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 "drzewa decyzyjne" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    Assessment of Reinforcement Phase Shape in MMC Using Decision Trees
    Autorzy:
    Gawdzińska, K.
    Pelczar, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/382948.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    shape
    reinforcement phase
    data mining
    decision trees
    kształt
    faza zbrojenia
    drzewa decyzyjne
    Opis:
    This paper proposes a description of the reinforcement phase shape in MMCs by means of a decision, or classification tree analysis, recognized as a basic data mining technique. The material under examination was composed of reinforcement particles (SiC) in suspension composites with silumin matrix, made by mechanical stirring method. The use of decision tree method allowed to determine logic rules for the classification of particles to the category circle on the basis of its diameter and surface area, taking into account the division into three samples (depending on the location of the analyzed area in the casting space) and a reference sample (representative analysis area – of most desired shape in terms of composite quality - generated by simulation). To assess the accuracy of classification we used a redistribution indicator, that can be a measure used in describing the feature: homogeneity of reinforcement phase particle shape in the space of composite casting.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2013, 13, 2 spec.; 39-42
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An improved medical diagnosing of acute abdominal pain with decision tree
    Autorzy:
    Jankowski, D.
    Jackowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333015.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    medyczne systemy wspomagania decyzji
    drzewa decyzyjne
    klasyfikacja
    medical decision support systems
    decision trees
    classification
    Opis:
    In medical decision making (e.g., classification) we expect that decision will be made effectively and reliably. Decision making systems with their ability to learn automatically seem to be very appropriate for performing such tasks. Decision trees provide high classification accuracy with simple representation of gathered knowledge. Those advantages cause that decision trees have been widely used in different areas of medical decision making. In this paper we present characteristic of univariate and multivariate decision tree. We apply those classifiers to the problem of acute abdominal pain diagnosis.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2012, 20; 65-71
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The application of logical decision trees to the decision-making process in ill-structured problems
    Zastosowanie logicznych drzew decyzyjnych do procesu podejmowania decyzji w problemach słabo ustrukturalizowanych
    Autorzy:
    Sadowińska-Kałuża, Milena
    Kałuża, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29521140.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Akademia Wojsk Lądowych imienia generała Tadeusza Kościuszki
    Tematy:
    decision-making
    ill-structured decision
    logical decision trees
    podejmowanie decyzji
    decyzja słabo ustrukturalizowana
    logiczne drzewa decyzyjne
    Opis:
    Decision-making is a process which has accompanied the human being since time immemorial and in various areas of their activity. It should result in making a choice that meets the expectations (conditions) of the decision maker to the greatest extent. Decisions can be made on the basis of information which is not always complete and reliable. Sometimes it may happen that it is incomplete and reliable or complete but unreliable. Then, it concerns ill-structured problems. The purpose of this article is to verify whether ill-structured problems can be solved/supported in a way based on an operating algorithm. In the article, a case study with complete but unreliable information as well as with complete and reliable information was used. Logical decision trees were employed in the study. The result of the study allowed for, among others, establishing that the analysis of an ill-structured problem using logical decision trees consists in performing steps which follow one another in a logical sequence creating thus a sequence of operations, and therefore an operating algorithm, which confirms that solving ill-structured problems can be supported/implemented using an algorithm.
    Podejmowanie decyzji stanowi proces, który towarzyszy człowiekowi od zawsze i w różnych obszarach jego działalności. Jego rezultatem powinno być dokonanie wyboru, który w największym stopniu spełnia oczekiwania (warunki) decydenta. Decyzje można podejmować na podstawie informacji, które nie zawsze są pełne i pewne. Czasem może się zdarzyć, że są niepełne i pewne lub pełne, ale niepewne. Wówczas dotyczą one problemów słabo ustrukturalizowanych. Celem niniejszego artykułu jest weryfikacja, czy problemy słabo ustrukturalizowane można rozwiązywać/wspierać ich rozwiązywanie w sposób oparty na algorytmie działań. W artykule wykorzystano analizę przypadku z informacjami pełnymi, ale niepewnymi oraz pełnymi i pewnymi. Posłużono się w niej logicznymi drzewami decyzyjnymi. Jej wynik pozwolił m.in. na stwierdzenie, że analiza problemu słabo ustrukturalizowanego za pomocą logicznych drzew decyzyjnych polega na wykonaniu kroków, które następują po sobie w logicznej kolejności. Tworząc tym samym ciąg czynności, a zatem algorytm działania, co potwierdza, że rozwiązywanie problemów słabo ustrukturalizowanych może być wspierane/realizowane za pomocą algorytmu.
    Źródło:
    Scientific Journal of the Military University of Land Forces; 2023, 55, 2(208); 77-90
    2544-7122
    2545-0719
    Pojawia się w:
    Scientific Journal of the Military University of Land Forces
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Decision Tree in the Valuation of Mining Investments
    Drzewo decyzyjne w wycenie wartości inwestycji górniczych
    Autorzy:
    Ranosz, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/319230.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
    Tematy:
    wartość oczekiwana NPV
    wycena inwestycji górniczych
    drzewa decyzyjne
    problemy decyzyjne
    expected value of NPV
    valuation of mining investments
    decision trees
    decision problems
    Opis:
    The present paper is dedicated to the valuation of mining investments by means of the decision tree method. The paper consists of four parts. The introduction presents the purpose of work. The second section describes the decision tree method. The next part of the paper focuses on a short sample calculation of an investment valuation by means of the discussed method, meant for a mining company which intends to undertake an investment involving the extraction of a new mineral deposit. The paper ends with a summary and a list of literature used in its development.
    Niniejszy artykuł został poświęcony wycenie inwestycji górniczych przy użyciu the metody drzewa decyzyjnego. Artykuł składa się z czterech części. We wstępie do opracowania przedstawiono cel artykułu. W drugiej części przedstawiono metodę drzewa decyzyjnego. Kolejna część artykułu została poświęcona na przeprowadzenie krótkiego przykładu obliczeniowego wyceny inwestycji z zastosowaniem omawianej metody dla przedsiębiorstwa górniczego, które zamierza podjąć inwestycję w eksploatację nowego złoża. Artykuł został zakończony podsumowaniem oraz spisem literatury użytej do opracowania artykułu.
    Źródło:
    Inżynieria Mineralna; 2016, R. 17, nr 1, 1; 75-78
    1640-4920
    Pojawia się w:
    Inżynieria Mineralna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Interpretable decision-tree induction in a big data parallel framework
    Autorzy:
    Weinberg, A. I.
    Last, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330635.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    big data
    parallel computing
    mapreduce
    decision trees
    editing distance
    tree similarity
    zbiór danych
    obliczenia równoległe
    drzewa decyzyjne
    odległość edycji
    Opis:
    When running data-mining algorithms on big data platforms, a parallel, distributed framework, such as MAPREDUCE, may be used. However, in a parallel framework, each individual model fits the data allocated to its own computing node without necessarily fitting the entire dataset. In order to induce a single consistent model, ensemble algorithms such as majority voting, aggregate the local models, rather than analyzing the entire dataset directly. Our goal is to develop an efficient algorithm for choosing one representative model from multiple, locally induced decision-tree models. The proposed SySM (syntactic similarity method) algorithm computes the similarity between the models produced by parallel nodes and chooses the model which is most similar to others as the best representative of the entire dataset. In 18.75% of 48 experiments on four big datasets, SySM accuracy is significantly higher than that of the ensemble; in about 43.75% of the experiments, SySM accuracy is significantly lower; in one case, the results are identical; and in the remaining 35.41% of cases the difference is not statistically significant. Compared with ensemble methods, the representative tree models selected by the proposed methodology are more compact and interpretable, their induction consumes less memory, and, as confirmed by the empirical results, they allow faster classification of new records.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 4; 737-748
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decision trees and the effects of feature extraction parameters for robust sensor network design
    Wykorzystanie drzew decyzyjnych oraz wpływu parametrów ekstrakcji cech do projektowania odpornych sieci czujników
    Autorzy:
    Gerdes, M.
    Galar, D.
    Scholz, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301345.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    decision trees
    feature extraction
    sensor optimization
    sensor fusion
    sensor selection
    drzewa decyzyjne
    ekstrakcja cech
    optymalizacja czujników
    fuzja czujników
    dobór czujników
    Opis:
    Reliable sensors and information are required for reliable condition monitoring. Complex systems are commonly monitored by many sensors for health assessment and operation purposes. When one of the sensors fails, the current state of the system cannot be calculated in same reliable way or the information about the current state will not be complete. Condition monitoring can still be used with an incomplete state, but the results may not represent the true condition of the system. This is especially true if the failed sensor monitors an important system parameter. There are two possibilities to handle sensor failure. One is to make the monitoring more complex by enabling it to work better with incomplete data; the other is to introduce hard or software redundancy. Sensor reliability is a critical part of a system. Not all sensors can be made redundant because of space, cost or environmental constraints. Sensors delivering significant information about the system state need to be redundant, but an error of less important sensors is acceptable. This paper shows how to calculate the significance of the information that a sensor gives about a system by using signal processing and decision trees. It also shows how signal processing parameters influence the classification rate of a decision tree and, thus, the information. Decision trees are used to calculate and order the features based on the information gain of each feature. During the method validation, they are used for failure classification to show the influence of different features on the classification performance. The paper concludes by analysing the results of experiments showing how the method can classify different errors with a 75% probability and how different feature extraction options influence the information gain.
    Niezawodne monitorowanie stanu wymaga niezawodności czujników i pochodzących z nich informacji. Systemy złożone są zazwyczaj monitorowane przez wiele czujników, co pozwala na ocenę stanu technicznego oraz aspektów eksploatacyjnych. Gdy jeden z czujników ulega uszkodzeniu, uniemożliwia to obliczenie bieżącego stanu systemu z dotychczasową niezawodnością lub uzyskanie kompletnych informacji o bieżącym stanie. Stan można co prawda monitorować nawet przy niekompletnych danych, ale wyniki takiego monitorowania mogą nie odpowiadać rzeczywistemu stanowi systemu. Sytuacja taka ma miejsce w szczególności, gdy uszkodzony czujnik jest odpowiedzialny za monitorowanie istotnego parametru systemu. Problem uszkodzenia czujnika można rozwiązywać na dwa sposoby. Pierwszy polega na zwiększeniu złożoności systemu, co umożliwia jego sprawniejsze działanie w sytuacji, gdy dane są niekompletne. Drugim sposobem jest wprowadzenie nadmiarowego sprzętu (hardware'u) lub oprogramowania. Niezawodność czujników stanowi krytyczny aspekt systemu. Oczywiście, ze względu na ograniczenia przestrzenne, ekonomiczne i środowiskowe nie wszystkie czujniki w systemie mogą być nadmiarowe. Redundancja powinna dotyczyć wszystkich czujników, które dostarczają istotnych informacji na temat stanu systemu, natomiast dopuszczalne są błędy mniej ważnych czujników. W niniejszej pracy pokazano jak obliczać istotność informacji o systemie dostarczanych przez poszczególne czujniki z wykorzystaniem metod przetwarzania sygnałów oraz drzew decyzyjnych. Zademonstrowano również w jaki sposób parametry przetwarzania sygnałów wpływają na poprawność klasyfikacji metodą drzewa decyzyjnego, a tym samym na poprawność dostarczanych informacji. Drzew decyzyjnych używa się do obliczania i porządkowania cech w oparciu o przyrost informacji charakteryzujący poszczególne cechy. Podczas weryfikacji zastosowanej metody, drzewa decyzyjne wykorzystano do klasyfikacji uszkodzeń celem przedstawienia wpływu różnych cech na dokładność klasyfikacji. Pracę kończy analiza wyników eksperymentów pokazujących w jaki sposób zastosowana metoda pozwala na klasyfikację różnych błędów z 75-procentowym prawdopodobieństwem oraz jak różne opcje ekstrakcji cech wpływają na przyrost informacji.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 1; 31-42
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Learning a fuzzy model for evacuation speed estimation using fuzzy decision trees and evolutionary methods
    Uczenie się rozmytego modelu do oszacowania szybkości ewakuacji przy użyciu rozmytych drzew decyzyjnych i metod ewolucyjnych
    Autorzy:
    Kello, P.
    Gregor, M.
    Miklóšik, I.
    Spalek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/115243.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Wyższa Szkoła Techniczna w Katowicach
    Tematy:
    evo-fuzzy systems
    fuzzy logic
    fuzzy decision trees
    evacuation
    tunnel simulation
    systemy Evo rozmyte
    rozmyte drzewa decyzyjne
    symulacje ewakuacji
    Opis:
    The paper deals with evacuation time estimation using a fuzzy meta-model inferred from data using a combination of fuzzy decision trees (to construct the rule base) and evolutionary tuning (to optimize the membership functions). It uses real data – collected from existing literature. The paper first covers some basic facts concerning evacuation in road tunnels and its simulation. It then proceeds to discuss evolutionary tuning of fuzzy systems and fuzzy decision trees and describes the proposed approach. It shows that this approach improves upon previous results achieved using a purely evolutionary approach.
    Artykuł zajmuje się oszacowaniem czasu ewakuacji przy użyciu rozmytego meta-modelu wyprowadzonego z danych używając kombinacji rozmytych drzew decyzyjnych (aby konstruować podstawę reguły) oraz ewolucyjnego dostrajania (aby zoptymalizować funkcje przynależności). Wykorzystuje on dane rzeczywiste - zgromadzone z istniejącej literatury. Artykuł omawia najpierw pewne podstawowe fakty dotyczące ewakuacji tuneli drogowych i jej symulacji. Następnie przechodzi do omówienia ewolucyjnego dostrajania systemów rozmytych i rozmytych drzew decyzyjnych oraz opisuje proponowany sposób podejścia. Pokazuje, że to podejście poprawia wcześniejsze wyniki osiągnięte przy użyciu podejścia czysto ewolucyjnego.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach; 2017, 9; 50-62
    2082-7016
    2450-5552
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Technicznej w Katowicach
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Building decision trees based on production knowledge as support in decision-making process
    Autorzy:
    Matuszny, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1839522.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    decision trees
    knowledge identification
    production engineering
    production knowledge
    production processes
    drzewa decyzyjne
    identyfikacja wiedzy
    inżynieria produkcji
    wiedza o produkcji
    procesy produkcji
    Opis:
    The article presents sources of production knowledge and thoroughly describes its identification which on the construction of decision trees, and on the construction of knowledge bases for production processes. The problems that arise during the technical preparation of production are briefly characterized and the advanced algorithm with which decision trees can be built is described in detail. A decision tree was built based on real data from the manufacturing company. Decision trees are presented as a method of knowledge representation.
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2020, 26, 2; 36-40
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decision trees in the analysis of the intensity of damage to portal frame buildings in mining areas
    Drzewa decyzyjne w analizie intensywności uszkodzeń budynków halowych na terenach górniczych
    Autorzy:
    Firek, K.
    Rusek, J.
    Wodyński, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220239.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    damage to buildings
    portal frame buildings
    mining area
    technical wear
    decision trees
    uszkodzenia budynków
    budynki halowe
    teren górniczy
    zużycie techniczne
    drzewa decyzyjne
    Opis:
    The article presents a preliminary database analysis regarding the technical condition of 94 portal frame buildings located in the mining area of Legnica-Głogów Copper District (LGOM), using the methodology of decision trees. The scope of the analysis was divided into two stages. The first one included creating a decision tree by a standard CART method, and determining the importance of individual damage indices in the values of the technical wear of buildings. The second one was based on verification of the created decision tree and the importance of these indices in the technical wear of buildings by means of a simulation of individual dendritic models using the method of random forest. The obtained results confirmed the usefulness of decision trees in the early stage of data analysis. This methodology allows to build the initial model to describe the interaction between variables and to infer about the importance of individual input variables.
    Celem prezentowanych w artykule badań było sprawdzenie możliwości pozyskiwania informacji na temat udziału uszkodzeń w zużyciu technicznym zabudowy terenu górniczego z wykorzystaniem metody drzew decyzyjnych. Badania przeprowadzono na podstawie utworzonej przez autorów bazy danych o stanie technicznym i uszkodzeniach 94 budynków typu halowego, usytuowanych na terenie górniczym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Do analiz przyjęto metodę drzew decyzyjnych CART – Classification & Regression Tree, na bazie której utworzono model aproksymujący wartość zużycia technicznego budynków. W efekcie ustalono wpływ poszczególnych zmiennych na przebieg modelowanego procesu (Rys. 3 i 4). W drugim etapie, stosując metodę losowych lasów przeprowadzono weryfikację wyników uzyskanych dla modelu utworzonego metodą CART (Tab. 2). Przeprowadzone badania pozwoliły na ustalenie udziałów wyspecyfikowanych kategorii uszkodzeń elementów badanych budynków w ich stopniu zużycia technicznego. Największy udział w zużyciu technicznym budynków stwierdzono w przypadku uszkodzeń ścian wypełniających i osłonowych, warstw elewacyjnych oraz wewnętrznych elementów wykończeniowych. Z kolei najmniej istotny wpływ na stopień zużycia budynków mają uszkodzenia elementów stężających oraz zewnętrznych. Z rezultatów przeprowadzonych badań wynika, że wykorzystanie metody drzew decyzyjnych może okazać się przydatne w początkowej fazie analizy danych. Pozwala ona na utworzenie wstępnego modelu oraz wnioskowanie o udziałach poszczególnych zmiennych wejściowych w zmienności zmiennej zależnej. Zaletę metody drzew decyzyjnych stanowi fakt, iż mimo niejawnej reprezentacji ostatecznego podziału przestrzeni wielowymiarowej, struktura drzewa jest w pełni przejrzysta i pozwala na interpretację powiązań przyczynowo-skutkowych w modelu. Drzewa decyzyjne, oprócz aproksymacji funkcji wielu zmiennych, pozwalają na analizę struktury utworzonego systemu z możliwością jego adaptacji do innych modeli wnioskowania (np. sieci Bayesowskich bądź rozmytych systemów regułowych), oraz ocenę istotności poszczególnych zmiennych wejściowych.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 3; 847-857
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recursive Partitioning application in the assessment of the climatic conditions impact of non- CO2 GHGs on agricultural emissions
    Zastosowanie metody Recursive Partitioning w ocenie wpływu warunków klimatycznych na rolnicze emisje gazów cieplarnianych innych niż CO2
    Autorzy:
    Kolasa-Więcek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/334096.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    gazy cieplarniane
    CH4
    N2O
    modelowanie
    sieci neuronowe
    drzewa decyzyjne
    warunki meteorologiczne
    greenhouse gases
    modeling
    neural networks
    decision trees
    meteorological conditions
    Opis:
    Agricultural practices contribute to emissions of the greenhouse gases (GHGs) such a methan (CH4) and nitrous oxide (N2O). Their estimated share from agricultural sources is assessed at around 50% of CH4 and 60% of N2O emissions. The efforts made by the agricultural sector aim to limit and reduce emissions. Due to their significant share, all the complementary knowledge information concerning their reduction are highly precious. The paper proposes the use of neural modeling techniques and the summary of results by modeling based on a decision tree (Recursive Partitioning) to estimate the levels of methane and nitrous oxide emissions from agriculture under varying weather conditions in Poland. The obtained results support the hypothesis that neural model describing the effect of meteorological conditions on the CH4and N2O emissions is an appropriate tool for the assessment of the projected emission level.
    Praktyki rolnicze przyczyniają się do emisji gazów cieplarnianych (GGC), takich jak metan (CH4) i podtlenku azotu (N2O). Ich szacunkowy udział ze źródeł rolniczych oceniany jest na około 50% emisji CH4 i 60% emisji N2O. Wysiłki podejmowane przez sektor rolny mają na celu ograniczenie i redukcję ich emisji. Ze względu na ich znaczący udział, wszelkie informacje dopełniające wiedzę na temat możliwości ich redukcji są niezwykle cenne. W pracy zaproponowano wykorzystanie technik neuronowego modelowania oraz posumowania wyników z wykorzystaniem modelowania w oparciu o drzewo decyzyjne (Recursive Partitioning) do estymacji poziomu metanu i podtlenku azotu emitowanych z rolnictwa przy zmiennych warunkach meteorologicznych w Polsce. Uzyskane wyniki badań potwierdzają hipotezę, że model neuronowy, opisujący wpływ warunków meteorologicznych na emisję CH4 i N2O, jest właściwym instrumentem dla dokonania oceny prognozowania poziomu tej emisji.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2013, 58, 1; 96-101
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Patient classification algorithm at urgency care area of a hospital based on the triage system
    Autorzy:
    Mondragon, N.
    Istrate, D.
    Wegrzyn-Wolska, K.
    Garcia, J. C.
    Sanchez, J.C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/951692.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    triage
    classification
    SET
    fuzzy logic
    decision trees
    patients
    urgency
    hospital emergency
    algorithm
    ocena stanu zdrowia rannych
    klasyfikacja
    logika rozmyta
    drzewa decyzyjne
    pacjenci
    pomoc szpitalna
    algorytm
    Opis:
    The time passed in the urgency zone of a hospital is really important, and the quick evaluation and selection of the patients who arrive to this area is essential to avoid waste of time and help the patients in a higher emergency level. The triage, an evaluation and classification structured system, allows to manage the urgency level of the patient; it is based on the vital signs measures and clinical data of the patient. The goal is making the classification in the shortest possible time and with a minimal error percentage. Levels are allocated according to the concept that what is urgent is not always serious and that what is serious is not always urgent. In this work, we present a computational algorithm that evaluates the patients within the fever symptomatic category, we use fuzzy logic and decision trees to collect and analyze simultaneously the vital signs and the clinical data of the patient through a graphical interface; so that the classification can be more intuitive and faster. Fuzzy logic allows us to process data and take a decision based on incomplete information or uncertain values, decision trees are structures or rules sets that classify the data when we have several variables.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 87-94
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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