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 "Skubalska-Rafajłowicz, E." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Random projections and Hotelling’s T2 statistics for change detection in high-dimensional data streams
    Autorzy:
    Skubalska-Rafajłowicz, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331099.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    change detection
    multidimensional control charts
    dimensionality reduction
    random projections
    process monitoring
    wykrywanie zmian
    karta kontrolna
    redukcja wymiarowości
    monitorowanie procesu
    Opis:
    The method of change (or anomaly) detection in high-dimensional discrete-time processes using a multivariate Hotelling chart is presented. We use normal random projections as a method of dimensionality reduction. We indicate diagnostic properties of the Hotelling control chart applied to data projected onto a random subspace of Rn. We examine the random projection method using artificial noisy image sequences as examples.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 2; 447-461
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Local correlation and entropy maps as tools for detecting defects in industrial images
    Autorzy:
    Skubalska-Rafajłowicz, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908047.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    wykrywanie uszkodzenia
    przetwarzanie obrazu
    korelacja lokalna
    defects detection
    image processing
    local correlation
    entropy map
    Opis:
    The aim of this paper is to propose two methods of detecting defects in industrial products by an analysis of gray level images with low contrast between the defects and their background. An additional difficulty is the high nonuniformity of the background in different parts of the same image. The first method is based on correlating subimages with a nondefective reference subimage and searching for pixels with low correlation. To speed up calculations, correlations are replaced by a map of locally computed inner products. The second approach does not require a reference subimage and is based on estimating local entropies and searching for areas with maximum entropy. A nonparametric estimator of local entropy is also proposed, together with its realization as a bank of RBF neural networks. The performance of both methods is illustrated with an industrial image.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 1; 41-47
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    One-Dimensional Kohonens Lvq Nets for Multidimensional Patterns Recognition
    Autorzy:
    Skubalska-Rafajłowicz, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/911149.pdf
    Data publikacji:
    2000
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    krzywa przestrzenna
    rozpoznawanie obrazów
    space-filling curve
    pattern recognition
    learning vector quantization
    reduction of dimension
    Opis:
    A new neural network based pattern recognition algorithm is proposed. The method consists in preprocessing the multidimensional data, using a space-filling curve based transformation into the unit interval, and employing Kohonen's vector quantization algorithms (of SOM and LVQ types) in one dimension. The space-filling based transformation preserves the theoretical Bayes risk. Experiments show that such an approach can produce good or even better error rates than the classical LVQ performed in a multidimensional space.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2000, 10, 4; 767-778
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Random projection RBF nets for multidimensional density estimation
    Autorzy:
    Skubalska-Rafajłowicz, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/929907.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    radialne funkcje bazowe
    estymacja
    wielowymiarowa gęstość prawdopodobieństwa
    redukcja wymiaru
    rzutowanie losowe
    detekcja nowości
    radial basis functions
    multivariate density estimation
    dimension reduction
    normal random projection
    novelty detection
    Opis:
    The dimensionality and the amount of data that need to be processed when intensive data streams are observed grow rapidly together with the development of sensors arrays, CCD and CMOS cameras and other devices. The aim of this paper is to propose an approach to dimensionality reduction as a first stage of training RBF nets. As a vehicle for presenting the ideas, the problem of estimating multivariate probability densities is chosen. The linear projection method is briefly surveyed. Using random projections as the first (additional) layer, we are able to reduce the dimensionality of input data. Bounds on the accuracy of RBF nets equipped with a random projection layer in comparison to RBF nets without dimensionality reduction are established. Finally, the results of simulations concerning multidimensional density estimation are briefly reported.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 455-464
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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