Informacja

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

Wyszukujesz frazę "system klasyfikacji" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-7 z 7
Tytuł:
Development a new classification for assessing the coal mine mechanization
Opracowanie nowej klasyfikacji dla oceny mechanizacji w kopalniach węgla
Autorzy:
Mehdi, H. S.
Reza, M.
Mohammad, A.
Khalokakaei, R.
Akhyani, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219726.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
mechanizacja wydobycia
złoże węglowe
system klasyfikacji
wskaźnik mechanizacji dla danego złoża
mechanization
coal seams
classification system
CSMi
Opis:
The coal mine mechanization is important to achieve optimum quality and maximum efficiency of coal production. Mechanization is an objective that can result in significant cost reductions and higher levels of profitability for underground mines. The potential of coal mine mechanization depends on some important factors Such as seam inclination and thickness, geological disturbances, seam floor conditions and roof conditions. These factors should be considered in coal mine mechanization analysis. In this study, the new classification was developed with the respect to the mentioned factors. Using this system the coal seam mechanization index (CSMi) of several types of coal seams was evaluated and classified into five categories; very good, good, medium, low and very low. As a case study, the mechanization of the Takht coal seams in Golestan area of Iran was investigated using this new classification system. The results show a low potential for mechanization in most of the Takht coal seams.
Mechanizacja prac w kopalniach węgla jest konieczna dla osiągnięcia maksymalnej wydajności produkcji i uzyskania węgla najwyższej jakości. Mechanizacja jest celem, który skutkować będzie znacznym obniżeniem kosztów oraz zwiększeniem poziomu rentowności produkcji w kopalniach podziemnych. Możliwości mechanizacji w kopalniach uzależnione są od szeregu ważnych czynników, takich jak nachylenie i miąższość złoża, obecność zaburzeń struktury geologicznej a także warunki stropowe i spągowe. Czynniki te koniecznie uwzględnić należy w analizach możliwości mechanizacji pracy kopalni. W pracy tej przedstawiono nową klasyfikację opartą o wyżej wymienione czynniki. W oparciu o przyjęte podejście, obliczony został wskaźnik mechanizacji dla złoża węgla i następnie zastosowany został do analiz. Na jego podstawie wyodrębniono pięć kategorii złóż węglowych w kontekście możliwości mechanicznego urabiania: bardzo dobre, dobre, średnie, niskie i bardzo niskie. Jako studium przypadku przedstawiono analizę złoża węglowego Takht w regionie Golestan w Iranie, w oparciu o zaproponowany nowy system klasyfikacji. Wyniki analizy wskazują, że większość złóż w regionie Takht stwarza niewielkie możliwości dla zastosowania mechanizacji.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2013, 58, 1; 217-226
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Feature selection using particle swarm optimization in text categorization
Autorzy:
Aghdam, M. H.
Heidari, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91792.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
classification system
feature selection
text categorization
particle swarm optimization (PSO)
system klasyfikacji
wybór funkcji
kategoryzacja tekstu
optymalizacja rojem cząstek
Opis:
Feature selection is the main step in classification systems, a procedure that selects a subset from original features. Feature selection is one of major challenges in text categorization. The high dimensionality of feature space increases the complexity of text categorization process, because it plays a key role in this process. This paper presents a novel feature selection method based on particle swarm optimization to improve the performance of text categorization. Particle swarm optimization inspired by social behavior of fish schooling or bird flocking. The complexity of the proposed method is very low due to application of a simple classifier. The performance of the proposed method is compared with performance of other methods on the Reuters-21578 data set. Experimental results display the superiority of the proposed method.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 4; 231-238
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Replacing RQD and discontinuity spacing with the modified blockiness index in the Rock Mass Rating system
Zastąpienie klasyfikacji jakości skał (RQD) i odległości pomiędzy nieciągłościami skał zmodyfikowanym współczynnikiem opisującym strukturę blokową warstw skalnych w systemie oceny stanu górotworu
Autorzy:
Chen, Q.
Yin, T.
Niu, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219496.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
system określenia jakości skał
odstępy pomiędzy nieciągłościami
zmodyfikowany wskaźnik opisujący strukturę blokową górotworu
zamiana współczynników
system klasyfikacji skał
Rock Quality Designation
modified blockiness index
discontinuity spacing
substitution
Rock Mass Rating
Opis:
The evaluation accuracies of rock mass structures based on the ratings of the Rock Quality Designation (RQD) and discontinuity spacing (S) in the Rock Mass Rating (RMR) system are very limited due to the inherent restrictions of RQD and S. This study presents an improvement that replaces these two parameters with the modified blockiness index (Bz) in the RMR system. Before proceeding with this replacement, it is necessary for theoretical model building to make an assumption that the discontinuity network contains three sets of mutually orthogonal disc-shaped discontinuities with the same diameter and spacing of discontinuities. Then, a total of 35 types of theoretical DFN (Discrete Fracture Network) models possessing the different structures were built based on the International Society for Rock Mechanics (ISRM) discontinuity classification (ISRM, 1978). In addition, the RQD values of each model were measured by setting the scanlines in the models, and the Bz values were computed following the modified blockiness evaluation method. Correlations between the three indices (i.e., Bz, RQD and S) were explored, and the reliability of the substitution was subsequently verified. Finally, RMR systems based on the proposed method and the standard approach were applied to real cases, and comparisons between the two methods were performed. This study reveals that RQD is well correlated with S but is difficult to relate to the discontinuity diameter (D), and Bz has a good correlation with RQD/S. Additionally, the ratings of RQD and S are always far from the actual rock mass structure, and the Bz ratings are found to give better characterizations of rock mass structures. This substitution in the RMR system was found to be acceptable and practical.
Dokładność oceny struktury górotworu w oparciu o określenie jakości skał oraz odległości pomiędzy kolejnymi nieciągłościami (S) w systemie oceny stanu górotworu (RMR-Rock Mass Rating) jest mocno ograniczona z powodu ograniczeń wbudowanych w samą strukturę modelu RQD i w procedury obliczania odległości pomiędzy nieciągłościami. W niniejszej pracy zaproponowano ulepszone rozwiązanie zakładające zastąpienie powyższych dwóch parametrów przez jeden wskaźnik oceny struktury blokowej (Bz) w systemie RMR. Jednakże przed zastąpieniem wskaźników konieczne okazało się opracowanie modelu teoretycznego opartego na założeniu że sieć nieciągłości zawiera trzy zbiory wzajemnie ortogonalnych nieciągłości w kształcie dysków, mających tę samą średnicę i zlokalizowanych w równych odstępach. Następnie opracowano w sumie 35 typów teoretycznych dyskretnych modeli nieciągłości DFN (Discrete Fracture Network) o różnych strukturach w oparciu o klasyfikację nieciągłości określoną przez International Society for Rock Mechanics (ISRM, 1978). Ponadto, wartości RQD dla każdego z modeli zostały zmierzone poprzez odpowiednie ustawienie linii wybierania w modelu, zaś wartości Bz obliczono w oparciu o zmodyfikowaną metodę oceny struktury blokowej. Badano wzajemne korelacje pomiędzy trzema wskaźnikami (Bz, RQD, S), badano także wiarygodność modeli po podstawieniu. W etapie końcowym, system RMR oparty na zaproponowanej metodzie i podejściu standardowym został zastosowany do analizy rzeczywistych przypadków w celu porównania wyników uzyskanych w oparciu o powyższe dwie metody. Wyniki wskazały wysoki stopień korelacji wielkości RQD i S, choć trudno znaleźć korelacje pomiędzy RQD a średnicą nieciągłości (D). Stwierdzono także wysoki stopień korelacji pomiędzy wartościami RQD i S. Ponadto, stwierdzono że wielkości RQD i S nie opisują dokładnie rzeczywistej struktury górotworu, zaś ocena oparta na wskaźniku Bz wydaje się lepiej charakteryzować jego strukturę. Podstawienie tego parametru do systemu klasyfikacji RMR wydaje się więc akceptowalne i uzasadnione praktycznie.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2018, 63, 2; 353-382
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integrated Computer Vision and Soft Computing System for Classifying the Pilling Resistance of Knitted Fabrics
Zintegrowany system komputerowy z systemem analizy obrazu dla oceny i klasyfikacji odporności na pilling wyrobów dzianych
Autorzy:
Eldessouki, M
Bukhari, H A
Hassan, M
Qashqary, K
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232642.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
pilling of knitted fabric
pill segmentation
pill quantisation
soft-computing classifier
artificial neural networks
pilling wyrobów dzianych
zintegrowany system dla klasyfikacji odporności na piling
system analizy obrazu
Opis:
Fabric pilling is one of the important properties that affect fabric appearance. The testing of fabric pilling using the standard methods available, however, depends on subjective sample evaluation. Objective fabric pilling evaluation using image processing techniques comprises four main stages that include binarisation, segmentation, quantisation, and classification. Literature on the topic focuses only on one or more of these stages while there is a growing need for an integrated system that combines the most effective techniques of each stage and introduces them in a way that does not depend on the subjective evaluation of human operators. This work tries to tackle this problem and creates an integrated system for classifying the pilling resistance of knitted fabrics. The system introduced a new method for generating an image library based on photographs of the EMPA Standards to allow the training and testing of a soft-computing classifier. The method suggested was tested using knitted samples of different structures and colours and the results show their high robustness performance. The quantitative pilling classification produced from the system suggested shows high agreement with the subjective operators’ evaluation with a Spearman’s correlation coefficient of +0.85.
Dotychczasowe metody oceny pilingu zależą od subiektywnej oceny oceniającego. Obiektywne oceny pilingu za pomocą analizy obrazu zawierają cztery główne stadia: binaryzację, segmentację, kwantyzacją i klasyfikację. Dostępna literatura podaja na ogół omówienie tylko jednego lub więcej z czterech stopni, natomiast istnieje potrzeba zintegrowanego systemu, który umożliwiałby ogólną ocenę bez subiektywnej ingerencji oceniającego. W pracy postarano się rozwiązać ten problem i stworzono zintegrowany system dla klasyfikacji odporności na piling. System zawiera bazę zdjęć różnych struktur poddanym różnym etapom pilingu. Wyniki uzyskiwane z opracowanego systemu klasyfikacji są w dużej mierze zgodne z wynikami podawanymi przez etatowych subiektywnych klasyfikatorów.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2014, 6 (108); 106-112
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Nursing logistics activities in massive services
Autorzy:
Simić, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333536.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
systemy klasyfikacji
samoorganizujące się mapy
nursing logistics activities
classification system
learning vector quantization
self-organizing maps
Opis:
Hybrid patient classification system in nursing logistics activities is discussed in this paper. Hybrid classification model is based on two of the most used competitive artificial neural network algorithms that use learning vector quantization models (LVQ) and self-organizing maps (SOM). In general, the history of patient classification in nursing dates back to the period of Florence Nightingale. The first and the foremost condition for providing quality nursing care, which is measured by care standards, and determined by number of hours of actual care, is the appropriate number of nurses. It is possible to discus three types of experimental results. First result type could be assessment for risk of falling measured by Mors scale and pressure sores risk measured by Braden scale. Both of them are assessed by LVQ. Hybrid LVQ-SOM model is used for second result type, which presents the time for nursing logistics activities. The third type is possibility to predict appropriate number of nurses for providing quality nursing care. This research was conducted on patients from Institute of Neurology, Clinical Centre of Vojvodina.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 18; 77-84
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Crash data reporting systems in Fourteen Arab countries: challenges and improvement
Autorzy:
Abounoas, Zahira
Raphael, Wassim
Badr, Yarob
Faddoul, Rafic
Guillaume, Anne
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1833641.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
road accidents
road safety
information system
reporting system
variables selection
classification model
wypadek drogowy
bezpieczeństwo na drogach
system informacyjny
systemy raportowania
dobór zmiennych
model klasyfikacji
Opis:
Traffic crash fatalities and serious injuries still represent a big burden for most Arab countries because the actual policies, strategies, and interventions are based on poorly collected data. Through this paper, we assessed the crash data reporting systems in Fourteen Arab countries via a survey conducted to identify the fundamental dysfunctions at the management and data collection levels. Then, to address some of the dataset problems, we had applied data mining technics to select a minimum of variables (crash, vehicle, and road user) that should be collected for a better understanding of crash circumstances. For this raison, three methods of selection (correlation, information gain, and gain ratio) and seven classifiers (naive Bayes, nearest neighbour, random forest, random tree, J48, reduced error pruning tree, and bagging) were tested and compared to identify the variables that affect significantly the crashes severity. Decision trees family of classifiers showed the best performance based on the analysis of the area under the curve. The explanatory variables obtained from the data mining process were combined with other descriptive variables to maintain traceability. As a result, we produced hybrid lists of variables for the crash, vehicle, and road user, each contains 25 variables. Finally, in order to propose a cost-effective solution to switch from manual to electronic data collection, we got inspired by a tool used to track animals to create and customize a unified e-form for handheld devices, in order to ensure easy entering of the harmonized data for the entire region based on our selected lists of variables. The tool verified the countries requirements especially by enabling data collection and transfer with and without the internet, and by allowing data analysis thought its built-in Geographic Information System (GIS) capabilities.
Źródło:
Archives of Transport; 2020, 56, 4; 73-88
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Developing an Intelligent Model for the Construction a Hip Shape Recognition System Based on 3D Body Measurement
Opracowanie inteligentnego modelu dla rozpoznania konstrukcji kształtu bioder
Autorzy:
Jin, J.-F.
Yang, Y.-C.
Zou, F.-Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/234324.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
intelligent recognition system
probabilistic neural network
classification accuracy
feature reduction
typical index
cluster analysis
inteligentny system rozpoznawania
sieć neuronowa
dokładność klasyfikacji
funkcja redukcji
typy kształtu bioder
Opis:
The purpose of this paper was to develop an intelligent recognition system consisting of a feature reduction method combining cluster and correlation analyses, and a probabilistic neural network (PNN) classifier to identify different types of hip shape from 3D measurement for each person. Firstly 28 items reflecting lower body part information of 300 female university students aging from 20 to 24 years were selected. The feature reduction method was employed to extract typical indices. Secondly hip shapes were subdivided into five types by a K-means cluster and analysis of variance (ANOVA). Finally the PNN was then trained to serve as a classifier for identifying five different hip shape types. The average classification accuracy of the scheme proposed was 97.37%, and its effectiveness was successfully validated by comparing with the BP and Support Vector Machine (SVM) scheme. Thus an intelligent recognition system was developed to make hip shape type classification of high-precision and time saving.
Model łączy analizę skupień i korelacji oraz probabilistyczną sztuczną sieć neuronową dla identyfikacji różnych typów kształtów bioder opartą o pomiary 3D poszczególnych osób. Wyselekcjonowano 28 przypadków odzwierciedlających dolną część sylwetki 300 studentek w wieku od 20 do 24 lat. Zastosowano metodę redukcji poszczególnych właściwości dla wybrania typowych wskaźników. Następnie kształt bioder podzielono na 5 typów za pomocą algorytmu klastrowego i systemu ANOVA (analiza wariancji). Następnie przeprowadzono trening sieci neuronowej aby mogła posłużyć jako klasyfikator identyfikacji 5 różnych kształtów bioder. Przeciętna dokładność klasyfikacji proponowanego systemu wynosiła 97,37%, a efektywność była sukcesywnie sprawdzana przez porównanie schematów BP i SVM. W ten sposób stworzono inteligentny system rozpoznania typu kształtu bioder o dużej precyzji, pozwalający na oszczędność czasu.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2016, 5 (119); 110-118
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-7 z 7

    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