performance index (LPI)
country-level logistics
principal component analysis (PCA)
initial data
ocena działania
wskaźnik działalności logistycznej (LPI)
logistyka na poziomie krajowym
analiza PCA
dane wejściowe
Opis:
Logistics activities form a network of services that support the physical movement of goods, trade across borders, and commerce within borders. Well-functioning logistics, with its international trade and transport organisation, is a precondition of comprehensive national competitiveness. The World Bank (World Bank Group) Logistics Performance Index (LPI) is a unique benchmarking tool, used since 2007, providing logistics performance measurement for more than 160 countries. As the LPI is a crucial part of global efforts to understand better logistics performance in the context of increasingly complex supply chains, this indicator must be evaluated objectively and adequately. The current paper focuses on studying subjective aspects within current methodology with regards the possible impact of initial data on the LPI estimation. The research aims to ensure a more objective approach to global and cross-countries performance measurement by studying possible constraints mentioned above. Methods: The paper presents a quantitative case study research strategy based on the evaluation of LPI in Estonia and Russia. The principal component analysis (PCA) as the primary method of analysis is a multivariate statistical technique that can help identify correlations between data points of the study. The primary data was collected by questioning representatives directly involved in the logistics sector by standardized questionnaire of the World Bank. Results: The modified methodological approach for evaluating LPI draws attention to comprehensive generalization concerning the improved outcome of the score and the final position of both countries. As a criticism, the significant impact of the answer of just one uncommon respondent to the final score of the LPI can be pointed out.Conclusions: Further research related to the issue of objective and more advanced estimation of LPI should be a continuous process with the focus on improving the quality of input data for the assessment. In addition to LPI as a primary measure, parallel use of alternative figure for evaluation of the development of logistics on a global scale.
Działalność logistyczna tworzy sieć usług wspomagającą fizyczne przepływy dóbr materialnych, handel międzynarodowy jak i krajowy. Dobrze funkcjonująca logistyka obejmująca swym działaniem handel zagraniczny i transport, jest warunkiem wstępnym przewagi konkurencyjnej danego kraju. Wskaźnik działalności logistycznej Banku Światowego (LPI) jest unikalnym narzędziem dla benchmarkingu, stosowanym od 2007 do oceny działalności logistycznej ponad 160 krajów. Ponieważ LPI jest krytycznym czynnikiem globalnych dążeń dla lepszego zrozumienia i oceny działalności logistycznej, musi on być wyliczany obiektywnie i precyzyjnie. Praca koncentruje się na zbadania aspektów podmiotowych opierając się na obecnej metodologii przy uwzględnieniu możliwego wpływu danych wejściowych na wycenę LPI. Celem pracy jest umożliwienie bardziej obiektywnego podejścia do oceny działalności na poziomie globalnym i międzynarodowym poprzez dokładną analizę wyżej wymienionych czynników ograniczających tą ocenę. Metody: W pracy zastosowano strategię ilościowej analizy opartej na wycenie LPI w Estonii i Rosji. Analiza PCA (Principal component analysis), jako podstawowa metoda analizy jest wieloczynnikową techniką statystyczną, która umożliwia identyfikację korelacji pomiędzy różnymi danymi. Dane wejściowe zostały zebrane poprzez przeprowadzenie ankiety, stworzonej według standardów Banku Światowego, wśród osób bezpośrednio związanych z logistyką. Wyniki: Zmodyfikowane metodologiczne podejście do wyceny LPI kładzie nacisk na uogólnienie wyników, poprawiające wynik końcowy oraz pozycjonowanie obu krajów. Ceną negatywną jest fakt dużego wpływu na wynik końcowy odbiegającego wyniku ankiety jednego z badanych respondentów
Źródło:
LogForum; 2021, 17, 1; 147-156
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identification of macerals of the inertinite group using neural classifiers, based on selected textural features
Identyfikacja macerałów grupy inertynitu z wykorzystaniem klasyfikatorów neuronowych w oparciu o wybrane cechy tekstury
Autorzy:
Skiba, M.
Młynarczuk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219222.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
sieci neuronowe
analiza składowych głównych
macerały grupy inertynitu
właściwości węgla
parametry Haralicka
macierz zdarzeń
macerals of the inertinite group
neural networks
coal properties
Haralick parameters
co-occurrence matrix
principal component analysis (PCA)
Opis:
The petrographic composition of coal has a significant impact on its technological and sorption properties. That composition is most frequently determined by means of microscope quantitative analyses. Thus, aside from the purely scientific aspect, such measurements have an important practical application in the industrial usage of coal, as well as in issues related to the safety in underground mining facilities. The article discusses research aiming at analyzing the usefulness of selected parameters of a digital image description in the process of automatic identification of macerals of the inertinite group using neural networks. The description of the investigated images was based on statistical parameters determined on the basis of a histogram and co-occurrence matrix (Haralick parameters). Each of the studied macerals was described by means of a 20-element feature vector. An analysis of its principal components (PCA) was conducted, along with establishing the relationship between the number of the applied components and the effectiveness of the MLP network. Based on that, the optimum number of input variables for the investigated classification task was chosen, which resulted in reduction of the size of the network’s hidden layer. As part of the discussed research, the authors also analyzed the process of classification of macerals of the inertinite group using an algorithm based on a group of MLP networks, where each network possessed one output. As a result, average recognition effectiveness of 80.9% was obtained for a single MLP network, and of 93.6% for a group of neural networks. The obtained results indicate that it is possible to use the proposed methodology as a tool supporting microscopic analyses of coal.
Skład petrograficzny węgla w istotnym stopniu wpływa na jego właściwości technologiczne oraz sorpcyjne. Jest on najczęściej wyznaczany za pomocą mikroskopowych analiz ilościowych. Obok aspektu czysto naukowego, tego typu pomiary odgrywają więc znaczącą rolę praktyczną w przemysłowym wykorzystaniu surowca oraz zagadnieniach związanych z bezpieczeństwem w kopalniach podziemnych. W artykule przedstawiono badania mające na celu analizę przydatności wybranych parametrów opisu obrazu cyfrowego do prac dotyczących automatycznej identyfikacji macerałów grupy inertynitu z wykorzystaniem sieci neuronowych. Opis badanych obrazów oparto o parametry statystyczne wyznaczone na podstawie histogramu oraz macierzy zdarzeń (parametry Haralicka). Każdy z badanych maceratów opisano za pomocą 20-elementowego wektora cech. Przeprowadzono analizę jego składowych głównych (PCA) oraz określono wpływ liczby zastosowanych składowych na skuteczność działania sieci MLP. Na tej podstawie dobrano optymalną liczbę zmiennych wejściowych dla rozpatrywanego zagadnienia klasyfikacji, co skutkowało redukcją wymiaru warstwy ukrytej sieci. W ramach opisanych prac przeprowadzono także analizy dotyczące klasyfikacji macerałów grupy inertynitu z wykorzystaniem algorytmu bazującego na grupie sieci MLP, z których każda posiadała jedno wyjście. W wyniku badań uzyskano średnią skuteczność rozpoznań na poziomie 80,9% dla pojedynczej sieci MLP oraz 93,6% w przypadku grupy sieci neuronowych. Otrzymane rezultaty wskazują na możliwość zastosowania proponowanej metodyki jako narzędzia wspierającego mikroskopowe analizy węgla.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2018, 63, 4; 827-837
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Range of soil and climate characteristics appropriate for Pistacia atlantica forest development and rehabilitation (case study: Fars province, Iran)
Zakres charakterystyk glebowych i klimatycznych odpowiednich dla rozwoju i rekultywacji lasów Pistacia atlantica na przykładzie prowincji Fars w Iranie
Autorzy:
Nejabat, M.
Negahdarsaber, M.
Ghahari, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292642.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
climatic elements
drought
forest soils
principal component analysis (PCA)
semi-arid regions
soil physical and chemical properties
analiza składowych głównych (PCA)
czynniki klimatyczne
fizyczne i chemiczne właściwości gleb
gleby leśne
susza
tereny półpustynne
Opis:
Investigation of ranges of soil and climate characteristics appropriate for the tolerant species: Pistacia atlantica subsp. mutica according to field study was the main objective of this research. This study was carried out based on random sampling across 20×20 km wild pistachio forests of Fars province (Iran). Results showed that mountainous and hilly lands are the main land types that pistachio species have evolved on. Statistical analysis of physical and chemical soil characteristics based on principal component analysis (PCA) method showed that wide ranges in soil characteristics, even up to about 40% differentiation in some measured properties, did not restricts this subspecies natural growth. The main growth limiting factors were shallow soil depth and light soil texture that decreased storage capacity of soil moisture, necessary for wild pistachios survival during drought and long dry periods. Climatic elements were analysed through the same approach and showed that temperature, precipitation and wind with overall variability of 85.9% were the most effectual factors. Pistacia atlantica subsp. mutica is one of the species refractory to various soil conditions and adapted to weak soils for the establishment and rehabilitation of forests in semi-arid regions.
Głównym celem badań terenowych prezentowanych w niniejszej pracy było przeanalizowanie zakresu wartości charakterystyk glebowych i klimatycznych odpowiednich dla podgatunku Pistacia atlantica subsp. mutica. Próby pobierano losowo z poletka w lesie pistacjowym o wymiarach 20×20 km w prowincji Fars w Iranie. Wyniki dowodzą, że pistacja wyewoluowała na ziemiach górskich i na terenach pagórkowatych. Statystyczna analiza fizycznych i chemicznych właściwości gleb prowadzona metodą składowych głównych (PCA) wykazała, że duża zmienność badanych cech, sięgająca w niektórych przypadkach 40%, nie ograniczała naturalnego wzrostu badanego podgatunku. Głównymi czynnikami ograniczającymi były płytkie gleby o lekkiej strukturze, które zmniejszały zdolność gleb do zatrzymywania wilgoci niezbędnej dziko rosnącej pistacji do przetrwania długich okresów suszy. Czynniki klimatyczne analizowano tą samą metodą i stwierdzono, że najbardziej istotne były temperatura, opady i wiatr o ogólnej zmienności 85,9%. Pistacia atlantica subsp. mutica jest jednym z gatunków najbardziej odpornych na różne warunki glebowe, co może mieć znaczenie dla stabilizowania i rekultywacji lasów na terenach półpustynnych.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2017, 32; 71-78
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hydro-chemical and microbiological characterization of Lower Cretaceous waters in a semi-arid zone Beni-Ounif syncline, South-West of Algeria
Hydrochemiczna i mikrobiologiczna charakterystyka wód dolnej kredy w półsuchej strefie synkliny Beni-Ounif w południowozachodniej Algierii
Autorzy:
Merzougui, Fatima Zahra
Makhloufi, Ahmed
Merzougui, Touhami
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292610.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
Beni-Ounif
groundwater
hierarchical cluster analysis (HCA)
hydro-chemical characterization
Lower Cretaceous
microbiological characterization
principal component analysis (PCA)
water quality
analiza składowych głównych (PCA)
charakterystyka hydrochemiczna
charakterystyka mikrobiologiczna
dolna kreda
hierarchiczna analiza skupień (HCA)
jakość wody
wody gruntowe
Opis:
The article analyses the water quality of the Lower Cretaceous aquifer in the Beni-Ounif syncline. To this end, 42 samples were taken for physico-chemical analysis and 28 for microbiological analysis in March, May and October 2017 from 14 sampling points. The results of physico-chemical analysis were processed by multi-variety statistical analysis methods: principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA) coupled to hydro chemical methods: Piper diagram. The PCA allowed us to explore the connections between physico-chemical parameters and similarities between samples and to identify the most appropriate physico-chemical elements to describe water quality. The HCA allowed us to classify the sampling points according to the similarity between them and thus reduce them for the next follow-up analysis. Waters of the syncline are characterized by medium to low mineralization (320 < EC < 7600 μS∙cm–1 and 200 < RS < 4020 mg∙dm–3) and hardness of between 22 and 123°f. Only 19% of the samples show NO3 concentrations exceeding the Algerian standards. Microbiologically, the study reports the presence of bacteria: coliforms (<8 CFU∙0.1 dm–3), Streptococcus D (<1100 CFU∙0.1 dm–3), Clostridium sulphito-reducer of vegetative form (<90 CFU∙0.02 dm–3) and sporulate (<4 CFU∙0.02 dm–3), total aerobic mesophilic flora at 22°C (<462 CFU∙0.001 dm–3) and at 37°C (<403 CFU∙0.001 dm–3). It must be noted that no presence of thermo-tolerant coliforms is observed.
W artykule przedstawiono wyniki analizy jakości wody z poziomu wodonośnego dolnej kredy w synklinie Beni-Ounif. W tym celu pobrano 42 próbki wody do analiz fizycznych i chemicznych oraz 28 próbek do analiz mikrobiologicznych z 14 stanowisk w marcu, maju i październiku 2017 r. Wyniki analiz fizycznych i chemicznych przetworzono za pomocą wieloczynnikowych metod statystycznych: analizy czynników głównych (PCA) i hierarchicznej analizy skupień (HCA) połączonej z metodami hydrochemicznymi, z diagramem Pipera. Analiza PCA umożliwiła zbadanie powiązań między parametrami fizycznymi i chemicznymi oraz podobieństwa między próbkami, a także identyfikację parametrów najbardziej odpowiednich do opisu jakości wody. Wykorzystując HCA, sklasyfikowano stanowiska według ich wzajemnego podobieństwa oraz zredukowano ich liczbę do przyszłych analiz. Wody synkliny charakteryzowały się małą do średniej mineralizacją (320 < EC < 7600 μS∙cm–1 i 200 < RS < 4020 mg∙dm–3) i twardością między 22 i 123°f. Tylko 19% próbek wykazywało stężenie azotanów przekraczające algierskie normy. W badanych wodach stwierdzono obecność bakterii z grupy Coli (<8 jtk∙(0,1 dm3)–1), Streptococcus D (<1100 jtk∙(0,1 dm3)–1), wegetatywnych form (<90 jtk∙(0,02 dm3)–1) i przetrwalników (<4 jtk∙(0,02 dm3)–1) Clostridium oraz całkowitej mezofilnej flory aerobowej w temperaturze 22°C (<462 jtk∙(0,001 dm3)–1) i 37°C (<403 jtk∙(0,001 dm3)–1). Należy dodać, że nie stwierdzono obecności termoodpornych bakterii z grupy Coli.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2019, 40; 67-80
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod czarnej skrzynki do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej
Black-box forecasting of selected indicator values for influent wastewater quality in municipal treatment plant
Autorzy:
Szeląg, B.
Bartkiewicz, L.
Studziński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/236740.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
Tematy:
ścieki komunalne
modelowanie
prognozowanie jakości ścieków metoda MARS
metoda lasów losowych (RF)
metoda samoorganizujących się sieci neuronowych (SOM)
metoda drzew wzmacnianych (BT) metoda analizy składowych
głównych (PCA)
sewage
modeling
sewage quality forecasting
MARS (multivariate adaptive regression spline)
random forest (RF)
self-organizing map (SOM)
boosted trees (BT)
principal component analysis (PCA)
Opis:
Prognozowanie ilości i jakości ścieków dopływających do oczyszczalni komunalnej z odpowiednim wyprzedzeniem czasowym daje możliwość optymalnego sterowania wieloma parametrami procesów oczyszczania ścieków. Dlatego prowadzi się badania mające na celu opracowanie modeli matematycznych (fizykalnych deterministycznych i operatorowych statystycznych), prognozujących zarówno ilość, jak i jakość ścieków dopływających do oczyszczalni. W artykule zbadano możliwość zastosowania prostszych modeli operatorowych do prognozowania wartości wybranych wskaźników jakości ścieków na dopływie do oczyszczalni (BZT5, zawiesiny ogólne, azot ogólny i amonowy, fosfor ogólny) jedynie na podstawie wyników pomiarów natężenia przepływu ścieków oraz – w celu porównania – na podstawie ich zmierzonych wartości. Do tego celu zastosowano metody czarnej skrzynki typu MARS oraz lasy losowe (RF). Dodatkowo przedstawiono możliwość połączenia metody lasów losowych z modelem klasyfikacyjnym (RF+SOM). Do identyfikacji danych określających zmienność wybranych wskaźników jakości ścieków zastosowano metody drzew wzmacnianych (BT) i analizy składowych głównych (PCA). Modele opracowano na podstawie wyników ciągłych pomiarów dobowych przeprowadzonych w latach 2013–2015 w oczyszczalni ścieków komunalnych w Rzeszowie.
Forecasting the amount and quality of wastewater flowing into a treatment plant sufficiently in advance, enables effective control of numerous treatment process parameters. Therefore, mathematical (physical deterministic and time series statistical) models forecasting both the amount and quality of wastewater inflow into a sewage treatment plant are under development. In this paper, a possibility of simpler time series models application to forecasting values of selected indicators (biochemical oxygen demand (BOD5), total suspended solids (TSS), total nitrogen (TN), total phosphorus (TP) and ammonium (NH4+)) of sewage quality in the inflow into a treatment plant was investigated. The research was based solely on sewage flow rate data and – for the purpose of comparison – the actual measured indicator values. For this purpose, MARS type black-box and random forest (RF) methods were used. Also, a possibility of combining the RF method with a classification model (RF+SOM) was investigated. Boosted trees (BT) and principal component analysis (PCA) methods were applied for identification of data that determine variability of the selected sewage quality indicators. The models were developed on the basis of continuous daily measurements performed in the period of 2013–2015 in the municipal sewage treatment plant in Rzeszow.
Źródło:
Ochrona Środowiska; 2016, 38, 4; 39-46
1230-6169
Pojawia się w:
Ochrona Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-13 z 13

    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