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 "sieci probabilistyczne" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-12 z 12
    Tytuł:
    Wykorzystanie probabilistycznych sieci neuronowych do wyznaczania ryzyka powstania szkód w budynkach poddanych wstrząsom górniczym
    Probabilistic neural networks in the assessment of the risk of damage to buildings subject to mining tremors
    Autorzy:
    Witkowski, M.
    Rusek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/166968.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
    Tematy:
    obiekty budowlane
    wstrząsy górnicze
    ryzyko
    szkody górnicze
    probabilistyczne sieci neuronowe
    PNN
    building structures
    mining tremors
    risk
    mining damage
    probabilistic neural network
    Opis:
    W pracy przedstawiono metodykę pozwalającą na wyznaczenie ryzyka powstania szkód górniczych w budynkach o tradycyjnej konstrukcji murowanej w przypadku silnych wstrząsów górniczych. Podstawą do analiz była baza danych o zgłoszeniach uszkodzeń, jakie wystąpiły po wstrząsach z 20.02.2002 r., 16.05.2004 r. oraz 21.05.2006 r. (LGOM Polkowice) W oparciu o te dane utworzono model klasyfikacyjny w postaci probabilistycznej sieci neuronowej (PNN - Probabilistic Neural Network). Bazując na wynikach wcześniejszych prac, w modelu ujęto konstrukcyjne i geometryczne cechy budynków oraz ich zabezpieczenia przeciwko wstrząsom górniczym. Powstały klasyfikator pozwala na wskazanie prawdopodobieństwa powstania szkody przy zadanym zestawie zmiennych wejściowych. Probabilistyczna notacja modelu daje możliwość efektywnego szacowania prawdopodobieństwa wystąpienia szkody w analizie dużych grup obiektów budowlanych zlokalizowanych w obszarze oddziaływań parasejsmicznych. Pozwolić to może z kolei na oszacowanie, z odpowiednim prawdopodobieństwem, nakładów finansowych, które zakład górniczy powinien zabezpieczyć na usunięcie spodziewanych szkód górniczych.
    This paper presents a methodology that allows to determine the risk of mining damage in buildings of conventional brickwork in the case of strong mining tremors. The basis for the analysis was the database on notifications of damage occurring after the upheavals of 20 February 2002, 16 May 2004 and 21 May 2006 (LGOM – Polkowice). Based on these data classification a model in the form of a probabilistic neural network (PNN) was developed. Basing on the results of the previous papers, the model includes structural and geometric characteristics of the buildings and their protection against mining tremors. The probability of damage at a given set of input variables can be indicated owing to the obtained classifier. An efficient way to estimate the probability of damage in the analysis of large groups of buildings located in the area of paraseismic interaction can be obtained by the use of a probabilistic notation model. Due to PNN the financing costs of removing the anticipated mining damage can be estimated with an appropriate probability.
    Źródło:
    Przegląd Górniczy; 2017, 73, 1; 44-47
    0033-216X
    Pojawia się w:
    Przegląd Górniczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Two probabilistic life-cycle maintenance models for the deteriorating pavement
    Dwa probabilistyczne modele eksploatacji niszczejącej nawierzchni drogowej
    Autorzy:
    Cheng, Z.
    Remenyte-Prescott, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/946111.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    performance deterioration
    pavement maintenance management
    Markov process
    Petri-net method
    pogorszenie charakterystyk
    zarządzanie utrzymaniem nawierzchni
    proces Markowa
    metoda sieci Petriego
    Opis:
    Pavement maintenance management poses a significant challenge for highway agencies in terms of pavement deterioration over time and limited financial resources to keep the road condition at an acceptable level. In this paper two probabilistic maintenance models are proposed and compared for pavement deterioration and maintenance processes to evaluate different maintenance strategies. Firstly, the states of pavement condition are defined using the features of different pavement maintenance works, instead of using the traditional method of cumulative service index rating. Secondly, a Markovian model is presented to describe the pavement deterioration and maintenance process with some constraints on the number of interventions, the effect of interventions and etc. But for the complex scenarios, such as non-Markovian deterioration, dependencies between the different types of interventions and the usage of emergency maintenance for roads when the required budget for maintenance is unavailable, a simulation-based Petri-net model is built up to investigate the whole life-cycle evolution. Two examples are used to illustrate and compare the proposed models to demonstrate the merits and disadvantages of each model and its applicable conditions.
    Zarządzanie utrzymaniem nawierzchni stanowi poważne wyzwanie dla agencji eksploatacji autostrad, ponieważ stan nawierzchni wraz z upływem czasu ulega pogorszeniu, a środki finansowe potrzebne na utrzymanie jej w stanie używalności są ograniczone. W niniejszej pracy zaproponowano dwa probabilistyczne modele utrzymania nawierzchni drogowej. Modele porównywano w odniesieniu do procesów niszczenia nawierzchni oraz jej konserwacji, celem oceny różnych strategii eksploatacji. Na wstępie określono stan nawierzchni na podstawie charakterystyk wykonanych prac konserwacyjnych, zamiast korzystania z tradycyjnej metody oceny narastającego wskaźnika obsługi technicznej. Po drugie, przedstawiono model Markowa opisujący procesy niszczenia i konserwacji nawierzchni, z pewnymi ograniczeniami dotyczącymi liczby napraw, wyników napraw, itp. W przypadku złożonych scenariuszy obejmujących niszczenie jako proces niemarkowowski, opisanie zależności między różnymi typami napraw oraz korzystania z konserwacji awaryjnej dróg, w przypadkach gdy wymagany budżet na konserwację jest niedostępny, wymaga skonstruowania modelu sieci Petriego opartego na symulacji. Model ten pozwala na zbadanie ewolucji całego cyklu życia nawierzchni. W pracy przedstawiono dwa przykłady umożliwiające porównanie wad i zalet proponowanych modeli. Przykłady ilustrują także warunki zastosowania tych modeli.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 3; 394-404
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The impact of regional diversification in the size of the general government sector on the economies of EU countries
    Wpływ regionalnego zróżnicowania rozmiaru sektora finansów publicznych na gospodarki państw Unii Europejskiej
    Autorzy:
    Mroczek, Teresa
    Skica, Tomasz
    Rodzinka, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/582052.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    general government sector size
    economy
    public finance
    impact of size of the general government sector on the economy
    Bayesian networks
    probabilistic inference
    wielkość sektora instytucji rządowych i samorządowych
    gospodarka
    finanse publiczne
    wpływ sektora instytucji rządowych i samorządowych na gospodarkę
    sieci Bayesa
    wnioskowanie probabilistyczne
    Opis:
    The main objective of this article is proving how the regional diversification in the size of general government sector influences the economies of EU countries. To achieve this, presenting both the size of the general government sector and of the economy, using variables which enable comparison in time and space, is essential. Bearing this in mind, the general government sector has been depicted by nine variables and the economy has been described by thirteen explanatory variables. The complexity of the phenomenon imposes the implementation of an unconventional approach in this field of exploration. Our approach is based on Intelligent Data Analysis (IDA) - a methodology that includes a set of techniques that can be applied for extracting useful knowledge from large amounts of data. In order to indicate the impact of regional diversification in the size of the general government sector on the EU countries’ economies, probabilistic techniques were applied – Bayesian Networks. Analysis made in the study showed that the largest impact of the GGS size on the economy was identified in Portugal and Slovakia. The results of the studies show that the most "responsive" to the size of the GGS variable describing the economy was gross domestic product per inhabitant. The research proved that the economies of some countries showed similarities in the effect of the size of the general government sector on the parameters of the economy. We have identified five groups of such countries.
    Głównym celem artykułu jest ukazanie wpływu regionalnego zróżnicowania rozmiaru sektora finansów publicznych na gospodarki państw Unii Europejskiej. Do osiągnięcia tego celu konieczne jest zobrazowanie rozmiaru zarówno sektora finansów publicznych, jak i gospodarki – za pośrednictwem zmiennych umożliwiających ich porównanie w czasie i w przestrzeni. Mając to na uwadze, sektor finansów publicznych zobrazowano za pośrednictwem dziewięciu zmiennych, a gospodarka została opisana za pomocą trzynastu zmiennych wyjaśniających. Złożoność tego zjawiska wymaga realizacji niekonwencjonalnego podejścia w tej dziedzinie badań. Podejście autorów opiera się na inteligentnej analizie danych (IDA) – metodologii obejmującej zestaw technik, które można zastosować do wydobywania użytecznej wiedzy z dużej ilości danych. W celu wskazania opisanych związków w artykule zastosowało techniki probabilistyczne – sieci Bayesa.
    Źródło:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2019, 63, 2; 65-80
    1899-3192
    Pojawia się w:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System wspomagania procesów decyzyjnych w eksploatacji maszyn
    Decision support system for machinery maintenance
    Autorzy:
    Bartnik, G.
    Kusz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287070.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    eksploatacja
    reprezentacja wiedzy
    sieci probabilistyczne
    maintenance decisions support system
    probabilistic networks
    Opis:
    W artykule przedstawiono zastosowanie sieci probabilistycznych do reprezentacji wiedzy diagnostycznej i modelowania scenariuszy rozwoju sytuacji problemowych na przykładzie eksploatacji pasteryzatora płytowego do mleka.
    The paper presents an application of probabilistic network for diagnostic knowleedge representation and modeling the course of problem situation evolution on the examle of milk plate pasterisatour.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 6, 6; 23-32
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System oceny ryzyka w procesie produkcji wyrobu medycznego
    System of risk assessment in the production process of medical product
    Autorzy:
    Bartnik, G.
    Kalbarczyk, G.
    Marciniak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/395204.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    sieci probabilistyczne
    inżynieria wiedzy
    analiza ryzyka
    probabilistic networks
    knowledge engineering
    risk analysis
    Opis:
    Ogólne regulacje zawarte w normie PN-EN ISO 14971 dostarczają wytwórcom wyrobów medycznych podstaw do konkretyzacji normy w postaci systemu oceny ryzyka dla konkretnego procesu i wyrobu. System ten jest zazwyczaj reprezentowany w postaci dokumentacji papierowej. Celem pracy było przekształcenie systemu oceny ryzyka do postaci modelu komputerowego. Opracowano metodykę budowy takiego modelu w technologii sieci bayesowskich. Technologia ta umożliwia funkcjonowanie modelu w trybie adaptacyjnej bazy wiedzy - tworzenie i uaktualnianie jej zawartości odbywa się poprzez interaktywny dialog z użytkownikiem a użytkowanie sprowadza się do zadawania pytań na których odpowiedzi generowane są za pomocą typowych dla sieci bayesowskich algorytmów inferencyjnych.
    The general regulations contained in the standard PN-EN ISO 14971 provide to medical product manufacturers a basis for precise specificationin the form of risk assessment system for a particular process and product. This system is usually represented in the form of paper documentation. The aim of this study was to transform the system of risk assessment into a computer model. The method of that transformation involves translation the paper based system specificationto the form of bayesian network. This technology enables the model to function as adaptive knowledge base, where creation and adaptation of its content is going through an interactive dialogue with the user and its operation is reduced to asking questions to which answers are generated using standard for bayesian networks inference algorithms.
    Źródło:
    Postępy Nauki i Techniki; 2012, 12; 5-12
    2080-4075
    Pojawia się w:
    Postępy Nauki i Techniki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Probabilistyczne modele zjawisk przestrzennych w rolnictwie
    Probabilistic models of spatial phenomena in agriculture
    Autorzy:
    Marciniak, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/291394.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    system informacji przestrzennej
    GIS
    probabilistyczna predykcja
    probabilistyczna interpolacja
    obiekt przestrzenny
    sieci bayesowskie
    probabilistic prediction
    approximation prediction
    spatial objects
    Bayesian networks
    Opis:
    Niepewność, zarówno stochastyczna jak i epistemiczna, obecna w modelach zjawisk czaso-przestrzennych w rolnictwie uzasadnia zastosowanie metod probabilistycznych predykcji, wyjaśnianiu i aproksymacji obiektów przestrzennych. Z metodologicznego, obliczeniowego i inferencyjnego punktu widzenia odpowiednią technologią modelowania są tu sieci bayesowskie traktowane jako systemy reprezentacji wiedzy. W takim ujęciu modelowanie sprowadza się do translacji wiedzy z języka naturalnego na formalny i wykonywalny język sieci bayerowskich. Logiczną spójność i efektywność takiego rozumienia procesu modelowania pokazano na przykładzie budowy modelu aproksymacji i predykcji plonu pszenicy.
    Uncertainty, both stochastic and epistemic, occurring in models of space-time phenomena in agriculture justifies application of probabilistic methods in predication, clarifying and approximation of spatial objects. From methodological, computational and inferential point of view, in this case proper modelling technologies include Bayesian networks treated as knowledge representation systems. From this perspective modelling comes down to translation of knowledge from natural language to formal and executable language of Bayesian networks. Logical coherence and effectiveness of this definition of modelling process is shown on the example of building a model of wheat crop approximation and prediction.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2009, R. 13, nr 5, 5; 193-199
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On System Reliability of Increasing multi-state linear k-within-(m,s)-of-(m,n):F lattice system
    Zwiększanie niezawodności wielostanowych systemów liniowych typu k-w- (m,s) -z- (m,n):F o strukturze kratowej
    Autorzy:
    Taha, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300816.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    network reliability
    reliability engineering
    structural reliability
    system failure modelling
    reliability optimization
    probabilistic methods
    niezawodność sieci
    inżynieria niezawodności
    niezawodność konstrukcyjna
    modelowanie uszkodzeń systemu
    optymalizacja niezawodności
    metody probabilistyczne
    Opis:
    A "multi-state linear k-within-(m,s)-of-(m,n):F lattice system" (MS L(k,m,s,n:F)) comprises of m×n components, which are ordered in m rows and n columns. The state of system and components may be one of the following states: 0, 1, 2, …, H. The state of MS L(k,m,s,n:F) is less than j whenever there is at least one sub-matrix of the size m×s which contains kl or more components that are in state less than l for all j ≤ l ≤ H. This system is a model for many applications, for example, tele communication, radar detection, oil pipeline, mobile communications, inspection procedures and series of microwave towers systems. In this paper, we propose new bounds of increasing MS L(k,m,s,n:F) reliability using second and third orders of Boole-Bonferroni bounds with i.i.d components. The new bounds are examined by previously published numerical examples for some special cases of increasing MS L(k,m,s,n:F). Also, illustration examples of modelling the system and numerical examples of new bounds are presented. Further, comparisons between the results of second and third orders of Boole-Bonferroni bounds are given.
    "Wielostanowy system liniowy k-w- ( m, s ) -z- ( m, n ):F o strukturze kratowej" (MS L(k, m, s, n:F)) składa się z m × n elementów, uporządkowanych w m wierszach i n kolumnach. Stan systemu i elementów może być jednym z następujących stanów: 0, 1, 2, ..., H. Stan MS L (k, m, s, n: F) jest mniejszy niż j, gdy istnieje co najmniej jedna pod-matryca o rozmiarze m × s, która zawiera kl lub więcej elementów, które znajdują się w stanie mniejszym niż l dla wszystkich j ≤ l ≤ H. System ten stanowi model dla wielu zastosowań, na przykład w telekomunikacji, detekcji radarowej, rurociągach naftowych, komunikacji mobilnej, procedurach przeglądu oraz systemach wież radiolinii. W niniejszym artykule proponujemy nowe granice zwiększania niezawodności MS L ( k, m, s, n: F) z wykorzystaniem drugiego i trzeciego stopnia nierówności Boole'a–Bonferroniego z niezależnymi elementami o jednakowym rozkładzie. Nowe granice omówiono na podstawie poprzednio publikowanych przykładów numerycznych dla niektórych szczególnych przypadków zwiększania MS L ( k, m, s, n: F). Przedstawiono także przykłady ilustrujące modelowanie systemu oraz numeryczne przykłady nowych granic. Ponadto porównano wyniki uzyskane dla drugiego i trzeciego stopnia nierówności Boole'a–Bonferroniego.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 1; 73-82
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Importance measure of probabilistic common cause failures under system hybrid uncertainty based on bayesian network
    Oparta na sieci bayesowskiej miara ważności probabilistycznych uszkodzeń spowodowanych wspólną przyczyną w warunkach niepewności hybrydowej systemu
    Autorzy:
    Mi, Jinhua
    Li, Yan-Feng
    Beer, Michael
    Broggi, Matteo
    Cheng, Yuhua
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365216.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    probabilistic common cause failure
    Bayesian network
    α factor model
    extended Birnbaum importance
    probabilistyczne uszkodzenie spowodowane wspólną przyczyną
    sieć bayesowska
    model współczynnika α
    rozszerzona miara ważności Birnbauma
    Opis:
    When dealing with modern complex systems, the relationship existing between components can lead to the appearance of various dependencies between component failures, where multiple items of the system fail simultaneously in unpredictable fashions. These probabilistic common cause failures affect greatly the performance of these critical systems. In this paper a novel methodology is developed to quantify the importance of common cause failures when hybrid uncertainties are presented in systems. First, the probabilistic common cause failures are modeled with Bayesian networks and are incorporated into the system exploiting the α factor model. Then, probability-boxes (bound analysis method) are introduced to model the hybrid uncertainties and quantify the effect of uncertainties on system reliability. Furthermore, an extended Birnbaum importance measure is defined to identify the critical common cause failure events and coupling impact factors when uncertainties are expressed by probability-boxes. Finally, the effectiveness of the method is demonstrated through a numerical example.
    W przypadku nowoczesnych systemów złożonych, relacje zachodzące między komponentami mogą prowadzić do pojawienia się różnych zależności między ich uszkodzeniami, a tym samym do sytuacji w których kilka składowych systemu ulega uszkodzeniu jednocześnie w nieprzewidywalny sposób. Tego typu probabilistyczne uszkodzenia wywołane wspólną przyczyną (PCCF) mają ogromny wpływ na wydajność tych kluczowych systemów. W przedstawionym artykule opracowano nową metodę szacowania ważności PCFF w sytuacjach, gdy w systemie występują niepewności hybrydowe. W pierwszej kolejności, PCFF zamodelowano za pomocą sieci bayesowskich i włączono do systemu wykorzystującego model współczynnika α. Następnie, wprowadzono przedziały prawdopodobieństwa, tzw. probability boxes (bound analysis method), w celu zamodelowania niepewności hybrydowych i kwantyfikacji wpływu tych niepewności na niezawodność systemu. Ponadto zdefiniowano rozszerzoną miarę ważności Birnbauma, która pozwala zidentyfikować krytyczne zdarzenia PCCF oraz czynniki, które je wywołały, w przypadkach, gdy niepewności wyrażone są za pomocą probability boxes. Skuteczność metody wykazano na przykładzie numerycznym.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 1; 111-120
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Funkcjonowanie instalacji prosumenckich w sieci niskiego napięcia – ujęcie probabilistyczne
    The operation of prosumer installations in a low-voltage network – a probabilistic approach
    Autorzy:
    Sereja, Klara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/377407.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    fotowoltaika
    mikrogeneracja
    mikroźródła fotowoltaiczne
    sieć niskiego napięcia
    modele probabilistyczne
    Opis:
    W artykule zaprezentowano model sieci dystrybucyjnej niskiego napięcia zasilającej gospodarstwa domowe na terenach wiejskich. Model zakłada możliwości przyłączania źródeł fotowoltaicznych w wybranych punktach zasilania odbiorców, zmieniając tym samym istniejącą sieć w sieć aktywną, a przyłączonych konsumentów w prosumentów energii elektrycznej. Posługując się środowiskiem MATLAB oraz Simscape Power Systems, zbadano wpływ mikrogeneracji na panujące w niej warunki napięciowe. Uwzględniając pewną nieprzewidywalność zarówno generacji z mikroźródeł fotowoltaicznych, jak również profilu obciążenia sieci w ciągu doby, opracowano model niedeterministyczny, przybliżający rzeczywiste warunki pracy sieci z wykorzystaniem narzędzi probabilistycznych. Jako podsumowanie wskazano sytuacje, w których generacja wpływa korzystnie na jakość energii dostarczanej odbiorcom oraz te, w których dodatkowe źródła energii mogą pogorszyć warunki zasilania.
    The article presents the model of low-voltage distribution network supplying households in rural areas. The model assumes the possibility of connecting photovoltaic sources at selected consumer supply points, thus changing the existing network into an active network, and connecting consumers into prosumers. By using the MATLAB and Simscape Power Systems environment, the effect of microgeneration on the voltage conditions in LV grid was examined. Taking into account the certain unpredictability of both generation from photovoltaic sources as well as the load profile of the network during the day, a non-deterministic model was developed, which approximates the actual network conditions using probabilistic tools. As a summary, the situations in which generation has a positive effect on the quality of energy and those in which additional energy sources can worsen supply conditions are indicated.
    Źródło:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2019, 98; 31-40
    1897-0737
    Pojawia się w:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Empirical Comparison of Methods of Data Discretization in Learning Probabilistic Models
    Porównanie metod dyskretyzacji danych w uczeniu modeli probabilistycznych
    Autorzy:
    Wójciak, M.
    Łupińska-Dubicka, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/88392.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    dyskretyzacja
    zmienne typu ciągłego
    modele probabilistyczne
    sieci Bayesa
    klasyfikacja
    discretization
    continuous feature
    probabilistic models
    Bayesian networks
    classification
    Opis:
    Very often statistical method or machine learning algorithms can handle discrete attributes only. And that is why discretization of numerical data is an important part of the pre–processing. This paper presents the results of the problem of data discretization in learning quantitative part of probabilistic models. Four data sets taken from UCI Machine Learning Repository were used to learn the quantitative part of the Bayesian networks. The continuous variables were discretized using two supervised and two unsupervised discretization methods. The main goal of this paper was to study whether method of data discretization in given data set has an influence on model’s reliability. The accuracy was defined as the percentage of correctly classified records.
    Bardzo często algorytmy uczenia maszynowego nie są przystosowane do korzystania ze zmiennych ciągłych. Z tego powodu dyskretyzacja danych jest istotną częścią wstępnego przetwarzania. W artykule przedstawiono wyniki prac nad problemem dyskretyzacji danych w uczeniu modeli probabilistycznych. Cztery zestawy danych pobrane z repozytorium uczenia maszynowego UCI zostały wykorzystane do nauczenia parametrów ilościowej części sieci bayesowskich. Występujące w wybranych zbiorach zmienne ciągłe były dyskretyzowane przy użyciu dwóch metod nadzorowanych i dwóch nienadzorowanych. Głównym celem tego artykułu było zbadanie, czy metoda dyskretyzacji danych w danym zbiorze ma wpływ na niezawodność modelu. Dokładność metod była definiowana jako odsetek poprawnie sklasyfikowanych rekordów.
    Źródło:
    Advances in Computer Science Research; 2018, 14; 177-192
    2300-715X
    Pojawia się w:
    Advances in Computer Science Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dynamiczne sieci probabilistyczne jako system reprezentacji wiedzy
    Dynamic Bayesian Networks as knowledge representation system
    Autorzy:
    Kusz, A.
    Marciniak, A. W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287774.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    system reprezentacji wiedzy
    sieci probabilistyczne
    bayesowskie sieci dynamiczne
    modele niezawodnościowe
    knowledge representation system
    probabilistic networks
    dynamic Bayesian networks
    reliability models
    Opis:
    W pracy przedstawiono podstawowe założenia metodyczne związane z budową formalnych systemów reprezentacji wiedzy. Omówiono sieci probabilistyczne, które są szczególnie przydatnym systemem reprezentacji wiedzy w przypadku, gdy trzeba w sposób jawny zakodować czynnik niepewności i rozumowania w kategoriach niedeterministycznych związków przyczynowo-skutkowych. Sprecyzowano zasady budowy modelu oraz omówiono metody wnioskowania specyficzne dla sieci bayesowskich.
    The paper presents Bayesian Networks (BN) technology in the context of methodological requirements for building knowledge representation systems in the domain of agricultural engineering. BN, by their nature, are especially useful for modeling uncertain domains like agricultural production and food chains management.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 12(87), 12(87); 285-294
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Classification of fault diagnosis in a gear wheel by used probabilistic neural network, fast Fourier transform and principal component analysis
    Klasyfikacja uszkodzeń przekładni zębatych przy wykorzystaniu probabilistycznej sieci neuronowej, szybkiej transformaty Fouriera oraz analizy PCA
    Autorzy:
    Czech, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/374597.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    przekładnie zębate
    diagnostyka uszkodzeń przekładni
    probabilistyczne sieci neuronowe
    transformata Fouriera
    analiza PCA
    tooth gear
    gear diagnosis
    probbilistic neural network
    Fourier transform
    principial componenet analysis
    Opis:
    This paper presents the results of an experimental application of artificial neural network as a classifier of the degree of cracking of a tooth root in a gear wheel. The neural classifier was based on the artificial neural network of Probabilistic Neural Network type (PNN). The input data for the classifier was in a form of matrix composed of statistical measures, obtained from fast Fourier transform (FFT) and principal component analysis (PCA). The identified model of toothed gear transmission, operating in a circulating power system, served for generation of the teaching and testing set applied for the experiment.
    W artykule przedstawiono wyniki z eksperymentów, których celem było wykorzystanie sztucznej sieci neuronowej jako klasyfikatora stopnia pęknięcia u podstawy zębów kół przekładni. W badaniach użyto probabilistycznych sieci neuronowych (PNN). Dane wejściowe dla klasyfikatorów stanowiły miary statystyczne uzyskane z sygnałów drganiowych, przy wykorzystaniu szybkiej transformaty Fouriera (FFT) oraz analizy PCA. Zidentyfikowany model przekładni zębatej, pracującej w układzie napędowym, posłużył jako źródło danych uczących i testujących dla sztucznych sieci neuronowych.
    Źródło:
    Transport Problems; 2007, 2, 4; 99-106
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-12 z 12

      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