Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Model fusion" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Measures of Diversity and the Classification Error in the Multiple-model Approach
Miary zróżnicowania modeli a błąd klasyfikacji w podejściu wielomodelowym
Autorzy:
Gatnar, Eugeniusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905052.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Multiple-model approach
Model fusion
Classifier ensemble
Diversity measures
Opis:
Multiple-model approach (model aggregation, model fusion) is most commonly used in classification and regression. In this approach K component (single) models C1(x), C1(x), … , CK(x) are combined into one global model (ensemble) C*(x), for example using majority voting: K C* = arg max {Σ I (Ck(x)=y)} (1) y k=1 Turner i Ghosh (1996) proved that the classification error of the ensemble C*(x) depends on the diversity of the ensemble members. In other words, the higher diversity of component models, the lower classification error of the combined model. Since several diversity measures for classifier ensembles have been proposed so far in this paper we present a comparison of the ability of selected diversity measures to predict the accuracy of classifier ensembles.
Podejście wielomodelowe (agregacja modeli), stosowane najczęściej w analizie dyskryminacyjnej i regresyjnej, polega na połączeniu M modeli składowych C1(x), ..., CM(x) jeden model globalny C*(x): K C* = arg max {Σ I (Cm(x)=y)} y k=1 Turner i Ghosh (1996) udowodnili, że błąd klasyfikacji dla modelu zagregowanego C*(x) zależy od stopnia podobieństwa (zróżnicowania) modeli składowych. Inaczej mówiąc, najbardziej dokładny model C*(x) składa się z modeli najbardziej do siebie niepodobnych, tj. zupełnie inaczej klasyfikujących te same obiekty. W literaturze zaproponowano kilka miar pozwalających ocenić podobieństwo (zróżnicowanie) modeli składowych w podejściu wielomodelowym. W artykule omówiono związek znanych miar zróżnicowania z oceną wielkości błędu klasyfikacji modelu zagregowanego.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combining different types of classifiers
Łączenie różnych rodzajów modeli dyskryminacyjnych
Autorzy:
Gatnar, Eugeniusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907037.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
multiple-model approach
model fusion
classifier ensemble
diversity measures
Opis:
Model fusion has proved to be a very successful strategy for obtaining accurate models in classification and regression. The key issue, however, is the diversity of the component classifiers because classification error of an ensemble depends on the correlation between its members. The majority of existing ensemble methods combine the same type of models, e.g. trees. In order to promote the diversity of the ensemble members, we propose to aggregate classifiers of different types, because they can partition the same classification space in very different ways (e.g. trees, neural networks and SVMs).
Łączenie modeli okazało się być bardzo efektywną strategią poprawy jakości predykcji modeli dyskryminacyjnych. Kluczowym zagadnieniem, jak wynika z twierdzenia Turnera i Ghosha (1996), jest jednak stopień różnorodności agregowanych modeli, tzn. im większa korelacja między wynikami klasyfikacji tych modeli, tym większy błąd. Większość znanych metod łączenia modeli, np. RandomForest zaproponowany przez Breimana (2001), agreguje modele tego samego typu w różnych przestrzeniach cech. Aby zwiększyć różnice między pojedynczymi modelami, w referacie zaproponowano łączenie modeli różnych typów, które zostały zbudowane w tej samej przestrzeni zmiennych (np. drzewa klasyfikacyjne i modele SVM). W eksperymentach wykorzystano 5 klas modeli: liniowe i kwadratowe modele dyskryminacyjne, drzewa klasyfikacyjne, sieci neuronowe, oraz modele zbudowane za pomocą metody £-najbliższych sąsiadów (k-NN) i metody wektorów nośnych (SVM). Uzyskane rezultaty pokazują, że modele zagregowane powstałe w wyniku łączenia różnych modeli są bardziej dokładne niż gdy modele składowe są tego samego typu.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Konsekwencje ewaluatywne opisywania ludzi przy pomocy określeń zawierających negację
Evaluative consequences of describing people with negative expressions
Autorzy:
Swół, Kinga
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/943603.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Pedagogiczny im. Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
Tematy:
negation
schema-plus-tag model
fusion model
complementary bipolar expressions
antonymous bipolar expressions
Opis:
The aim of the experimental study presented in this work was to determine how messages about the qualities of people formed as negation are processed. This study was designed to verify the validity of two models – schema-plus-tag model and fusion model, thus trying to present and explain the mechanism of processing negated messages. The study focuses on processing of negation with use of complementary bipolar and antonymous expressions. In two experiments various descriptions of hypothetical person, created on the basis of the above-mentioned types of phrases, were presented to participants. The article ends with the statistical analysis of results and their interpretation from the perspective of theory of negation coding.
Źródło:
Annales Universitatis Paedagogicae Cracoviensis. Studia Psychologica; 2012, 5; 128-141
2084-5596
Pojawia się w:
Annales Universitatis Paedagogicae Cracoviensis. Studia Psychologica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Study on the Impact of Lombard Effect on Recognition of Hindi Syllabic Units Using CNN Based Multimodal ASR Systems
Autorzy:
Uma Maheswari, Sadasivam
Shahina, A.
Rishickesh, Ramesh
Nayeemulla Khan, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/176415.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
Lombard speech
multimodal ASR
throat microphone
visual speech
Convolutional Neural Network
Hidden Markov Model
late fusion
intermediate fusion
Opis:
Research work on the design of robust multimodal speech recognition systems making use of acoustic, and visual cues, extracted using the relatively noise robust alternate speech sensors is gaining interest in recent times among the speech processing research fraternity. The primary objective of this work is to study the exclusive influence of Lombard effect on the automatic recognition of the confusable syllabic consonant-vowel units of Hindi language, as a step towards building robust multimodal ASR systems in adverse environments in the context of Indian languages which are syllabic in nature. The dataset for this work comprises the confusable 145 consonant-vowel (CV) syllabic units of Hindi language recorded simultaneously using three modalities that capture the acoustic and visual speech cues, namely normal acoustic microphone (NM), throat microphone (TM) and a camera that captures the associated lip movements. The Lombard effect is induced by feeding crowd noise into the speaker’s headphone while recording. Convolutional Neural Network (CNN) models are built to categorise the CV units based on their place of articulation (POA), manner of articulation (MOA), and vowels (under clean and Lombard conditions). For validation purpose, corresponding Hidden Markov Models (HMM) are also built and tested. Unimodal Automatic Speech Recognition (ASR) systems built using each of the three speech cues from Lombard speech show a loss in recognition of MOA and vowels while POA gets a boost in all the systems due to Lombard effect. Combining the three complimentary speech cues to build bimodal and trimodal ASR systems shows that the recognition loss due to Lombard effect for MOA and vowels reduces compared to the unimodal systems, while the POA recognition is still better due to Lombard effect. A bimodal system is proposed using only alternate acoustic and visual cues which gives a better discrimination of the place and manner of articulation than even standard ASR system. Among the multimodal ASR systems studied, the proposed trimodal system based on Lombard speech gives the best recognition accuracy of 98%, 95%, and 76% for the vowels, MOA and POA, respectively, with an average improvement of 36% over the unimodal ASR systems and 9% improvement over the bimodal ASR systems.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2020, 45, 3; 419-431
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamic location models of mobile sensors for travel time estimation on a freeway
Autorzy:
Sun, Weiwei
Shen, Liang
Shao, Hu
Liu, Pengjie
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838205.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
traffic mobile sensor
dynamic location model
travel time estimation
simulated annealing algorithm
data fusion
czujnik ruchu
model lokalizacji
szacowanie czasu podrózy
fuzja danych
Opis:
Travel time estimation for freeways has attracted much attention from researchers and traffic management departments. Because of various uncertain factors, travel time on a freeway is stochastic. To obtain travel time estimates for a freeway accurately, this paper proposes two traffic sensor location models that consider minimizing the error of travel time estimation and maximizing the collected traffic flow. First, a dynamic optimal location model of the mobile sensor is proposed under the assumption that there are no traffic sensors on a freeway. Next, a dynamic optimal combinatorial model of adding mobile sensors taking account of fixed sensors on a freeway is presented. It should be pointed out that the technology of data fusion will be adopted to tackle the collected data from multiple sensors in the second optimization model. Then, a simulated annealing algorithm is established to find the solutions of the proposed two optimization models. Numerical examples demonstrate that dynamic optimization of mobile sensor locations for the estimation of travel times on a freeway is more accurate than the conventional location model.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 2; 271--287
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fusion of clinical data: A case study to predict the type of treatment of bone fractures
Autorzy:
Haq, Anam
Wilk, Szymon
Abelló, Alberto
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330674.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
clinical data
data fusion
combination of data
combination of interpretation
prediction model
decision support
dane kliniczne
fuzja danych
łączenie danych
model predykcyjny
wspomaganie decyzji
Opis:
A prominent characteristic of clinical data is their heterogeneity—such data include structured examination records and laboratory results, unstructured clinical notes, raw and tagged images, and genomic data. This heterogeneity poses a formidable challenge while constructing diagnostic and therapeutic decision models that are currently based on single modalities and are not able to use data in different formats and structures. This limitation may be addressed using data fusion methods. In this paper, we describe a case study where we aimed at developing data fusion models that resulted in various therapeutic decision models for predicting the type of treatment (surgical vs. non-surgical) for patients with bone fractures. We considered six different approaches to integrate clinical data: one fusion model based on combination of data (COD) and five models based on combination of interpretation (COI). Experimental results showed that the decision model constructed following COI fusion models is more accurate than decision models employing COD. Moreover, statistical analysis using the one-way ANOVA test revealed that there were two groups of constructed decision models, each containing the set of three different models. The results highlighted that the behavior of models within a group can be similar, although it may vary between different groups.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2019, 29, 1; 51-67
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Effect of arc stud welding parameters on the microstructure and mechanical properties of AA6061 and AA5086 aluminium alloys
Autorzy:
Razzaq, M. K. A.
Abood, A. N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055760.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
arc stud welding
aluminium alloys
solidification mode
fusion zone
mechanical properties
spawanie łukowe
stopy aluminium
model krzepnięcia
strefa przetopienia
właściwości mechaniczne
Opis:
Purpose: This paper aims to investigate the effect of arc stud welding (ASW) process parameters on the microstructure and mechanical properties of AA6061-T6 and AA5086-H116 joint. Design/methodology/approach: ASW process was done with argon as a shielding gas. Optical microscope (OM), scanning electron microscope (SEM), and X-Ray Diffraction (XRD) were employed to investigate the influence of welding current, welding time, and gas flow-rate on the microstructure of the fusion zone (FZ). Torque strength and Microhardness tests were used to evaluate the mechanical properties of the welded joints. Findings: OM and SEM showed a cellular dendritic structure with equiaxed zone and columnar dendritic are forming at welding zone and weld interface. XRD analysis showed the precipitation of Mg2Si and Al3Mg2 in the similar and dissimilar joints. Similar ASW of AA6061-T6/AA6061-T6 recorded 19 N.m torque strength, while dissimilar welding of AA6061-T6/AA5086-H116 registered 23 N.m. With increasing heat input, grains in Fusion Zone (FZ) and Heat Affected Zone (HAZ) coarsen and the hardness in both zones decreased. The hardness of similar weldments indicated a remarkable softening of FZ, while lower hardness values were registered in HAZ of dissimilar weldments. Softening of both weldments is due to the dissolution of the strengthening precipitates. Hot cracks exist with similar weldments, while no cracks evidence with dissimilar weldments. Research limitations/implications: The main challenge in this work was how to minimize porosity level and how to avoid hot crack in the FZ. Practical implications: The application of ASW with ceramic ferrule has an important role in different production areas such as; automobile industry, aircraft applications, and appliances industry. Originality/value: Study the effect of welding current, welding time, and gas flow-rate of ASW process on microstructure and mechanical properties of AA6061-T6 and AA5086-H116 joint.
Źródło:
Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering; 2021, 108, 1; 24--34
1734-8412
Pojawia się w:
Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A reliability evaluation study based on competing failures for aircraft engines
Badania dotyczące oceny niezawodności silników lotniczych w oparciu o uszkodzenia konkurujące
Autorzy:
Wang, H.
Gao, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300888.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
silnik lotniczy
ocena niezawodności
uszkodzenia konkurujące
bayesowskie uśrednianie modeli
fuzja danych
aircraft engine
reliability evaluation
competing failures
Bayesian model averaging
data fusion
Opis:
Aircraft engine is a complex and repairable system, and the diversity of its failure modes increases the difficulty of reliability evaluation. It is necessary to establish a dynamic relationship among data, failure mode and system reliability, to achieve the scientific reliability evaluation for aircraft engines. This paper has used data fusion method to establish reliability evaluation models respectively for performance degradation failures and sudden failures. Furthermore, these two models have been integrated on the basis of competing failures’ mechanism. Bayesian model averaging has been used to analyze the impacts of performance degradation failures and sudden failures on aircraft engines’ reliability. As a result of above, the goal of an accurate evaluation of the reliability for aircraft engines has been achieved. Example shows the effectiveness of the proposed model.
Silnik samolotu to złożony system naprawialny, w którym różnorodność przyczyn uszkodzeń zwiększa trudność oceny niezawodności. Dlatego też istnieje konieczność ustalenia dynamicznych związków pomiędzy danymi, przyczynami uszkodzenia i niezawodnością systemu, których znajomość pozwoliłaby przeprowadzać naukową ocenę niezawodności silników lotniczych. W prezentowanej pracy wykorzystano metodę fuzji danych do opracowania modeli oceny niezawodności w zakresie uszkodzeń wynikających z obniżenia charakterystyk oraz uszkodzeń nagłych. Ponadto, opracowane modele zintegrowano na podstawie mechanizmu uszkodzeń konkurujących. Do analizy wpływu dwóch omawianych typów uszkodzeń na niezawodność silników lotniczych wykorzystano procedurę bayesowskiego uśredniania modeli. Dzięki powyższym krokom, osiągnięto założony cel dokładnej oceny niezawodności silników samolotowych. Przykład pokazuje skuteczność proponowanego modelu.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 2; 171-178
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Operation reliability analysis based on fuzzy support vector machine for aircraft engines
Analiza niezawodności eksploatacyjnej silników lotniczych w oparciu o metodę rozmytej maszyny wektorów nośnych (FSVM)
Autorzy:
Gao, J.
Wang, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301319.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
aircraft engine
reliability analysis
competing failure
Bayesian model averaging
data fusion
silnik samolotu
analiza niezawodności
uszkodzenie konkurujące
bayesowskie uśrednianie modeli
fuzja danych
Opis:
The aircraft engine is a complex and repairable system, and the diversity of its failure modes increases the difficulty of operation reliability analysis. It is necessary to establish a dynamic relationship among monitoring information, failure mode and system reliability for achieving scientific reliability analysis for aircraft engines. This paper has used fuzzy support vector machine (FVSM) method to fuse condition monitoring information. The reliability analysis models including Gamma process model and Winner process model, respectively for different failure modes, have been presented. Furthermore, these two models have been integrated on the basis of competing failures’ mechanism. Bayesian model averaging has been used to analyze the effects of different failure modes on aircraft engines’ reliability. As a result of above, the goal of an accurate analysis of the reliability for aircraft engines has been achieved. Example shows the effectiveness of the proposed model.
Silnik samolotu to złożony system naprawialny, a różnorodność przyczyn jego uszkodzeń zwiększa trudność analizy niezawodności eksploatacyjnej. Istnieje konieczność ustalenia dynamicznych związków pomiędzy monitorowaniem informacji, przyczynami uszkodzeń i niezawodnością systemu, których znajomość pozwoliłaby przeprowadzać naukową analizę niezawodności silników lotniczych. Do integracji danych z monitorowania informacji, w pracy wykorzystano metodę rozmytej maszyny wektorów nośnych (FSVM). Dla różnych przyczyn uszkodzeń, przedstawiono odpowiednie modele analizy niezawodności – model procesu Gamma i model procesu Wienera. Przedstawione modele zintegrowano na podstawie mechanizmu uszkodzeń konkurujących. Do analizy wpływu różnych przyczyn uszkodzeń na niezawodność silników lotniczych wykorzystano procedurę bayesowskiego uśredniania modeli. Dzięki powyższym krokom, osiągnięto założony cel dokładnej analizy niezawodności silników samolotowych. Przykład pokazuje skuteczność proponowanego modelu.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 2; 186-193
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-9 z 9

    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