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 "ekstrakcja cech" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 29
Tytuł:
Classification of EEG signal by methods of machine learning
Autorzy:
Alyamani, Amina
Yasniy, Oleh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837774.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
machine learning
EEG signal
classification
data balancing
feature extraction
uczenie maszynowe
sygnał EEG
klasyfikacja
równoważenie danych
ekstrakcja cech
Opis:
Electroencephalogram (EEG) signal of two healthy subjects that was available from literature, was studied using the methods of machine learning, namely, decision trees (DT), multilayer perceptron (MLP), K-nearest neighbours (kNN), and support vector machines (SVM). Since the data were imbalanced, the appropriate balancing was performed by Kmeans clustering algorithm. The original and balanced data were classified by means of the mentioned above 4 methods. It was found, that SVM showed the best result for the both datasets in terms of accuracy. MLP and kNN produce the comparable results which are almost the same. DT accuracies are the lowest for the given dataset, with 83.82% for the original data and 61.48% for the balanced data.
Źródło:
Applied Computer Science; 2020, 16, 4; 56-63
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Customer product review summarization over time for competitive intelligence
Autorzy:
Amarouche, Kamal
Benbrahim, Houda
Kassou, Ismail
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/950925.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
feature extraction
fuzzy logic
competitive intelligence
opinion mining
opinion summarization
sentiment analysis
SentiWordNet
ekstrakcja cech
logika rozmyta
wywiad konkurencyjny
eksploracja opinii
podsumowanie opinii
analiza nastrojów
Opis:
Nowadays, Customer’s product reviews can be widely found on the Web, be it in personal blogs, forums, or ecommerce websites. They contain important products’ information and therefore became a new data source for competitive intelligence. On that account, these reviews need to be analyzed and summarized in order to help the leader of an entity (company, brand, etc.) to make appropriate decisions in an efective way. However, most previous review summarization studies focus on summarizing sentiment distribution toward different product features without taking into account that the real advantages and disadvantages of a product clarify over time. For this reason, in this work we aim to propose a new system for product opinion summarization which depends on the time when reviews are expressed and that covers the sentiments change about product features. The proposed system firstly, generates a summary based on product features in order to give more accurate and efficient information about different features. secondly, classify the product based on its features in its appropriate class (good, medium or bad product) using a fuzzy logic system. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed system to generate the real image of a product and its features in reviews.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 4; 70-82
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Image retrieval based on hierarchical Gabor filters
Autorzy:
Andrysiak, T.
Choraś, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908448.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
filtr Gabora
pobieranie obrazu
ekstrakcja cech
reprezentacja hierarchiczna
Gabor filters
image retrieval
texture feature extraction
hierarchical representation
Opis:
Content Based Image Retrieval (CBIR) is now a widely investigated issue that aims at allowing users of multimedia information systems to automatically retrieve images coherent with a sample image. A way to achieve this goal is the computation of image features such as the color, texture, shape, and position of objects within images, and the use of those features as query terms. We propose to use Gabor filtration properties in order to find such appropriate features. The article presents multichannel Gabor filtering and a hierarchical image representation. Then a salient (characteristic) point detection algorithm is presented so that texture parameters are computed only in a neighborhood of salient points. We use Gabor texture features as image content descriptors and efficiently emply them to retrieve images.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 4; 471-480
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Enhanced algorithm for energy optimization and improvised synchronization in knee exoskeleton system
Autorzy:
Arunamithra, J.
Saravanan, R.
Venkatesh Babu, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200592.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
knee exoskeleton
feature extraction
data classification
ANN algorithm
egzoszkielet kolana
ekstrakcja cech
klasyfikacja danych
algorytm ANN
Opis:
Purpose: The purpose of the study is to develop an augmented algorithm with optimised energy and improvised synchronisation to assist the knee exoskeleton design. This enhanced algorithm is used to estimate the accurate left and right movement signals from the brain and accordingly moves the lower-limb exoskeleton with the help of motors. Design/methodology/approach: An optimised deep learning algorithm is developed to differentiate the right and left leg movements from the acquired brain signals. The obtained test signals are then compared with the signals obtained from the conventional algorithm to find the accuracy of the algorithm. Findings: The obtained average accuracy rate of about 63% illustrates the improvised differentiation in identifying the right and left leg movement. Research limitations/implications: The future work involves the comparative study of the proposed algorithm with other classification technologies to extract more reliable results. A comparative analysis of the replaceable and rechargeable battery will be done in the future study to exhibit the effectiveness of the proposed model. Originality/value: This study involves the extended study of five frequency regions namely alpha, beta, gamma, delta and theta, to handle the real-time EEG signal processing exoskeleton, model.
Źródło:
Archives of Materials Science and Engineering; 2022, 117, 2; 79--85
1897-2764
Pojawia się w:
Archives of Materials Science and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efficient Covid-19 disease diagnosis based on cough signal processing and supervised machine learning
Autorzy:
Bensid, Khaled
Lati, Abdelhai
Benlamoudi, Azeddine
Ghouar, Brahim Elkhalil
Senoussi, Mohammed Larbi
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174478.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
voice disease
Covid-19
cough sounds
features extraction
classification
ekstrakcja cech
klasyfikacja
kaszel
przetwarzanie sygnału
uczenie maszynowe
Opis:
The spread of the coronavirus has claimed the lives of millions worldwide, which led to the emergence of an economic and health crisis at the global level, which prompted many researchers to submit proposals for early diagnosis of the coronavirus to limit its spread. In this work, we propose an automated system to detect COVID-19 based on the cough as one of the most important infection indicators. Several studies have shown that coughing accounts for 65% of the total symptoms of infection. The proposed system is mainly based on three main steps: first, cough signal detection and segmentation; second, cough signal extraction; and third, three techniques of supervised machine learning-based classification: Support Vector Machine (SVM), KNearest Neighbours (KNN), and Decision Tree (DT). Our proposed system showed high performance through good accuracy values, where the best accuracy for classifying female coughs was 99.6% using KNN and 88% for males using SVM.
Źródło:
Diagnostyka; 2023, 24, 1; art. no. 2023103
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Grain size determination and classification using adaptive image segmentation with grain shape information for milling quality evaluation
Określenie rozmiaru ziarna i klasyfikacja z użyciem adaptacyjnej segmentacji obrazu i informacji o kształcie dla oceny jakości mielenia
Autorzy:
Budzan, S.
Pawełczyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328384.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
grain classification
particle analysis
image segmentation
feature extraction
klasyfikacja ziaren
analiza
wielkość ziaren
segmentacja obrazów
ekstrakcja cech
Opis:
In this paper, authors described methods of material granularity evaluation and a novel method for grain size determination with inline electromagnetic mill device diagnostics. The milling process quality evaluation can be carried out with vibration measurements, analysis of the milling material images or well-known screening machines. The method proposed in this paper is developed to the online examination of the milled product during the milling process using real-time digital images. In this paper, authors concentrated their work on copper ore milling process. Determination of the total number of the grain, the size of each grain, also the classification of the grains are the main goal of the developed method. In the proposed method the vision camera with lightning mounted at two assumed angles has been used. The detection of the grains has been based on an adaptive segmentation algorithm, improved with distance transform to enhance grains detection. The information about particles shape and context is used to optimize the grain classification process in the next step. The final classification is based on the rule-based method with defined particle shape and size parameters.
W pracy autorzy opisali metody oceny uziarnienia materiału i nową metodę określania wielkości ziaren z jednoczesną diagnostyką pracy młyna elektromagnetycznego. Ocena jakości mielenia może być realizowana na kilka sposobów, tj. poprzez pomiar drgań, analizę obrazów materiału zmielonego, lub wykorzystanie matryc przesiewowych. Proces mielenia jest procesem obciążonym znacznym zużyciem energii, dlatego proces diagnostyki powinien być wykonywany z dużą efektywnością. Metoda zaproponowana w niniejszym artykule opiera się na badaniu mielonego produktu podczas procesu mielenia przy użyciu analizy obrazów cyfrowych w czasie rzeczywistym. Głównym celem opracowanej metody jest określenie całkowitej liczby ziaren, wielkości ziaren, jak i klasyfikacja ziaren. W zaproponowanej metodzie wykorzystano akwizycję obrazów z kamery przy oświetlaniu badanych próbek pod kątem, co pozwala zwiększyć liczbę wykrywanych ziaren. Detekcja ziaren bazuje na metodzie segmentacji adaptacyjnej rozszerzonej o analizę map odległościowych w celu poprawienia jakości i liczby wykrytych ziaren. Informacje na temat kształtu ziaren są wykorzystywane w celu optymalizacji procesu klasyfikacji ziaren. Ostateczna klasyfikacja opiera się na metodzie bazującej na regułach, w których określono zależności dla różnych parametrów kształtu i rozmiaru ziaren.
Źródło:
Diagnostyka; 2018, 19, 1; 41-48
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ekstrakcja cech teksturalnych w klasyfikacji obrazów tomograficznych wątroby
Texture feature extraction in liver CT image analysis
Autorzy:
Duda, D.
Krętowski, M.
Bézy-Wendling, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341025.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
klasyfikacja obrazów medycznych
analiza tekstury
tomografie komputerowe wątroby
computer-aided diagnosis
texture analysis
liver CT images
Opis:
W pracy przedstawiono nową metodę opisu tekstur, przystosowaną do analizy grupy obrazów, przedstawiających na różne sposoby ten sam fragment organu. Charakteryzując obszary zainteresowania, uwzględniono nie tylko cechy teksturalne wyliczone na ich podstawie, ale również ich zależność od warunków pozyskiwania obrazów. Zaproponowano kilka sposobów konstrukcji przestrzeni parametrów odzwierciedlających zmianę tekstury, która zachodzi pod wpływem zmian warunków akwizycji. Proponowaną metodę zweryfikowano doświadczalnie w klasyfikacji obrazów tomograficznych wątroby. Rozpoznawano cztery typy tkanki, dla każdego przypadku rozważono trzy momenty akwizycji, związane z obecnością i propagacją środka kontrastującego. Wyniki uzyskane przy użyciu różnych zestawów cech teksturalnych i klasyfikatora w postaci dipolowych drzew decyzyjnych pokazują, że uwzględnienie zmian tekstury pod wpływem propagacji środka kontrastującego znacznie poprawia diagnozę.
In the work, a new method of texture characterization from multiple scan series is presented. Images with the same slice position, acquired at different conditions, are analyzed simultaneously. Thereby not only texture characteristics of the considered region of interest are taken into account, but also their variations over the different acquisition moments. A few approaches to description of these variations were proposed. They were applied in recognition of four types of hepatic tissue. Liver CT images were acquired during the three typical phases related to presence and propagation of contrast material. Experiments with various sets of texture parameters and dipolar decision tree as a classifier showed that simultaneous analysis of texture features derived from three subsequent acquisition moments could considerably improve the classification accuracy.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 51-66
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hardware acceleration of data classifiers for multimedia processing tasks
Sprzętowe przyspieszenie klasyfikacji danych multimedialnych
Autorzy:
Dziurzański, P.
Mąka, T.
Forczmański, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153826.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
feature extraction
multimedia data classification
Network on Chip (NoC)
ImpulseC
ekstrakcja cech
klasyfikacja danych multimedialnych
sieci wewnątrzukładowe
Opis:
In this paper, experimental results of a proposed hardware acceleration of feature extraction and data classifiers for multimedia are presented. This hardware is based on multi-core architecture connected with a mesh Network on Chip (NoC). The cores in the system execute both data classifiers and feature extraction for audio and image data. Using various meta heuristics the system is optimized with regards to different data communication criteria. The system was implemented on an FPGA platform with use of ImpulseC hardware description language.
W artykule zostały zeprezentowane wyniki eksperymentalne dotyczące sprzętowego przyspieszania ekstrakcji cech i klasyfikacji danych multimedialnych. Opracowane rozwiązanie sprzętowe bazuje na architekturze wielordzeniowej, w której każdy blok realizuje przypisaną mu statycznie funkcjonalność. Rdzenie połączone są ze sobą za pomocą sieci wewnątrzukładowej (ang. Network on Chip, NoC) o architekturze siatki. W artykule opisano pokrótce autorskie oprogramowanie służące do generowania kodu sieci wewnątrzukładowej. Graficzny interfejs użytkownika został zaprezentowany na rys. 1. Narzędzie ma za zadanie dokonywać odwzorowania wybranych funkcjonalności do poszczególnych rdzeni z wykorzystaniem takich meta-heurystyk jak algorytmy genetyczne, symulowane wyżarzanie, poszukiwanie losowe czy algorytmu gradientowego. Jako kryterium optymalizacji można wybrać minimalizację całkowitego przesyłu danych, minimalizację maksymalnej liczby danych transmitowanych przez pojedyncze łącze, a także minimalizację odchylenia standardowego rozmiaru strumieni transmitowanych przez poszczególne łącza. Przykładowe wyniki optymalizacji losowej dla sieci wewnątrzukładowej zostały przedstawione w tab. 1, natomiast wyniki optymalizacji dla sieci wewnątrzukładowej wykorzystującej inne podejścia - w tab. 2. Dla systemu zoptymalizowanego w ten sposób został wygnerowany opisujący go kod w języku ImpulseC, który następnie posłużył do syntezy sprzętowej na układzie FPGA z rodziny Xilinx Virtex 5. Zajętość układu XC5VSX50T dla trzech wykorzystanych klasyfikatorów została przedstawiona na rys. 3. Z kolei tab. 3 przedstawia liczbę zasobów wykorzystanych przez narzędzie syntezy wysokiego poziomu dla tych klasyfikatorów. Technika przedstawiona w publikacji umożliwia określenie warunków i ograniczeń implementacji sprzętowej systemu służącego klasyfikacji danych multimedialnych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 382-384
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Linear optimization of multi-path routing in network on chips
Liniowa optymalizacja wielościeżkowego routingu w sieciach wewnątrzukładowych
Autorzy:
Dziurzański, P.
Mąka, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156579.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
sieci wewnątrzukładowe
routing wielościeżkowy
ekstrakcja cech
Network on Chip (NoC)
multipath routing
features extraction
Opis:
In this paper, a technique for determining required link band-width of a multi-path routing algorithm dedicated to Network on Chip (NoC) is presented. The proposed algorithm is based on the linear programming and allows us to avoid deadlocks and contentions in case of Tapeworm routing used for data-dominated streaming multimedia applications realized in Multi Processor Systems on Chip. The proposed approach is illustrated with an example of features extraction module for the Automatic Speech Recognition (ASR) system.
W artykule opisano technikę określania wymaganej przepustowości łączy sieci wewnątrzukładowej z routingiem wielościeżkowym. Zaproponowany algorytm bazuje na programowaniu liniowym i umożliwia unikanie blokad w routingu typu Tapeworm, wykorzystywanego dla multimedialnych aplikacji zdominowanych przez dane realizowanych w układach typu MPSoC. Autorski algorytm routingu Tapeworm dla niektórych aplikacji multimedialnych okazuje się być wydajniejszy od XY, powszechnie używanego algorytmu routingu w NoC. Zaproponowane podejście zostało zilustrowane przykładem modułu ekstrakcji cech w systemie automatycznego rozpoznawania mowy. Klasyczny diagram takiego modułu został przedstawiony na rys. 1. W celu określenia marszrut pomiędzy rdzeniami realizującymi funkcjonalności poszczególnych bloków tego modułu została zaadaptowana technika znana z tradycyjnych sieci komputerowych, opisana m.in. w [8]. W artykule zaproponowano sposób wyboru ścieżek między rdzeniem źródłowym i docelowym, opisano sposób określania ograniczeń, a także zaproponowano funkcję celu uwzględniającą długość ścieżki. Do wyszukiwania optymalnej przepustowości łączy wykorzystano algorytm przypominający wyszukiwanie binarne. Badania eksperymentalne, w ramach których zaimplementowano opisany moduł w języku SystemC, a także wykorzystano komercyjne narzędzie do rozwiązywania problemu programowania liniowego, potwierdzają skuteczność i efektywność opisywanego podejścia.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 659-661
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Research on communication emitter identification based on semi-supervised dimensionality reduction in complex electromagnetic environment
Autorzy:
Ge, Wei
Qi, Lin
Tong, Lin
Zhu, Jun
Zhang, Jing
Zhao, Dongyang
Li, Ke
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311449.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
communication emitter identification
feature extraction
dimensionality reduction
VMD
ESDA
variational mode decomposition
exponential semi-supervised discriminant analysis
identyfikacja emitera komunikacyjnego
ekstrakcja cech
redukcja wymiarowości
rozkład w trybie wariacyjnym
analiza dyskryminacyjna wykładnicza półnadzorowana
Opis:
The individual identification of communication emitters is a process of identifying different emitters based on the radio frequency fingerprint features extracted from the received signals. Due to the inherent non-linearity of the emitter power amplifier, the fingerprints provide distinguishing features for emitter identification. In this study, approximate entropy is introduced into variational mode decomposition, whose features performed in each mode which is decomposed from the reconstructed signal are extracted while the local minimum removal method is used to filter out the noise mode to improve SNR. We proposed a semi-supervised dimensionality reduction method named exponential semi-supervised discriminant analysis in order to reduce the high-dimensional feature vectors of the signals, and LightGBM is applied to build a classifier for communication emitter identification. The experimental results show that the method performs better than the state-of-the-art individual communication emitter identification technology for the steady signal data set of radio stations with the same plant, batch and model.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 4; art. no. e145766
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
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:
Recognition of acoustic signals of induction motor using fft, smofs-10 and ISVM
Rozpoznawanie sygnałów akustycznich silnika indukcyjnego z zastosowaniem fft, smofs-10 i ISVM
Autorzy:
Głowacz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365918.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
acoustic signal
induction motor
feature extraction
classification
sygnał akustyczny
silnik indukcyjny
ekstrakcja cech
klasyfikacja
Opis:
A correct diagnosis of electrical circuits is very essential in industrial plants. An article deals with a recognition method of early fault detection of induction motor. The described approach is based on patterns recognition. Acoustic signals of specific induction motor are analyzed patterns. Acoustic signals include information about motor state. The analysis of the patterns was conducted for three states of induction motor using Fast Fourier Transform (FFT), shortened method of frequencies selection (SMoFS-10) and Linear Support Vector Machine (LSVM). The results of calculations suggest that the method is efficient and can be also used for diagnostic purposes.
Prawidłowa diagnostyka obwodów elektrycznych jest bardzo istotna w zakładach przemysłowych. Artykuł zajmuje się metodą rozpoznawania stanów przedawaryjnych silnika indukcyjnego. Opisane podejście jest oparte na rozpoznawaniu wzorców. Sygnały akustyczne określonego silnika indukcyjnego są badanymi wzorcami. Sygnały akustyczne zawierają informację o stanie silnika. Analiza wzorców została przeprowadzona dla trzech stanów silnika indukcyjnego używając FFT, skróconej metody wyboru częstotliwości (SMoFS-10) i liniowej maszyny wektorów wspierających (LSVM). Wyniki obliczeń sugerują, że metoda jest skuteczna i może być również zastosowana dla celów diagnostycznych.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 4; 569-574
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid methodology of degradation feature extraction for bearing prognostics
Metodyka hybrydowa ekstrakcji cech degradacji do zastosowań w prognozowaniu czasu życia łożysk
Autorzy:
Gu, H.
Zhao, J.
Zhang, X.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/302055.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
ekstrakcja cech
degradacja
sygnał
łożysko
feature extraction
degradation
signal
bearing
Opis:
Hybrid methodology of degradation feature extraction was presented which may enable prediction of remaining useful life of a product. In this methodology, firstly, the signal was de-noised by wavelet analysis. Then the autoregressive model was used to remove the discrete frequencies from de-noised signal. Further, the residual signal which mainly contained impulsive fault signal was enhanced by minimum entropy deconvolution filter. The kurtosis was extracted which was taken as the feature for prognostics. At last, the empirical mode decomposition was used to reduce fluctuation of feature value and to extract the trend content. A case study was presented to verify the effectiveness of the proposed method.
Przedstawiono hybrydową metodę ekstrakcji cech degradacji, która umożliwia przewidywanie pozostałego okresu użytkowania produktu. W tej metodyce, sygnał został najpierw odfiltrowany z wykorzystaniem analizy falkowej. Następnie, za pomocą modelu autoregresyjnego usunięto z pozbawionego szumów sygnału częstotliwości dyskretne. W dalszej kolejności, sygnał resztkowy, który zawierał głównie impulsowy sygnał uszkodzenia został wzmocniony z zastosowaniem filtru dekonwolucji minimum entropii. Obliczono kurtozę, którą przyjęto jako cechę w procesie prognozowania. Na koniec, zastosowano empiryczną dekompozycję sygnału (EMD) w celu zmniejszenia wahań wartości cechy oraz w celu ekstrakcji trendu. Studium przypadku demonstruje efektywność proponowanej metody.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 195-201
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A survey of methods for 3D model feature extraction
Autorzy:
Hlavaty, T.
Skala, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/119225.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geometrii i Grafiki Inżynierskiej
Tematy:
feature extraction
retrieval systems
ekstrakcja cech
systemy wyszukiwania
Opis:
This paper deals with problems that are related to a feature extraction from 3D objects. The main aim of the feature extraction is to describe a shape of 3D object by a feature vector. Then the elements of this feature vector characterize the shape of the own 3D objects and they can serve as a key in searching for similar models. In this paper are introduced current methods for the feature extraction of 3D models and their classification. These methods are based on different mathematical background and according to that they are separated into several groups.
Źródło:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics; 2003, 13; 5-8
1644-9363
Pojawia się w:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A simultaneous localization and tracking method for a worm tracking system
Autorzy:
Kowalski, M.
Kaczmarek, P.
Kabaciński, R.
Matuszczak, M.
Tranbowicz, K.
Sobkowiak, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330526.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Caenorhabditis elegans behavior
worm tracking
computer vision
image processing
feature extraction
wizja komputerowa
przetwarzanie obrazu
ekstrakcja cech
Opis:
The idea of worm tracking refers to the path analysis of Caenorhabditis elegans nematodes and is an important tool in neurobiology which helps to describe their behavior. Knowledge about nematode behavior can be applied as a model to study the physiological addiction process or other nervous system processes in animals and humans. Tracking is performed by using a special manipulator positioning a microscope with a camera over a dish with an observed individual. In the paper, the accuracy of a nematode’s trajectory reconstruction is investigated. Special attention is paid to analyzing errors that occurred during the microscope displacements. Two sources of errors in the trajectory reconstruction are shown. One is due to the difficulty in accurately measuring the microscope shift, the other is due to a nematode displacement during the microscope movement. A new method that increases path reconstruction accuracy based only on the registered sequence of images is proposed. The method Simultaneously Localizes And Tracks (SLAT) the nematodes, and is robust to the positioning system displacement errors. The proposed method predicts the nematode position by using NonParametric Regression (NPR). In addition, two other methods of the SLAT problem are implemented to evaluate the NPR method. The first consists in ignoring the nematode displacement during microscope movement, and the second is based on a Kalman filter. The results suggest that the SLAT method based on nonparametric regression gives the most promising results and decreases the error of trajectory reconstruction by 25% compared with reconstruction based on data from the positioning system.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 3; 599-609
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 29

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