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 "Bayesian networks;" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-50 z 70
Tytuł:
Cyclic Bayesian Network : Markov Process Approach
Autorzy:
Kłopotek, M. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92928.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
Bayesian networks
Markov process
Opis:
The paper proposes a new interpretation of the concept of cyclic Bayesian Networks, based on stationary Markov processes over feature vector state transitions.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2006, 1(7); 47-55
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Road accidents frequency control using Bayesian Networks
Autorzy:
Soler-Flores, Francisco
González-Cancelas, Nicoleta
Molina Serrano, Beatriz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1177427.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Bayesian Networks
estimation
probability
road accidents
Opis:
Theory and application of rare events have been very important in recent years due to its practical importance in very different fields such as insurance, finance, engineering or environmental science. This paper presents a methodology for predicting rare events based on Bayesian Networks which in turn enables the study alternative scenarios to control the frequency of road accidents. This way the model Naive-Poisson and ROCDM is presented in this paper for its validation. The developed model is used to estimate and predict road accidents as rare events and results have been evaluated by using ROCDM curve. Naive-Poisson model and a validation model based on ROC curve is used to study several Spanish roads and the results are here shown.
Źródło:
World Scientific News; 2018, 103; 77-93
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cycles in Bayesian Networks
Autorzy:
Shayakhmetova, Assem
Litvinenko, Natalya
Mamyrbayev, Orken
Wójcik, Waldemar
Zhamangarin, Dusmat
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1844619.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Bayesian networks
directed graphs
directed cycles
propagation
Bayesian evidence
Opis:
The article is devoted to some critical problems of using Bayesian networks for solving practical problems, in which graph models contain directed cycles. The strict requirement of the acyclicity of the directed graph representing the Bayesian network does not allow to efficiently solve most of the problems that contain directed cycles. The modern theory of Bayesian networks prohibits the use of directed cycles. The requirement of acyclicity of the graph can significantly simplify the general theory of Bayesian networks, significantly simplify the development of algorithms and their implementation in program code for calculations in Bayesian networks.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2021, 67, 2; 181-186
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modeling dynamical systems by means of dynamic Bayesian networks
Modelowanie systemów dynamicznych przy użyciu dynamicznych sieci Bayesowskich
Autorzy:
Łupińska-Dubicka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341171.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieci bayesowskie
zależości temporalne
modele dynamiczne
dynamiczne sieci bayesowskie
Bayesian networks
temporal dependencies
dynamical models
dynamic Bayesian networks
Opis:
Bayesian networks (BNs) are powerful tools for modeling complex problems involving uncertain knowledge. They have been employed in practice in a variety of fields. Their extension to time-dependent domains, dynamic Bayesian networks (DBNs) allow to monitor and update the system as time procedes and predict further behavior of the system. Most practical uses of DBNs involve temporal influences of the first order, i.e., influences between neighboring time steps. This choice is a convenient approximation influenced by the existence of efficient algorithms for first order models and limitations of available tools. This paper presents how to create higher order dynamic Bayesian networks and shows that introducing higher order influences can improve the accuracy of the model. To introduce the formalism to the readers, it describes a hypothetical simplified model based on a DBN.
Sieci Bayesowskie (Bayesian networks, BNs) są popularnym narzędziem do reprezentacji wiedzy w warunkach niepewnosci. Znalazły praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. Ich rozszerzenie o domenę czasową dynamiczne sieci bayesowskie (dynamic Bayesian networks, DBNs) umozliwiają monitorowanie oraz aktualizację systemów zmieniających się wraz z upływem czasu, a takze predykcję przyszłego stanu takiego systemu. Większość praktycznych zastosowań dynamicznych sieci Bayesowskich bierze pod uwagę tylko zależności pierwszego rzędu, to znaczy, że bieżący stan systemu zale ży tylko od jego stanu w bezpośrednio poprzedzającym go kroku czasowym. Takie założenie jest uproszczeniem, wynikającym najprawdopodobniej z braku efektywnych narzędzi zdolnych obsłużyć modele wyższych rzędów. Niniejszy artykuł przedstawia na przykładzie sposób w jakim tworzy się modele wyższych rzędów oraz pokazuje, wpływy wyższych rzędów mogą zwiększyc jakość modelu.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2012, 9; 77-92
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model of ferry captain’s manoeuvres decision
Autorzy:
Kowalski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/359020.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
ferry manoeuvres
Bayesian networks
probabilistic model
decision model
Opis:
The paper introduces the results of research concerning modelling of ferry captain’s manoeuvres decision. The author’s probabilistic model has been validated with real time manoeuvres of the ferry m/f “Polonia” at the Ystad harbour by using Bayesian belief networks. Variables, quality factors, network example, model’s suggested settings of propellers and rudder for selected real manoeuvres have also been presented. Comparison to existing methods and models has also been presented. Finally, there are some conclusions concerning the described model. Are also included some proposed practical applications.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2012, 32 (104) z. 2; 98-102
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Vibration testing in buildings and safety of their operation
Autorzy:
Jakubczyk-Galczynska, A.
Siemaszko, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/30147058.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Wojsk Lądowych imienia generała Tadeusza Kościuszki
Tematy:
vibrations
road traffic
operation of buildings
Bayesian networks
Opis:
The paper presents the issue of vibrations in residential buildings located near roads. It describes the measurement methodology and criteria for assessing the impact of vibrations generated by passing trucks. The article specifies a method to establish the impact on the operation of the examined facilities and it promotes the idea of employing a Bayesian network to determine probabilistically the level of risk to single-family houses.
Źródło:
Scientific Journal of the Military University of Land Forces; 2018, 50, 3(189); 144-154
2544-7122
2545-0719
Pojawia się w:
Scientific Journal of the Military University of Land Forces
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolutionary algorithm for learning Bayesian structures from data
Autorzy:
Kozłowski, M.
Wierzchoń, S. T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1986916.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
Bayesian networks
structure learning
evolutionary algorithm
discrete optimization
Opis:
In this paper we report an evolutionary approach to learning Bayesian networks from data. We explain reasons, which advocate such a non-deterministic approach. We analyze weaknesses of previous works and come to conclusion that we should operate in the search space native for the problem i.e. in the space of directed acyclic graphs instead of standard space of binary strings. This requires adaptation of evolutionary methodology into very specific needs. We propose quite new data representation and implementation of generalized genetic operators and then we present an efficient algorithm capable of learning complex networks without additional assumptions. We discuss results obtained with this algorithm. The approach presented in this paper can be extended with the possibility to absorb some suggestions from experts or obtained by means of data preprocessing.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2002, 6, 3; 509-521
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The process of creating a knowledge base of the Bayesian model of navigational situation assessment
Proces tworzenia bazy wiedzy bayesowskiego modelu oceny sytuacji nawigacyjnej
Autorzy:
Bąk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/360063.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
nawigacja
sieci bayesowskie
wnioskowanie
navigation
Bayesian networks
inference
Opis:
An attempt is made to build a knowledge data base to be used a basis for a navigational situation assessment system. The system is based on Bayesian networks. A research experiment will be described, in which simulation tests were carried out to define a relevant data base. This article also presents a model for manoeuvre identification and a simulator application created for simulation tests. It has been proved that automatic identification of ships manoeuvres is possible and, so is the navigational situation assessment in view of navigational safety.
Artykuł przedstawia próbę skonstruowania bazy wiedzy, służącej jako podstawa w systemie oceny sytuacji nawigacyjnej. System został oparty o sieci bayesowskie. Opisano eksperyment badawczy oraz wykonano szereg prób symulacyjnych, umożliwiających zdefiniowanie bazy danych. Przedstawiony został również model identyfikacji manewru oraz aplikacja symulatora powstała na potrzeby badań symulacyjnych. Wykazano, iż możliwa jest automatyczna identyfikacja manewrów wykonywanych przez statki, a co za tym idzie, ocena sytuacji nawigacyjnej pod kątem bezpieczeństwa żeglugi.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2011, 25 (97); 5-12
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Unraveling key drivers for engineer creativity and meaningfulness of work: Bayesian network approach
Autorzy:
Wipulanusat, Warit
Panuwatwanich, Kriengsak
Stewart, Rodney A.
Parnphumeesup, Piya
Sunkpho, Jirapon
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407381.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
creativity
work meaningfulness
path analysis
Bayesian networks
engineers
Opis:
This study builds on an existing structural model developed to examine the influence of leadership and organizational culture on innovation and satisfaction of engineers in Australian public sectors (APS). The objective of this study is to increase the understanding of innovation process with a focus on causal relationships among critical factors. To achieve this objective, the study develops an assessment approach to help predict creativity and work meaningfulness of engineers in the APS. Three quantitative analysis methods were sequentially conducted in this study including correlation analysis, path analysis, and Bayesian networks. A correlation analysis was conducted to pinpoint the strong association between key factors studied. Subsequently, path analysis was employed to identify critical pathways which were accordingly used as a structure to develop Bayesian networks. The findings of the study revealed practical strategies for promoting (1) transformational leadership and (2) innovative culture in public sector organizations since these two factors were found to be key drivers for individual creativity and work meaningfulness of their engineers. This integrated approach may be used as a decision support tool for managing the innovation process for engineers in the public sectors.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2020, 11, 2; 26-37
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-layered Bayesian Neural Networks for Simulation and Prediction Stress-Strain Time Series
Autorzy:
Krok, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/308596.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
Bayesian neural networks
Kalman filtering
Opis:
The aim of the paper is to investigate the differences as far as the numerical accuracy is concerned between feedforward layered Artificial Neural Networks (ANN) learned by means of Kalman filtering (KF) and ANN learned by means of the evidence procedure for Bayesian technique. The stress-strain experimental time series for concrete hysteresis loops obtained by the experiment of cyclic loading is presented as considered example.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2015, 3; 45-51
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Development and application of a decision making tool for fault diagnosis of turbocompressor based on Bayesian network and fault tree
Autorzy:
Lakehal, Abdelaziz
Nahal, Mourad
Harouz, Riad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406808.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
plant maintenance
prioritization
Bayesian networks
fault tree
diagnosis
turbocompressor
Opis:
Fault Tree is one of the traditional and conventional approaches used in fault diagnosis. By identifying combinations of faults in a logical framework it’s possible to define the structure of the fault tree. The same go with Bayesian networks, but the difference of these probabilistic tools is in their ability to reasoning under uncertainty. Some typical constraints to the fault diagnosis have been eliminated by the conversion to a Bayesian network. This paper shows that information processing has become simple and easy through the use of Bayesian networks. The study presented showed that updating knowledge and exploiting new knowledge does not complicate calculations. The contribution is the structural approach of faults diagnosis of turbo compressor qualitatively and quantitatively, the most likely faults are defined in descending order. The approach presented in this paper has been successfully applied to turbo compressor, which represent vital equipment in petrochemical plant.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2019, 10, 2; 16--24
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability based rehabilitation of water distribution networks by means of Bayesian networks
Rzetelne odnawianie sieci wodociągowych przy użyciu sieci Bayesowskich
Autorzy:
Lakehal, A.
Laouacheria, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292362.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
dynamic Bayesian networks
predicting reliability
rehabilitation
static Bayesian networks
water distribution network
dynamiczne sieci Bayesowskie
odnowa
sieć wodociągowa
statyczne sieci Bayesowskie
wiarygodność przewidywań
Opis:
Water plays an essential role in the everyday lives of the people. To supply subscribers with good quality of water and to ensure continuity of service, the operators use water distribution networks (WDN). The main elements of water distribution network (WDN) are: pipes and valves. The work developed in this paper focuses on a water distribution network rehabilitation in the short and long term. Priorities for rehabilitation actions were defined and the information system consolidated, as well as decision-making. The reliability data were conjugated in decision making tools on water distribution network rehabilitation in a forecasting context. As the pipes are static elements and the valves are dynamic elements, a Bayesian network (static-dynamic) has been developed, which can help to predict the failure scenario regarding water distribution. A relationship between reliability and prioritization of rehabilitation actions has been investigated. Modelling based on a Static Bayesian Network (SBN) is implemented to analyse qualitatively and quantitatively the availability of water in the different segments of the network. Dynamic Bayesian networks (DBN) are then used to assess the valves reliability as function of time, which allows management of water distribution based on water availability assessment in different segments. Before finishing the paper by giving some conclusions, a case study of a network supplying a city was presented. The results show the importance and effectiveness of the proposed Bayesian approach in the anticipatory management and for prioritizing rehabilitation of water distribution networks.
Woda odgrywa istotną rolę w codziennym życiu ludzi. Aby zapewnić klientom stałe dostarczanie wody dobrej jakości, operatorzy wykorzystują sieci wodociągowe, ich głównymi elementami są rury i zawory. W pracy opisano odnawianie sieci wodociągowych w krótkim i długim przedziale czasowym. Zdefiniowano priorytety działań renowacyjnych i skonsolidowano system informacyjny oraz system podejmowania decyzji. Dane o wiarygodności zostały sprzężone z narzędziami podejmowania decyzji co do odnowy sieci w kontekście możliwości prognozowania. Ponieważ rury są elementem statycznym, a zawory dynamicznym, zbudowano statyczno- -dynamiczną sieć Bayesowską, która pozwala przewidywać niepowodzenia w dostawie wody. Badano zależności między wiarygodnością a ustaleniem priorytetów działań renowacyjnych. Wdrożono modelowanie ilościowej i jakościowej analizy dostępności wody w różnych segmentach sieci wodociągowej oparte na statycznej sieci Bayesowskiej. Następnie użyto dynamicznych sieci Bayesowskich do oceny wiarygodności zaworów w funkcji czasu, co umożliwiło zarządzanie dystrybucją wody bazującą na ocenie jej dostępności w różnych segmentach sieci. Przed wyciągnięciem wniosków przedstawiono przykład sieci zasilającej miasto. Wyniki dowodzą znaczenia i efektywności proponowanego podejścia Bayesowskiego w planowaniu gospodarki wodnej i ustalaniu priorytetów renowacji sieci wodociągowych.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2017, 34; 163-172
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Bayesian Network approach for risk assessment to a spatially distributed power infrastructure in a GIS environment
Autorzy:
Quan, L. B.
Garrè, L.
Yang, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069299.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
risk assessment
geographical information system
GIS
Bayesian networks
Power Grids
Opis:
One of the most important applications of spatial data regards the ability to inform decision makers on spatially distributed and disaggregated hazards and risks, thus enhancing strategic decision making on how to manage and limit risks for a given area or region and prioritize investments. However, a full risk based adaptation assessment inside a Geographical Information System (GIS) can be cumbersome, since some complex tasks cannot be carried out directly. One example of these tasks involves Bayesian probabilistic analysis and decision making, which is a fundamental component of risk analysis, yet requires dedicated tools/software which usually do not belong to a standard GIS portfolio. For this reason, exploring the various capabilities of a GIS platform in connection with a Bayesian Network (BN) software is essential. The objective is to have an effective tool for knowledge representation and reasoning under the influence of uncertainty that can be displayed in a spatial manner. A case study using this tool was performed to assess the risk levels faced by the electrical distribution system of Long Island because of storm events as the Sandy Storm.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2015, 6, 3; 127--132
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A game theoretical study of generalised trust and reciprocation in Poland. [Part] 2, A description of the study group
Autorzy:
Markowska-Przybyła, U.
Ramsey, D. M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406286.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
Bayesian networks
principal component analysis
social survey
experimental game theory
Opis:
The first article describing this project presented the three games that the participants played: the Ultimatum Game, the Trust Game and the Public Goods Game. This article describes the study group on the basis of a questionnaire regarding where they study and come from, their social contacts, interest in current issues, views on inequality and outlook on life. A description of the migratory decisions of students is given. In particular, two exploratory methods are used to investigate the data’s structure: Bayesian networks and principal component analysis. Bayesian networks are used to illustrate the associations between categorical variables. Principal component analysis is designed to describe latent variables which reflect the associations between numerical variables. We present the results of this analysis and discuss the advantages and disadvantages of these two methods.
Źródło:
Operations Research and Decisions; 2015, 25, 2; 51-73
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:
Operations Research and Decisions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Failure mode analysis to define process monitoring systems
Autorzy:
McLeay, T.
Turner, M. S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/100045.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych
Tematy:
fmea
process monitoring
Bayesian networks
PCA
sensor fusion
acoustic emission
Opis:
The high costs of using skilled operators in production processes has built a demand for reduced manning, 'lights out machining' manufacture. Process monitoring systems have become a widely researched area in recent years since there is a need for intelligent systems to replace the manual intervention in existing processes. Furthermore, using modern sensors and signal processing techniques, monitoring systems can obtain more informatio about a process and therefore reduce costs further though maximised life of cutting tools, optimised cutting parameters and reduced scrap or re-work. With many application areas available, such as tool condition monitoring, chatter avoidance or feedback control of cutting parameters, it is not always apparent what the key aspects required by an intelligent monitoring system are. In addition, different machining processes have different demands and limitations for monitoring. This paper considers an analytical approach to define the requirements of a monitoring system. A process failure mode effect analysis (FMEA) is carried out to determine the weaknesses of current production processes. From this analysis, the relationships between failures, causes and effects can be used to populate conditional relationships between process faults and sensor signal features in a monitoring system.
Źródło:
Journal of Machine Engineering; 2011, 11, 4; 118-129
1895-7595
2391-8071
Pojawia się w:
Journal of Machine Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Looking for an efficient port planning: analysis of Spanish Port System through artificial intelligence
Autorzy:
Serrano, Beatriz Molina
González-Cancelas, Nicoleta
Soler-Flores, Francisco
Camarero-Orive, Alberto
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1179172.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Bayesian networks
Spanish Port System
artificial intelligence
decision-making
port planning
Opis:
Nowadays, society claim for efficiency and efficiency of managed resources, so, making-decision people look for transparency and good planning practices. In particular case of ports, many variables are involved on it, so Bayesian networks are a useful tool to make an efficient planning because this kind of networks allow to know relationships between variables, even when they are a great number of them. In order to facilitate this work, the following study is carried out in which, through the construction of a Bayesian network, the. Agent can know interesting information about how port variables are connected and can insert possible actions based on utility of their results, even when number of variables is high as occurs in planning and management of port terminals. There are a low number of studies related to this, so, our research includes more than 40 port variables, belonging to the four dimension of port sustainability. Main obtained conclusion shows that economic variables are the network parents in most of cases, so, their consideration is very important in planning decision-making. Their knowledge even allows to estimate probability of the rest of variables including in the network.
Źródło:
World Scientific News; 2017, 83; 75-91
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
How reliable is a measure of model reliability? Bootstrap confidence intervals over validation results
Jak wiarygodna jest miara oceny modelu? Bootstrapowe przedziały ufności dla miar dokładności modelu
Autorzy:
Koźniewski, M.
Cypko, M. A.
Drużdżel, M. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88378.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieci bayesowskie
bootstrapowe przedziały ufności
walidacja
Bayesian networks
bootstrap confidence intervals
validation
Opis:
A researcher testing a model will frequently question the reliability of the test results, understanding well the intuition that verification performed on a handful of cases is less reliable than verification based on very large numbers of cases. Because a limited number of verification cases happens pretty often in very specific domains, a question of practical importance is, thus, how reliable is a reported reliability measure. We propose a methodology based on deriving confidence intervals over various measures of accuracy of Bayesian network models by means of bootstrap confidence intervals. We evaluate our approach on ROC and calibration curves derived for a model derived from an UC Irvine Machine Learning Repository data set and a sizeable (over 300 variables) practical model constructed using expert knowledge and evaluated on merely 66 accumulated real patient cases. We show how increasing the number of test cases impacts the width of confidence intervals and how this can aid in estimating a reasonable number of verification cases that will increase the confidence in model reliability.
Przy testowaniu modelu należy zdawać sobie z tego sprawę że weryfikacja modelu przy pomocy małego zbioru danych jest mniej przekonywująca niż weryfikacja bazująca na dużym zbiorze danych. Często napotyka się sytuację, w której do analizy modelu dysponujemy nieznaczną ilością rekordów. Nasuwa się pytanie o wiarygodność oceny modelu. Proponujemy w takiej sytuacji przyjrzeć się bootrstrapowym przedziałom ufności różnych ˙ miar dokładności modelu. W tej pracy określamy bootstrapowe przedziały ufności dla krzywych ROC i krzywych kalibracji modeli uzyskanych z danych z repozytorium UC Irvine. Czynność powtarzamy dla modelu skonstruowanego na podstawie wiedzy ekspertów (ponad 300 zmiennych) i testowanego na 66 zebranych rekordach pacjentów. Pokazujemy jak wzrost liczby rekordów wpływa na szerokość bootstrapowych przedziałów ufności oraz jak taka analiza może pomóc w określeniu liczby rekordów, która może podwyższyć rzetelność weryfikacji modelu.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2016, 13; 27-41
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Assessing coastal sustainability: a Bayesian approach for modeling and estimating a global index for measuring risk
Autorzy:
Vitabile, S.
Farruggia, A.
Pernice, G.
Gaglio, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307918.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
Bayesian networks
decision support systems
integrated coastal zone management
Sustainable Coastal Index
Opis:
Integrated Coastal Zone Management is an emerging research area. The aim is to provide a global view of different and heterogeneous aspects interacting in a geographical area. Decision Support Systems, integrating Computational Intelligence methods, can be successfully used to estimate useful anthropic and environmental indexes. Bayesian Networks have been widely used in the environmental science domain. In this paper a Bayesian model for estimating the Sustainable Coastal Index is presented. The designed Bayesian Network consists of 17 nodes, hierarchically organized in 4 layers. The first layer is initialized with the season and the physiographic region information. In the second layer, the first-order indexes, depending on raw data, of physiographic regions are computed. The third layer estimates the second-order indexes of the analyzed physiographic regions. In the fourth layer, the global Sustainable Coastal Index is inferred. Processed data refers to 13 physiographic regions in the Province of Trapani, western Sicily, Italy. Gathered data describes the environmental information, the agricultural, fisheries, and economical behaviors of the local population and land. The Bayesian Network was trained and tested using a real dataset acquired between 2000 and 2006. The developed system presents interesting results.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2013, 4; 5-15
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie sieci bayesowskich w szacowaniu ryzyka innowacyjnego
Using bayesian networks to estimate the innovative risk
Autorzy:
Knosala, R.
Landwójtowicz, A
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/340109.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją
Tematy:
innowacje
ryzyko innowacyjne
szacowanie ryzyka
innovations
innovative risk
risk estimation
Bayesian networks
Opis:
Today, the advantage of enterprises is built by the process of innovations implementation. A decision concerning the innovations implementation is always difficult and risky because innovations are specific kinds of investments and are a potential source of many threats. This is why before taking a decision about an implementation of a given solution, it is extremely important to make an analysis of its consequences. A risk analysis becomes more and more important in this aspect because it makes it possible to estimate the level of dangers which can be caused by a new investment solution. This is why the process of estimating innovation risk with the use of Bayesian networks has been presented in this work. Data from projects carried out under the Operational Programme Innovative Economy for the years 2007-2013 in Opole Province and the NETICA programme have been used in order to work out an exemplary method. It has been shown how to determine the innovative risk level with taking into consideration the adopted assumptions. Exemplary factors of the analysed risk concerning both the enterprise and the sheer undertaking have been characterised. In the first step, the most important factors of innovation risk and their measuring indicators have been specified. Assuming that the risk is a probability of an undesirable state occurrence (according to a negative concept), the authors have chosen the following indicators to estimate the danger of an innovation failure: W 1. Period of using technology in the world. W 2. Time of carrying out the project expressed in months. W 3. Value of the whole project. W 4. Size of the enterprise. W 5. Own financial resources designed for making innovation. W 6. Financial risk. W 7. Decision about granting a subsidy. The chosen factors (sources) of risk are only an exemplary set and were chosen on purpose from the point of view of an area of the analysed risk. It is necessary to remember that each potential source of danger can become the basis of a subsequent risk connected with the project being carried out. In this context, an aspect of choosing appropriate and the most important risk sources, from the point of view of the innovation efficacy, appears. It is an extremely important stage because as we know it is impossible to take into consideration all factors because the assessment of accuracy of the estimated risk shall depend on it. In this case authors also highlight the role of an expert who mainly directs the risk estimation process. This step is a little subjective but in reality, the subjectivity is present in almost every step of risk analysis. The next step included the specification of dependencies between the enumerated factors and the probability of the analysed states occurrence. Thanks to that, the elaboration of a simple Bayesian network has become possible. It has been shown, on its basis, how the level of innovation risk an be estimated if the specific information and assumptions are available.
Źródło:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem; 2013, 16, 1; 28-34
1643-4773
Pojawia się w:
Zarządzanie Przedsiębiorstwem
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesowskie algorytmy obliczeń symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną
Ayesian algorithms to calculating symbolic rates of the unreliability and the reliability of the electric supply
Autorzy:
Korniluk, W.
Petelski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267366.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sieci bayesowskie
wskaźniki niezawodności
obliczenia symboliczne
Bayesian networks
reliability indicators
symbolic calculations
Opis:
W referacie przedstawiono wykorzystanie sieci bayesowskich w obliczeniach symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną węzłów odbiorczych. Podano, stosowane przy wyznaczaniu wskaźników niezawodności za pomocą sieci bayesowskich, analityczne zależności na wyznaczanie: prawdopodobieństw bezwarunkowych stanów zdatności i niezdatności elementów układu zasilania danego węzła, łącznego rozkładu tych prawdopodobieństw, prawdopodobieństw warunkowych wystąpienia stanu zasilania lub jego braku oraz intensywności występowania przerw w zasilaniu i średniego czasu ich trwania a także ważność i wkłady poszczególnych elementów w niezawodność zasilania. Przedstawiono sposób uzyskania tych analitycznych zależności za pomocą wybranych instrukcji obliczeń symbolicznych programu Mathematica 8. Omówiono wyniki kontrolnych obliczeń symbolicznych dla wybranych układów zasilania. Zaproponowano sposoby ograniczenia czasu trwania obliczeń symbolicznych wskaźników niezawodności dla wieloelementowych złożonych układów zasilania energią elektryczną.
The report presents the use of Bayesian networks in calculation of symbolic indicators of reliability and unreliability of the electric power supplying load point. The calculation of indicators of reliability is determined by the analytical dependencies. These dependencies are used to estimate: probability of up or down state of power system components supplying the load point; total probability distribution; conditional probabilities of the state power or lack of power appearance; the intensity of current interruptions and the average time of their duration; contributions of individual power system components in the service reliability. This report describes how to obtain these analytical dependencies, using ultimate application for symbolic computations Mathematica (ver. 8). In this paper we will discuss the results of the symbolic computations for selected supply power system and methods for reducing the duration of symbolic computations of indicators for multiple-compound electrical power systems.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2013, 32; 51-54
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the Bayesian networks in construction engineering
Autorzy:
Leśniak, Agnieszka
Janowiec, Filip
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838099.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Bayesian networks
construction engineering
risk management
sieci bayesowskie
inżynieria budowlana
zarządzanie ryzykiem
Opis:
Currently, significant development of methods supporting decision making under uncertainty conditions is observed. One of such methods includes Bayesian networks used in many fields of economy and science. The paper presents the use of the Bayesian network method in civil engineering problems with particular emphasis on construction engineering projects. In addition to the existing examples of the use of the method cited, the authors’ method for the risk estimation of additional works is presented.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2020, 30, 2; 221-233
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Decisions involving databases, fuzzy databases and codatabases
Autorzy:
Schumann, A.
Woleński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406267.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
rough sets
fuzzy sets
decision making
labelled transition systems
coalgebras
Bayesian networks
Opis:
The authors consider the following three ways of decision making: (i) decisions involving databases by means of standard tools of sequential logic and universal algebra; (ii) decisions involving fuzzy databases by means of fuzzy logic; (iii) decision involving continuously growing databases (codatabases) using the tools of Bayesian networks.
Źródło:
Operations Research and Decisions; 2015, 25, 3; 59-72
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:
Operations Research and Decisions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An algorithm for finding most likely explanations in valuation based systems
Autorzy:
Wierzchoń, S.
Kłopotek, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206796.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
sieć Bayesa
Bayesian networks
most probable configurations
probabilistic reasoning
valuation based systems
Opis:
A method for finding a number of best explanations in so-called valuation based system is presented. Roughly speaking, the method allows to sort (decreasingly or increasingly) a function of many variables without explicit computation of values of this function. The only condition is that the function be decomposable, i.e. can be expressed as a combination of a number of low-dimensional functions called components. Two cases are considered: the combination operator has an inverse and a more elaborated case when the combination operator has no inverse.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2000, 29, 4; 921-936
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Node assignment problem in Bayesian networks
Autorzy:
Polańska, J.
Borys, D.
Polański, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908425.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
biostatystyka
sieci bayesowskie
przedział ufności
biostatistics
Bayesian networks
maximum likelihood
confidence intervals
Opis:
This paper deals with the problem of searching for the best assignments of random variables to nodes in a Bayesian network (BN) with a given topology. Likelihood functions for the studied BNs are formulated, methods for their maximization are described and, finally, the results of a study concerning the reliability of revealing BNs’ roles are reported. The results of BN node assignments can be applied to problems of the analysis of gene expression profiles.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 2; 233-240
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of economic and agricultural indicators under sustainable agriculture conditions with the use of Bayesian modelling
Autorzy:
Grotkiewicz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/297821.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Tematy:
sustainable agriculture
mineral fertilization
stocking density
agri-economic indicators
Bayesian networks
model
Opis:
Searching for relations between the level of production intensity, land efficiency and work performance, comparative analyses were carried out on international scale taking into consideration 45 countries from around the world with the use of the Statistical Yearbook (2013) and International Statistics Yearbook (2015). The research covered basic qualification criteria of sustainable agriculture, i.e. the level of mineral fertilization and stocking density as well as productivity rates, i.e. land efficiency and work performance and factors which shape them. The main aim of the research is the use of Bayesian modelling in order to predict the development of various economical and agricultural indicators and also show relationships between events basing on the theory of probability.
Źródło:
Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn; 2017, 20(3); 209-225
1505-4675
2083-4527
Pojawia się w:
Technical Sciences / University of Warmia and Mazury in Olsztyn
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sieci bayesowskie jako narzędzie wspomagające proces podejmowania decyzji
Bayesian networks as a tool for supporting decision making
Autorzy:
Król, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/325273.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
systemy decyzyjne
sieci bayesowskie
wartość informacji
decision systems
Bayesian networks
value of information
Opis:
W trakcie podejmowania decyzji często istnieje konieczność wykorzystania informacji, które są niepewne lub niekompletne. Wśród wielu narzędzi formalnych wspomagających proces podejmowania decyzji godne uwagi wydają się sieci bayesowskie (przekonaniowe). Ich nazwa pochodzi od zajmującego ważne miejsce w rachunku prawdopodobieństwa i statystyce twierdzenia Bayesa, które postuluje rewizję wcześniejszych przekonań w świetle nowych faktów. Wiedza dziedzinowa jest tu zakodowana w postaci grafu, którego topologia naśladuje przyczynową strukturę dziedziny.
When decision making there is often a need to use information that is uncertain or incomplete. Among many formal tools for supporting decision-making process Bayesian networks (belief) seem to be noteworthy. The name origins from Bayes' theorem, occupying an important place in probability and statistics, which postulates a revision of the earlier beliefs in the light of new facts. The knowledge is here encoded in the form of a graph, which mimics the topology of the causal structure of the domain.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2014, 71; 209-218
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Concept of Usage of Bayesian Networks in Clinical Decision Support Module
Koncepcja wykorzystania sieci bayesowskich w module wspomagania decyzji medycznych
Autorzy:
Strawa, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305953.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
sieci bayesowskie
sieci przekonań
system wspomagania decyzji medycznych
Bayesian networks
belief networks
clinical decision support system
Opis:
Concept of decision support module utilizing a repository of clinical pathways has been presented in this paper: the definition of Bayesian networks and its major concepts, description of chosen inference algorithm and an example of diagnosis.
W artykule przedstawiono koncepcję budowy modułu wspomagania decyzji medycznych, współpracującego z repozytorium ścieżek klinicznych. Składają się na nią: definicja sieci bayesowskich oraz najważniejszych pojęć z nimi związanych, opis wybranego mechanizmu wnioskowania oraz przykład generowania diagnozy w module.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2012, 9; 27-34
1508-4183
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Empirical Evaluation of Methods of Filling the Missing Data in Learning Probabilistic Models
Porównanie metod uzupełniania danych brakujących w uczeniu modeli probabilistycznych
Autorzy:
Falkowski, A. A.
Łupińska-Dubicka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88374.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
dane brakujące
model probabilistyczny
sieci Bayesa
klasyfikacja
missing data
probabilistic models
Bayesian networks
classification
Opis:
Missing data is a common problem in statistical analysis and most practical databases contain missing values of some of their attributes. Missing data can appear for many reasons. However, regardless of the reason for the missing values, even a small percent of missing data can cause serious problems with analysis reducing the statistical power of a study and leading to draw wrong conclusions. In this paper the results of handling missing observations in learning probabilistic models were presented. Two data sets taken from UCI Machine Learning Repository were used to learn the quantitative part of the Bayesian networks. To provide the opportunity to compare selected data sets did not contain any missing values. For each model data sets with variety of levels of missing values were artificially generated. The main goal of this paper was to examine whether omitting observations has an influence on model’s reliability. The accuracy was defined as the percentage of correctly classified records and has been compared to the results obtained in the data set not containing missing values.
Brakujące dane są częstym problemem w analizie statystycznej, a większość baz danych zawiera brakujące wartości niektórych z ich atrybutów. Brakujące dane mogą pojawiać się z wielu powodów. Jednak bez względu na przyczynę brakujących wartości nawet ich niewielki procent może spowodować poważne problemy z analizą, zmniejszając siłę statystyczną badania i prowadząc do wyciągnięcia błędnych wniosków. W artykule przedstawiono wyniki uzupełniania danych brakujących w uczeniu modeli probabilistycznych. Dwa zestawy danych pobrane z repozytorium uczenia maszynowego UCI posłużyły do wytrenowania ilościowej części sieci bayesowskich. Aby zapewnić możliwość porównania wybrane zbiory danych nie zawierały żadnych brakujących wartości. Dla każdego modelu zbiory danych z różnymi poziomami brakujących wartości zostały sztucznie wygenerowane. Głównym celem tego artykułu było zbadanie, czy braki w obserwacjach mają wpływ na niezawodność modelu. Dokładność została zdefiniowana jako procent poprawnie zaklasyfikowanych rekordów i została porównana z wynikami uzyskanymi w zbiorze danych niezawierającym brakujących wartości.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2018, 14; 55-67
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
From conventional to machine learning methods for maritime riskassessment
Autorzy:
Rawson, A.
Brito, M.
Sabeur, Z.
Tran-Thanh, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2063954.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
risk assessment
machine learning method
bayesian networks
machine learning algorithms
multicriteria approach
maritime risk
Opis:
Within the last thirty years, the range and complexity of methodologies proposed to assess maritime risk have increased significantly. Techniques such as expert judgement, incident analysis, geometric models, domain analysis and Bayesian Networks amongst many others have become dominant within both the literature and industry. On top of this, advances in machine learning algorithms and big data have opened opportunities for new methods which might overcome some limitations of conventional approaches. Yet, determining the suitability or validity of one technique over another is challenging as it requires a systematic multicriteria approach to compare the inputs, assumptions, methodologies and results of each method. Within this paper, such an approach is proposed and tested within an isolated waterway in order to justify the proposed advantages of a machine learning approach to maritime risk assessment and should serve as inspiration for future work.
Źródło:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2021, 15, 3; 757--764
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reducing pollution levels generated by short sea shipping : use of Bayesian networks to analyse the utilization of liquefied natural gas as an alternative fuel
Autorzy:
Molina Serrano, Beatriz
González Cancelas, Nicoleta
Soler Flores, Francisco
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/246442.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:
Bayesian networks
graph theory
artificial network
European Union
Short Sea Shipping
liquefied natural gas
Opis:
Pollution adjacent to the continent's shores has increased in the last decades, so it has been necessary to establish an energy policy to improve environmental conditions. One of the proposed solution was the search of alternative fuels to the commonly used in Short Sea Shipping to reduce pollution levels in Europe. Studies and researches show that liquefied natural gas could meet the European Union environmental requirements. Even environmental benefits are important; currently there is not significant number of vessels using it as fuel. Moreover, main target of this article is exposing result of a research in which a methodology to establish the most relevant variables in the decision to implement liquefied natural gas in Short Sea Shipping has been development using data mining. A Bayesian network was constructed because this kind of network allows to get graphically the relationships between variables and to determine posteriori values that quantify their contributions to decision-making. Bayesian model has been done using data from some European countries (European Union, Norway and Iceland) and database was generated by 35 variables classified in 5 categories. Main obtained conclusion in this analysis is that variables of transport and international trade and economy and finance are the most relevant in the decision-making process when implementing liquefied natural gas. Even more, it can be stablish that capacity of liquefied natural gas regasification terminals under construction and modal distribution of water cargo transportation continental as the most decisive variables because they are the root nodes in the obtained network.
Źródło:
Journal of KONES; 2019, 26, 1; 147-158
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:
Journal of KONES
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie niezawodności złożonych systemów bioagrotechnicznych
Modelling of reliability of complex bioagrotechnical systems
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/286916.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
system bioagrotechniczny
niezawodność procesu
dynamiczne sieci bayesowskie
bioagrotechnical system
process reliability
dynamic Bayesian networks
Opis:
W artykule omówiono metodę modelowania niezawodności złożonych systemów bioagrotechnicznych. Przedstawiono koncepcję modelu niezawodności procesowej opartą na technologii sieci bayesowskich. Niezawodność procesu zdefiniowano jako miarę probabilistyczną na zbiorze wartości pewnego funkcjonału reprezentującego potencjalny plon i jego ewentualny spadek powodowany zagrożeniami biologicznymi i częściowo kształtowany poprzez warunki klimatyczne i działania interwencyjne. Ewolucję zmian niezawodności procesu odwzorowano korzystając z sieci dynamicznych, które uwzględniają lokalizację w czasie.
The article deals with the method of modelling of reliability of complex bioagrotechnical systems. The concept of the model of process reliability based on the technology of Bayesian networks was presented. The reliability of the process was defined as a probabilistic measure on the set of values of a certain functional representing the potential yield and its possible decrease caused by biological threats and shaped partly by climate conditions and intervention actions. The evolution of changes of reliability of the process was mapped with the use of dynamic networks that take time location into account.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 4, 4; 157-162
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Learning the naive Bayes classifier with optimization models
Autorzy:
Taheri, S.
Mammadov, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908351.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Bayesian networks
naive Bayes classifier
optimization
discretization
sieci bayesowskie
naiwny klasyfikator Bayesa
optymalizacja
dyskretyzacja
Opis:
Naive Bayes is among the simplest probabilistic classifiers. It often performs surprisingly well in many real world applications, despite the strong assumption that all features are conditionally independent given the class. In the learning process of this classifier with the known structure, class probabilities and conditional probabilities are calculated using training data, and then values of these probabilities are used to classify new observations. In this paper, we introduce three novel optimization models for the naive Bayes classifier where both class probabilities and conditional probabilities are considered as variables. The values of these variables are found by solving the corresponding optimization problems. Numerical experiments are conducted on several real world binary classification data sets, where continuous features are discretized by applying three different methods. The performances of these models are compared with the naive Bayes classifier, tree augmented naive Bayes, the SVM, C4.5 and the nearest neighbor classifier. The obtained results demonstrate that the proposed models can significantly improve the performance of the naive Bayes classifier, yet at the same time maintain its simple structure.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 4; 787-795
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of dynamic Bayesian networks to risk assessmnet in medicine
Zastosowanie dynamicznych rozkładów Gaussowskich przy pomocy algorytmu ewolucji różnicowej
Autorzy:
Oniśko, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341045.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
dynamiczne sieci bayesowskie
wyznaczanie ryzyka w medycynie
dynamic Bayesian networks
risk assessment in medicine
Opis:
Dynamic Bayesian networks (DBNs) offer a framework for explicit modeling of temporal relationships, and are useful as both prognostic and diagnostic tools. In medicine, for example, they can assist in planning treatment options or in clinical management of patients. They have been also widely applied to genomics and proteomics. This paper shows how dynamic Bayesian networks can be used in a risk assessment in medicine and presents an example of an application to cervical cancer screening. The model is a convenient tool for assessing the risk of cervical precancer and invasive cervical cancer over time. These quantitative risk assessments are helpful for establishing the optimal timing of follow-up screening and are the first step toward generating individualized reevaluation scheduling.
Dynamiczne sieci bayesowskie (DBNs) pozwalają na modelowanie zależności czasowych. Modele te są niejednokrotnie używane w prognostyce. Na przykład w medycynie, jako narzędzia do prognozowania czy też planowania terapii. Dynamiczne siecibayesowskie sa˛ też szeroko stosowane w genomice oraz w proteomice. Atrykuł ten opisuje, w jaki sposób dynamiczne sieci bayesowskie mogą być zastosowane w wyznaczaniu ryzyka w medycynie. W pracy przedstawiono przykład zastosowania dynamicznych sieci bayesowskich w profilaktyce raka szyjki macicy. Prezentowany model został zbudowany w oparciu o dwa źródła wiedzy: opinie eksperta oraz dane medyczne. Model ten pozwala na wyznaczanie ryzyka zachorowania na raka szyjki macicy. Wartości ryzyka wyznaczane przez model pozwalają na określenie optymalnego czasu wykonania kolejnych badań przesiewowych oraz na zindywidualizowanie procesu profilaktyki.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2010, 5; 35-49
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Algorithms for Calculating Symbolic Rates of the Unreliability and Reliability of the Electric Supply
Bayesowskie algorytmy obliczeń symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną
Autorzy:
Korniluk, W.
Petelski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396936.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
Bayesian networks
indicators of reliability
calculation of symbolic
sieci bayesowskie
wskaźniki niezawodności
obliczenia symboliczne
Opis:
The report presents the use of Bayesian networks in the calculation of symbolic indicators of reliability and unreliability of the electric power supplying load point. The calculation of indicators of reliability is determined by the analytical dependencies. These dependencies are used to estimate: probability of up or down state of power system components supplying the load point; total probability distribution; conditional probabilities of the state power or lack of power appearance; the intensity of current interruptions and the average time of their duration; contributions of individual power system components in the service reliability. This report describes how to obtain these analytical dependencies, using the ultimate application for symbolic computations Mathematica (ver. 8). In this paper we will discuss the results of the symbolic computations for selected supply power system and methods for reducing the duration of symbolic computations of indicators for multiple-compound electrical power systems.
W referacie przedstawiono wykorzystanie sieci bayesowskich w obliczeniach symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną węzłów odbiorczych. Podano, stosowane przy wyznaczaniu wskaźników niezawodności za pomocą sieci bayesowskich, analityczne zależności na wyznaczanie: prawdopodobieństw bezwarunkowych stanów zdatności i niezdatności elementów układu zasilania danego węzła, łącznego rozkładu tych prawdopodobieństw, prawdopodobieństw warunkowych wystąpienia stanu zasilania lub jego braku oraz intensywności występowania przerw w zasilaniu i średniego czasu ich trwania, a także ważności i wkładów poszczególnych elementów w niezawodność zasilania. Przedstawiono sposób uzyskania tych analitycznych zależności za pomocą wybranych instrukcji obliczeń symbolicznych programu Mathematica 8. Omówiono wyniki kontrolnych obliczeń symbolicznych dla wybranych układów zasilania. Zaproponowano sposoby ograniczenia czasu trwania obliczeń symbolicznych wskaźników niezawodności dla wieloelementowych złożonych układów zasilania energią elektryczną.
Źródło:
Acta Energetica; 2013, 4; 37-47
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Eksploracyjna analiza i modelowanie procesu ekstruzji błyskawicznych makaronów pełnoziarnistych
Exploratory analysis and modeling of extrusion-cooking process of precooked whole wheat pasta products
Autorzy:
Wójtowicz, A.
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290522.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
makaron pełnoziarnisty
ekstruzja
modelowanie
sieci bayesowskie
whole wheat pasta
extrusion-cooking
modeling
Bayesian networks
Opis:
W pracy przedstawiono możliwości zastosowania sieci bayerowskich do analizy eksploracyjnej i modelowania procesu ekstruzji makaronów błyskawicznych. Wykrywanie i modelowanie zależności pomiędzy parametrami procesu i produktu przeprowadzono za pomocą trzech algorytmów uczenia maszynowego na danych empirycznych uzyskanych podczas procesu wytwarzania makaronów błyskawicznych: MST, Taboo oraz SopLEQ. Otrzymana topologia sieci była zgodna z przewidywaną strukturą zależności wewnątrzprocesowych pomiędzy parametrami procesu a cechami produktu, a oszacowane warunkowe rozkłady prawdopodobieństwa umożliwiły poprawne wnioskowanie predykcyjne i diagnostyczne.
The paper presents application of Bayesian Network to exploratory analysis and modeling of extrusion-cooking process of precooked wholewheat pasta products. For knowledge discovery in extrusion process data and modeling interdependencies of process and product parameters there were used machine learning methods available in BayesiaLab BN modeling system: MST, Taboo and SopLEQ. Resulted BN topology and conditional probability distributions assured satisfied accuracy of both predictive and diagnostic reasoning.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 237-244
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie transformaty Z w opisie zmian stanów obiektów
Approach of Z transform in description of changes of object states
Autorzy:
Rogala, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327452.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
modele regresji
identyfikacja zmian
sieci bayesowskie
regression model
identification of changes
Z-transform
Bayesian networks
Opis:
Niniejszy artykuł ma na celu przedstawienie spostrzeżeń i uwag dotyczących zastosowania transformaty Z do identyfikacji stanów obiektów, a przede wszystkim zmian tych stanów. W diagnostyce maszyn duża rolę odgrywa analiza zachodzących zmian stanów technicznych, będąca podstawą do prognozowania. Podstawowym problemem jest sposób interpretacji parametrów modeli diagnostycznych. Dotyczy to przede wszystkim sposobu analizowania wartości tych parametrów oraz w szczególności ich zmian. Zmiany związane ze stanem obiektu, odzwierciedlają się, bowiem w zmianach parametrów fizycznych, a te z kolei w parametrach modeli. Zastosowanie płaszczyzny zespolonej Z jako płaszczyzny reprezentacji modelu diagnostycznego może być pomocna w diagnozowaniu stanu obiektu. Praca jest kontynuacją wcześniejszych doświadczeń związanych z zastosowaniem diagnozowania maszyn wirnikowych w oparciu o analizę położenia biegunów i zer na płaszczyźnie zespolonej ciągłej.
The paper was devoted to present some notices and attentions in relation to application Z transform for purpose of identification of object state and most of all identification of their changes. An analysis of changes of technical states performs an elementary function in machine diagnostics and can be used in prediction. A manner of interpretation of the diagnostic model parameters is a principal problem. Most of all, it concern a way of analysis of values and changes of models parameters. Changes of object states are reflected in their physical parameters and they are next represented in model parameters. An application of complex plane Z as a plane of diagnostic model representation may be helpful in diagnosis of object states. This article is a continuance of earlier experiences connected with working out a method of diagnosing of rotating machine based on analysis of poles/zeros arrangement on the continuous complex plane
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 93-96
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wind Farm Reliability Modelling Using Bayesian Networks and Semi-Markov Processes
Modelowanie niezawodności farmy wiatrowej z wykorzystaniem sieci Bayesowskich i procesów semi-Markowa
Autorzy:
Sobolewski, R. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396950.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
wind power
reliability
Bayesian networks
semi-Markov processes
energetyka wiatrowa
niezawodność
sieci Bayesowskie
procesy semi-Markowa
Opis:
Technical reliability plays an important role among factors affecting the power output of a wind farm. The reliability is determined by an internal collection grid topology and reliability of its electrical components, e.g. generators, transformers, cables, switch breakers, protective relays, and busbars. A wind farm reliability’s quantitative measure can be the probability distribution of combinations of operating and failed states of the farm’s wind turbines. The operating state of a wind turbine is its ability to generate power and to transfer it to an external power grid, which means the availability of the wind turbine and other equipment necessary for the power transfer to the external grid. This measure can be used for quantitative analysis of the impact of various wind farm topologies and the reliability of individual farm components on the farm reliability, and for determining the expected farm output power with consideration of the reliability. This knowledge may be useful in an analysis of power generation reliability in power systems. The paper presents probabilistic models that quantify the wind farm reliability taking into account the above-mentioned technical factors. To formulate the reliability models Bayesian networks and semi-Markov processes were used. Using Bayesian networks the wind farm structural reliability was mapped, as well as quantitative characteristics describing equipment reliability. To determine the characteristics semi-Markov processes were used. The paper presents an example calculation of: (i) probability distribution of the combination of both operating and failed states of four wind turbines included i
Wśród czynników wpływających na moc wyjściową farmy wiatrowej (FW) istotną rolę odgrywa niezawodność techniczna. O niezawodności tej decydują m.in.: topologia wewnętrznej sieci elektroenergetycznej FW i niezawodność urządzeń elektrycznych wchodzących w jej skład, np. generatorów, transformatorów, kabli, łączników, zabezpieczeń elektroenergetycznych, szyn zbiorczych. Ilościową miarą niezawodności FW może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy. Stan gotowości danej EW oznacza jej gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do zewnętrznej sieci elektroenergetycznej, co oznacza zdatność EW oraz pozostałych urządzeń niezbędnych do przekazania energii do sieci zewnętrznej. Miarę tę można wykorzystywać m.in. do ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności poszczególnych urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. Wiedza ta może być przydatna w analizie niezawodności wytwarzania energii elektrycznej w systemach elektroenergetycznych. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW z uwzględnieniem wspomnianych wyżej czynników technicznych. Do sformułowania modeli niezawodnościowych wykorzystano sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). Za pomocą BN odwzorowano niezawodność strukturalną FW i charakterystyki ilościowe opisujące niezawodność urządzeń. Do wyznaczania tych charakterystyk zastosowano PSM. W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący wyznaczenia: (i) rozkładu prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości czterech EW wchodzących w skład FW i (ii) oczekiwanej mocy wyjściowej FW z uwzględnieniem jej niezawodności.
Źródło:
Acta Energetica; 2015, 3; 71-82
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie niezawodności farmy wiatrowej z wykorzystaniem sieci bayesowskich i procesów semi-Markowa
Wind farm availability modeling based on bayesian networks and semi-Markov processes
Autorzy:
Sobolewski, R. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267825.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
energetyka wiatrowa
niezawodność
sieci Bayesowskie
procesy semi-Markowa
wind energy
availability
Bayesian networks
semi-Markov processes
Opis:
Niezawodność urządzeń technicznych farmy wiatrowej (FW) wpływa między innymi na moc wyjściową farmy. Ilościową miarą tej niezawodności może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy, tj. stanów oznaczających ich gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do sieci elektroenergetycznej. Miarę tę można stosować do np. ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW, wykorzystujące sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący analizy niezawodności FW składającej się z 4 EW, potwierdzający użyteczność metody.
Factors that influence wind-farm output power also include the availability of a farm. The availability depends on: arrangements of a wind farm (WF), internal collection grid topology and reliability of electrical equipment included in WF (e.g. generators, transformers, cables, breakers, protective relays, busbars and so on). One of the measures of WF availability can be probability distribution of combinations of availability states of wind turbines generators (WTGs), where availability state means the WTG is able to generate and deliver power to external grid. This measure can be applied in e.g.: (1) study of different internal collection grid topologies and reliability of WF electrical equipment effects on availability of WF and (2) assessment of WF output power considering farm availability. In this work the probabilistic models of WF availability are presented. Because of stochastic nature of electrical equipment failures they rely on two modeling methods, i.e. Bayesian networks and semi-Markov processes. Both approaches allow taking into account the electrical equipment of WF, internal grid topology of WF and reliability characteristics of equipment. The case study of availability modeling is presented as well.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2015, 42; 183-186
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian reliability models of Weibull systems: State of the art
Autorzy:
Zaidi, A.
Ould Bouamama, B.
Tagina, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330104.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
modelowanie hierarchiczne
system Weibulla
sieci bayesowskie
diagnostyka uszkodzeń
hierarchical modeling
reliability
Weibull
Bayesian networks
fault diagnosis
Opis:
In the reliability modeling field, we sometimes encounter systems with uncertain structures, and the use of fault trees and reliability diagrams is not possible. To overcome this problem, Bayesian approaches offer a considerable efficiency in this context. This paper introduces recent contributions in the field of reliability modeling with the Bayesian network approach. Bayesian reliability models are applied to systems with Weibull distribution of failure. To achieve the formulation of the reliability model, Bayesian estimation of Weibull parameters and the model's goodness-of-fit are evoked. The advantages of this modelling approach are presented in the case of systems with an unknown reliability structure, those with a common cause of failures and redundant ones. Finally, we raise the issue of the use of BNs in the fault diagnosis area.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 3; 585-600
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sieć bayesowska jako narzędzie pozyskiwania wiedzy z ekonomicznej bazy danych
Bayesian network as a tool of extracting knowledge from an economic database
Autorzy:
Olbryś, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341033.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieć bayesowska
system wspomagający decyzje inwestycyjne
diagram wpływu
Bayesian networks
investment decision support system
influence diagram
Opis:
Proces decyzyjny w inwestowaniu rozpoczyna się od percepcji i przetwarzania napływających informacji. Podłoże decyzji stanowią przekonania dotyczące prawdopodobieństwa zajścia określonego zdarzenia. Jednostki racjonalne posługują się narzędziami teorii prawdopodobieństwa i statystyki, rozumując zgodnie z prawem Bayesa, czyli aktualizując wyobrażenia o prawdopodobieństwie zdarzenia wraz z ujawnianiem wszelkich nowych informacji, zarówno ilościowych, jak i jakościowych. Wydaje się zatem, że bardzo dobrym narzędziem wspomagającym decyzje inwestycyjne może być odpowiednio skonstruowany model sieci bayesowskiej (Bayesian Network). W artykule postawiono za cel główny prezentację możliwości zastosowania modelu sieci bayesowskiej do pozyskiwania wiedzy z ekonomicznej bazy danych, z uwzględnieniem informacji jakościowych oraz preferencji i subiektywnych ocen analityka finansowego, podejmującego decyzje w warunkach niepewności.
Making a decision in investment starts from perception and analysis of incoming information. Rational investors reason according to Bayes formula and try to develop posterior probabilities after new evidence has been added. Virtually all decisions that investors make are exercises in probability. Bayesian networks have been used in different decision support system contexts that combine qualitative and quantitative information. Main goal of this paper is to present Bayesian network as a tool of extracting knowledge from an economic database, with respect to historical quantitative information, uncertain qualitative information, incomplete knowledge and evidence.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 93-107
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Review of Bayesian Networks and Structure Learning
Autorzy:
Koski, Timo J.T.
Noble, John
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/748766.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
Bayesian networks, directed acyclic graph, Arthur Cayley, intervention calculus, graphical Markov model, Markov equivalence, structure learning
Opis:
Artykuł jest przegladem problemów analizowanych przy pomocy sieci bayesowskich. Siec bayesowska jest acyklicznym grafem skierowanym, w którym wezły oznaczaja zmienne, a krawedzie prawdopodobienstwa warunkowe czyli wpływy jednych zmiennych na inne. Autor przedstawia zaleznosc miedzy d-separowalnoscia a niezaleznoscia. Znaczna czesc pracy poswiecona jest dyskusji idei zawartych w pracy Arthura Cayley'a [8], która zawiera szereg pojec i pomysłów wykorzystywanych w teorii sieci bayesowskich takich jak faktoryzacja rozkładu, zaszumione bramki „LUB" oraz zastosowanie geometrii algebraicznej. Autor omawia równiez „calculus of intervention", pomysł pochodzacy od Pearla, gdy acykliczny graf skierowany (DAG) przedstawia przyczynowo-skutkowa strukture zaleznosci, oraz zwiazki pomiedzy pracami Cayley'a i Pearla.Wiekszosc zawartego w artykule materiału poswiecona jest rozpoznawaniu i wykrywaniu zaleznosci miedzy zmiennymi w oparciu o dwie główne metodologie: przeszukiwania i klasyfikacji oraz realizacji ograniczen. Algorytmy oparte na kontroli ograniczen czesto opieraja sie na załozeniu, ze dane do których algorytm jest stosowany pochodza z rozkładu spełniajacego załozenie wiernosci oznaczajacego równowaznosc d-separowalnosci i niezaleznosci. W pracy prezentowane sa rozwazania dla algorytmów opartych na realizacji ograniczen w  przypadkach gdy załozenie wiernosci nie jest spełnione. Przeprowadzono krótka dyskusje kontrowersji zwiazanych z wykrywaniem przypadkowych powiazan.
This article reviews the topic of Bayesian networks. A Bayesian network  is a factorisation of a probability distribution along a directed acyclic graph. The relation between graphical d-separation and independence is described. A short article by Arthur Cayley (1853) [7] is discussed, which laid ideas later used in Bayesian networks: factorisation, the noisy `or' gate, applications of algebraic geometry to Bayesian networks. The ideas behind Pearl's intervention calculus when the DAG represents a causal dependence structure; the relation between the work of Cayley and Pearl is commented on.Most of the discussion is about structure learning, outlining the two main approaches; search and score versus constraint based. Constraint based algorithms often rely on the assumption of faithfulness, that the data to which the algorithm is applied is generated from distributions satisfying a faithfulness assumption where graphical d- separation and independence are equivalent. The article presents some considerations for constraint based algorithms based on recent data analysis, indicating a variety of situations where the faithfulness assumption does not hold.
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2012, 40, 1
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Achieving career satisfaction through fostering innovation: lessons from the engineering profession in the Australian public sector
Autorzy:
Wipulanusat, Warit
Panuwatwanich, Kriengsak
Stewart, Rodney A.
Sunkpho, Jirapon
Thamsatitdej, Poomporn
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2086470.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
structural equation modelling
Bayesian networks
career satisfaction
engineer
Australia
modelowanie równań strukturalnych
sieci bayesowskie
satysfakcja zawodowa
inżynier
Opis:
This paper proposes a novel approach that integrates the capability of empirical validation of structural equation modelling (SEM) and the prediction ability of Bayesian networks (BN). The Hybrid SEM–BN approach was used as a decision support framework to examine the interplay between salient organisational constructs and their ability to influence engineers’ career satisfaction in the Australian Public Service (APS). The results emphasise that the ambidextrous culture for innovation was the most important factor that needed to be implemented in their organisation. Managerial implications are recommended for senior managers on how they can implement innovation culture to increase workplace innovation, which could, in turn, help reduce the turnover rate of engineers employed in the APS.
Źródło:
Engineering Management in Production and Services; 2021, 13, 4; 7--21
2543-6597
2543-912X
Pojawia się w:
Engineering Management in Production and Services
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:
Ochrona przemysłowych systemów sterowania przez analizę ruchu sieciowego
Protection of industrial control systems through analysis of network traffic
Autorzy:
Tylman, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/326425.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
industrial control systems
industrial networks
anomaly detection
Bayesian networks
MEBN networks
przemysłowe systemy sterowania
sieci przemysłowe
wykrywanie anomalii
sieci bayesowskie
sieci MEBN
Opis:
Przedstawiona jest koncepcja wysoce zautomatyzowanego rozwiązania pozwalającego na wykrywanie w przemysłowym ruchu sieciowym sytuacji odbiegających od stanu normalnego (anomalii). Omówione są zastosowania klasycznych sieci bayesowskich i sieci Multi-Entity Bayesian Networks (MEBN) wraz z dyskusją ich stosowalności w praktyce. Prace ilustrują również możliwość wykorzystania istniejącego oprogramowania (na przykładzie systemu Snort) oraz kwestie wymaganych modyfikacji związanych z pracą w sieciach nie-IP.
The paper presents a concept of a highly automated solution allowing detection, in industrial network traffic, of situations differing from the normal state (anomalies). It describes the use of classical Bayesian networks and Multi-Entity Bayesian Networks (MEBN), together with a discussion of their applicability in practice. The work also illustrates the possibility of using existing software (taking Snort system as an example) and the required modifications related to the support for non-IP networks.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2014, 74; 101-111
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
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:
Application of Bayesian networks for forecasting future model of farm
Wykorzystanie sieci bayesowskich do prognozowania przyszłościowego modelu gospodarstwa rolnego
Autorzy:
Grotkiewicz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/93941.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
Bayesian networks
forecasting
economic indicators
agricultural indicators
farm
sieci bayesowskie
prognozowanie
wskaźniki ekonomiczne
wskaźniki rolnicze
gospodarstwo rolne
Opis:
Comparative analyses in the national scale were carried out in 300 individual farms from Małopolskie and Świętokrzyskie Voivodeship in order to search for relations between the production intensity level, work performance and land efficiency and factors which shape them. The analyses concerned the use of Bayesian modelling algorithms for forecasting development of various economic and agricultural indicators which decide on the intensity and competitiveness of agriculture. The paper constitutes the second stage of research, which was preceded with previous preparation of data for modelling with the use of an exploratory overview of available data and TwoStep Cluster Analysis (Grotkiewicz et al., 2016). Based on the analyses, which were carried out, networks were built which present the relations between the analyzed variables, and conditional similarities were verified.
Poszukując zależności między poziomem intensywności produkcji a wydajnością pracy i ziemi oraz czynnikami je kształtującymi, przeprowadzono analizy porównawcze w skali krajowej na tle 300 gospodarstw indywidualnych z województwa małopolskiego i świętokrzyskiego. Analiza dotyczyła zastosowania algorytmów modelowania bayesowskiego do przewidywania rozwoju różnych wskaźników ekonomiczno-rolniczych decydujących o intensywności i konkurencyjności rolnictwa. Praca stanowi drugi etap badań, który poprzedzony był wcześniejszym przygotowaniem danych do modelowania wykorzystując do tego eksploracyjny przegląd dostępnych danych, oraz technikę TwoStep Cluster Analysis (Grotkiewicz i in., 2016). W oparciu o przeprowadzone analizy zbudowano sieci obrazujące związki pomiędzy analizowanymi zmiennymi oraz sprawdzono prawdopodobieństwa warunkowe.
Źródło:
Agricultural Engineering; 2017, 21, 2; 69-79
2083-1587
Pojawia się w:
Agricultural Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Koncepcja ankietowego pomiaru kultury bezpieczeństwa pracy
A concept of the questionnaire measurement of work safety culture
Autorzy:
Maksym, P.
Pawlak, H.
Pecyna, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/291598.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
pomiar ankietowy
pozyskiwanie informacji
kultura bezpieczeństwa pracy
sieci bayesowskie
questionnaire measurement
acquisition of information
work safety culture
Bayesian networks
Opis:
W artykule przedstawiono projekt systemu ankietowego pomiaru kultury bezpieczeństwa pracy w oparciu o technologię sieci bayesowskich. Pokazano założenia do budowy systemu, który wykorzystując opracowaną ankietę elektroniczną, umożliwia szybkie pozyskanie informacji, ich przetworzenie oraz dokonanie analizy odpowiedzi zarówno w obrębie jednego przedsiębiorstwa, jak i porównanie kultury bezpieczeństwa pracy pomiędzy przedsiębiorstwami. Zaproponowane rozwiązanie zakłada, że system może funkcjonować jako usługa sieciowa i posłużyć firmom do samooceny kultury bezpieczeństwa pracy. Zastosowanie mechanizmów inferencyjnych sieci bayesowskich pozwoli na określenie cech, które mają największy wpływ na końcowy wynik oceny bezpieczeństwa pracy w przedsiębiorstwie.
The article presents a project of the questionnaire system for measuring work safety culture on the basis of the Bayesian networks technology. The work presents assumptions for the construction of the system, which using an electronic questionnaire, allows for fast obtaining of information, their processing and making analysis of answers both within one enterprise as well as comparison of work safety culture between enterprises. A suggested solution assumes that the system may function as a net service and may serve companies to self estimate their work safety culture. The use of interference mechanisms of the Bayesian networks will allow for determination of properties, which have the biggest influence on the final result of the estimation of the work safety in an enterprise.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2012, R. 16, nr 2, t. 1, 2, t. 1; 189-194
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An expert elicitation analysis for vessel allision risk near the offshore wind farm by using fuzzy rule-based bayesian network
Autorzy:
Yu, Q.
Liu, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117215.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
Tematy:
offshore wind farms
expert elicitation analysis
Bayesian network model
fuzzy rule-based bayesian network
Failure Modes and Effects Analyses (FMEA)
Bayesian Networks
vessel allision risk
risk analysis
Opis:
This paper develops an expert based framework for analysing and synthesising the ship allision risk near the offshore wind farm (OWF) on the basis of a generic Fuzzy Bayesian network and FMEA analysis. This framework is specifically intended to overcome the difficulty of using traditional risk assessment methods in OWF allision. Under the introduced framework, subjective belief degrees are assigned to model the incompleteness encountered in establishing the knowledge base. The fuzzy transformation technology is then used to introduce all judgements results under various situations. Fully, a Bayesian network is established to aggregate all relevant attributes to the conclusion and to prioritise potential allision risk level of each ship categories. A series of case studies of different ship categories are studied to illustrate the application of the proposed framework. Results show that the fishing vessel and the service vessel have a higher allision risk than the merchant vessel due to insufficient risk detection. The collision consequence of the tanker is significantly higher than other types of vessel. The framework facilitates subjective risk assessment when historical failure data is not available in their practice, which provides support to OWF-safeguarding and decision-making.
Źródło:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2019, 13, 4; 831-837
2083-6473
2083-6481
Pojawia się w:
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
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:
Implementation of computation process in a bayesian network on the example of unit operating costs determination
Implementacja procedury obliczeniowej w sieci bayesowskiej na przykładzie wyznaczania jednostkowych kosztów eksploatacji
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A.
Skwarcz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365961.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
agricultural machinery operation
computing processes
unit operating costs
Bayesian networks
eksploatacja maszyn rolniczych
procesy obliczeniowe
jednostkowe koszty eksploatacji
sieci bayesowskie
Opis:
In technical systems understood in terms of Agile Systems, the important elements are information flows between all phases of an object existence. Among these information streams computation processes play an important role and can be done automatically and also in a natural way should include consideration of uncertainty. This article presents a model of such a process implemented in a Bayesian network technology. The model allows the prediction of the unit costs of operation of a combine harvester based on the monitoring of dependent variables. The values of the decision variables representing the parameters of the machine’s operation and the intensity and the conditions for its operation, are known to an accuracy, which is defined by a probability distribution. The study shows, using inference mechanisms built into the network, how cost simulation studies of various situational options can be carried out.
W systemach technicznych rozumianych w kategoriach Agile Systems istotnym elementem są przepływy informacyjne pomiędzy wszystkimi fazami istnienia obiektu. Pośród tych strumieni informacyjnych istotną rolę odgrywają procesy obliczeniowe, które mogą być realizowane automatycznie a ponadto w naturalny sposób powinny umożliwiać uwzględnienie niepewności. W artykule przedstawiono przykład takiego procesu realizowanego w technologii sieci bayesowskiej. Model umożliwia predykcję jednostkowych kosztów eksploatacji kombajnu zbożowego na podstawie monitorowania wielkości zmiennych od których one zależą. Wartości zmiennych decyzyjnych reprezentujących parametry pracy maszyny oraz intensywność i warunki jej eksploatacji są znane z dokładnością do rozkładu prawdopodobieństwa. W pracy pokazano w jaki sposób wykorzystując mechanizmy wnioskowania wbudowane w sieci można prowadzić symulacyjne badania kosztów w różnych wariantach sytuacyjnych.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 2; 266-272
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-50 z 70

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