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 "Odkrywanie wiedzy" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-10 z 10
    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:
    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:
    The use of ICT tools in gaining knowledge about law in judicial decisions
    Wykorzystanie narzędzi ICT w odkrywaniu wiedzy o prawie w orzeczeniach sądowych
    Autorzy:
    Chomiak-Orsa, Iwona
    Greńczuk, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1182359.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    judicial decisions
    data mining
    ICT
    knowledge
    gaining knowledge
    legal informatics
    orzeczenia sądowe
    wiedza
    odkrywanie wiedzy
    informatyka prawnicza
    Opis:
    Wykorzystanie nowoczesnych rozwiązań ICT klasy business intelligence staje się coraz bardziej powszechne. Również w obszarze regulacji prawnych; a przede wszystkim w zarządzaniu informacją prawną zaawansowane rozwiązania ICT mają coraz szersze zastosowanie. Celem niniejszego artykułu jest wskazanie możliwości implementowania nowoczesnych narzędzi ICT w celu pozyskania wiedzy zawartej w orzecznictwie sądowym. Orzecznictwo sądowe jako jeden z obszarów tworzenia oraz stosowania prawa stanowi źródło zasobów informacyjnych, które są wykorzystywane przez liczne grupy interesariuszy. Dlatego też tworzenie oraz wykorzystanie informatycznych narzędzi w celu wspomagania procesów odkrywania wiedzy o prawie z orzeczeń sądowych stanowi zasadny kierunek rozwoju informatyki prawniczej. Artykuł powstał w wyniku badań literaturowych dotyczących zastosowania rozwiązań ICT w obszarze tworzenia oraz dystrybucji informacji prawnej.
    Źródło:
    Informatyka Ekonomiczna; 2020, 4 (58); 80-92
    1507-3858
    Pojawia się w:
    Informatyka Ekonomiczna
    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
    Tytuł:
    Zmodyfikowana metoda budowy grafów przyczynowo-skutkowych procesów z wykorzystaniem archiwalnych przebiegów sygnałów
    Modified method for building cause-effect graphs of processes using archival signal values
    Autorzy:
    Tabor, Ł.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156381.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    graf przyczynowo-skutkowy
    diagnostyka procesów
    modelowanie procesów
    odkrywanie wiedzy z danych
    cause-effect graph
    process diagnostics
    process modelling
    data mining
    Opis:
    W artykule opisano zmodyfikowaną metodę automatycznej budowy grafu przyczynowo-skutkowego procesu przemysłowego. Metoda składa się z etapów, w których między innymi analizowane są wskaźniki statystyczne oraz opóźnienia transportowe między sygnałami. W artykule poruszono kwestię wrażliwości metody na parametry oraz zaproponowano rozwiązanie mające zmniejszyć ten problem. Przedstawiono efekt działania algorytmu przed i po modyfikacji dla obiektu przemysłowego, będącego fragmentem sieci przesyłowej gazu ziemnego na dużym obszarze.
    The paper describes a modified method for building the cause-effect graph of an industrial process. The algorithm consists of three steps. First, the dataset is searched for signals connected by well know relations such as the PID equation. Next, the algorithm searches the pairs of signals having high values of Kendall correlation coefficients. Additionally, the sequence of spreading disturbances is analysed [5]. The results of the basic algorithm performance are presented on example of a three tank system (Fig. 2) and a gas network (Figs. 4 and 5). In case of the gas network the cause-effect graph created using only the expert knowledge is shown in Fig. 3. In Section 3 the problem of the algorithm sensitivity is analysed (Figs. 4, 5 and 6). There is proposed a solution how to minimise the influence of selected parameters on the final result in Section 4. In order to be able to compare the results before and after modification, the distance measure between graphs [10, 11, 12] is suggested in Section 5. The described method sensitivity before and after modification on the example of the mentioned industrial object - a part of the gas network (Fig. 7) is discussed in Section 6. There is also given the best ( meaning the distance to the graph created by the expert) result of the algorithm for the gas network (Fig. 8).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 1, 1; 101-104
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Data cleaning of medical data sets
    Autorzy:
    Widera, A.
    Widera, M.
    Feige, D.
    Horoba, K.
    Stankiewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333299.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    czyszczenie danych
    zmaterializowane widoki
    odkrywanie wiedzy w bazach danych medycznych
    data cleaning
    materialised views
    knowledge discovery in medical databases
    Opis:
    Each database system evolves during the time. If the primary database schema was designed only to store the limited scope of abstraction classes then the database system improvement process is performed in traditional way (using alter table, update table and create table commands). Anyhow it could be impossible, from the engineering point of view, or too expensive from the economic point of view. Transferring the data from one database schema to another database schema one has to perform an additional step called Data Cleaning. This paper present a basic sketch for the data cleaning theory based on the materialised views idea and corresponding data cleaning environment. The proposed methodology is suitable not only for the data verification but also for the reengineering of the broken references between data fields, recreation of missing rows and data types conversion.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2004, 8; MM129-140
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Knowledge discovery in data in construction projects
    Odkrywanie wiedzy z danych w przedsięwzięciach budowlanych
    Autorzy:
    Szelka, J.
    Wrona, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/230754.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    wnioskowanie
    przedsięwzięcie budowlane
    odkrywanie wiedzy
    dane
    reprezentacja
    wiedza regułowa
    inference
    engineering project
    discovering knowledge
    data
    rule-based knowledge
    representation
    Opis:
    Decision-making processes, including the ones related to ill-structured problems, are of considerable significance in the area of construction projects. Computer-aided inference under such conditions requires the employment of specific methods and tools (non-algorithmic ones), the best recognized and successfully used in practice represented by expert systems. The knowledge indispensable for such systems to perform inference is most frequently acquired directly from experts (through a dialogue: a domain expert - a knowledge engineer) and from various source documents. Little is known, however, about the possibility of automating knowledge acquisition in this area and as a result, in practice it is scarcely ever used. lt has to be noted that in numerous areas of management more and more attention is paid to the issue of acquiring knowledge from available data. What is known and successfully employed in the practice of aiding the decision-making is the different methods and tools. The paper attempts to select methods for knowledge discovery in data and presents possible ways of representing the acquired knowledge as well as sample tools (including programming ones), allowing for the use of this knowledge in the area under consideration.
    Problemy decyzyjne w obszarze przedsięwzięć budowlanych charakteryzują się w wielu przypadkach słabym poziomem ustrukturyzowania. W procesie wnioskowania stosuje się wówczas często metody heurystyczne. Wśród nich szczególne znaczenie należy przypisać wnioskowaniu eksperckiemu. Informatyczne wspomaganie tych przedsięwzięć jest realizowane przy użyciu systemów ekspertowych. Jednym z ważniejszych czynników warunkujących skuteczność wnioskowania jest jakość wiedzy, wykorzystywanej do wypracowania decyzji. Przedsięwzięcie pozyskiwania wiedzy od ekspertów dziedzinowych zaliczane jest do najbardziej pracochłonnych i kosztownych etapów tworzenia bazy wiedzy. Znaczny poziom złożoności procesów związanych z akwizycją wiedzy eksperckiej w obszarze przedsięwzięć budowlanych, jej czasochłonność i duże koszty stały się przesłanką do poszukiwania innych możliwości w zakresie pozyskiwania wiedzy (w tym – automatyzacji pozyskiwania wiedzy).
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2016, 62, 2; 217-228
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Knowledge discovery in data using formal concept analysis and random projections
    Autorzy:
    Aswani Kumar, Ch.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/930145.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    redukcja wymiarowości
    odkrywanie wiedzy
    projekcja losowa
    attribute implications
    concept lattices
    dimensionality reduction
    formal concept analysis
    knowledge discovery
    random projections
    Opis:
    In this paper our objective is to propose a random projections based formal concept analysis for knowledge discovery in data. We demonstrate the implementation of the proposed method on two real world healthcare datasets. Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical framework that offers a conceptual knowledge representation through hierarchical conceptual structures called concept lattices. However, during the design of a concept lattice, complexity plays a major role.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 4; 745-756
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identification of dynamic system additive models by KDD methods
    Identyfikacja addytywnych modeli obiektów dynamicznych metodami odkryć wiedzy w bazach danych
    Autorzy:
    Łabęda-Grudziak, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157329.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    identyfikacja
    model addytywny
    bazy danych
    odkrywanie wiedzy z danych
    obiekty dynamiczne
    identification
    additive model
    databases
    knowledge discovery data
    dynamic systems
    Opis:
    The goal of this paper is to present a new way of knowledge discovery data (KDD) application to construct a statistical model that describes dynamic systems. This includes presentation of data mining as an iterative and adaptive process, from communication of the research problem through data collection, data preprocessing, model building, model evaluation, and finally, model deployment. The types of models discussed in this paper are in form of additive models and can be used for prediction of process outputs, for calibration, or for diagnostics purposes. The backfitting algorithm with nonparametric smoothing techniques was used for estimation of the additive model. The example of application of the methods, conclusions and remarks are presented as well. The research was carried out based on archival process data recorded in the Lublin Sugar Factory S.A.
    Celem niniejszej pracy jest zaprezentowanie nowego podejścia do identyfikacji modeli obiektów dynamicznych metodami odkryć wiedzy w bazach danych. W szczególności przedstawiono eksplorację danych jako proces iteracyjny i adaptacyjny, od zrozumienia uwarunkowań badawczych, przez zebranie danych, przygotowanie danych, modelowanie, ewaluację modelu do jego wdrożenia. W badaniach wykorzystano addytywny model regresji, który może posłużyć do przewidywania wartości wyjściowych procesu, kalibracji, a także w celach diagnostycznych. Do wyznaczenia parametrów modeli addytywnych zastosowano algorytm dopasowania wstecznego i nieparametryczne techniki estymacji. Badania przeprowadzono na podstawie archiwalnych danych pomiarowych zarejestrowanych w Cukrowni LUBLIN S.A.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 3, 3; 249-252
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    W stronę ontologii pola badań jakościowych
    Towards an Ontology of Qualitative Research Practices
    Autorzy:
    Bryda, Grzegorz
    Martini, Natalia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/623172.pdf
    Data publikacji:
    2016-11-30
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    ontologia dziedzinowa
    metoda słownikowa
    odkrywanie wiedzy
    analiza treści
    Text Mining
    domain ontology
    dictionary-based approach
    knowledge discovery
    content analysis
    text mining
    Opis:
    Celem artykułu jest zapoznanie polskiego środowiska badaczy jakościowych z ideą opracowania ontologii dziedzinowej współczesnego pola badań jakościowych. Opisywane w artykule przedsięwzięcie, oparte na wielowymiarowej analizie zawartości międzynarodowych czasopism metodologicznych, zmierza ku uporządkowaniu aktualnej wiedzy w obszarze teorii i metodologii badań jakościowych z intencją ułatwienia orientacji w rozległym i zróżnicowanym polu jakościowych praktyk badawczych. Artykuł opisuje przebieg oraz wstępne wyniki pilotażowego projektu badawczego stosującego metodę słownikową do odkrywania i systematyzowania wiedzy na temat metodologii badań jakościowych na podstawie licznych, bieżących sprawozdań i refleksji operujących w tym polu badaczy.
    The aim of the article is to introduce the Polish community of qualitative researchers to a new perspective in the study of qualitative research practices. The idea is to develop an ontology of contemporary qualitative research. Drawing on experiences from our research project, the article discusses the idea of systematizing the present state of art in the field of theory and methodology of qualitative research. Our study focuses on a new methodology of multidimensional content analysis of three international academic journals. The article describes the preliminary results of a pilot study which employs a dictionary-based approach as a method of knowledge discovery in textual databases and its systematization. Our goal is to provide insight in the vast and diverse approaches in the field of qualitative research practices.
    Źródło:
    Przegląd Socjologii Jakościowej; 2016, 12, 4; 24-40
    1733-8069
    Pojawia się w:
    Przegląd Socjologii Jakościowej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-10 z 10

      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