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 "Knowledge discovery" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 23
Tytuł:
Knowledge mining from data: methodological problems and directions for development
Autorzy:
Kulikowski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1934003.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
data mining
knowledge discovery
data quality
CODATA
Opis:
The development of knowledge engineering and, within its framework, of data mining or knowledge mining from data should result in the characteristics or descriptions of objects, events, processes and/or rules governing them, which should satisfy certain quality criteria: credibility, accuracy, verifiability, topicality, mutual logical consistency, usefulness, etc. Choosing suitable mathematical models of knowledge mining from data ensures satisfying only some of the above criteria. This paper presents, also in the context of the aims of The Committee on Data for Science and Technology (CODATA), more general aspects of knowledge mining and popularization, which require applying the rules that enable or facilitate controlling the quality of data.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2011, 15, 2; 227-233
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Documents Processing in the Requirements Management System
Autorzy:
Wydra, T.
Grzanek, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/972911.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi
Tematy:
requirements management
knowledge discovery
documents processing
PDF
Opis:
Requirements analysis is a highly critical step in software life-cycle. Our solution to the problem of managing requirements is an embedded domainspecific language with Clojure playing the role of the host language. The requirements are placed directly in the source code, but there is an impedance mismatch between the compilation units and electronic documents, that are the major carriers of requirements information. This paper presents a coverage for this problem.
Źródło:
Journal of Applied Computer Science Methods; 2013, 5 No. 1; 59-68
1689-9636
Pojawia się w:
Journal of Applied Computer Science Methods
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Methodologies of knowledge discovery from data and data mining methods in mechanical engineering
Autorzy:
Rogalewicz, M.
Sika, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407431.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
knowledge discovery
data mining methods
data mining methodology
Opis:
The paper contains a review of methodologies of a process of knowledge discovery from data and methods of data exploration (Data Mining), which are the most frequently used in mechanical engineering. The methodologies contain various scenarios of data exploring, while DM methods are used in their scope. The paper shows premises for use of DM methods in industry, as well as their advantages and disadvantages. Development of methodologies of knowledge discovery from data is also presented, along with a classification of the most widespread Data Mining methods, divided by type of realized tasks. The paper is summarized by presentation of selected Data Mining applications in mechanical engineering.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2016, 7, 4; 97-108
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On knowledge discovery and representations of molecular structures using topological indices
Autorzy:
Alsaadi, Fawaz E.
Bokhary, Syed Ahtsham Ul Haq
Shah, Aqsa
Ali, Usman
Cao, Jinde
Alassafi, Madini Obad
Rehman, Masood Ur
Rahman, Jamshaid Ul
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2031152.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
graph network
sheet
topological index
cheminformatics
knowledge discovery
Opis:
The main purpose of a topological index is to encode a chemical structure by a number. A topological index is a graph invariant, which decribes the topology of the graph and remains constant under a graph automorphism. Topological indices play a wide role in the study of QSAR (quantitative structure-activity relationship) and QSPR (quantitative structure-property relationship). Topological indices are implemented to judge the bioactivity of chemical compounds. In this article, we compute the ABC (atom-bond connectivity); ABC4 (fourth version of ABC), GA(geometric arithmetic) and GA5(fifth version of GA) indices of some networks sheet. These networks include: octonano window sheet; equilateral triangular tetra sheet; rectangular sheet; and rectangular tetra sheet networks.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2021, 11, 1; 21-32
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rule based networks : an efficient and interpretable representation of computational models
Autorzy:
Liu, H.
Gegov, A.
Cocea, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91698.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
rule based networks
knowledge discovery
predictive modelling
rule representation
Opis:
Due to the vast and rapid increase in the size of data, data mining has been an increasingly important tool for the purpose of knowledge discovery to prevent the presence of rich data but poor knowledge. In this context, machine learning can be seen as a powerful approach to achieve intelligent data mining. In practice, machine learning is also an intelligent approach for predictive modelling. Rule learning methods, a special type of machine learning methods, can be used to build a rule based system as a special type of expert systems for both knowledge discovery and predictive modelling. A rule based system may be represented through different structures. The techniques for representing rules are known as rule representation, which is significant for knowledge discovery in relation to the interpretability of the model, as well as for predictive modelling with regard to efficiency in predicting unseen instances. This paper justifies the significance of rule representation and presents several existing representation techniques. Two types of novel networked topologies for rule representation are developed against existing techniques. This paper also includes complexity analysis of the networked topologies in order to show their advantages comparing with the existing techniques in terms of model interpretability and computational efficiency.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2017, 7, 2; 111-123
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An experimental evaluation of two approaches to mining context based sequential patterns
Autorzy:
Stefanowski, J.
Ziembiński, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/970837.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
knowledge discovery
sequential patterns mining
context patterns
similarity of patterns
Opis:
The paper discusses the results of experiments with a new context extension of a sequential pattern mining problem. In this extension, two kinds of context attributes are introduced for describing the source of a sequence and for each element inside this sequence. Such context based sequential patterns may be discovered by a new algorithm, called Context Mapping Improved, specific for handling attributes with similarity functions. For numerical attributes an alternative approach could include their pre-discretization, transforming discrete values into artificial items and, then, using an adaptation of an algorithm for mining sequential patterns from nominal items. The aim of this paper is to experimentally compare these two approaches to mine artificially generated sequence databases with numerical context attributes where several reference patterns are hidden. The results of experiments show that the Context Mapping Improved algorithm has led to better re-discovery of reference patterns. Moreover, a new measure for comparing two sets of context based patterns is introduced.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2009, 38, 1; 27-45
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of quantitative association rules in cellular network planning
Autorzy:
Okoniewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307803.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
data mining
quantitative association rules
knowledge discovery process
cellular network planning
Opis:
This paper describes the problem of planning cellular network base stations with optimization to traffic requirements. This research problem was a main incentive to add some development to the theory of association rules. The new form of quantitative and multi-dimensional association rules, unlike other approaches, does not require the discretization of real value attributes as a preprocessing step. They are discovered with data driven algorithm that gives precise and complete results and has polynomial complexity for a given dimensionality.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2003, 3; 121-124
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Odkrywanie wiedzy w bazach danych jako proces identyfikacji modeli diagnostycznych
Knowledge discovery in databases as a process of identification of diagnostics models
Autorzy:
Wachla, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327340.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
baza danych
odkrywanie wiedzy
modele diagnostyczne
databases
knowledge discovery
diagnostic models
Opis:
W referacie zaprezentowano problem zastosowania nowej dziedziny inżynierii wiedzy, jaką jest odkrywanie wiedzy w bazach danych w zakresie identyfikacji ilościowych modeli diagnostycznych. Przedstawiono genezę tej dziedziny, scharakteryzowano ją jako interaktywny i iteracyjny proces, a także wymieniono zadania oraz metody, jakimi się ta dziedzina posługuje. Szczególną uwagę zwrócono na metody odkrywania zależności funkcyjnych. W dalszej części referatu przedstawiono przykładowe zastosowania do zadań odkrywania statycznych zależności przyczynowo-skutkowych i "diagnostycznych" oraz zależności dynamicznych. W podsumowaniu dokonano analizy uzyskanych wyników oraz przeprowadzono dyskusję dotyczącą wprowadzenia zmian poz.walających zastosować te metody w praktyce.
The paper deals with the problem of application of the new knowledge engineering domain, which is the knowledge discovery in databases (KDD), for the identification of quantity diagnostics models. The origin of the domain was presented. Then KDD was characterized as an interactive an iterative process. The tasks and methods used were specified, as well. The special attention was paid to the methods of discovering functional dependencies. The exemplary applications to tasks of static cause-and-effects and "diagnostics" dependencies and also dynamics dependencies were presented in the further past of the paper. The analysis of the obtained results was included in the summary, which discusses some changes in the KDD methodology allowing to put these methods into practice.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 175-178
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rough Modeling---a Bottom-up Approach to Model Construction
Autorzy:
Loken, T.
Komorowski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908362.pdf
Data publikacji:
2001
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
model opisowy
wybieranie danych
knowledge discovery
rough sets
rough modeling
descriptive models
Opis:
Traditional data mining methods based on rough set theory focus on extracting models which are good at classifying unseen objects. If one wants to uncover new knowledge from the data, the model must have a high descriptive quality---it must describe the data set in a clear and concise manner, without sacrificing classification performance. Rough modeling, introduced by Kowalczyk (1998), is an approach which aims at providing models with good predictive and descriptive qualities, in addition to being computationally simple enough to handle large data sets. As rough models are flexible in nature and simple to generate, it is possible to generate a large number of models and search through them for the best model. Initial experiments confirm that the drop in performance of rough models compared to models induced using traditional rough set methods is slight at worst, and the gain in descriptive quality is very large.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2001, 11, 3; 675-690
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Integration of data from heterogeneous sources using ETL technology
Autorzy:
Macura, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305533.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
data integration
integration approaches
ETL technology
knowledge discovery from data
business intelligence
Opis:
Data integration is a crucial issue in the environments of heterogeneous data sources. At present, the afore-mentioned heterogeneity is becoming widespread. Based on various data sources, if we want to gain useful information and knowledge, we must solve data integration problems in order to apply appropriate analytical methods to comprehensive and uniform data. Such activity is known as knowledge discovery from the data process. Therefore, approaches to the data integration problem are very interesting and bring us closer to the “age of information”. This paper presents an architecture which implements knowledge discovery from the data process. The solution combines ETL technology and a wrapper layer known from mediated systems. It also provides semantic integration through connection mechanism between data elements. The solution allows for integration of any data sources and implementation of analytical methods in one environment. The proposed environment is verified by applying it to data sources in the foundry industry.
Źródło:
Computer Science; 2014, 15 (2); 109-132
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Knowledge engineering and diagnostics - today and tomorrow
Inżynieria wiedzy i diagnostyka - dzisiaj i jutro
Autorzy:
Moczulski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327156.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
inżynieria wiedzy
źródła wiedzy
interfejs użytkownika
knowledge engineering
knowledge sources
subjects experts
knowledge discovery
user interface
Opis:
The paper addresses several issues concerning knowledge engineering in the context of technical diagnostics. The goal consists in preparing, verifying, validating and then implementing domain-specific knowledge, capable of aiding diagnosticians and other personnel in operating machinery and equipment. New trends in knowledge engineering focus our attention on discovering useful knowledge from huge databases that collect process data acquired from machinery, and making this knowledge even more easily available for humans. The paper concludes with discussion about prospective potential issues for next decades of this century.
W referacie omówiono kilka problemów inżynierii wiedzy widzianych w kontekście diagnostyki technicznej. Celem tego postępowania jest przygotowanie, zweryfikowanie, walidowanie a następnie zastosowanie wiedzy specyficznej dla danej dziedziny, która mogłaby wspomóc diagnostów i inny personel w prowadzeniu maszyn i urządzeń. Nowe trendy w inżynierii wiedzy skupiają naszą uwagę na odkrywaniu użytecznej wiedzy w ogromnych bazach danych zawierających dane procesowe zgromadzone dla maszyn, a także na zwiększeniu dostępności do tej wiedzy. W podsumowaniu przedstawiono przyszłe potencjalne zastosowania w kolejnych dekadach naszego wieku.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 30, T. 2; 35-42
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Accuracy of generalized context patterns in the context based sequential patterns mining
Autorzy:
Ziembiński, R. Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206061.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
knowledge discovery
context based sequential pattern mining
sequential context pattern clustering
pattern accuracy
Opis:
A context pattern is a frequent subsequence mined from the context database containing set of sequences. This kind of sequential patterns and all elements inside them are described by additional sets of context attributes e.g. continuous ones. The contexts describe circumstances of transactions and sources of sequential data. These patterns can be mined by an algorithm for the context based sequential pattern mining. However, this can create large sets of patterns because all contexts related to patterns are taken from the database. The goal of the generalization method is to reduce the context pattern set by introducing a more compact and descriptive kind of patterns. This is achieved by finding clusters of similar context patterns in the mined set and transforming them to a smaller set of generalized context patterns. This process has to retain as much as possible information from the mined context patterns. This paper introduces a definition of the generalized context pattern and the related algorithm. Results from the generalization may differ as depending on the algorithm design and settings. Hence, generalized patterns may reflect frequent information from the context database differently. Thus, an accuracy measure is also proposed to evaluate the generalized patterns. This measure is used in the experiments presented. The generalized context patterns are compared to patterns mined by the basic sequential patterns mining with prediscretization of context values.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2011, 40, 3; 585-603
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bezpieczeństwo i prywatność danych w badaniach mediów społecznościowych
Data security and privacy in social media research
Autorzy:
Wolny, Wiesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/591170.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Media społecznościowe
Ochrona danych osobowych
Odkrywanie wiedzy
Knowledge discovery
Personal data protection
Social media
Opis:
Analiza mediów społecznościowych pozwala na ujawnienie informacji nie tylko wprost opublikowanych na portalach, ale również tych, które zostały odkryte różnymi metodami. Publikacja takich danych może stanowić naruszenie prywatności. Artykuł przedstawia możliwe problemy badawcze w tym zakresie. Celem artykułu jest zarysowanie koncepcji rozwiązań zapewniających bezpieczeństwo i prywatność w badaniach mediów społecznościowych.
Social media analysis allows to reveal information in Web portals, as well as by usage of information seeking methods. That data publication is an invasion of privacy. The paper presents different problems connected with privacy invasion. Next, author focuses on conceptualization of solutions for security and privacy protection in social media research.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 355; 92-103
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorithm for generalization of action rules to summaries
Autorzy:
Tzacheva, A. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/969800.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
action rules
interestingness
actionable knowledge discovery
summaries
diversity
generalization
flexible attributes
cost of action rules
Opis:
A knowledge discovery system is prone to yielding plenty of patterns, presented in the form of rules. Sifting through to identify useful and interesting patterns is a tedious and time consuming process. An important measure of interestingness is: whether or not the pattern can be used in the decision making process of a business to increase profit. Hence, actionable patterns, such as action rules, are desirable. Action rules may suggest actions to be taken based on the discovered knowledge. In this way contributing to business strategies and scientific research. The large amounts of knowledge in the form of rules presents a challenge of identifying the essence, the most important part, of high usability. We focus on decreasing the space of action rules through generalization. In this paper, we propose an improved method for discovering short descriptions of action rules. The new algorithm produces summaries by maximizing the diversity of rule pairs, and minimizing the cost of the suggested actions.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2010, 39, 2; 457-468
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Discovering knowledge with the rough set approach
Odkrywanie wiedzy w podejściu teorii zbiorów przybliżonych
Autorzy:
Mazurek, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/405337.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Częstochowska
Tematy:
information system
knowledge discovery
rough sets
rule extraction
uncertainty
system informacyjny
odkrywanie wiedzy
zbiory przybliżone
ekstrakcja zasad
niepewność
Opis:
The rough set theory, which originated in the early 1980s, provides an alternative approach to the fuzzy set theory, when dealing with uncertainty, vagueness or inconsistence often encountered in real-world situations. The fundamental premise of the rough set theory is that every object of the universe is associated with some information, which is frequently imprecise and insufficient to distinguish among objects. In the rough set theory, this information about objects is represented by an information system (decision table). From an information system many useful facts and decision rules can be extracted, which is referred as knowledge discovery, and it is successfully applied in many fields including data mining, artificial intelligence learning or financial investment. The aim of the article is to show how hidden knowledge in the real-world data can be discovered within the rough set theory framework. After a brief preview of the rough set theory’s basic concepts, knowledge discovery is demonstrated on an example of baby car seats evaluation. For a decision rule extraction, the procedure of Ziarko and Shan is used.
Teoria zbiorów przybliżonych, która powstała w roku 1980, oferuje alternatywne podejście do teorii zbiorów rozmytych, gdy ma się do czynienia ze zjawiskiem niepewności, niejasności i niekonsekwencji, często spotykanym w rzeczywistych sytuacjach. Podstawowym założeniem teorii zbiorów przybliżonych jest to, że każdy obiekt wszechświata jest związany z pewnymi informacjami, które są często nieprecyzyjne i niewystarczające do rozróżnienia między obiektami. W teorii zbiorów przybliżonych, informacje o obiektach są reprezentowane przez system informacyjny (tabela decyzyjna). System informacyjny dostarcza wiele przydatnych faktów i reguł, które są określane jako odkrywanie wiedzy, która z powodzeniem jest stosowana w wielu dziedzinach, w tym w ekstrakcji danych, sztucznej inteligencji czy przy inwestycjach finansowych. Cele artykułu jest pokazanie, w jaki sposób wiedza ukryta w rzeczywistych danych, mogą zostać odkryte w trudnych ramach teorii mnogości. Po krótkim przedstawieniu podstawowych pojęć teorii zbiorów przybliżonych, na przykładzie ocen fotelików samochodowych, przedstawiono zjawisko odkrywania wiedzy. W celu wydobycia reguły decyzyjnej zastosowano procedurę Ziarko i Shan.
Źródło:
Polish Journal of Management Studies; 2013, 7; 245-254
2081-7452
Pojawia się w:
Polish Journal of Management Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 23

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