Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Partial Least Squares Regression" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-8 z 8
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:
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
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:
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:
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:
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
    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