Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Trajdos, P." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Metoda analizy przyczyn źródłowych w praktyce serwisowej maszyn elektrycznych - zagadnienia wybrane
The method of the root cause analysis in the service practice of electric machines - chosen questions
Autorzy:
Janicki, P.
Trajdos, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1369109.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Napędów i Maszyn Elektrycznych Komel
Tematy:
przyczyny źródłowe
maszyny elektryczne
electric machines
couse analysis
Opis:
Principles and the methodology of the guidance of the Root Cause Analysis were introduced in the work, as the best engineering practice. The analysis RCA finds the use in the workshop practice and near doing object-oriented works for driving arrangements, and in the peculiarity the service of the various kinds of electric machines. The experience shows on the efficiency of guided analyses in many fields connected with maintenance of the movement of driving arrangements and industrial service from the organization of work and logistics for typical repair actions. Theoretical considerations were supported examples illustrating the units of the use of this method in the practice of doing renovation and repair works
Źródło:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe; 2012, 1, 94; 111-114
0239-3646
2084-5618
Pojawia się w:
Maszyny Elektryczne: zeszyty problemowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A dynamic model of classifier competence based on the local fuzzy confusion matrix and the random reference classifier
Autorzy:
Trajdos, P.
Kurzynski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331025.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
multiclassifier system
cross competence measure
confusion matrix
feedback information
pomiar kompetencji
matryca błędu
informacja zwrotna
Opis:
Nowadays, multiclassifier systems (MCSs) are being widely applied in various machine learning problems and in many different domains. Over the last two decades, a variety of ensemble systems have been developed, but there is still room for improvement. This paper focuses on developing competence and interclass cross-competence measures which can be applied as a method for classifiers combination. The cross-competence measure allows an ensemble to harness pieces of information obtained from incompetent classifiers instead of removing them from the ensemble. The cross-competence measure originally determined on the basis of a validation set (static mode) can be further easily updated using additional feedback information on correct/incorrect classification during the recognition process (dynamic mode). The analysis of computational and storage complexity of the proposed method is presented. The performance of the MCS with the proposed cross-competence function was experimentally compared against five reference MCSs and one reference MCS for static and dynamic modes, respectively. Results for the static mode show that the proposed technique is comparable with the reference methods in terms of classification accuracy. For the dynamic mode, the system developed achieves the highest classification accuracy, demonstrating the potential of the MCS for practical applications when feedback information is available.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2016, 26, 1; 175-189
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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