Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Random Forest" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
An Approach to License Plate Recognition in Real Time Using Multi-stage Computational Intelligence Classifier
Autorzy:
Kekez, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311914.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
car license plates
LPR
ANPR
OCR
image processing
neural network
Random Forest
Opis:
Automatic car license plate recognition (LPR) is widely used nowadays. It involves plate localization in the image, character segmentation and optical character recognition. In this paper, a set of descriptors of image segments (characters) was proposed as well as a technique of multi-stage classification of letters and digits using cascade of neural network and several parallel Random Forest or classification tree or rule list classifiers. The proposed solution was applied to automated recognition of number plates which are composed of capital Latin letters and Arabic numerals. The paper presents an analysis of the accuracy of the obtained classifiers. The time needed to build the classifier and the time needed to classify characters using it are also presented.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2023, 69, 2; 275--280
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification and modelling of sound emission signals in selected tribosystems
Klasyfikacja i modelowanie sygnałów dżwięków w wybranych systemach tribologicznych
Autorzy:
Kekez, Michał
Jurczak, Wojciech
Ozimina, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055620.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
tribosystem
sound level
regression trees
random forest
system tribologiczny
poziom dźwięku
drzewa regresji
las losowy
Opis:
The paper presents an analysis of the sound level recorded during dry sliding friction conditions. Balls with a diameter of 6 mm placed on pins were made of 100Cr6 steel, silicon carbide (SiC), and corundum (Al2 O3 ), while rotating discs with a height of 6 mm and a diameter of 42 mm were made of 100Cr6 steel. Each pin and disc system was tested for two values of the relative humidity of the air (50 ± 5% and 90 ± 5%). Models of the A-sound level were developed using regression trees and random forest. The paper presents an analysis of the accuracy of the models obtained. Classifications of the six tests performed on the basis of sound level descriptors were also carried out.
W pracy przedstawiono analizę poziomu dźwięku zarejestrowanego podczas tarcia technicznie suchego w ruchu ślizgowym. Podczas sześciu testów tribologicznych stosowano próbkę wykonaną ze stali 100Cr6 oraz trzy przeciwpróbki, wykonane ze stali 100Cr6, węglika krzemu (SiC) i korundu (Al2 O3 ), przy czym każdy układ próbka – przeciwpróbka był testowany dla dwóch wartości wilgotności względnej powietrza (50 ± 5% i 90 ± 5%). Opracowano modele poziomu dźwięku A z użyciem drzew regresji i lasu losowego. W pracy zamieszczono analizę dokładności otrzymanych modeli. Została również przeprowadzona klasyfikacja sześciu wykonanych testów w oparciu o deskryptory poziomu dźwięku.
Źródło:
Tribologia; 2021, 297, 3; 19--26
0208-7774
Pojawia się w:
Tribologia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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