Informacja

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

Wyszukujesz frazę "artificial selection" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Metody doboru zmiennych do modelu z wykorzystaniem bibliotek sztucznej inteligencji
Subset selection variables of the model using AI libraries
Autorzy:
Wołoszyn, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2197614.pdf
Data publikacji:
2021-10-15
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski
Tematy:
model
sztuczna inteligencja
dobór zmiennych
artificial intelligence
subset selection
Opis:
Inwestycje w struktury informatyczne firm zaowocowały niespotykanym wzrostem posiadanych danych. Ten olbrzymi przyrost danych gromadzony praktycznie w każdym aspekcie dziedziny życia doprowadził do wzrostu zainteresowania metodami wydobywania informacji, wiedzy czy zależności. Przeprowadzając rozmyślania w kategorii analityki danych prawie zawsze należy dokonać wyboru zmiennych tak, aby każdy model w swojej końcowej postaci jak najprecyzyjniej odzwierciedlał rozważany proces. W artykule tym przedstawione zostaną najczęściej stosowane metody doboru zmiennych do modelu. Proces ten jest jednym z etapów budowy modelu i od jego przebiegu zależy w dużym stopniu końcowy efekt działania modelu.
Investments in IT structures of companies resulted in an unprecedented increase in the collected data. This enormous increase in data collected in practically every aspect of the sphere of life has led to an increased interest in the methods of extracting information, knowledge and dependencies. When thinking about data analytics, you should almost always select the data so that each model in its final form reflects the process under study as accurately as possible. In this article, the most common methods of selecting variables for the model will be presented. This process is one of the stages of model building and the final effect of the model to a large extent depends on its course.
Źródło:
Dydaktyka informatyki; 2021, 16; 143-151
2083-3156
2543-9847
Pojawia się w:
Dydaktyka informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modified Fan Roulette Selection Method for Application in Evolutionary Algorithms
Autorzy:
Słowik, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118454.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
artificial intelligence
evolutionary algorithms
selection methods
sztuczna inteligencja
algorytmy ewolucyjne
metody selekcji
Opis:
In the paper modified version of fan roulette selection method named proportional fan roulette selection is presented. This modification depends on increase of survive probability of the best individual at the expense of worse individuals and often gives better results compared to other selections. Test functions chosen from literature are used for determination of quality of proposed method. Results obtained using proportional fan roulette selection are compared with results obtained using roulette selection, elitist selection, and fan roulette selection.
W artykule przedstawiono proporcjonalną selekcję wachlarzową będącą zmodyfikowaną wersją selekcji wachlarzowej. Wprowadzona modyfikacja polega na zwiększeniu prawdopodobieństwa przeżycia najlepszego osobnika kosztem osobników gorszych, często dając lepsze rezultaty w porównaniu do innych metod selekcji. Do sprawdzenia jakości utworzonej metody zastosowano funkcje testowe wybrane z literatury. Wyniki uzyskane przy użyciu proporcjonalnej selekcji wachlarzowej porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu selekcji ruletkowej, elitarnej oraz wachlarzowej.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 10; 5-17
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multicriteria vehicle routing problem solved by artificial immune system
Wielokryterialny problem marszrutyzacji rozwiązywany metodą sztucznego systemu immunologicznego
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375401.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
vehicle routing problem
multi-vehicle
artificial intelligence
artificial immune system
clonal selection
problem marszrutyzacji
sztuczna inteligencja
system immunologiczny sztuczny
selekcja klonalna
Opis:
Vehicles route planning in large transportation companies, where drivers are workers, usually takes place on the basis of experience or intuition of the employees. Because of the cost and environmental protection, it is important to save fuel, thus planning routes in an optimal way. In this article an example of the problem is presented solving delivery vans route planning taking into account the distance and travel time within the constraints of vehicle capacities, restrictions on working time of drivers and having varying degrees of movement. An artificial immune system was used for the calculations.
Planowanie tras samochodów dostawczych w dużych firmach transportowych, w których kierowcy są pracownikami najemnymi, najczęściej odbywa się na podstawie doświadczeń lub intuicji pracowników. Ze względu na koszty i na ochronę środowiska ważne jest oszczędzanie paliwa, a więc układanie tras w sposób optymalny. W artykule rozwiązano przykładowy problem planowania trasy samochodów dostawczych ze względu na długość drogi i czas przejazdu przy ograniczeniach ładowności pojazdów, ograniczeniach czasu pracy kierowców i przy uwzględnieniu zmiennego natężenia ruchu. W obliczeniach zastosowano sztuczny system immunologiczny.
Źródło:
Transport Problems; 2015, 10, 3; 141-152
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Route planning of separate waste collection on a small settlement
Planowanie trasy dla selektywnej zbiórki odpadów na małym osiedlu
Autorzy:
Mrówczyńska, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375475.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
waste collection
garbage truck
artificial intelligence
artificial immune system
clonal selection
zbiórka odpadów
śmieciarka samochodowa
sztuczna inteligencja
sztuczny system immunologiczny
selekcja klonalna
Opis:
Waste collection problems are one of the most important logistic tasks to solve. The paper deals with the optimization of vehicle routes, which is one of the ways of reducing costs of waste collection. In this paper it was formulated the problem of optimization for a single vehicle. This task can be reduced to the Euler’s problem in the mathematical sense. The task was resolved using artificial immune systems. The methods have been adapted to solve real problems of selective waste collection on a small settlement. The solutions were discussed. It was described further plans for the development of methods for waste collection needs.
Problem zbiórki odpadów jest jednym z najważniejszych logistycznych zadań. Celem artykułu jest optymalizacja tras pojazdów odbierających odpady, która jest jednym ze sposobów redukcji kosztów ich zbiórki. W artykule sformułowano kwestię optymalizacji trasy pojedynczego samochodu. Przedstawiony problem może być zredukowany w sensie matematycznym do zadania Eulera. Problem został rozwiązany metodą sztucznych systemów. Metody zostały zaadaptowane do potrzeb rozwiązania rzeczywistego problemu selektywnej zbiórki odpadów na małym osiedlu. Otrzymane wyniki przeanalizowano. Przedstawiono dalsze plany rozwoju metody na potrzeby selektywnej zbiórki odpadów.
Źródło:
Transport Problems; 2014, 9, 1; 61-68
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cost-sensitive feature selection
Selekcja cech z uwzględnieniem kosztu ich pozyskania
Autorzy:
Ciupke, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327830.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
selekcja cech
algorytm mrówkowy
uczenie maszynowe
sztuczna inteligencja
diagnostyka techniczna
feature selection
ant algorithm
machine learning
artificial intelligence
technical diagnostics
Opis:
The paper concerns the selection of features in the technical diagnostics domain. The author focused his attention on a wrapper approach. In this approach an application of the ant algorithm as a search engine is proposed. The proposed method of so-called ant wrapper approach is presented. The method takes advantage of cost of features, where the cost is connected with the cost of sensors. The algorithm as a pseudo-code and some results of a verification experiment are shown. The verification was carried out on data derived from an active diagnostic experiment concerning a rotating machine. The obtained results show, that the proposed method could allow to reduce the number of used sensors.
W artykule opisano metodę selekcji cech z zastosowaniem algorytmu mrówkowego. Metoda pozwala także na uwzględnienie kosztu atrybutu, przy czym jego koszt związany jest z kosztem pozyskanie sygnału diagnostycznego. W przypadku gdy sygnał ten jest już wykorzystywany uznaje się, że koszt wyznaczenia danej cechy jest pomijalnie mały. Metodę przedstawiono w postaci pseudo-kodu i zweryfikowano dla danych pochodzących z czynnego eksperymentu diagnostycznego. Uzyskane wyniki pokazują, że istnieje możliwość ograniczenia liczby stosowanych czujników.
Źródło:
Diagnostyka; 2006, 2(38); 45-48
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The sigma-if neural network as a method of dynamic selection of decision subspaces for medical reasoning systems
Autorzy:
Huk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/951660.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
sztuczna inteligencja
wybieranie danych
sieci nuronowe sigma-if
wybór miejsca decyzji
nieniszczące neuronowe przycinanie sieci
artificial intelligence
data mining
sigma-if neural network
decision space selection
non-destructive neural network pruning
Opis:
To-date research in the area of applied medical artificial intelligence systems suggests that it is necessary to focus further on the characteristic requirements of this research field. One of those requirements is related to the need for effective analysis of multidimensional heterogeneous data sets, which poses particular difficulties when considering AI-suggested solutions. Recent works point to the possibility of extending the activation function of a perception to the time domain, thus significantly enhancing the capabilities of neural networks. This change results in the ability to dynamically tune the size of the decision space under consideration, which stems from continuous adaptation of the interneuron connection architecture to the data being classified. Such adaptation reflects the importance of individual decision attributes for the patterns being classified, as defined by the Sigma-if network during its training phase. These characteristics enable effective employment of such networks in solving classification problems, which emerge in medical sciences. The described approach is also a novel, interesting area of neural network research. This article discusses selected aspects of construction as well as training of Sigma-if networks, based on a sample problem of classifying Arabic numeral images.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2004, 7; KB65-73
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
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