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 "nearest-neighbor method" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    Tytuł:
    Effect of choice of dissimilarity measure on classification efficiency with nearest neighbor method
    Autorzy:
    Górecki, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/729668.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
    Tematy:
    nearest neighbor method
    discriminant coordinates
    dissimilarity measures
    estimators of classification error
    Opis:
    In this paper we will precisely analyze the nearest neighbor method for different dissimilarity measures, classical and weighed, for which methods of distinguishing were worked out. We will propose looking for weights in the space of discriminant coordinates. Experimental results based on a number of real data sets are presented and analyzed to illustrate the benefits of the proposed methods. As classical dissimilarity measures we will use the Euclidean metric, Manhattan and post office metric. We gave the first two metrics weights and now these measures are not metrics because the triangle inequality does not hold. Howeover, it does not make them useless for the nearest neighbor classification method. Additionally, we will analyze different methods of tie-breaking.
    Źródło:
    Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2005, 25, 2; 217-239
    1509-9423
    Pojawia się w:
    Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The size of the basic unit in geographical analysis
    Autorzy:
    Suchożebrski, Jarosław
    Kwiatkowska, Joanna M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2029388.pdf
    Data publikacji:
    2004-06-01
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
    Tematy:
    quasi-homogenous units
    semivariance
    nearest-neighbor method
    Opis:
    In geographical analysis such as mathematical classification and modeling, the study area is divided into a network of basic (quasi-homogenous) units. A technique often used in the delimitation of the basic unit to be analyzed is the division of the study area into a network of uniform geometrical figures (block-centered grid). This article presents two objective methods for dividing the surface area of the study region into a network of basic units. The geometric method makes it possible to determine the optimal size of the basic unit, relative to the surface area being analyzed. This method may be used in analysis conducted on a regional scale, in which case the analysis and the results are characterized by a greater degree of generalization. Geostatistical methods (semivariance analysis and nearest-neighbor analysis) make it possible to determine the size of the cell in the grid of quasi-homogenous units, based on the spatial variation of elements in the natural environment and on the placement of data points. These methods can be recommended for the analysis of small areas (e.g. small drainage areas), when highly detailed data and results are required.
    Źródło:
    Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2004, 11; 151-160
    0867-6046
    2084-6118
    Pojawia się w:
    Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Pattern recognition of sacroileitis with the use of multistage logic with a fuzzy loss function
    Autorzy:
    Burduk, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1965805.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    multistage classifier
    sacroiletis
    fuzzy loss function
    k-nearest neighbor method
    Opis:
    The article describes the problem of pattern recognition of sacroileitis. Classification is based on a scheme of multistage recognition with a fuzzy loss function dependent on the node of the decision tree. Decision rules are based on k-nearest neighbors at particular internal nodes of the decision-tree. Paper presents influence of comparison fuzzy numbers on classifications results.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2004, 8, 2; 217-221
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie funduszy unijnych w powiatach województwa śląskiego
    The use of EU funds in the districts of the Silesian province
    Autorzy:
    Wójcik, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/593398.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Diagram Czekanowskiego
    Fundusze unijne
    Metoda k-średnich
    Metoda najbliższego sąsiada
    Powiaty
    Counties
    Czekanowski’s diagram
    EU funds
    K-means method
    Nearest neighbor method
    Opis:
    W artykule przedstawiono wykorzystanie funduszy unijnych w powiatach województwa śląskiego w latach 2004-2006 oraz w latach 2007-2013. Ponieważ powiaty w województwie śląskim są bardzo zróżnicowane pod względem zurbanizowania oraz ukształtowania terenu, to ich potrzeby są różne, a więc cele inwestycji też są różne. Postawiono hipotezę, że w powiatach o podobnym położeniu geograficznym i podobnej specyfice struktura projektów współfinansowanych z funduszy unijnych powinna być podobna. Do weryfikacji postawionej hipotezy wykorzystano diagram Czekanowskiego, metodę najbliższego sąsiada oraz metodę k-średnich. Otrzymane wyniki częściowo potwierdziły postawioną hipotezę.
    This paper presents the use of EU funds in the districts of the Silesian province in the years 2004-2006 and 2007-2013. Since the counties in the Silesian province are very diverse in terms of urbanization and terrain that their needs are different, and therefore investment purposes are also different. It was hypothesized that in counties with a similar geographical location and similar specificity structure projects co-financed from EU funds should be similar. To verify the hypothesis used Czekanowski diagram, nearest neighbor method and k-means method. The results confirmed the hypothesis part.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2017, 318; 108-124
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ metody redukcji szumu losowego na dokładność prognoz ekonomicznych szeregów czasowych
    The Effect of Random Noise Reduction Method on the Accuracy of Forecasting Economic Time Series
    Autorzy:
    Miśkiewicz-Nawrocka, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/593330.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Lapunow wykładnik
    Metoda najbliższych sąsiadów
    Największy wykładnik
    Prognozowanie za pomocą największego wykładnika lapunowa
    Redukcja szumu losowego
    Współczynnik NRL
    Lyapunov exponent method of prediction
    Nearest neighbor method
    NRL indicator largest Lyapunov exponent
    Random noise reduction
    State space reconstruction
    Opis:
    Od momentu pojawienia się w literaturze pojęcia deterministycznego chaosu można zaobserwować ogromny wzrost zainteresowania wielu badaczy teorią nieliniowych układów dynamicznych. Owo zainteresowanie zaowocowało pojawieniem się nowych metod predykcji szeregów czasowych, tj. metody największego wykładnika Lapunowa oraz metody najbliższych sąsiadów. Rzeczywiste szeregi czasowe są zwykle zaburzone przez szum losowy, który może komplikować problem ich prognozowania. Obecność szumu w danych może znacząco wpływać na jakość otrzymanych prognoz, dlatego głównym celem artykułu będzie ocena dokładności prognozowania szeregów czasowych poddanych procesowi redukcji szumu losowego oraz ocena efektywoności wybranej metody redukcji.
    Since the deterministic chaos appeared in the literature, we have observed a huge increase of interest in nonlinear dynamic systems theory among researchers. This interest has led to the creation of new methods of time series prediction, e.g. the method of the largest Lyapunov exponent and the nearest neighbors. Real time series are usually distributed by random noise, which can complicate the problem of time series forecasting. As the presence of noise in the data can significantly affect the quality of forecasts, the aim of the article is to evaluate the accuracy of predicting the time series filtered using the nearest neighbor method and the effectiveness of the chosen method of reduction.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 227; 41-58
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fast attack detection method for imbalanced data in industrial cyber-physical systems
    Autorzy:
    Huang, Meng
    Li, Tao
    Li, Beibei
    Zhang, Nian
    Huang, Hanyuan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23944834.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    intrusion detection system
    industrial cyber-physical Systems
    imbalanced data
    all k-nearest neighbor
    LightGBM
    Opis:
    Integrating industrial cyber-physical systems (ICPSs) with modern information technologies (5G, artificial intelligence, and big data analytics) has led to the development of industrial intelligence. Still, it has increased the vulnerability of such systems regarding cybersecurity. Traditional network intrusion detection methods for ICPSs are limited in identifying minority attack categories and suffer from high time complexity. To address these issues, this paper proposes a network intrusion detection scheme, which includes an information-theoretic hybrid feature selection method to reduce data dimensionality and the ALLKNN-LightGBM intrusion detection framework. Experimental results on three industrial datasets demonstrate that the proposed method outperforms four mainstream machine learning methods and other advanced intrusion detection techniques regarding accuracy, F-score, and run time complexity.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2023, 13, 4; 229--245
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ redukcji poziomu szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów na dokładność prognoz finansowych szeregów czasowych
    Effect of Reduction of Random Noise by Method the Nearest Neighbors on the Accuracy of Forecasts of the Financial Time Series
    Autorzy:
    Zeug-Żebro, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591012.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Metoda najbliższego sąsiedztwa
    Rynek papierów wartościowych
    Rynek walutowy
    Szeregi czasowe
    Exchange market
    Neighbor joining distance method
    Securities market
    Time-series
    Opis:
    The real time series xt is usually disturbed by random noise. His source may be errors of measurement and errors of rounding made during data analysis. The random noise may also represent an exogenous factors affecting the dynamics of the system or be a consequence of the statistical nature of the phenomena, e.g. which are affected by human decisions. Since the presence of noise in the data can significantly affect the quality of the forecasts, the aim of the article will be to evaluate the accuracy of predicting the time series filtered using the method of nearest neighbors. The test will be conducted on the basis of the financial time series, which consist of closing prices of companies listed on the Warsaw Stock Exchange and the daily exchange rates.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2013, 146; 111-118
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ redukcji szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów na stabilność największego wykładnika Lapunowa w ekonomicznych szeregach czasowych
    The Effect of Random Noise by the Nearest Neighbors Method on the Stability of the Largest Lyapunov Exponent in Economic Time Series
    Autorzy:
    Miśkiewicz-Nawrocka, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591598.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Metoda najbliższego sąsiedztwa
    Szeregi czasowe
    Wykładniki Lapunowa
    Lyapunov exponents
    Neighbor joining distance method
    Time-series
    Opis:
    The Oseledec theorem (1968) and the theorems given in the paper Eckmann, Ruelle (1985) show the Lyapunov exponents exist for almost all the points in the state space of a dynamical system, and they are constant for almost all points in the basin of attraction of the attractor of dynamical system. However, the above-mentioned theorem applies only to deterministic systems. The Oseledec theorem provides the stability of the largest Lyapunov exponent regardless of the number of observations for the time series generated by deterministic chaotic system. While for the time series generated by a stochastic system, increase the number of observations in a series will cause change in the value of the largest Lyapunov exponent. In this paper researched the effect of the number of observations of the time series on the value of largest Lyapunov exponent. In addition, the stability of the largest Lyapunov exponent was examined in the time series after random noise reduction procedure.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2014, 203; 101-113
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metody mini-modeli opartej na hipersześcianie w procesie modelowania danych wielowymiarowych
    Application of mini-models method based on hypercube in the modeling process of multidimensional data
    Autorzy:
    Pietrzykowski, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1367439.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego
    Tematy:
    mini-model
    local regression
    k-nearest neighbor
    mathematical modeling
    instance based learning
    modelowania matematyczne
    algorytm najbliższych sąsiadów
    lokalna regresja
    metody bazujące na próbkach
    Opis:
    W artykule zaprezentowano metodę samo-uczenia mini-modeli (metodę MM) opartą na hiperbryłach w przestrzeni wielowymiarowej. Jest to metoda nowa i rozwojowa, będąca w trakcie intensywnych badań. Bazuje ona na próbkach pobieranych jedynie z lokalnego otoczenia punktu zapytania, a nie z obszarów odległych od tego punktu. Grupa punktów, używana w procesie uczenia mini-modelu jest ograniczona obszarem hiperbryły. Na tak zdefiniowanym lokalnym otoczeniu punktu zapytania metoda MM w procesie uczenia oraz obliczania odpowiedzi można użyć dowolnej metody aproksymacji. W artykule przedstawiono algorytm uczenia i działania metody w przestrzeni wielowymiarowej bazujący na hipersferycznym układzie współrzędnych. Metodę przebadano na zbiorach danych wielowymiarowych, a wyniki porównano z innymi metodami bazującymi na próbkach.
    The article presents self-learning method of mini-models (MM-method) based on polytopes in multidimensional space. The method is new and is an object of intensive research. MM method is the instance based learning method and uses data samples only from the local neighborhood of the query point. Group of points which are used in the model-learning process is constrained by a polytope area. The MM-method can on a defined local area use any approximation algorithm to compute mini-model answer for the query point. The article describes a learning technique based on hyper-spherical coordinate system. The method was used in the modeling task with multidimensional datasets. The results of numerical experiments were compared with other instance based methods.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Studia Informatica; 2015, 38; 91-103
    0867-1753
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Studia Informatica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostics of induction motor based on analysis of acoustic signals with the application of eigenvector method and K-Nearest Neighbor classifier
    Diagnostyka silnika indukcyjnego oparta na analizie sygnałów akustycznych z zastosowaniem metody wektora własnego i klasyfikatora K-Najbliższego Sąsiada
    Autorzy:
    Głowacz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/355094.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    diagnostyka silnika indukcyjnego
    silniki indukcyjne
    sygnały akustyczne
    diagnostics
    recognition
    acoustic signal
    induction motor
    Opis:
    In this paper numerical experiments are proposed to investigate differences between the acoustic signals of induction motors. Four conditions of induction motor were considered. Investigations were carried out with application of eigenvector method and K-Nearest Neighbor classifier with Minkowski distance. Pattern creation process was conducted for 20 samples of sound. Identification process used 96 samples of sound. The obtained results confirm the correctness of the solutions methodology.
    W tym artykule eksperymenty numeryczne są proponowane w celu zbadania różnic między sygnałami akustycznymi silników indukcyjnych. Rozważano cztery stany silnika indukcyjnego. Badania zostały przeprowadzone z zastosowaniem metody wektora własnego i klasyfikatora K-Najbliższego Sąsiada z metryka Minkowskiego. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 20 próbek dźwięku. Proces identyfikacji wykorzystywał 96 próbek dźwięku. Uzyskane efekty potwierdzają poprawność rozwiązań metodycznych.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2012, 57, 2; 403-407
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      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