Temat: analiza składowych głównych (PCA) - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Eksploracyjna analiza czynnikowa w badaniach struktury zespołu zmiennych obserwowanych
Exploratory factor analysis in studying the structure of multivariate observations
Autorzy:: Laudański, Zbigniew
Mańkowski, Dariusz R.
Flaszka, Małgorzata
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2198130.pdf
Data publikacji:: 2012-03-29
Wydawca:: Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:: analiza czynnikowa EFA
analiza składowych głównych PCA
PCA
korelacje
EFA
factor analysis EFA
principal component analysis PCA
correlations
Opis:: W pracy przedstawiono podstawy i zastosowania praktyczne w naukach rolniczych eksplora¬cyjnej analizy czynnikowej, EFA. Opisano zagadnienia numeryczne związane z prowadzeniem niezbędnych obliczeń. Na przykładach przedstawiono sposób interpretacji wyników EFA oraz przykłady jej wykorzystania w badaniach rolniczych.
The paper presents the basic principles and practical applications in agricultural sciences of exploratory factor analysis, EFA. We described the numerical issues related to conducting the necessary calculations. Presented examples demonstrated how to interpret the results of EFA and examples of its use in agricultural research.
Źródło:: Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2012, 263; 75-89
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:: Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Wykorzystanie analizy składowych głównych w diagnostyce silników o zapłonie samoczynnym
Use of the principal components analysis in the diesel diagnostics
Autorzy:: Boruta, G.
Jasiński, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/328099.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: diagnostyka wibroakustyczna
analiza składowych głównych (PCA)
rozkład macierzy względem wartości własnych (SVD)
vibroacoustic diagnostic
principal components analysis (PCA)
singular value decomposition (SVD)
Opis:: Jedną z metod diagnozowania i prognozowania wczesnych faz rozwoju uszkodzeń, jest korelacja obiektywnego stanu technicznego z diagnostycznym parametrem uzyskanym z sygnału wibroakustycznego. Korzystając z metody składowych głównych (PCA) mamy możliwość uzyskania liniowego przekształcenia zmiennych, w związku z czym redundantna informacja jest redukowana, co pozwala uzyskać bardziej wiarygodny model diagnostyczny. Obiektem wybranym do badań, prezentowanym w naszym referacie, jest silnik o zapłonie samoczynnym. Konkludując, metoda przedstawiona w tym referacie unika potrzeby wykonywania czasochłonnych i kosztownych modeli analitycznych. Możliwe jest diagnozowanie silnika na podstawie odpowiednio przygotowanego, wymiarowo zredukowanego sygnału wibroakustycznego, bez wykonywania modeli symulacyjnych.
One of method of defects evolution early stages diagnostic and prediction, is the correlation of the objective technical condition with the diagnostic parameter received from the vibroacoustic signal. Principal Components Analysis (PCA) offers an approach for linear transformation of the problem variables so that the redundant information is reduced and the diagnostic model is more easily extracted. The product chosen for the investigation presented in this paper is a diesel. To conclude, the method presented here avoids the need for performing analytical model which are time consuming and costly. It is possible to diagnose of engine from the objective parameters of the specially prepared vibroacoustic signal without performing simulation models.
Źródło:: Diagnostyka; 2005, 34; 43-50
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Zastosowanie składowych głównych w diagnozowaniu maszyn
Use of principal components in machinery diagnostics
Autorzy:: Jasiński, M.
Radkowski, S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/328772.pdf
Data publikacji:: 2004
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: diagnostyka wibroakustyczna
analiza składowych głównych (PCA)
rozkład macierzy względem wartości własnych (SVD)
vibroacoustic diagnostic
principal components analysis (PCA)
singular value decomposition (SVD)
Opis:: Jedną z metod diagnozowania i prognozowania wczesnych faz rozwoju uszkodzeń, jest korelacja obiektywnego stanu technicznego z diagnostycznym parametrem uzyskanym z sygnału wibroakustycznego. Korzystając z metody składowych głównych (PCA) mamy możliwość uzyskania liniowego przekształcenia zmiennych, w związku z czym redundantna informacja jest redukowana, co poz.wala uzyskać bardziej wiarygodny model diagnostyczny. Obiektem wybranym do badań, prezentowanym w naszym referacie, jest przekładnia zębata. Konkludując, metoda przedstawiona w tym referacie unika potrzeby wykonywania czasochłonnych i kosztownych modeli analitycznych. Możliwe jest oszacowanie typu i stopnia uszkodzenia przekładni zębatej na podstawie odpowiednio przygotowanego, wymiarowo zredukowanego sygnału wibroakustycznego, bez wykonywania modeli symulacyjnych.
One of method of defects evolution early stages diagnostic and prediction, is the correlation of the objective technical condition with the diagnostic parameter received from the vibroacoustic signal. Principal Components Analysis (PCA) offers an approach for linear transformation of the problem variables so that the redundant information is reduced and the diagnostic model is more easily extracted. The product chosen for the investigation presented in this paper is a gear. To conclude, the method presented here avoids the need for performing analytical model which are time consuming and costly. It is possible to estimate the type and stage of defect to any gear vibroacoustic signal from the objective parameters of the specially prepared signal without performing simulation models.
Źródło:: Diagnostyka; 2004, 30, T. 1; 207-210
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Feature vector or time-series – comparison of gestures representations in automatic gesture recognition systems
Autorzy:: Barczewska, K.
Wójtowicz, W.
Moszkowski, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/115720.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Fundacja na Rzecz Młodych Naukowców
Tematy:: principal component analysis (PCA)
independent component analysis (ICA)
neural networks
sign language
automatic recognition
analiza składowych głównych (PCA)
analiza składowych niezależnych (ICA)
sieci neuronowe
język migowy
automatyczne rozpoznawanie
Opis:: In this paper, we performed recognition of isolated sign language gestures - obtained from Australian Sign Language Database (AUSLAN) – using statistics to reduce dimensionality and neural networks to recognize patterns. We designated a set of 70 signal features to represent each gesture as a feature vector instead of a time series, used principal component analysis (PCA) and independent component analysis (ICA) to reduce dimensionality and indicate the features most relevant for gesture detection. To classify the vectors a feedforward neural network was used. The resulting accuracy of detection ranged between 61 to 87%.
Źródło:: Challenges of Modern Technology; 2015, 6, 1; 1-5
2082-2863
2353-4419
Pojawia się w:: Challenges of Modern Technology
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Stability analysis of radial turning process for superalloys
Analiza stabilności procesu toczenia promieniowego nadstopów
Autorzy:: Jiménez, A.
Boto, F.
Irigoien, I.
Sierra, B.
Suarez, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/410109.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: STE GROUP
Tematy:: stability detection
radial turning
PCA
wykrywanie stabilności
toczenie promieniowe
analiza głównych składowych (PCA)
Opis:: Stability detection in machining processes is an essential component for the design of efficient machining processes. Automatic methods are able to determine when instability is happening and prevent possible machine failures. In this work a variety of methods are proposed for detecting stability anomalies based on the measured forces in the radial turning process of superalloys. Two different methods are proposed to determine instabilities. Each one is tested on real data obtained in the machining of Waspalloy, Haynes 282 and Inconel 718. Experimental data, in both Conventional and High Pressure Coolant (HPC) environments, are set in four different states depending on materials grain size and Hardness (LGA, LGS, SGA and SGS). Results reveal that PCA method is useful for visualization of the process and detection of anomalies in online processes.
Wykrywanie stabilności w procesach obróbki jest podstawowym składnikiem procesu projektowania wydajnych procesów obróbki. Automatyczne metody są w stanie określić kiedy nastąpi niestabilność i zapobiec ewentualnym awariom maszyny. W pracy przedstawiono różne metody wykrywania anomalii stabilności w oparciu o mierzone siły w procesie toczenia promieniowego nadstopów. W celu określenia niestabilności proponuje się dwie różne metody. Każda z nich jest testowana na podstawie rzeczywistych danych uzyskanych podczas obróbki materiałów: Waspalloy, Haynes 282 i Inconel 718. Dane doświadczalne, zarówno w środowisku konwencjonalnym, jak i przy chłodzeniu wysokociśnieniowym (HPC), zostały ustawiane w czterech różnych stanach w zależności od wielkości ziarna i twardości materiału (LGA , LGS, SGA i SGS). Wyniki pokazują, że metoda analizy głównych składowych (PCA) jest przydatna do wizualizacji procesu i wykrywania nieprawidłowości w bieżących procesach.
Źródło:: Management Systems in Production Engineering; 2017, 3 (25); 158-162
2299-0461
Pojawia się w:: Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: The multidimensional diesel engine diagnosis based on the vibroacoustic signal spectrum analysis
Wielowymiarowa diagnostyka silników o zapłonie samoczynnym oparta na badaniu widm sygnału wibroakustycznego
Autorzy:: Boruta, G.
Jasiński, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/241793.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:: diagnostyka wibroakustyczna
analiza składowych głównych (PCA)
rozkład macierzy względem wartości własnych (SVD)
silnik o zapłonie samoczynnym
vibroacoustic diagnosis
principal components analysis (PCA)
singular value decomposition (SVD)
diesel engine
Opis:: Higher and higher exploitation demands given to the equipment and machines from reasons of safety and minimalization of exploitation costs, cause the necessity of the search for the new methods of the damages detection in the diagnosed objects, for example on the base of the vibroacoustics signals analysis. The natural feature of vibroacoustics diagnostics is the possibility for an easy and fast recording of a high figure of strongly redundant vibroacoustics signals and related with this the large surplus of information, which is not utilized in great part, but simultaneously the necessity for the usage of the multidimensional diagnostic vector steps out most often. This causes the necessity diminution of utilized information to the level permitting on design of adequate diagnostic model. One of methods of machines defects diagnose is the correlation of the objective technical condition with diagnostic parameters received from the vibroacoustic signal. Principal Components Analysis (PCA) offers an approach for a linear transformation of those parameters. The redundant information included into those parameters is reduced and the obtained diagnostic model is more reliable. The product chosen for the investigation presented in this paper is a Diesel engine. The application of the presented method eliminates the necessity of the performing analytical model which are time consuming and costly. It is possible to diagnose of the engine from objective parameters of the specially prepared vibroacoustic signal without performing simulation models.
Coraz wyższe wymagania eksploatacyjne stawiane urządzeniom i maszynom ze względów bezpieczeństwa oraz minimalizacji kosztów eksploatacji, powodują konieczność poszukiwania nowych metod wykrywania uszkodzeń w diagnozowanych obiektach np. na podstawie analizy sygnałów wibroakustycznych. Naturalną cechą diagnostyki wibroakustycznej jest możliwość łatwej i szybkiej rejestracji dużej liczby silnie redundantnych sygnałów wibroakustycznych i związanego z tym dużego nadmiaru informacji, która w znacznej części nie jest wykorzystywana, a równocześnie najczęściej występuje konieczność wykorzystania wielowymiarowego wektora diagnostycznego. Powoduje to konieczność zredukowania wykorzystywanej informacji do poziomu pozwalającego na zbudowanie adekwatnego modelu diagnostycznego. Jedną z metod diagnozowania maszyn jest korelacja obiektywnego stanu technicznego z parametrami diagnostycznymi uzyskanym z sygnału wibroakustycznego. Korzystając z metody składowych głównych (PCA) istnieje możliwość uzyskania liniowego przekształcenia tych parametrów. Pozwala to zredukować redundantną informację zawartą w tych parametrach i uzyskać bardziej wiarygodny model diagnostyczny. Obiektem wybranym do badań zaprezentowanych w pracy był silnik o zapłonie samoczynnym. Stosowanie przedstawionej metody eliminuje konieczność wykonywania czasochłonnych i kosztownych modeli analitycznych. Możliwe jest diagnozowanie silnika na podstawie odpowiednio przygotowanego, wymiarowo zredukowanego sygnału wibroakustycznego, bez wykonywania modeli symulacyjnych.
Źródło:: Journal of KONES; 2008, 15, 4; 63-71
1231-4005
2354-0133
Pojawia się w:: Journal of KONES
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Range of soil and climate characteristics appropriate for Pistacia atlantica forest development and rehabilitation (case study: Fars province, Iran)
Zakres charakterystyk glebowych i klimatycznych odpowiednich dla rozwoju i rekultywacji lasów Pistacia atlantica na przykładzie prowincji Fars w Iranie
Autorzy:: Nejabat, M.
Negahdarsaber, M.
Ghahari, G.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292642.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: climatic elements
drought
forest soils
principal component analysis (PCA)
semi-arid regions
soil physical and chemical properties
analiza składowych głównych (PCA)
czynniki klimatyczne
fizyczne i chemiczne właściwości gleb
gleby leśne
susza
tereny półpustynne
Opis:: Investigation of ranges of soil and climate characteristics appropriate for the tolerant species: Pistacia atlantica subsp. mutica according to field study was the main objective of this research. This study was carried out based on random sampling across 20×20 km wild pistachio forests of Fars province (Iran). Results showed that mountainous and hilly lands are the main land types that pistachio species have evolved on. Statistical analysis of physical and chemical soil characteristics based on principal component analysis (PCA) method showed that wide ranges in soil characteristics, even up to about 40% differentiation in some measured properties, did not restricts this subspecies natural growth. The main growth limiting factors were shallow soil depth and light soil texture that decreased storage capacity of soil moisture, necessary for wild pistachios survival during drought and long dry periods. Climatic elements were analysed through the same approach and showed that temperature, precipitation and wind with overall variability of 85.9% were the most effectual factors. Pistacia atlantica subsp. mutica is one of the species refractory to various soil conditions and adapted to weak soils for the establishment and rehabilitation of forests in semi-arid regions.
Głównym celem badań terenowych prezentowanych w niniejszej pracy było przeanalizowanie zakresu wartości charakterystyk glebowych i klimatycznych odpowiednich dla podgatunku Pistacia atlantica subsp. mutica. Próby pobierano losowo z poletka w lesie pistacjowym o wymiarach 20×20 km w prowincji Fars w Iranie. Wyniki dowodzą, że pistacja wyewoluowała na ziemiach górskich i na terenach pagórkowatych. Statystyczna analiza fizycznych i chemicznych właściwości gleb prowadzona metodą składowych głównych (PCA) wykazała, że duża zmienność badanych cech, sięgająca w niektórych przypadkach 40%, nie ograniczała naturalnego wzrostu badanego podgatunku. Głównymi czynnikami ograniczającymi były płytkie gleby o lekkiej strukturze, które zmniejszały zdolność gleb do zatrzymywania wilgoci niezbędnej dziko rosnącej pistacji do przetrwania długich okresów suszy. Czynniki klimatyczne analizowano tą samą metodą i stwierdzono, że najbardziej istotne były temperatura, opady i wiatr o ogólnej zmienności 85,9%. Pistacia atlantica subsp. mutica jest jednym z gatunków najbardziej odpornych na różne warunki glebowe, co może mieć znaczenie dla stabilizowania i rekultywacji lasów na terenach półpustynnych.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2017, 32; 71-78
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Hydro-chemical and microbiological characterization of Lower Cretaceous waters in a semi-arid zone Beni-Ounif syncline, South-West of Algeria
Hydrochemiczna i mikrobiologiczna charakterystyka wód dolnej kredy w półsuchej strefie synkliny Beni-Ounif w południowozachodniej Algierii
Autorzy:: Merzougui, Fatima Zahra
Makhloufi, Ahmed
Merzougui, Touhami
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292610.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: Beni-Ounif
groundwater
hierarchical cluster analysis (HCA)
hydro-chemical characterization
Lower Cretaceous
microbiological characterization
principal component analysis (PCA)
water quality
analiza składowych głównych (PCA)
charakterystyka hydrochemiczna
charakterystyka mikrobiologiczna
dolna kreda
hierarchiczna analiza skupień (HCA)
jakość wody
wody gruntowe
Opis:: The article analyses the water quality of the Lower Cretaceous aquifer in the Beni-Ounif syncline. To this end, 42 samples were taken for physico-chemical analysis and 28 for microbiological analysis in March, May and October 2017 from 14 sampling points. The results of physico-chemical analysis were processed by multi-variety statistical analysis methods: principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA) coupled to hydro chemical methods: Piper diagram. The PCA allowed us to explore the connections between physico-chemical parameters and similarities between samples and to identify the most appropriate physico-chemical elements to describe water quality. The HCA allowed us to classify the sampling points according to the similarity between them and thus reduce them for the next follow-up analysis. Waters of the syncline are characterized by medium to low mineralization (320 < EC < 7600 μS∙cm^–1 and 200 < RS < 4020 mg∙dm^–3) and hardness of between 22 and 123°f. Only 19% of the samples show NO₃ concentrations exceeding the Algerian standards. Microbiologically, the study reports the presence of bacteria: coliforms (<8 CFU∙0.1 dm^–3), Streptococcus D (<1100 CFU∙0.1 dm^–3), Clostridium sulphito-reducer of vegetative form (<90 CFU∙0.02 dm^–3) and sporulate (<4 CFU∙0.02 dm^–3), total aerobic mesophilic flora at 22°C (<462 CFU∙0.001 dm^–3) and at 37°C (<403 CFU∙0.001 dm^–3). It must be noted that no presence of thermo-tolerant coliforms is observed.
W artykule przedstawiono wyniki analizy jakości wody z poziomu wodonośnego dolnej kredy w synklinie Beni-Ounif. W tym celu pobrano 42 próbki wody do analiz fizycznych i chemicznych oraz 28 próbek do analiz mikrobiologicznych z 14 stanowisk w marcu, maju i październiku 2017 r. Wyniki analiz fizycznych i chemicznych przetworzono za pomocą wieloczynnikowych metod statystycznych: analizy czynników głównych (PCA) i hierarchicznej analizy skupień (HCA) połączonej z metodami hydrochemicznymi, z diagramem Pipera. Analiza PCA umożliwiła zbadanie powiązań między parametrami fizycznymi i chemicznymi oraz podobieństwa między próbkami, a także identyfikację parametrów najbardziej odpowiednich do opisu jakości wody. Wykorzystując HCA, sklasyfikowano stanowiska według ich wzajemnego podobieństwa oraz zredukowano ich liczbę do przyszłych analiz. Wody synkliny charakteryzowały się małą do średniej mineralizacją (320 < EC < 7600 μS∙cm^–1 i 200 < RS < 4020 mg∙dm^–3) i twardością między 22 i 123°f. Tylko 19% próbek wykazywało stężenie azotanów przekraczające algierskie normy. W badanych wodach stwierdzono obecność bakterii z grupy Coli (<8 jtk∙(0,1 dm³)^–1), Streptococcus D (<1100 jtk∙(0,1 dm³)^–1), wegetatywnych form (<90 jtk∙(0,02 dm³)^–1) i przetrwalników (<4 jtk∙(0,02 dm³)^–1) Clostridium oraz całkowitej mezofilnej flory aerobowej w temperaturze 22°C (<462 jtk∙(0,001 dm³)^–1) i 37°C (<403 jtk∙(0,001 dm³)^–1). Należy dodać, że nie stwierdzono obecności termoodpornych bakterii z grupy Coli.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2019, 40; 67-80
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Wielowymiarowa analiza statystyczna motywów podejmowania bezpośrednich inwestycji zagranicznych przez polskie firmy
Multivariate Statistical Analysis of the FDI Motivations of Polish Companies
Autorzy:: Salamaga, Marcin
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1364899.pdf
Data publikacji:: 2015-12-31
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: BIZ
badanie ankietowe
analiza głównych składowych
analiza skupień
analiza dyskryminacyjna
FDI
survey
PCA
cluster analysis
discriminant analysi
Opis:: Celem artykułu jest identyfikacja i hierarchizacja czynników decydujących o wyborze destynacji polskich bezpośrednich inwestycji zagranicznych, a także segmentacja polskich przedsiębiorstw podejmujących BIZ. Przedmiotem badania są czynniki o charakterze kosztowym, rynkowym, efektywnościowym, prawnym i społeczno-politycznym, które mogą mieć znaczenie przy poszukiwaniu beneficjentów BIZ. W artykule posłużono się danymi pochodzącymi z badania ankietowego przeprowadzonego wśród polskich przedsiębiorstw podejmujących BIZ lub planujących tę formę inwestowania. W badaniach zastosowano m.in. analizę głównych składowych, analizę skupień i analizę dyskryminacyjną. W efekcie uzyskano profile przedsiębiorstw o zbliżonej polityce inwestycyjnej w zakresie priorytetów uwzględnianych przy decyzji o uruchomieniu BIZ. W badaniu wykazano m.in., że najważniejsze przy wyborze destynacji BIZ przez polskie przedsiębiorstwa były czynniki kosztowe i rynkowe, a największy wyodrębniony segment przedsiębiorstw obejmował firmy, dla których wiodącym motywem eksportu BIZ jest optymalizacja podatkowa.
The purpose of this article is to identify and to rank the main factors determining the choice of Polish foreign direct investment (FDI). The research includes the cost factors, market factors, efficiency factors, law factors, social-political factors, which may be important in the search for the beneficiaries of FDI. In the analysis was used data from a survey conducted among companies investing in FDI or planning this form of investing. In the research there are used PCA analysis, Ward’s method, k-means method, discriminant analysis. The result is the creation of companies profiles which have similar investment policy in terms of priorities of the choice of investment destination. The study showed that for polish enterprises choosing a destination of FDI the most important were the cost factors and market factors, and the largest companies segment included enterprises, for which the main motivation of the FDI export was tax optimization.
Źródło:: Przegląd Statystyczny; 2015, 62, 4; 415-433
0033-2372
Pojawia się w:: Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Identification of changes of machine technical state on the basis of results of principle component analysis of a sequence of thermographic images
Identyfikacja zmian stanu obiektów technicznych na podstawie wyników analizy głównych składowych sekwencji zdjęć termograficznych
Autorzy:: Fidali, M.
Bzymek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327752.pdf
Data publikacji:: 2009
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: diagnostyka
maszyna
termowizja
termografia
analiza głównych składowych
machine
diagnostics
thermovision
thermography
principal component analysis
PCA
Opis:: During continuous object observation with the use of a thermographic device, a sequence of thermographic images can be recorded in time function. On the basis of an acquired series of thermograms, determination of diagnostic signals and identification of changes of a machine technical state is possible. An approach presented in the paper concerns application of a Principal Component Analysis (PCA) method. In order to verify the method, an active diagnostic experiment, during which sequences of thermographic images were recorded and analyzed according to their components, was carried out. The obtained results showed that diagnostic signals provided by PCA could be used for identification of changes of a technical state as well as classification of the state with considerably high efficiency.
Podczas ciągłej obserwacji termowizyjnej obiektu technicznego rejestrowana jest sekwencja obrazów w czasie. Na podstawie zarejestrowanej sekwencji obrazów możliwe jest wyznaczenie sygnałów diagnostycznych pozwalających na identyfikację stanu technicznego obserwowanego obiektu. W artykule zaproponowano metodę diagnozowania maszyn na podstawie wyników analizy składowych głównych (PCA) sekwencji obrazów termowizyjnych. W celu weryfikacji metody przeprowadzono czynny eksperyment diagnostyczny, podczas którego rejestrowano sekwencje obrazów, które poddano analizie składowych. Uzyskane wyniki wykazały, że metoda składowych głównych pozwala na identyfikację zmian stanu technicznego oraz efektywną klasyfikację stanu technicznego maszyny.
Źródło:: Diagnostyka; 2009, 3(51); 45-48
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: A principal component analysis in concrete design
Autorzy:: Kobaka, Janusz
Katzer, Jacek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/31342619.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Politechnika Częstochowska
Tematy:: principal component analysis
PCA
concrete designing
concrete mix
analiza głównych składowych
projektowanie betonu
mieszanka betonowa
Opis:: Over the last 200 years, ordinary concrete has evolved from four basic ingredient materials (gravel, sand, cement, and water) to multicomponent complex composites. The number and variety of the additives, admixtures, non-conventional aggregates, fillers, and fibres currently used for concrete production have continued to grow rapidly. Regrettably, the methods for de-signing concrete mixes have not evolved at a similarly fast pace. Keeping the above facts in mind, the authors utilised a principal component analysis (PCA) to design modern concrete mixes. As an initial approach, 550 cast and tested concrete mixes were analysed. The main aim of the presented study was to prove the usefulness of the PCA methodology for the fast classification of concrete mix compositions. The acquired knowledge should be useful for the effective design of multicomponent modern concrete mixes.
Źródło:: Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym; 2022, 11; 203-219
2299-8535
2544-963X
Pojawia się w:: Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Principal components of innovation performance in European Union countries
Główne składowe innowacyjności w krajach Unii Europejskiej
Autorzy:: Kleszcz, Agnieszka
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1813754.pdf
Data publikacji:: 2021-08-31
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: innovation
European Innovation Scoreboard
EIS
principal component analysis
PCA
innowacje
Europejski Ranking Innowacyjności
analiza głównych składowych
Opis:: Innovation is one of the main determinants of economic development. Innovative activity is very complex, thus difficult to measure. The complexity of the phenomenon poses a great challenge for researchers to understand its determinants. The article focuses on the problem of innovation-related geographical disparities among European Union countries. Moreover, it analyses the principal components of innovation determined on the basis of the European Innovation Scoreboard (EIS) dimensions. The aim of the paper is to identify the principal components of the innovation index which differentiate countries by analysing the structure of the correlation between its components. All calculations were based on indicators included in the EIS 2020 Database, containing data from the years 2012–2019. A comparative analysis of the studied countries’ innovation performance was carried out, based on the principal component analysis (PCA) method, with the purpose of finding the uncorrelated principal components of innovation which differentiate the studied countries. The results were achieved by reducing a 10-dimensional data set to a 2-dimensional one, for a simpler interpretation. The first principal component (PC1) consisted of the human resources, attractive research systems, and finance and support dimensions (understood as academia and finance). The second principal component (PC2), involving the employment impacts and linkages dimensions, was interpreted as business-related. PC1 and PC2 jointly explained 68% of the observed variance, and similar results were obtained for the 27 detailed indicators outlined in the EIS. We can therefore assume that we have an accurate representation of the information contained in the EIS data, which allows for an alternative assessment and ranking of innovation performance. The proposed simplified index, described in a 2-dimensional space, based on PC1 and PC2, makes it possible to group countries in a new way, according to their level of innovation, which offers a wide range of application, e.g. PC1 captures geographic disparities in innovation corresponding to the division between the old and new EU member states.
Innowacyjność należy do głównych wyznaczników rozwoju gospodarczego. Działalność innowacyjna jest bardzo złożona, a przez to trudna do zmierzenia. Dużym wyzwaniem dla badaczy jest także poznanie uwarunkowań tego zjawiska. W artykule skupiono się na problemie zróżnicowania terytorialnego innowacyjności wśród krajów Unii Europejskiej, a także a Uniwersytet Jana Kochanowskiego w Kielcach, Wydział Nauk Ścisłych i Przyrodniczych, Instytut Geografii i Nauk o Środowisku, Polska / Jan Kochanowski University of Kielce, Faculty of Natural Sciences, Institute of Geography and Environmental Sciences, Poland. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0450-5247. E-mail: agakleszcz87@gmail.com. © Główny Urząd Statystyczny A. KLESZCZ Principal components of innovation performance in European Union countries 25 na analizie głównych składowych innowacyjności wyznaczonych przy wykorzystaniu wskaźników uwzględnianych w Europejskim Rankingu Innowacyjności (European Innovation Scoreboard – EIS). Celem badania omawianego w artykule jest identyfikacja głównych składowych innowacyjności różnicujących kraje na podstawie analizy struktury korelacji. Obliczenia oparto na wskaźnikach zawartych w bazie EIS 2020, obejmujących 2012–2019. Przeprowadzono analizę porównawczą krajów pod kątem wydajności innowacyjnej przy użyciu metody analizy głównych składowych (PCA), aby znaleźć nieskorelowane główne składowe innowacji różnicujące kraje. Wyniki uzyskano dzięki zredukowaniu 10-wymiarowego zestawu danych do zestawu 2-wymiarowego, łatwiejszego do interpretacji. Pozwoliło to wyróżnić pierwszą główną składową (PC1) zawierającą zasoby ludzkie, atrakcyjne systemy badawcze, finanse i wsparcie rozumiane jako środowisko akademickie i finanse. Druga główna składowa (PC2), obejmująca wpływ na zatrudnienie i sieć powiązań, jest interpretowana jako związana z biznesem. Składowe PC1 i PC2 wyjaśniły łącznie 68% wariancji; podobne wyniki uzyskano dla zestawu 27 szczegółowych wskaźników uwzględnianych w EIS. Można zatem uznać, że daje to dokładną reprezentację danych EIS, która zapewnia alternatywną ocenę i ranking wyników w zakresie innowacji. Zaproponowany uproszczony indeks innowacyjności, opisany w przestrzeni dwuwymiarowej, opierający się na PC1 i PC2, umożliwia nowy sposób grupowania krajów i może mieć szerokie zastosowanie, np. PC1 przedstawia geograficzne zróżnicowanie innowacji odpowiadające podziałowi na kraje członkowskie starej i nowej Unii.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2021, 66, 8; 24-45
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Chatter detection using principal component analysis in cold rolling mill
Autorzy:: Usmani, N. I.
Kumar, S.
Velisatti, S.
Tiwari, P. K.
Mishra, S. K.
Patnaik, U. S.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/329460.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: chatter
principal component analysis
PCA
cold rolling
vibration
drgania samowzbudne
analiza składowych głównych
walcowanie na zimno
drgania
Opis:: Most cold rolling mills are prone to chatter problem. Chatter marks are often observed on the strip surface in cold rolling mill leading to downgrade and rejection of rolled material. Chatter impact product quality as well as productivity of mill. In absence of online chatter detection no corrective action can be taken immediately and whole campaign gets affected. Most conventional approach for online chatter detection is by using vibration measurement of mill stands in time & frequency domain. Present work proposes two approaches to detect chatter in cold rolling mill using a statistical technique called Principal Component Analysis (PCA). In this paper two methods are used for chatter detection. First method applies PCA on Fast Fourier Transform (FFT) to differentiate between chatter and non-chatter condition. Second method applies PCA on statistical parameters calculated from raw vibration data to detect chatter.
Źródło:: Diagnostyka; 2018, 19, 1; 73-81
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Analiza składowych głównych w ocenie zależności sposobu użytkowania gruntów z emisją gazów cieplarnianych z rolnictwa
Principal components analysis in evaluation of relation between land use and greenhouse gases emission from agriculture
Autorzy:: Kolasa-Więcek, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/291536.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:: analiza składowych głównych
PCA
główne gazy cieplarniane
emisja
rolnictwo
principal components analysis
main greenhouse gases
emission
agriculture
Opis:: W badaniach wykorzystano metodę analizy składowych głównych w celu wyodrębnienia istotnie skorelowanych zmiennych powiązanych z emisją głównych gazów cieplarnianych z rolnictwa względem sposobu użytkowania gruntów. Metoda daje sposobność zastąpienia wejściowego zbioru skorelowanych cech poprzez niewielką liczbę nieskorelowanych składowych głównych, które stanowią liniowe kombinacje zmiennych. Minimalizacja liczby zmiennych potrzebnych do wyjaśnienia danej zmiennej upraszcza interpretację wyników. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem programu Statistica 9.0. Wyodrębniono dwie składowe główne, które w 96% wyjaśniają zmienności danych wejściowych. Pierwsza główna składowa wyjaśnia 75% zmienności zawartych głównie w zmiennych grunty orne wraz ze stałą powierzchnią upraw i pastwiska oraz ujemnie skorelowanych zmiennych tj. inne grunty rolne, powierzchnia lasów a także ilość maszyn rolniczych. Druga składowa wyjaśnia 21% zmienności danych poprzez zmienną ilość zużytej w gospodarstwach rolnych energii.
A method of principal components analysis was used in the research in order to separate significantly correlated variables related to emission of greenhouse gases from agriculture towards a method of using lands. The method gives opportunity to replace an input set of correlated features through a low number of non-correlated principal components, which constitute linear rearrangement of variables. Minimisation of the number of variables required to explain a particular variable simplifies interpretation of results. The research was carried out with the use of Statistica 9.0 programme. Two main components were separated, which in 96% explain variations of input data. The first main component explains 75% of variations included mainly in variables arable lands along with a constant surface area of crops and grazing lands as well as negatively correlated variables that is other arable lands, surface area of forests and number of agricultural machinery. The second component explains 21% of variations of data through a variable number of energy used in agricultural farms.
Źródło:: Inżynieria Rolnicza; 2012, R. 16, nr 2, t. 2, 2, t. 2; 105-112
1429-7264
Pojawia się w:: Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Land clayey deposits compressibility investigation using principal component analysis and multiple regression tools
Autorzy:: Berrah, Yacine
Chegrouche, Aymen
Brahmi, Serhane
Boumezbeur, Abderrahmane
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2201674.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:: compressibility index
geotechnical parameters
principal component analysis
PCA
multiple regression models
indeks ściśliwości
parametry geotechniczne
analiza głównych składowych
regresja wielokrotna
Opis:: The settlement and compressibility magnitude of the major clayey and marly sediments in Tebessa area (N-E of Algeria) depends on several geotechnical parameters such as compression Cc and recompression Cs indices. The aim of this study was to investigate the parameters related to soil compressibility through tools of statistical analysis, which save time in comparison to multiply repeated laboratory tests. The study also adopted the principal component analysis (PCA) method to eliminate a number of uncorrelated variables that have no influence on the compressibility magnitude, or their impact is insignificant. The highest mean correlation coefficients were obtained for different contributing parameters. Multiple regression analysis has been performed to obtain the best fit model of the output Cc parameter taking into account the best correlation by adding parameters as regressors to reach the highest coefficient of regression R2 . The final obtained model of the present case study gives the best fit model with R2 of 0.92 which is a better value compared to different published models in the literature (R2 of 0.7 as maximum). The chosen input parameters using PCA combined with multiple regression analysis allow identifying the most important input parameters that noticeably affect the soil compression index, and provide with the best model for estimating the Cc index.
Źródło:: Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2022, 4; 95--107
2300-1496
Pojawia się w:: Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "analiza składowych głównych (PCA)" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język