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 "Partial Least Squares Regression" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    A transformer winding deformation detection method based on the analysis of leakage inductance changes
    Autorzy:
    Jiansheng, L.
    Fengbo, T.
    Chao, W.
    Yuncai, L.
    Peng, W.
    Mengzhou, Z.
    Miao, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/140628.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    condition-based maintenance
    winding deformation
    leakage inductance
    partial least squares regression
    Opis:
    The detection of transformer winding deformation caused by short-circuit current is of great significance to the realization of condition based maintenance. Considering the influence of environment and measurement errors, an online deformation detection method is proposed based on the analysis of leakage inductance changes. First, the operation expressions are derived on the basis of the equivalent circuit and the leakage inductance parameters are identified by the partial least squares regression algorithm. Second, the amount of the leakage inductance samples in a detection time window is determined using the Monte Carlo simulation thought, and then the samples in the confidence interval are obtained. Last, a criteria is built by the mean value changes of the leakage inductance samples and the winding deformation is detected. The online detection method considers the random fluctuation characteristics of the leakage inductance samples, adjust the threshold value automatically, and can quantify the change range to assess the severity. Based on the field data, the distribution of the leakage inductance samples is analyzed to obey the normal function approximately. Three deformation experiments are done by different sub-winding connections and the detection results verify the effectiveness of the proposed method.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2015, 64, 2; 333-346
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Speech emotion recognition based on sparse representation
    Autorzy:
    Yan, J.
    Wang, X.
    Gu, W.
    Ma, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/177778.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    speech emotion recognition
    sparse partial least squares regression SPLSR
    SPLSR
    feature selection and dimensionality reduction
    Opis:
    Speech emotion recognition is deemed to be a meaningful and intractable issue among a number of do- mains comprising sentiment analysis, computer science, pedagogy, and so on. In this study, we investigate speech emotion recognition based on sparse partial least squares regression (SPLSR) approach in depth. We make use of the sparse partial least squares regression method to implement the feature selection and dimensionality reduction on the whole acquired speech emotion features. By the means of exploiting the SPLSR method, the component parts of those redundant and meaningless speech emotion features are lessened to zero while those serviceable and informative speech emotion features are maintained and selected to the following classification step. A number of tests on Berlin database reveal that the recogni- tion rate of the SPLSR method can reach up to 79.23% and is superior to other compared dimensionality reduction methods.
    Źródło:
    Archives of Acoustics; 2013, 38, 4; 465-470
    0137-5075
    Pojawia się w:
    Archives of Acoustics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applying NIR spectroscopy to evaluate quality of whey protein supplements available on the Polish market
    Zastosowanie spektroskopii w bliskiej podczerwieni do oceny jakości odżywek białkowych dostępnych na polskim rynku
    Autorzy:
    Wojcicki, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/827095.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Technologów Żywności
    Tematy:
    human nutrition
    supplemented diet
    protein
    whey protein
    determination
    near infrared spectroscopy
    protein quality
    protein content
    principal component analysis
    partial least squares regression
    Opis:
    The objective of the research study was to apply near infrared (NIR) spectroscopy to evaluate the quality of protein supplements available in the Polish shops and gyms. The evaluation was performed on the basis of the determination of the protein quantity contained in the individual samples by a Kjeldahl method and then the evaluation results were correlated with the measured NIR spectra using an appropriate chemometric method. The research material consisted of fifteen protein supplement samples for athletes, which included the following types: WPI (protein isolate), WPC (protein concentrate), WPH (protein hydrolysate), and mixtures thereof. The obtained NIR spectra of protein supplements were characterized by a similar shape of the bands. Depending on the type of protein, a different intensity of absorption of individual bands could be observed. A Principal Component Analysis (PCA) was used to distinguish the samples based on the spectra measured. Unfortunately, owing to the varying composition of the protein mixtures, it was not possible to find characteristic arrangement of the samples depending on their types. The spectra were correlated with the protein contents determined in the samples using a Partial Least Squares regression method (PLS regression) and various mathematic transformations of the NIR spectral data. The obtained regression models were analysed and the analysis results confirmed that it was possible to apply NIR spectra to estimate the content of proteins in protein supplements. The best result was obtained in a spectrum region between 9401 and 5448 cm⁻¹ and after the first derivative was applied with Multiplicate Scatter Correction (MSC) as a mathematical pre-treatment. On the basis of the results obtained, it was proved that the NIR spectra applied together with the chemometric analysis could be used to quickly evaluate the products studied.
    Celem pracy było zastosowanie spektroskopii w zakresie bliskiej podczerwieni (NIR) do oceny jakości odżywek białkowych dostępnych w polskich sklepach i siłowniach. Oceny tej dokonano na podstawie wyznaczenia zawartości protein w poszczególnych odżywkach metodą Kjeldahla, a następnie skorelowaniu jej ze zmierzonymi widmami NIR, stosując odpowiednią metodę chemometryczną. Materiał do badań stanowiło piętnaście białkowych odżywek dla sportowców różnego typu: WPI (izolat białka), WPC (koncentrat białka) i WPH (hydrolizat białka) oraz ich mieszanki. Otrzymane widma NIR odżywek białkowych charakteryzowały się zbliżonym do siebie kształtem pasm. W zależności od rodzaju odżywki można było zaobserwować różną intensywność absorpcji poszczególnych pasm. Przeprowadzona analiza głównych składowych (PCA) wykorzystana została do rozróżnienia próbek na podstawie zmierzonych widm. Niestety ze względu na różny skład mieszanek białkowych nie udało się zaobserwować charakterystycznego rozmieszczenia próbek w zależności od ich rodzaju. Korelację widm z wyznaczoną zawartością protein w próbkach przeprowadzono stosując metodę regresji najmniejszych kwadratów (PLS) oraz różne przekształcenia matematyczne danych spektralnych. Analiza otrzymanych modeli regresji wykazała, że możliwe jest wykorzystane widm w bliskiej podczerwieni do przewidywania zawartości protein w odżywkach białkowych. Najlepszy rezultat otrzymano w zakresie widma 9401 ÷ 5548 cm⁻¹ oraz po zastosowaniu pierwszej pochodnej wraz z multiplikatywną korektą rozproszenia (MSC) jako przekształcenie matematyczne. Na podstawie otrzymanych wyników udowodniono, że zastosowanie widm NIR wraz z chemometryczną analizą pozwala na szybką ocenę jakości omawianych produktów.
    Źródło:
    Żywność Nauka Technologia Jakość; 2018, 25, 2
    1425-6959
    Pojawia się w:
    Żywność Nauka Technologia Jakość
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Estimation of system reliability by using the PLS-regression based corrected response surface method
    Ocena niezawodności systemu z wykorzystaniem poprawionej metody powierzchni odpowiedzi opartej na regresji cząstkowych najmniejszych kwadratów
    Autorzy:
    Liu, H.
    Jiang, W.
    Hulio, Z. H.
    Wang, Q.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/302091.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    reliability
    mechanical system
    partial least squares regression
    response surface method
    correction method
    niezawodność
    układ mechaniczny
    regresja cząstkowych najmniejszych kwadratów
    metoda powierzchni odpowiedzi
    metoda korekcji
    Opis:
    A new computational method, referred as PLS-regression (PLSR) based corrected response surface method, has been developed for predicting the reliability of structural and mechanical systems subjecting to random loads, material properties, and geometry. The method involves a Corrected-Response Surface Model (C-RSM) based on the Partial Least Squares Regression Method (PLSRM) combined with some correction factors, and Monte Carlo Simulation (MCS), which is named as the Corrected-Partial Least Squares Regression-Response Surface Method (C-PLSRRSM). In order to develop an accurate surrogate model for the region determining the reliability of the system, a proper coefficient is presented to determine the sampling region of the input random variables. Due to a small number of original function evaluations, the proposed method is effective, particularly when a response evaluation entails costly finite-element, mesh-free, or other numerical analysis. Three numerical examples involving reliability problems of two structural systems and a mechanical system illustrate the method developed. Results indicate that the proposed method provides accurate and computationally efficient estimates of reliability. The proposed correction method, the PLSR based corrected response surface (C-PLSR-RS), can be the accurate surrogate model for calculating system reliabilities, especially for the implicit performance functions.
    Nowa metoda obliczeniowa o nazwie "poprawiona metoda powierzchni odpowiedzi oparta na regresji PLS" (C-PLSRRSM) została opracowana dla potrzeb przewidywania niezawodności systemów konstrukcyjnych i mechanicznych poddanych obciążeniom losowym oraz charakteryzujących się losową geometrią oraz losowymi właściwościami materiałowymi. W metodzie uwzględniono pewne czynniki korekcyjne oraz symulację Monte Carlo. W celu opracowania odpowiedniego modelu zastępczego dla regionu stanowiącego o niezawodności systemu, przedstawiono współczynnik, który pozwala określić obszar pobierania próbek wejściowych zmiennych losowych. Ze względu na niewielką liczbę ocen funkcji początkowych, proponowana metoda jest skuteczna zwłaszcza wtedy, gdy ocena odpowiedzi wymaga kosztownej analizy numerycznej metodą elementów skończonych czy metodą automatycznie generowanej siatki (free mesh). Opracowaną metodę zilustrowano za pomocą trzech przykładów numerycznych dotyczących niezawodności dwóch systemów konstrukcyjnych oraz jednego układu mechanicznego. Wyniki wskazują, że proponowana metoda zapewnia dokładne i wydajne obliczeniowo oszacowanie niezawodności. Proponowana metoda C-PLSR-RS może stanowić trafny model zastępczy do obliczania niezawodności systemu, zwłaszcza w przypadku uwikłanych funkcji stanu granicznego.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 2; 260-270
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Partial least squares method in the analysis of the intensity of damage in prefabricated large-block building structures
    Metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów w analizie intensywności uszkodzeń budynków wielkoblokowych
    Autorzy:
    Firek, K.
    Rusek, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219406.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    analiza składowych głównych
    regresja cząstkowych najmniejszych kwadratów
    wpływy górnicze
    stan techniczny budynków
    principal components analysis
    partial least squares regression
    mining effects
    technical condition of building
    Opis:
    The paper presents the research methodology aimed at determining the building damage intensity index as a linear combination of indices describing the damage to its individual components. The research base comprised 129 building structures erected in the large-block technology. The study compared the results of a standardized approach to data mining - PCA (Principal Components Analysis) with the procedure of the PLSR method (Partial Least Squares Regression). As a result of the analysis, a generalized form of the building damage index was obtained, as a linear combination of the damage to its components.
    W referacie przedstawiono metodykę badań, której celem było ustalenie wskaźnika zakresu intensywności uszkodzeń budynku, jako kombinacji liniowej wskaźników opisujących uszkodzenia jego elementów składowych. Bazą do badań było 129 budynków wzniesionych w technologii wielkoblokowej. W badaniach porównano wyniki standardowego podejścia do eksploracji danych PCA (Principal Components Analysis) z procedurą metody PLSR (Partial Least Squares Regression). W wyniku analiz uzyskano uogólnioną postać wskaźnika uszkodzeń budynku jako kombinacji liniowej uszkodzeń elementów składowych.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2017, 62, 2; 269-277
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena intensywności uszkodzeń budynków o konstrukcji murowanej usytuowanych na terenie górniczym
    Assessment of the intensity of damage to masonry building structures located in the mining area
    Autorzy:
    Firek, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/165205.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Górnictwa
    Tematy:
    stan techniczny budynków
    budynki o konstrukcji murowanej
    wpływy górnicze
    metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów (PLSR)
    analiza korelacji
    technical condition of buildings
    masonry structures
    mining impacts
    method of partial least squares regression (PLSR)
    correlation analysis
    Opis:
    W artykule przedstawiono wyniki analizy intensywności uszkodzeń mieszkalnych budynków jednorodzinnych o tradycyjnej konstrukcji murowanej, usytuowanych na terenie górniczym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego. Wykorzystano bazę danych o konstrukcji, stanie technicznym i potencjalnych przyczynach uszkodzeń 199 nieremontowanych budynków w wieku do 20 lat, które w okresie istnienia były poddawane wpływom górniczym w postaci ciągłych deformacji powierzchni i wstrząsów górotworu. W pierwszym etapie ustalono intensywność uszkodzeń badanych budynków jako liniową kombinację wskaźników opisujących uszkodzenia ich elementów składowych, konstrukcyjnych i wykończeniowych. Wykorzystano metodę cząstkowych najmniejszych kwadratów w podejściu regresyjnym (Partial Least Squares Regression - PLSR) z zakresu Data Mining. W drugim etapie zbadano korelację tego wskaźnika z oddziaływaniami eksploatacji górniczej. Wyniki badań zostały skonfrontowane z rezultatami wcześniejszych analiz dotyczących oddziaływań górniczych na uszkodzenia wielorodzinnych budynków o murowanej konstrukcji nośnej. Zaproponowana w artykule metodyka badań może być wykorzystana do oceny zakresu i przyczyn ewentualnych uszkodzeń budynków poddawanych oddziaływaniom górniczym.
    This paper presents the results of the analysis of the intensity of damage to traditional masonry residential single-family houses, located in the mining area of Legnica-Głogów Copper District. The database which was used included the information on the design, technical condition and potential causes of damage to 199 non-renovated buildings up to the age of 20 years, which were subjected to mining impacts in the form of continuous surface deformation and rock mass tremors throughout the whole period of their use. The first stage involved the identification of the intensity of damage to the analyzed buildings, as a linear combination of the indices describing the damage to their individual components, as well as design and finishing elements. The method of the partial least squares in the regression approach (PLSR) in the field of Data Mining was used. In the second stage, correlations between this index and the mining impacts were examined. The results were confronted with the results of the previous analyses of the mining impacts on the damage to multi-family buildings with masonry load- -bearing structure. The proposed research methodology can be used to assess the extent and causes of any possible damage to buildings subjected to mining impacts.
    Źródło:
    Przegląd Górniczy; 2017, 73, 1; 39-43
    0033-216X
    Pojawia się w:
    Przegląd Górniczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of the influence of mining impacts on the intensity of damage to masonry building structures
    Analiza wpływu oddziaływań górniczych na intensywność uszkodzeń budynków murowanych
    Autorzy:
    Firek, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/105166.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    technical condition
    buildings
    masonry structure
    mining impacts
    Partial Least Squares Regression
    multiple regression analysis
    Support Vector Machine
    stan techniczny
    budynek
    konstrukcja murowana
    wpływy górnicze
    metoda cząstkowych najmniejszych kwadratów
    PLSR
    analiza regresji wielorakiej
    metoda wektorów podpierających
    SVM
    Opis:
    The paper presents the results of the analysis of the extent of damage to building structures subjected to mining impacts in the form of tremors and continuous surface deformation. The two methods which were used included the multiple regression analysis and the Support Vector Machine – SVM, which belongs to the socalled Machine Learning. The study used the database of the design, technical condition and potential causes of damage to 199 non-renovated buildings, up to the age of 20 years, of a traditional brick construction, located in the mining area of Legnica-Głogów Copper District (LGOM). The conducted analysis allowed for the qualitative assessment of the influence of mining impacts on the extent of damage to the studied buildings.
    W referacie przedstawiono wyniki analizy zakresu uszkodzeń budynków poddanych oddziaływaniom górniczym w postaci wstrząsów oraz ciągłych deformacji terenu. Posłużono się statystyczną metodą regresji wielorakiej oraz metodą wektorów podpierających (Support Vector Machine – SVM) zaliczaną do tzw. uczenia maszynowego (Machine Learning). W badaniach wykorzystano bazę danych o konstrukcji, stanie technicznym i potencjalnych przyczynach uszkodzeń 199 nieremontowanych budynków w wieku do 20 lat, o tradycyjnej konstrukcji murowanej, usytuowanych na terenie górniczym Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Przeprowadzona analiza pozwoliła na jakościową ocenę wpływu oddziaływań górniczych na zakres uszkodzeń badanych budynków.
    Źródło:
    Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury; 2017, 64, 1; 69-79
    2300-5130
    2300-8903
    Pojawia się w:
    Czasopismo Inżynierii Lądowej, Środowiska i Architektury
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Partial Regression Methods to Long Range Forecasts
    Autorzy:
    Konca-Kędzierska, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/163875.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwa Geofizyczne
    Tematy:
    long range forecasts
    regression model
    partial least squares
    Opis:
    The article presents the construction of a regression model for the long-range forecast of tercile categories of the monthly mean temperature. Two methods from the group of the partial least squares (PLS) and sparse partial least squares (SPLS) methods were used. The selected methods combine the properties of principal component analysis (PCA) with features of multiple regression methods, and apply the creation of latent layers. These methods also have no restrictions related to the independence of predictors and no constraints on the model dimension. The predictors are percentiles (10%, 50% and 90%) for selected fields of the NCEP/NCAR Reanalysis dataset. The model uses a time series of predictors for periods from 5 to 30 years. The obtained set of forecasts is subjected to the evaluation process based on indicators for the dependent period. This allows for the selection of a reliable ensemble of forecasts. The presented model was tested between January 2014 and December 2016.
    Źródło:
    Przegląd Geofizyczny; 2018, 4; 353-362
    0033-2135
    Pojawia się w:
    Przegląd Geofizyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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