Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:

Bayesian methods in reliability of search and rescue action

Autorzy:

Burciu, Z.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/259315.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa

Tematy:

coordinator
SAR action
reliability
Bayesian network

Opis:

This paper concerns the application of bayesian network to planning and monitoring life saving actions at sea. The presented bayesian network was formed a.o. on the basis of the determined life raft safety function. The proposed bayesian network makes it possible to determine reliability of conducted life saving action, with accounting for a large number of events which influence course of the action. Reliability control was proposed to be applied to search and rescue - SAR action in contrast to risk control. Reliability levels were defined to make the assessing of safety of conducted SAR action, possible.

Źródło:

Polish Maritime Research; 2010, 4; 72-78
1233-2585

Pojawia się w:

Polish Maritime Research

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:

Wykorzystanie sieci bayesowskich do prognozowania bankructwa firm
Bankruptcy prediction with Bayesian networks

Autorzy:

Gąska, Damian

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/434020.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

bankruptcy prediction
Bayesian network
structure learning

Opis:

The aim of the paper is to compare accuracy of some bankruptcy prediction models based on Bayesian networks. Some network structure learning algorithms were analyzed as a tool for classifiers construction. Empirical analysis was applied to companies listed on Warsaw Stock Exchange. The paper gives short overview of theoretical background behind discussed issues and presents results of empirical analysis.

Źródło:

Śląski Przegląd Statystyczny; 2016, 14 (20); 131-144
1644-6739

Pojawia się w:

Śląski Przegląd Statystyczny

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:

Cognitive Modeling and Formation of the Knowledge Base of the Information System for Assessing the Rating of Enterprises

Autorzy:

Kryvoruchko, Olena
Desiatko, Alona
Karpunin, Igor
Hnatchenko, Dmytro
Lakhno, Myroslav
Malikova, Feruza
Turdaliev, Ayezhan

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/27311936.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN

Tematy:

information security
audit
Bayesian network
artificial neural networks

Opis:

A mathematical model is proposed that makes it possible to describe in a conceptual and functional aspect the formation and application of a knowledge base (KB) for an intelligent information system (IIS). This IIS is developed to assess the financial condition (FC) of the company. Moreover, for circumstances related to the identification of individual weakly structured factors (signs). The proposed model makes it possible to increase the understanding of the analyzed economic processes related to the company's financial system. An iterative algorithm for IIS has been developed that implements a model of cognitive modeling. The scientific novelty of the proposed approach lies in the fact that, unlike existing solutions, it is possible to adjust the structure of the algorithm depending on the characteristics of a particular company, as well as form the information basis for the process of assessing the company's FC and the parameters of the cognitive model.

Źródło:

International Journal of Electronics and Telecommunications; 2023, 69, 4; 697--705
2300-1933

Pojawia się w:

International Journal of Electronics and Telecommunications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:

Analiza porównawcza wybranych klasyfikatorów w diagnozowaniu uszkodzeń przekładni zębatych
A comparison of selected classifiers in gear fault diagnosis

Autorzy:

Piekoszewski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/313178.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"

Tematy:

klasyfikatory
diagnozowanie
sieć bayesowska
classifiers
diagnosis
Bayesian network

Opis:

Niewielkie uszkodzenie przekładni zębatej może prowadzić do poważnej awarii urządzenia. Zatem, bardzo ważnym jest wykrycie takich defektów na ich początkowym etapie powstawania aby zapobiec dalszym uszkodzeniom. Praca przedstawia kilka wybranych teoretycznych narzędzi z obszaru sztucznej inteligencji zastosowanych do rozwiązania problemu diagnozowania uszkodzeń przekładni zębatych. Rozważanymi narzędziami są: perceptron wielowarstwowy, sieć neuronowa o radialnych funkcjach bazowych, drzewo decyzyjne, sieć bayesowska, maszyna wektorów podpierających oraz algorytm k najbliższych sąsiadów. Rezultaty wszystkich eksperymentów zostały otrzymane z wykorzystaniem rzeczywistych danych oraz aplikacji WEKA (ang. Waikato Environment for Knowledge Analysis) dostępnej na stronach Uniwersytetu Waikato w Nowej Zelandii.
Minor gear damage may lead to serious failures of the device. Thus, it is very important to detect such damage as early as possible to prevent further damage. This paper presents a selection of several theoretical tools from the field of artificial intelligence and their application in gear fault classification. The considered tools are: feed forward neural network (multilayer perception), neural network with radial basis functions, decision tree, Bayesian network, support vector machine, and k-nearest neighbor algorithm. All numerical experiments presented in the paper were performed with the use of real-world dataset and WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) software, available at the server of the University of Waikato.

Źródło:

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 12; 1233-1236, CD
1509-5878
2450-7725

Pojawia się w:

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:

Automation of Information Security Risk Assessment

Autorzy:

Akhmetov, Berik
Lakhno, Valerii
Chubaievskyi, Vitalyi
Kaminskyi, Serhii
Adilzhanova, Saltanat
Ydyryshbayeva, Moldir

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2124744.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

information security
audit
Bayesian network
artificial neural networks

Opis:

An information security audit method (ISA) for a distributed computer network (DCN) of an informatization object (OBI) has been developed. Proposed method is based on the ISA procedures automation by using Bayesian networks (BN) and artificial neural networks (ANN) to assess the risks. It was shown that such a combination of BN and ANN makes it possible to quickly determine the actual risks for OBI information security (IS). At the same time, data from sensors of various hardware and software information security means (ISM) in the OBI DCS segments are used as the initial information. It was shown that the automation of ISA procedures based on the use of BN and ANN allows the DCN IS administrator to respond dynamically to threats in a real time manner, to promptly select effective countermeasures to protect the DCS.

Źródło:

International Journal of Electronics and Telecommunications; 2022, 68, 3; 549--555
2300-1933

Pojawia się w:

International Journal of Electronics and Telecommunications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:

Bayesian Network Modeling in Discovering Risk Factors of Dental Caries in Three-Year-Old Children

Autorzy:

Łaguna, W.
Bagińska, J.
Oniśko, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1918880.pdf

Data publikacji:

2019-08-26

Wydawca:

Uniwersytet Medyczny w Białymstoku

Tematy:

dental caries
Bayesian network
learning from data
risk assessment

Opis:

Purpose - The aim of this study was to use probabilistic graphical models to determine dental caries risk factors in three-year-old children. The analysis was conducted on the basis of the questionnaire data and resulted in building probabilistic graphical models to investigate dependencies among the features gathered in the surveys on dental caries. Materials and Methods - The data available in this analysis came from dental examinations conducted in children and from a questionnaire survey of their parents or guardians. The data represented 255 children aged between 36 and 48 months. Self-administered questionnaires contained 34 questions of socioeconomic and medical nature such as nutritional habits, wealth, or the level of education. The data included also the results of oral examination by a dentist. We applied the Bayesian network modeling to construct a model by learning it from the collected data. The process of Bayesian network model building was assisted by a dental expert. Results - The model allows to identify probabilistic relationships among the variables and to indicate the most significant risk factors of dental caries in three-year-old children. The Bayesian network model analysis illustrates that cleaning teeth and falling asleep with a bottle are the most significant risk factors of dental caries development in three-year-old children, whereas socioeconomic factors have no significant impact on the condition of teeth. Conclusions - Our analysis results suggest that dietary and oral hygiene habits have the most significant impact on the occurrence of dental caries in three-year-olds.

Źródło:

Progress in Health Sciences; 2019, 1; 118-125
2083-1617

Pojawia się w:

Progress in Health Sciences

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:

Reactive energy compensator effect on the reliability of a complex electrical system using Bayesian networks

Autorzy:

Reffas, Omar
Sahraoui, Yacine
Nahal, Mourad
Ghoul, Rachida Hadiby
Saad, Salah

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1844423.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

STATCOM
reliability
Complex Electrical System
reactive energy
Bayesian network

Opis:

The static synchronous compensator is presented in order to improve an electrical network system performance. The present work aims to develop a Bayesian methodology for assessing the time-variant reliability of a complex electrical system taking into account reactive energy compensator (STATCOM). However, the complex aspect is not only related to the complexity of electrical system components architecture, nevertheless is allied to electrical network and STATCOM interactions. The Bayesian network is used for coping with this complexity constraint. The reliability-based assessment of reactive energy compensator effect is applied to a real case of a complex electrical system. The proposed Bayesian methodology application reveals that the STATCOM has a significant influence on electrical system reliability and the developed model can provide valuable information for decision makers to improve the system reliability performance.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 4; 684-693
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:

Cross-selling models for telecommunication services

Autorzy:

Jaroszewicz, S.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/308093.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

cross-selling
telecommunication service
classifier
association rule
Bayesian network

Opis:

Cross-selling is a strategy of selling new products to a customer who has made other purchases earlier. Except for the obvious profit from extra products sold, it also increases the dependence of the customer on the vendor and therefore reduces churn. This is especially important in the area of telecommunications, characterized by high volatility and low customer loyalty. The paper presents two cross-selling approaches: one based on classifiers and another one based on Bayesian networks constructed based on interesting association rules. Effectiveness of the methods is validated on synthetic test data.

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology; 2008, 3; 52-59
1509-4553
1899-8852

Pojawia się w:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:

Forecasting GDP growth rate in Ukraine with alternative models

Autorzy:

Karayuz, I
Bidyuk, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/118047.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy

Tematy:

Regressive model
Bayesian network
short-term forecasting
GDP of Ukraine

Opis:

The problem of constructing mathematical model for short-term fore-casting of GDP is considered. First, extended autoregression is constru-cted that takes two additional independent variables into consideration. The model resulted provides a possibility for generating short-term forecasts of GDP though not of high quality. Another model was constructed in the form of a Bayesian network. The model turned out to be better than the multiple regression, it provides quite good estimates for probabilities of GDP growth direction.

Źródło:

Applied Computer Science; 2015, 11, 3; 88-97
1895-3735

Pojawia się w:

Applied Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:

Player modeling using Bayesian networks
Modelowanie gracza przy użyciu sieci Bayesowskiej

Autorzy:

Kościuk, K.
Drużdżel, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/404055.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej

Tematy:

modelowanie gracza
sieć bayesowska
prawdopodobieństwo
player modeling
Bayesian network
probability

Opis:

Typically programs for game playing use the Minimax strategy, which assumes a perfectly rational opponent whose actions are performed optimally. However, most human opponents depart from rationality. In this case, the best move at any given step may not be one that is indicated by MiniMax and an algorithm that takes into consideration humans imperfection will perform better. In order to consider player's weaknesses, it is necessary to model the opponent – learn and know his/her strategies. We build a Bayesian network to model the player. We learn the conditional probability tables in the network from data collected in the course of the game.
Algorytmy grające w gry zazwyczaj używają strategii Minimax zakładającej perfekcyjność przeciwnika, który wybiera zawsze najlepsze ruchy w grze. Gracze jednakże mogą nie działać całkiem racjonalnie. Algorytm, który weźmie to pod uwagę, może dawać lepsze wyniki niż Minimax. Aby wykorzystać słabości przeciwnika, należy stworzyć jego model. W tym celu zbudowaliśmy sieć bayesowską, w której tworzymy tablicę prawdopodobieństw z danych zbieranych w trakcie gry.

Źródło:

Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2010, 1, 2; 151-158
2081-6154

Pojawia się w:

Symulacja w Badaniach i Rozwoju

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:

Application of the computation procedure in Bayesian network in estimation of total cost of natural stone elements production
Zastosowanie procedury obliczeniowej w sieci Bayesowskiej do wyznaczania kosztów całkowitych produkcji elementów z kamienia naturalnego

Autorzy:

Kusz, A.
Skwarcz, J.
Gryczan, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/792050.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Tematy:

production process
natural stone
granite
computation
production cost
Bayesian network

Źródło:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2014, 14, 4
1641-7739

Pojawia się w:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:

Maintenance Evaluation and Optimization of a Multi-State System Based on a Dynamic Bayesian Network

Autorzy:

Dahia, Zakaria
Bellaouar, Ahmed
Dron, Jean-Paul

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2023959.pdf

Data publikacji:

2021-09

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

multi-state system
dynamic Bayesian network
reliability
availability
maintenance optimization

Opis:

Nowadays, the main challenge in maintenance is to establish a dynamic maintenance strategy to significantly track and improve the performance measures of multi-state systems in terms of production, quality, security and even the environment. This paper presents a quantitative approach based on Dynamic Bayesian Network (DBN) to model and evaluate the maintenance of multi-state system and their functional dependencies. According to transition relationships between the system states modeled by the Markov process, a DBN model is established. The objective is to evaluate the reliability and the availability of the system with taking into account the impact of maintenance strategies (perfect repair and imperfect repair). Using the proposed approach, the dynamic probabilities of system states can be determined and the subsystems contributing to system failure can also be identified. A practical application is demonstrated by a case study of a blower system. Through the result of the diagnostic inference, to improve the performances of the blower, the critical components C, F, W, and P should be given more attention. The results indicate also that the perfect repair strategy can improve significantly the performances of the blower, while the imperfect repair strategy cannot degrade the performances in comparison to the perfect repair strategy. These results show the effectiveness of this approach in the context of a predictive evaluation process and in providing the opportunity to evaluate the impact of the choices made on the future measurement of systems performances. Finally, through diagnostic analysis, intervention management and maintenance planning are managed efficiently and optimally.

Źródło:

Management and Production Engineering Review; 2021, 13, 3; 3-14
2080-8208
2082-1344

Pojawia się w:

Management and Production Engineering Review

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:

Modelowanie stanów czynnościowych w języku sieci bayesowskich
Modelling of functional statuses in the language of Bayesian networks

Autorzy:

Pawlak, H.
Maksym, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/287368.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

wiedza
sieć bayesowska
model komputerowy
knowledge
Bayesian network
computer model

Opis:

Zastosowanie sieci bayesowskiej do modelowania stanów czynnościowych przedstawiono z perspektywy budowania komputerowego systemu reprezentacji wiedzy. Budowę modelu poprzedzono opracowaniem grafu stanów i przejść zmian pozycji ciała przy wykonywaniu czynności roboczych związanych pakowaniem serków homogenizowanych.
The use of a Bayesian network for modelling of functional statuses has been shown from the perspective of construction of a computerised knowledge representation system. The model construction was preceded with the development of a graph of statuses and transitions of body position changes while carrying out work operations involved in cream cheese packaging.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 7(105), 7(105); 173-177
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:

Cluster Based Optimization of Routing in Distributed Sensor Networks Using Bayesian Networks with Tabu Search

Autorzy:

Bhajantri, L. B.
Nalini, N.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/226310.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

Distributed Sensor Networks
routing
cluster head
Bayesian Network
tabu search

Opis:

Distributed Sensor Networks (DSNs) have attracted significant attention over the past few years. A growing list of many applications can employ DSNs for increased effectiveness especially in hostile and remote are as. In all application salargen umber of sensors are expected and requiring careful architecture and management of the net work. Grouping nodes in toclusters has been the most popular approach for support scalability in DSN. This paper proposes acluster based optimization of routing in DSN by employing a Bayesi an network (BN) with Tabu search (TS) approach. BN based approach is used to select efficient cluster head sand construction of BN for the proposed scheme. This approach in corporates energy level of each node, band width and link efficiency. The optimization of routing is considered as a design issue in DSN due to lack of energy consumption, delay and maximum time required for data transmission between source nodes (cluster heads) to sink node. In this work optimization of routing takes place through cluster head nodes by using TS. Simulations have been conducted to compare the performance of the proposed approach with LEACH protocol. The objective of the proposed work is to improve the performance of network in terms of energy consumption, through put, packet delivery ratio, and time efficiency of optimization of routing. The results hows that the proposed approach perform better than LEACH protocol that utilizes minimum energy, latency for cluster formation and reduce over head of the protocol.

Źródło:

International Journal of Electronics and Telecommunications; 2014, 60, 2; 199-208
2300-1933

Pojawia się w:

International Journal of Electronics and Telecommunications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:

Evaluating dropout placements in Bayesian regression ResNet

Autorzy:

Shi, Lei
Copot, Cosmin
Vanlanduit, Steve

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2147115.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych

Tematy:

regression
Bayesian Neural Network
MC Dropout

Opis:

Deep Neural Networks (DNNs) have shown great success in many fields. Various network architectures have been developed for different applications. Regardless of the complexities of the networks, DNNs do not provide model uncertainty. Bayesian Neural Networks (BNNs), on the other hand, is able to make probabilistic inference. Among various types of BNNs, Dropout as a Bayesian Approximation converts a Neural Network (NN) to a BNN by adding a dropout layer after each weight layer in the NN. This technique provides a simple transformation from a NN to a BNN. However, for DNNs, adding a dropout layer to each weight layer would lead to a strong regularization due to the deep architecture. Previous researches [1, 2, 3] have shown that adding a dropout layer after each weight layer in a DNN is unnecessary. However, how to place dropout layers in a ResNet for regression tasks are less explored. In this work, we perform an empirical study on how different dropout placements would affect the performance of a Bayesian DNN. We use a regression model modified from ResNet as the DNN and place the dropout layers at different places in the regression ResNet. Our experimental results show that it is not necessary to add a dropout layer after every weight layer in the Regression ResNet to let it be able to make Bayesian Inference. Placing Dropout layers between the stacked blocks i.e. Dense+Identity+Identity blocks has the best performance in Predictive Interval Coverage Probability (PICP). Placing a dropout layer after each stacked block has the best performance in Root Mean Square Error (RMSE).

Źródło:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2022, 12, 1; 61--73
2083-2567
2449-6499

Pojawia się w:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 16.

Tytuł:

An expert elicitation analysis for vessel allision risk near the offshore wind farm by using fuzzy rule-based bayesian network

Autorzy:

Yu, Q.
Liu, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/117215.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny

Tematy:

offshore wind farms
expert elicitation analysis
Bayesian network model
fuzzy rule-based bayesian network
Failure Modes and Effects Analyses (FMEA)
Bayesian Networks
vessel allision risk
risk analysis

Opis:

This paper develops an expert based framework for analysing and synthesising the ship allision risk near the offshore wind farm (OWF) on the basis of a generic Fuzzy Bayesian network and FMEA analysis. This framework is specifically intended to overcome the difficulty of using traditional risk assessment methods in OWF allision. Under the introduced framework, subjective belief degrees are assigned to model the incompleteness encountered in establishing the knowledge base. The fuzzy transformation technology is then used to introduce all judgements results under various situations. Fully, a Bayesian network is established to aggregate all relevant attributes to the conclusion and to prioritise potential allision risk level of each ship categories. A series of case studies of different ship categories are studied to illustrate the application of the proposed framework. Results show that the fishing vessel and the service vessel have a higher allision risk than the merchant vessel due to insufficient risk detection. The collision consequence of the tanker is significantly higher than other types of vessel. The framework facilitates subjective risk assessment when historical failure data is not available in their practice, which provides support to OWF-safeguarding and decision-making.

Źródło:

TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2019, 13, 4; 831-837
2083-6473
2083-6481

Pojawia się w:

TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 17.

Tytuł:

A model for oil spill scenarios from tanker collision accidents in the Northern Baltic Sea

Autorzy:

Goerlandt, F.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/135392.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz

Tematy:

oil spill
collision
maritime safety
marine environment
risk assessment
Bayesian Network

Opis:

Oil spills from maritime activities can lead to very extensive damage to the marine environment and disrupt maritime ecosystem services. Shipping is an important activity in the Northern Baltic Sea, and with the complex and dynamic ice conditions present in this sea area, navigational accidents occur rather frequently. Recent risk analysis results indicate those oil spills are particularly likely in the event of collisions. In Finnish sea areas, the current wintertime response preparedness is designed to a level of 5000 tonnes of oil, whereas a state-of-the-art risk analysis conservatively estimates that spills up to 15000 tonnes are possible. Hence, there is a need to more accurately estimate oil spill scenarios in the Northern Baltic Sea, to assist the relevant authorities in planning the response fleet organization and its operations. An issue that has not received prior consideration in maritime waterway oil spill analysis is the dynamics of the oil outflow, i.e. how the oil outflow extent depends on time. Hence, this paper focuses on time-dependent oil spill scenarios from collision accidents possibly occurring to tankers operating in the Northern Baltic Sea. To estimate these, a Bayesian Network model is developed, integrating information about designs of typical tankers operating in this area, information about possible damage scenarios in collision accidents, and a state-of-the-art time-domain oil outflow model. The resulting model efficiently provides information about the possible amounts of oil spilled in the sea in different periods of time, thus contributing to enhanced oil spill risk assessment and response preparedness planning.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2017, 50 (122); 9-20
1733-8670
2392-0378

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 18.

Tytuł:

Bayesian Network Based Fault Tolerance in Distributed Sensor Networks

Autorzy:

Lokesh, B. B.
Nalini, N.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/308287.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

Bayesian network
distributed sensor networks
fault detection
fault tolerance
fault recovery
network control
routing

Opis:

A Distributed Sensor Network (DSN) consists of a set of sensors that are interconnected by a communication network. DSN is capable of acquiring and processing signals, communicating, and performing simple computational tasks. Such sensors can detect and collect data concerning any sign of node failure, earthquakes, floods and even a terrorist attack. Energy efficiency and fault-tolerance network control are the most important issues in the development of DSNs. In this work, two methods of fault tolerance are proposed: fault detection and recovery to achieve fault tolerance using Bayesian Networks (BNs). Bayesian Network is used to aid reasoning and decision making under uncertainty. The main objective of this work is to provide fault tolerance mechanism which is energy efficient and responsive to network using BNs. It is also used to detect energy depletion of node, link failure between nodes, and packet error in DSN. The proposed model is used to detect faults at node, sink and network level faults (link failure and packet error). The proposed fault recovery model is used to achieve fault tolerance by adjusting the network of the randomly deployed sensor nodes based on of its probabilities. Finally, the performance parameters for the proposed scheme are evaluated.

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology; 2014, 4; 44-52
1509-4553
1899-8852

Pojawia się w:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 19.

Tytuł:

Operational reliability model of the production line
Model operacyjno-niezawodnosciowy linii produkcyjnej

Autorzy:

Bartnik, G.
Marciniak, A.W.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/792119.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Tematy:

probabilistic network
knowledge engineering
reliability model
production line
Bayesian network
medical device
risk analysis

Źródło:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2011, 11C
1641-7739

Pojawia się w:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 20.

Tytuł:

Falcon optimization algorithm for bayesian network structure learning

Autorzy:

Kareem, Shahab Wahhab
Okur, Mehmet Cudi

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2097968.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH

Tematy:

Bayesian network
global search
falcon optimization algorithm
structure learning
search and score

Opis:

In machine-learning, some of the helpful scientific models during the production of a structure of knowledge are Bayesian networks. They can draw the relationships of probabilistic dependency among many variables. The score and search method is a tool that is used as a strategy for learning the structure of a Bayesian network. The authors apply the falcon optimization algorithm (FOA) to the learning structure of a Bayesian network. This paper has employed reversing, deleting, moving, and inserting to obtain the FOA for approaching the optimal solution of a structure. Essentially, the falcon prey search strategy is used in the FOA algorithm. The result of the proposed technique is associated with pigeon-inspired optimization, greedy search, and simulated annealing that apply the BDeu score function. The authors have also examined the performances of the confusion matrix of these techniques by utilizing several benchmark data sets. As shown by the experimental evaluations, the proposed method has a more reliable performance than other algorithms (including the production of excellent scores and accuracy values).

Źródło:

Computer Science; 2021, 22 (4); 553--569
1508-2806
2300-7036

Pojawia się w:

Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 21.

Tytuł:

Knowledge acquisition from human experts for building bayesian network models
Pozyskiwanie wiedzy od ekspertów w budowaniu modeli sieci bayesowskich

Autorzy:

Oniśko, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/341063.pdf

Data publikacji:

2007

Wydawca:

Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej

Tematy:

pozyskiwanie wiedzy
inżynieria wiedzy
sieci bayesowskie
knowledge acquisition
Bayesian network
parameter elicitation

Opis:

Knowledge acquisition from experts is a costly and time-consuming task. While domain experts have the necessary knowledge and expertise, they rarely have the experience needed to translate this knowledge into the model. This paper describes typical problems that are encountered by knowledge engineers when building Bayesian network models and illustrates some practical techniques to overcome them. The presented examples capture the problems that occurred during elicitation the numerical parameters of the model for diagnosis of liver disorders.
Pozyskiwanie wiedzy od ekspertów jest kosztownym i czasochłonnym zadaniem. Pomimo ogromnej wiedzy i doświadczenia, jakie posiadają eksperci, niejednokrotnie nie potrafią ich przenieść na tworzony model. Poniższy artykuł opisuje przykłady problemów, z jakimi może się zetknąć inżynier wiedzy w trakcie budowania modeli sieci bayesowskich, jak również proponuje rozwiązania tych problemów. Prezentowane przykłady dotyczą problemów, jakie pojawiły się w trakcie pozyskiwania od eksperta parametrów numerycznych modelu sieci bayesowskiej do diagnozowania chorób wątroby.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 109-119
1644-0331

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 22.

Tytuł:

A fuzzy KNN-based model for significant wave height prediction in large lakes

Autorzy:

Nikoo, M.R.
Kerachian, R.
Alizadeh, M.R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/48113.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Oceanologii PAN

Tematy:

wave height
prediction
fuzzy set theory
lake
Bayesian network
support vector regression

Źródło:

Oceanologia; 2018, 60, 2
0078-3234

Pojawia się w:

Oceanologia

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 23.

Tytuł:

The representation of actions in probabilistic networks
Reprezentacja działań w sieciach probabilistycznych

Autorzy:

Kusz, A.
Maksym, P.
Skwarcz, J.
Grudzinski, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/793375.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Tematy:

agricultural production
planning
process management
decision process
decision support
probabilistic network
Bayesian network
modelling method

Źródło:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2013, 13, 2
1641-7739

Pojawia się w:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 24.

Tytuł:

Bayesian networks as knowledge representation system in domain of reliability engineering
Sieci bayesowskie jako system reprezentacji wiedzy w dziedzinie inzynierii niezawodnosci

Autorzy:

Kusz, A.
Maksym, P.
Marciniak, A.W.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/793464.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Komisja Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Tematy:

reliability model
probabilistic network
Bayesian network
knowledge representation
building
reliability analysis
reliability engineering
block diagram

Opis:

The paper presents Bayesian Networks (BNs) in the context of methodological requirements for building knowledge representation systems in the domain of reliability engineering. BNs, by their nature, are especially useful as a formal and computable language for modeling stochastic and epistemic uncertainty intrinsically present in conceptualization and reasoning about reliability.
W artykule przedstawiono sieci bayesowskie (BNs) w kontekście wymogów metodologicznych do budowy systemów reprezentacji wiedzy w dziedzinie inżynierii niezawodności. Ze swej natury, sieci bayesowskie, są szczególnie przydatne jako formalny i obliczalny język do modelowania niepewności stochastycznej i epistemicznej, Takie rodzaje niepewności są istotną cechą konceptualizacji i rozumowania o niezawodność.

Źródło:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa; 2011, 11C
1641-7739

Pojawia się w:

Teka Komisji Motoryzacji i Energetyki Rolnictwa

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 25.

Tytuł:

Generations in Bayesian networks
Generacje w sieciach bayesowskich

Autorzy:

Litvinenko, Alexander
Litvinenko, Natalya
Mamyrbayev, Orken
Shayakhmetova, Assem

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/407896.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej

Tematy:

Bayesian network
AgenaRisk
oriented graph
vertices generation
sieć bayesowska
graf zorientowany
generacja wierzchołków

Opis:

This paper focuses on the study of some aspects of the theory of oriented graphs in Bayesian networks. In some papers on the theory of Bayesian networks, the concept of “Generation of vertices” denotes a certain set of vertices with many parents belonging to previous generations. Terminology for this concept, in our opinion, has not yet fully developed. The concept of “Generation” in some cases makes it easier to solve some problems in Bayesian networks and to build simpler algorithms. In this paper we will consider the well-known example “Asia”, described in many articles and books, as well as in the technical documentation for various toolboxes. For the construction of this example, we have used evaluation versions of AgenaRisk.
Niniejszy artykuł koncentruje się na badaniu pewnych aspektów teorii zorientowanych grafów w sieciach bayesowskich. W niektórych artykułach na temat teorii sieci bayesowskich pojęcie „generacji wierzchołków” oznacza pewien zestaw wierzchołków z wieloma rodzicami należącymi do poprzednich generacji. Terminologia tego pojęcia, naszym zdaniem, nie została jeszcze w pełni rozwinięta. Koncepcja „Generacji” w niektórych przypadkach ułatwia rozwiązywanie niektórych problemów w sieciach bayesowskich i budowanie prostszych algorytmów. W tym artykule rozważymy dobrze znany przykład „Azja”, opisany w wielu artykułach i książkach, a także w dokumentacji technicznej różnych zestawów narzędzi. Do budowy tego przykładu wykorzystaliśmy wersje testowe AgenaRisk.

Źródło:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 3; 10-13
2083-0157
2391-6761

Pojawia się w:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 26.

Tytuł:

Analiza ryzyka manewru wyprzedzania w oparciu o sieci Bayesa
Risk analysis of the overtaking manoeuvre on the basis of the Bayesian network

Autorzy:

Burciu, Z.
Lizakowski, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/257712.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

żegluga
akwen ograniczony
wyprzedzanie
kolizja
sieć Bayesa
restricted area
overtaking
collision
Bayesian network

Opis:

Nawigacja na obszarach ograniczonych wymaga prawidłowej interpretacji i oceny bezpieczeństwa statku w trakcie jej realizacji. Problem manewro-wania statkiem na torach podejściowych, w strefach rozgraniczenia ruchu jest zagadnieniem złożonym, ponieważ żegluga na tych akwenach powo-duje zwiększenie poziomu zagrożenia statku. Artykuł przedstawia wstępną ocenę prawdopodobieństwa kolizji podczas wyprzedzania na torze wod-nym z wykorzystaniem sieci Bayesa.
There are many close quarter situations at sea, especially, in narrow channels (traffic lanes). The problem of manoeuvring on fairways or traffic separation schemes is a complex issue. Navigation, when carried out in such areas, causes a reduction in the vessel's safety level, so the navigator and watch officer should take into consideration factors which have an influence on it. These limits are the ship's particulars and her manoeuvring characteristics, fairway's parameters, and traffic. The paper presents the tentative evaluation of the probability of collision during overtaking in the fairway.

Źródło:

Problemy Eksploatacji; 2009, 4; 125-133
1232-9312

Pojawia się w:

Problemy Eksploatacji

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 27.

Tytuł:

Risk analysis of maritime accidents in an estuary: a case study of Shenzhen Waters

Autorzy:

Chen, P.
Mou, J.
Li, Y.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/135412.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz

Tematy:

maritime accident
risk analysis
Bayesian network
fault tree analysis (FTA)
estuarine waters
maritime safety

Opis:

Due to the unique geographic location, complex navigation environment and intense vessel traffic, a considerable number of maritime accidents occurred in estuarine waters during recent years which caused serious loss of life, property and environmental contamination. Based on the historical data of maritime accidents from 2003 to 2012, which is collected from Shenzhen Maritime Safety Administration, this paper conducted a risk analysis of maritime accidents by applying Bayesian network and fault tree analysis. First a Bayesian network model was introduced to describe the consequence of accidents based on the accident investigation report. Then fault tree analysis was applied to estimate the probability on the basis of accident statistics and ship traffic flow. Finally the risk of maritime accidents in Shenzhen Waters was depicted through the consequence multiplied by the probability of an accident.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2015, 42 (114); 54-62
1733-8670
2392-0378

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 28.

Tytuł:

Grid Fault Diagnosis Based on Information Entropy and Multi-source Information Fusion

Autorzy:

Zeng, Xin
Xiong, Xingzhong
Luo, Zhongqiang

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1844639.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

information entropy
Bayesian network
multi-source information fusion
D-S evidence theory
fault diagnosis

Opis:

In order to solve the problem of misjudgment caused by the traditional power grid fault diagnosis methods, a new fusion diagnosis method is proposed based on the theory of multi-source information fusion. In this method, the fault degree of the power element is deduced by using the Bayesian network. Then, the time-domain singular spectrum entropy, frequency-domain power spectrum entropy and wavelet packet energy spectrum entropy of the electrical signals of each circuit after the failure are extracted, and these three characteristic quantities are taken as the fault support degree of the power components. Finally, the four fault degrees are normalized and classified as four evidence bodies in the D-S evidence theory for multi-feature fusion, which reduces the uncertainty brought by a single feature body. Simulation results show that the proposed method can obtain more reliable diagnosis results compared with the traditional methods.

Źródło:

International Journal of Electronics and Telecommunications; 2021, 67, 2; 143-148
2300-1933

Pojawia się w:

International Journal of Electronics and Telecommunications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 29.

Tytuł:

Sieć Bayesa jako narzędzie wspomagające zarządzanie ryzykiem operacyjnym w banku
Bayes Belief Network as an Operational Risk Management Tool for Banks

Autorzy:

Gadowska-dos Santos, Dominika

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/525564.pdf

Data publikacji:

2017-05-30

Wydawca:

Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania

Tematy:

ryzyko operacyjne
bank
sieć Bayesa
zależności przyczynowo-skutkowe
operational risk
Bayesian network
cause-effect relationships

Opis:

W niniejszym artykule autor próbuje wykazać, że w procesie zarządzania ryzykiem operacyjnym w banku szczególnie istotne jest przeprowadzenie analizy źródeł ryzyka wraz z rozpoznaniem zależności przyczynowo- skutkowych. Jedynie gruntowna wiedza o powodach i konsekwencjach materializacji ryzyka daje bowiem szansę skutecznego prognozowania efektów podejmowanych działań zarządczych, planowania interwencji i poprzez to kształtowania rzeczywistości zgodnie z oczekiwaniami. Artykuł koncentruje się na zaprezentowaniu narzędzia badania łańcuchów przyczynowych – sieci Bayesa, które mogą pomóc bankom lepiej zrozumieć naturę ryzyka operacyjnego, zmniejszyć jego skalę i w efekcie zwiększyć efektywność działania instytucji. Zaprezentowana zostanie definicja, zasady konstrukcji, sposoby wykorzystania tej metody do analizy zależności przyczynowo-skutkowych pomiędzy czynnikami ryzyka operacyjnego, a także zalety i wady tego podejścia.
This paper shows that analysis of risk sources and identification of cause-effect relationships are crucial elements of the operational risk management process. Knowledge of the reasons and consequences of risk materialization is key for reliable forecasting of the effects of managerial actions and for planning interventions capable of shaping the reality according to expectations. The article concentrates on presenting one means of analyzing causal chains – Bayesian networks that can help banks understand the nature of operational risk, minimizing its scale, and, as a result, increasing the financial institutions’ efficiency. The definition, design rules, ways of using the method to analyze cause-effect relationships between operational risk factors, as well as advantages and drawbacks of the approach, are discussed.

Źródło:

Problemy Zarządzania; 2017, 1/2017 (66), t.2; 125-144
1644-9584

Pojawia się w:

Problemy Zarządzania

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 30.

Tytuł:

Extracting structure of Bayesian network from data in predicting the damage of prefabricated reinforced concrete buildings in mining areas
Wyodrębnianie struktury sieci Bayesowskiej z danych w prognozowaniu uszkodzeń żelbetowych budynków prefabrykowanych na terenach górniczych

Autorzy:

Rusek, Janusz
Firek, Karol
Słowik, Leszek

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1841950.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

Bayesian network
damage
risk
prefabricated reinforced concrete structures
sieci Bayesowskie
uszkodzenia
ryzyko
prefabrykowane budynki żelbetowe

Opis:

This article presents the results of the research on the construction of a model for assessing the risk of damage to building structures located in mining areas. The research was based on the database on the structure, technical condition and mining impacts regarding 129 prefabricated reinforced concrete buildings erected in the industrialised large-block system, located in the mining area of the Legnica-Glogow Copper District (LGCD). The methodology of the Bayesian Belief Network (BBN) was used for the analysis. Using the score-based Bayesian structure learning approach (Hill-Climbing and Tabu-Search) as well as the selected optimisation criteria, 16 Bayesian network structures were induced. All models were subjected to quantitative and qualitative evaluation by verifying their features in the context of accuracy of prediction, generalisation of acquired knowledge and cause-effect relationships. This allowed to select the best network structure together with the corresponding optimisation criterion. The analysis of the results demonstrated that the Tabu-Search method adopting the optimisation criterion in the form of Locally Averaged Bayesian Dirichlet score (BDla) led to obtaining a model with the best features among all the selected models. The results justified the adoption of the BBN methodology as effective in the context of assessing the extent of damage to building structures in mining areas.
W artykule zaprezentowano wyniki badań dotyczących budowy modelu do oceny ryzyka powstawania uszkodzeń budynków usytuowanych na terenach górniczych. Podstawą do badań była baza danych nt. konstrukcji, stanu technicznego oraz wpływów górniczych dla 129 żelbetowych prefabrykowanych budynków wznoszonych w uprzemysłowionym systemie wielkoblokowym zlokalizowanych na terenie górniczym Legnicko-Głodowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Do analiz zastosowano metodykę sieci przekonań Bayesa (BBN – Belief Bayesian Networks). Stosując podejście score-based Bayesian structure learning (Hill-Climbing oraz Tabu-Search) oraz wyselekcjonowane kryteria optymalizacyjne, wyłoniono 16 struktur sieci Bayesowskich. Wszystkie modele poddano ocenie ilościowej i jakościowej, weryfikując ich własności w kontekście trafności predykcji, generalizacji nabytej wiedzy oraz zależności przyczynowo-skutkowych. Pozwoliło to na wyselekcjonowanie najlepszej struktury sieci wraz z odpowiadającym kryterium optymalizacyjnym. Analiza wyników wykazała, że metoda Tabu-Search przy przyjęciu kryterium optymalizacyjnego w postaci Locally Averaged Bayesian Dirichlet score (BDla), prowadzi do uzyskania modelu o najlepszych własnościach spośród wszystkich wyłonionych modeli. Uzyskane rezultaty uzasadniają przyjęcie metodyki BBN, jako efektywnej w kontekście oceny zakresu uszkodzeń budynków na terenach górniczych.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 4; 658--666
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 31.

Tytuł:

Podstawowe zasady modelowania procesu produkcji rolniczej
Basic rules of agricultural production process modeling

Autorzy:

Maksym, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/286528.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej

Tematy:

modelowanie
proces produkcji
konceptualizacja
sieci bayesowskie
inżynieria wiedzy
modeling
production process
conceptualization
Bayesian network
knowledge engineering

Opis:

W artykule przedstawione zostały podstawowe zasady dotyczące modelowania procesu produkcji rolniczej. Opisano podstawową fazę dotyczącą konceptualizacji dziedziny przedmiotowej oraz podstawowe założenia dotyczące jej formalizacji i wykonywalności w technologii sieci bayesowskich.
The article presents basic rules of agricultural production process modeling. It describes the main phase of field conceptualization and the main guidelines for their formalization and executability in technology of Bayesian networks.

Źródło:

Inżynieria Rolnicza; 2011, R. 15, nr 1, 1; 161-165
1429-7264

Pojawia się w:

Inżynieria Rolnicza

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 32.

Tytuł:

Imprecise sensitivity analysis of system reliability based on the Bayesian network and probability box
Niedokładna analiza czułościowa niezawodności systemu w oparciu o sieć bayesowską i pole prawdopodobieństwa (p-box)

Autorzy:

Liang, He
Mi, Jinhua
Bai, Libing
Cheng, Yuhua

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1841867.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

bayesian network
probability box
sensitivity analysis
reliability analysis
sieć bayesowska
pole prawdopodobieństwa
analiza czułości
analiza niezawodności

Opis:

Sensitivity analysis measures how changes in system inputs affect outputs. Previously, a large amount of sensitivity analysis research was relevant to the precise probability that is regarded as an ideal condition of engineering. Due to insufficient test samples and the low accuracy of test data, system reliability with hybrid uncertainty is difficult to be described as a precise value. As a profusion of highly integrated electromechanical equipment is applied in modern life, it is impossible to apply sufficient resources to eliminate the stochastic property of every component, which necessitates the identification of highly sensitive components to efficiently reduce imprecision. Hence, based on the theory of imprecise probability, imprecise sensitivity analysis has become a popular research topic in the last decade. In this paper, a method for uncertain system reliability and imprecise sensitivity analysis is proposed based on a Bayesian network, a probability box and the pinching method. The feasibility and accuracy of the combined method are fully verified through the evaluation and analysis of a numerical example and a case study of an electromechanical system, and the highly sensitive components that heavily influence the imprecision of system outputs are accurately identified.
Celem analizy czułościowej jest badanie w jakim stopniu zmiany danych wejściowych systemu wpływają na dane wyjściowe. Dotychczasowe badania z wykorzystaniem analizy czułościowej były związane z dokładnym prawdopodobieństwem postrzeganym w inżynierii jako warunek idealny. Przy niewystarczającej wielkości badanej próby i niskiej dokładności danych testowych, niezawodność systemu o hybrydowej niepewności trudno opisać w sposób dokładny. Biorąc pod uwagę fakt, że we współczesnym świecie wykorzystuje się duże ilości wysoce zintegrowanych urządzeń elektromechanicznych, niemożliwa jest alokacja wystarczających zasobów w celu wyeliminowania właściwości stochastycznych każdego elementu. Oznacza to, że aby zredukować niedokładność, konieczna jest identyfikacja komponentów o wysokiej czułości. Dlatego też popularnym przedmiotem badań ostatniej dekady stała się niedokładna analiza czułości, bazująca na teorii niedokładnego prawdopodobieństwa. W artykule zaproponowano metodę analizy niezawodności niepewnego systemu jak również niedokładnej analizy czułościowej w oparciu o sieć bayesowską, pole prawdopodobieństwa i metodę pinch point. Możliwość wykorzystania i dokładność metody zostały w pełni potwierdzone na podstawie przykładu liczbowego jak również studium przypadku systemu elektromechanicznego; proponowana metoda pozwoliła na poprawne określenie wysoce czułych elementów systemu, które w dużym stopniu wpływają na niedokładność danych wyjściowych układu.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 3; 508-519
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 33.

Tytuł:

Assessment of the possibility of using Bayesian nets and Petri nets in the process of selecting additive manufacturing technology in a manufacturing company

Autorzy:

Topczak, Marcin
Śliwa, Małgorzata

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1837799.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy

Tematy:

additive manufacturing
Bayesian network
Petri nets
process modelling
produkcja dodatkowa
Sieć bayesowska
Sieci Petriego
modelowanie procesów

Opis:

The changes caused by Industry 4.0 determine the decisions taken by manufacturing companies. Their activities are aimed at adapting processes and products to dynamic market requirements. Additive manufacturing technologies (AM) are the answer to the needs of enterprises. The implementation of AM technology brings many benefits, although for most 3D printing techniques it is also relatively expensive. Therefore, the implementation process should be preceded by an appropriate analysis, in order, finally, to assess the solution. This article presents the concept of using the Bayesian network when planning the implementation of AM technology. The use of the presented model allows the level of the success of the implementation of selected AM technology, to be estimated under given environmental conditions.

Źródło:

Applied Computer Science; 2021, 17, 1; 5-16
1895-3735

Pojawia się w:

Applied Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 34.

Tytuł:

The conception of using a Bayesian network for aiding the design of manufacturing processes of surface layers
Koncepcja wykorzystania sieci Bayesa do wspomagania projektowania procesów wytwarzania warstw wierzchnich

Autorzy:

Wójcicki, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/258416.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

surface layers
surface engineering
Bayesian network
probabilistic networks
design
warstwa wierzchnia
inżynieria powierzchni
sieć Bayesa
sieć probabilistyczna
projektowanie

Opis:

The paper presents a selected area of ongoing research on computer-aided design of manufacturing processes of surface layers with the use of modern information technologies. It describes the main problems related to the manufacturing of surface layers by mechanical, thermal, thermo-mechanical, thermo-chemical, electrochemical, and physical treatment, and information technologies used for these tasks. The paper presents an original methodology that uses a probabilistic Bayesian network, which is a directed graph, and it is based on the events and their associated probabilities representing the structure of cause and effect for the selected problem areas. The methods of determining the probability of events for specific network nodes and joint probability distribution for the whole structure of the graph are described. The model of the information system transforms the input values into output values, and this paper presents the range of information and the phases of the inference process, consisting of automatic technology identification of surface layer formations characterized by the expected properties and method of determining the process parameters for selected technology. The implementation of a model solution for selected application problems associated with the need to get a surface layer characterized by a certain hardness distribution and the results achieved are presented.
W artykule przedstawiono wybrany fragment realizowanych prac badawczych dotyczących wspomagania projektowania procesów wytwarzania warstw wierzchnich z wykorzystaniem nowoczesnych technologii informatycznych. Omówiono podstawowe problemy związane z wytwarzaniem warstw wierzchnich poprzez obróbkę mechaniczną, cieplną, cieplno-mechaniczną, cieplno-chemiczną, elektrochemiczną i fizyczną oraz technologie informatyczne wykorzystywane do tego typu zadań. Zaprezentowano autorską metodykę wykorzystującą probabilistyczną sieć Bayesa, będącą skierowanym grafem opartym na zdarzeniach i przypisanych do nich prawdopodobieństwach odzwierciedlających strukturę przyczynowo-skutkową dla wybranych obszarów problemowych. Przedstawiono metody wyznaczania prawdopodobieństwa zdarzeń dla określonych węzłów sieci oraz łącznego rozkładu prawdopodobieństwa dla całej struktury grafu. Zaprezentowano model systemu informatycznego realizującego zadanie polegające na transformacji wielkości wejściowych na wielkości wyjściowe i wymagany do tego celu zakres informacyjny, a także fazy prowadzenia procesu wnioskowania, polegające na automatycznej identyfikacji technologii wytwarzania warstw wierzchnich, charakteryzujących się oczekiwanymi właściwościami, oraz sposób ustalania wartości parametrów procesowych dla wybranej technologii. Przedstawiono implementację rozwiązania modelowego dla wybranego problemu aplikacyjnego związanego z potrzebą uzyskania warstwy wierzchniej charakteryzującej się określonym rozkładem twardości, a także osiągnięte rezultaty.

Źródło:

Problemy Eksploatacji; 2013, 2; 69-81
1232-9312

Pojawia się w:

Problemy Eksploatacji

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 35.

Tytuł:

Sieć Bayesowska jako narzędzie wspierające proces zarządzania ryzykiem powodziowym na przykładzie ochrony dziedzictwa kulturowego
The Bayesian network as a tool supported the flood risk management on the example of cultural heritage

Autorzy:

Kuźmiński, Ł.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/96528.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Fundacja Ekonomistów Środowiska i Zasobów Naturalnych

Tematy:

ryzyko powodziowe
zarządzanie ryzykiem powodziowym
sieci Bayesa
dziedzictwo kulturowe
flood risk
risk flood management
Bayesian network
cultural heritage

Opis:

Celem niniejszej publikacji jest modyfikacja i dostosowanie Bayesowskiej sieci przyczynowej na potrzeby opisu struktury i szacowania ryzyka zagrożenia powodziowego dla struktur dziedzictwa kulturowego. Zmodyfikowana Bayesowska sieć ma stanowić uzupełnienie i wsparcie planów zarządzaniem ryzykiem powodziowym, o których stanowi Dyrektywa Powodziowa.
The article is dedicated to the subject of the support of the process of flood danger management. The main aim of this study is a presentation of the Bayesian network as a tool for supporting the process of flood risk management. To present how the Bayesian network works the example of the risk assessment for cultural heritage was analysed. In the initial part of this research paper, the following issues are presented: flood, flood risk, risk flood management and financing the fight with the effects of a natural disasters. The second part is dedicated to the presentation of Bayesian network for the assessment of the flood risk for the cultural heritage with the detailed description of its nodes.

Źródło:

Ekonomia i Środowisko; 2016, 2; 83-94
0867-8898

Pojawia się w:

Ekonomia i Środowisko

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 36.

Tytuł:

Prediction of mortality rates in heart failure patients with data mining methods

Autorzy:

Bohacik, J.
Kambhampati, C.
Davis, D. N.
Cleland, J. G. F.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/908867.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej

Tematy:

heart failure
data mining
prediction of mortality rates
home telemonitoring
Bayesian network method
decision tree method
neural network method
nearest neighbour method

Opis:

Heart failure is one of the severe diseases which menace the human health and affect millions of people. Half of all patients diagnosed with heart failure die within four years. For the purpose of avoiding life-threatening situations and minimizing the costs, it is important to predict mortality rates of heart failure patients. As part of a HEIF-5 project, a data mining study was conducted aiming specifically at extracting new knowledge from a group of patients suffering from heart failure and using it for prediction of mortality rates. The methodology of knowledge discovery in databases is analyzed within the framework of home telemonitoring. Several data mining methods such as a Bayesian network method, a decision tree method, a neural network method and a nearest neighbour method are employed. The accuracy for the data mining methods from the point of view of avoiding life-threatening situations and minimizing the costs is discussed. It seems that the decision tree method achieves the best accuracy results and is also interpretable for the clinicians.

Źródło:

Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2013, 13, 1; 7-16
1732-1360
2083-3628

Pojawia się w:

Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 37.

Tytuł:

A cloud-based urban monitoring system by using a quadcopter and intelligent learning techniques

Autorzy:

Khanmohammadi, Sohrab
Samadi, Mohammad

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/27314186.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów

Tematy:

urban monitoring
cloud computing
quadcopter
deep learning
fuzzy system
image processing
pattern recognition
bayesian network
intelligent techniques
learning systems

Opis:

The application of quadcopter and intelligent learning techniques in urban monitoring systems can improve flexibility and efficiency features. This paper proposes a cloud-based urban monitoring system that uses deep learning, fuzzy system, image processing, pattern recognition, and Bayesian network. The main objectives of this system are to monitor climate status, temperature, humidity, and smoke, as well as to detect fire occurrences based on the above intelligent techniques. The quadcopter transmits sensing data of the temperature, humidity, and smoke sensors, geographical coordinates, image frames, and videos to a control station via RF communications. In the control station side, the monitoring capabilities are designed by graphical tools to show urban areas with RGB colors according to the predetermined data ranges. The evaluation process illustrates simulation results of the deep neural network applied to climate status and effects of the sensors’ data changes on climate status. An illustrative example is used to draw the simulated area using RGB colors. Furthermore, circuit of the quadcopter side is designed using electric devices.

Źródło:

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2022, 16, 2; 11--19
1897-8649
2080-2145

Pojawia się w:

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 38.

Tytuł:

Use of fuzzy fault tree analysis and noisy-OR gate bayesian network for navigational risk assessment in Qingzhou Port

Autorzy:

Zhao, C.
Wu, B.
Yip, T. L.
Lv, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2063967.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny

Tematy:

risk assessment
Bayesian Network Model
navigational risk
navigational risk assessment
Port of Qingzhou
fuzzy fault tree
noisy-OR gate
navigational accidents

Opis:

Collisions and groundings account for more than 80% among all types of maritime accidents, and risk assessment is an essential step in the formal safety assessment. This paper proposes a method based on fuzzy fault tree analysis and Noisy-OR gate Bayesian network for navigational risk assessment. First, a fault tree model was established with historical data, and the probability of basic events is calculated using fuzzy sets. Then, the Noisy-OR gate is utilized to determine the conditional probability of related nodes and obtain the probability distribution of the consequences in the Bayesian network. Finally, this proposed method is applied to Qinzhou Port. From sensitivity analysis, several predominant influencing factors are identified, including navigational area, ship type and time of the day. The results indicate that the consequence is sensitive to the position where the accidents occurred. Consequently, this paper provides a practical and reasonable method for risk assessment for navigational accidents.

Źródło:

TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2021, 15, 3; 765--771
2083-6473
2083-6481

Pojawia się w:

TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 39.

Tytuł:

A novel reliability estimation method of multi-state system based on structure learning algorithm
Nowatorska metoda oceny niezawodności systemów wielostanowych w oparciu o algorytm uczenia struktury

Autorzy:

Li, Zhifeng
Wang, Zili
Ren, Yi
Yang, Dezhen
Lv, Xing

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/301718.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

reliability analysis
Bayesian network
structure learning
multi-state system (MSS)
dependent failure
analiza niezawodności
sieć bayesowska
uczenie struktury
system wielostanowy
uszkodzenie zależne

Opis:

Traditional reliability models, such as fault tree analysis (FTA) and reliability block diagram (RBD), are typically constructed with reference to the function principle graph that is produced by system engineers, which requires substantial time and effort. In addition, the quality and correctness of the models depend on the ability and experience of the engineers and the models are difficult to verify. With the development of data acquisition, data mining and system modeling techniques, the operational data of a complex system considering multi-state, dependent behavior can be obtained and analyzed automatically. In this paper, we present a method that is based on the K2 algorithm for establishing a Bayesian network (BN) for estimating the reliability of a multi-state system with dependent behavior. Facilitated by BN tools, the reliability modeling and the reliability estimation can be conducted automatically. An illustrative example is used to demonstrate the performance of the method.
Tradycyjne modele niezawodności, takie jak analiza drzewa błędów (FTA) czy schemat blokowy niezawodności (RBD), buduje się zazwyczaj w oparciu o tworzone przez inżynierów systemowych schematy zasad działania systemu, których przygotowanie wymaga dużych nakładów czasu i pracy. Jakość i poprawność tych modeli zależy od umiejętności i doświadczenia inżynierów, a same modele są trudne do zweryfikowania. Dzięki rozwojowi technik akwizycji i eksploracji danych oraz modelowania systemów, dane operacyjne złożonego systemu uwzględniające jego zależne, wielostanowe zachowania mogą być pozyskiwane i analizowane automatycznie. W artykule przedstawiono metodę konstrukcji sieci bayesowskiej (BN) opartą na algorytmie K2, która pozwala na ocenę niezawodności systemu wielostanowego o zachowaniach zależnych. Dzięki narzędziom BN, modelowanie i szacowanie niezawodności może odbywać się automatycznie. Działanie omawianej metody zilustrowano na podstawie przykładu.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 1; 170-178
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 40.

Tytuł:

System reliability modeling and assessment for solar array drive assembly based on bayesian networks
Modelowanie i ocena niezawodności systemu w oparciu o sieci bayesowskie na przykładzie układu napędu paneli słonecznych

Autorzy:

Li, Y. F.
Mi, J.
Huang, H. Z.
Xiao, N. C.
Zhu, S. P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/302154.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

drzewo uszkodzeń
dynamiczne drzewo uszkodzeń
sieć bayesowska
niezawodność systemu
układ napędu paneli słonecznych
fault tree
dynamic fault tree
Bayesian network
system reliability
solar array drive assembly

Opis:

Along with the increase of complexity in engineering systems, there exist many dynamic characteristics within the system failure process, such as sequence dependency, functional dependency and spares. Markov-based dynamic fault trees can figure out the modeling of systems with these characteristics. However, when confronted with the issue of state space explosion resulted from the growth of system complexity, the Markov-based approach is no longer efficient. In this paper, we combine the Bayesian networks with the dynamic fault trees to model the reliability of such types of systems. The inference technique of Bayesian network is utilized for reliability assessment and fault probability estimation. The solar array drive assembly is used to demonstrate the effectiveness of this method.
Wraz ze wzrostem złożoności w systemach technicznych, pojawia się wiele charakterystyk dynamicznych w ramach procesu awarii systemu, takich jak zależność sekwencyjna, zależność funkcjonalna czy zabezpieczające elementy zapasowe. Oparte na koncepcjach Markowa dynamiczne drzewa uszkodzeń mogą posłużyć do modelowania systemów z powyższymi charakterystykami. Jednak w konfrontacji z problemem eksplozji stanów wynikającym ze wzrostu złożoności systemu, podejście oparte na teoriach Markowa nie jest już skuteczne. W niniejszej pracy łączymy sieci bayesowskie z dynamicznymi drzewami uszkodzeń w celu modelowania niezawodności tego typu systemów. Technikę wnioskowania sieci bayesowskiej wykorzystano do oceny niezawodności i prawdopodobieństwa wystąpienia uszkodzenia. Skuteczność niniejszej metody wykazano na przykładzie układu napędu paneli słonecznych.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 117-122
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 41.

Tytuł:

Importance measure of probabilistic common cause failures under system hybrid uncertainty based on bayesian network
Oparta na sieci bayesowskiej miara ważności probabilistycznych uszkodzeń spowodowanych wspólną przyczyną w warunkach niepewności hybrydowej systemu

Autorzy:

Mi, Jinhua
Li, Yan-Feng
Beer, Michael
Broggi, Matteo
Cheng, Yuhua

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1365216.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

probabilistic common cause failure
Bayesian network
α factor model
extended Birnbaum importance
probabilistyczne uszkodzenie spowodowane wspólną przyczyną
sieć bayesowska
model współczynnika α
rozszerzona miara ważności Birnbauma

Opis:

When dealing with modern complex systems, the relationship existing between components can lead to the appearance of various dependencies between component failures, where multiple items of the system fail simultaneously in unpredictable fashions. These probabilistic common cause failures affect greatly the performance of these critical systems. In this paper a novel methodology is developed to quantify the importance of common cause failures when hybrid uncertainties are presented in systems. First, the probabilistic common cause failures are modeled with Bayesian networks and are incorporated into the system exploiting the α factor model. Then, probability-boxes (bound analysis method) are introduced to model the hybrid uncertainties and quantify the effect of uncertainties on system reliability. Furthermore, an extended Birnbaum importance measure is defined to identify the critical common cause failure events and coupling impact factors when uncertainties are expressed by probability-boxes. Finally, the effectiveness of the method is demonstrated through a numerical example.
W przypadku nowoczesnych systemów złożonych, relacje zachodzące między komponentami mogą prowadzić do pojawienia się różnych zależności między ich uszkodzeniami, a tym samym do sytuacji w których kilka składowych systemu ulega uszkodzeniu jednocześnie w nieprzewidywalny sposób. Tego typu probabilistyczne uszkodzenia wywołane wspólną przyczyną (PCCF) mają ogromny wpływ na wydajność tych kluczowych systemów. W przedstawionym artykule opracowano nową metodę szacowania ważności PCFF w sytuacjach, gdy w systemie występują niepewności hybrydowe. W pierwszej kolejności, PCFF zamodelowano za pomocą sieci bayesowskich i włączono do systemu wykorzystującego model współczynnika α. Następnie, wprowadzono przedziały prawdopodobieństwa, tzw. probability boxes (bound analysis method), w celu zamodelowania niepewności hybrydowych i kwantyfikacji wpływu tych niepewności na niezawodność systemu. Ponadto zdefiniowano rozszerzoną miarę ważności Birnbauma, która pozwala zidentyfikować krytyczne zdarzenia PCCF oraz czynniki, które je wywołały, w przypadkach, gdy niepewności wyrażone są za pomocą probability boxes. Skuteczność metody wykazano na przykładzie numerycznym.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 1; 111-120
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 42.

Tytuł:

Reliability analysis of complex uncertainty multi-state system based on Bayesian network
Zastosowanie sieci bayesowskiej do analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności

Autorzy:

Wang, Haipeng
Duan, Fuhai
Ma, Jun

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/300676.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

reliability analysis
Bayesian network
complex uncertainty multi-state system
fuzzy mathematics
grey system theory
analiza niezawodności
sieć bayesowska
złożony system wielostanowy
niepewność
matematyka rozmyta
teoria szarych systemów

Opis:

Reliability analysis of complex multi-state system has uncertainty, which is caused by complex structures, limited test samples, and insufficient reliability data. By introducing fuzzy mathematics and grey system theory into the Bayesian network, the model of the grey fuzzy Bayesian network is built, and the reliability analysis method of complex uncertainty multi-state system with the non-deterministic membership function and the interval characteristic quantity is proposed in this paper. Using the trapezoidal membership function with fuzzy support radius variable to describe the fault state of the component, it can effectively avoid the influence of human subjective factors on the selection of the membership function and solve the problem that the fault states of the system and its components are difficult to define accurately. And the conditional probability table containing interval grey numbers is constructed to effectively express the uncertain fault logic relationship between the system and its components. Moreover, a parameter planning model of the system reliability characteristic quantities is constructed, and the system reliability characteristic quantities are expressed as the form of interval values. Finally, two sets of numerical experiments are conducted and discussed, and the results show that the proposed method is an effective and a promising approach to reliability analysis for complex uncertainty multi-state systems.
Analiza niezawodności złożonych systemów wielostanowych obarczona jest niepewnością związaną ze złożonością ich struktury, ograniczoną liczbą próbek badawczych i niewystarczającymi danymi dotyczącymi niezawodności. W przedstawionej pracy, wprowadzenie elementów matematyki rozmytej i teorii szarych systemów do sieci bayesowskiej umożliwiło budowę modelu szarej rozmytej sieci bayesowskiej i zaproponowanie metody analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności, która wykorzystuje niedeterministyczną funkcję przynależności oraz pojęcie interwałowej wielkości charakterystycznej. Zastosowanie trapezoidalnej funkcji przynależności z rozmytą zmienną promienia nośnego do opisu stanu uszkodzenia komponentu, pozwala zniwelować wpływ subiektywnego czynnika ludzkiego na wybór funkcji przynależności i eliminuje konieczność precyzyjnego definiowania stanu uszkodzenia systemu i jego elementów składowych. Opracowana tabela prawdopodobieństw warunkowych zawierająca szare liczby interwałowe pozwala wyrazić niepewne zależności logiki uszkodzeń między systemem a jego składnikami. Ponadto, w pracy skonstruowano model planowania parametrów charakterystycznych wielkości niezawodności systemu wyrażonych w postaci wartości interwałowych. W ostatniej części artykułu omówiono dwie serie eksperymentów numerycznych, których wyniki pokazują, że proponowana metoda stanowi skuteczne i obiecujące podejście do analizy niezawodności złożonych systemów wielostanowych w warunkach niepewności.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 3; 419-429
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 43.

Tytuł:

Reliability and Risk Assessment of Aircraft Electric Systems
Niezawodność i ocena ryzyka układu elektrycznego samolotu

Autorzy:

He, L.
Yin, C.
Peng, W.
Yuan, R.
Huang, H.-Z.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/301113.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

interval analytic hierarchy process
interval eigenvector method
Bayesian network
information fusion
risk assessment
proces przedziałowej hierarchii analitycznej
metoda przedziałowych wektorów własnych
sieć bayesowska
fuzja informacji
ocena ryzyka

Opis:

It is rather difficult in identifying the fault location and performing risk assessment for complex electronic systems. In this paper a reliability assessment method based on the interval analytic hierarchy process (IAHP) and Bayesian network is proposed to facilitate reliability and risk assessment. After considering the major fault factors, the interval eigenvector method (IEM) is also presented to assess the reliability and comprehensive weights of subsystems. The conditional probability matrices for the factors of risk are defined using an inference rule. Then an updating model of information fusion in the context of Bayesian network is established to assess the risk of system. The proposed method is demonstrated through the risk assessment of an aircraft electric system. The result of the illustrative example shows that the proposed method can not only incorporate the evidence information, but also synthesize all the historical information. A further dynamic adjustment in the safety and risk priority of control measures is quite effective to improve the reliability while mitigating the risk of the electric system.
Lokalizacja uszkodzeń oraz ocena bezpieczeństwa i ryzyka w przypadku złożonych systemów elektronicznych jest zadaniem dość trudnym. W niniejszej pracy zaproponowano metodę prognozowania niezawodności opartą na procesie przedziałowej hierarchii analitycznej (IAHP), która ma na celu ułatwienie diagnozy uszkodzeń i kontroli ryzyka. Po rozważeniu głównych czynników wywołujących uszkodzenia, zaprezentowano metodę przedziałowych wektorów własnych oraz zdefiniowano, przy użyciu reguły wnioskowania, macierze prawdopodobieństwa dla czynników wpływających na bezpieczeństwo i ryzyko. Następnie, stworzono odnawialny model fuzji informacji w kontekście wnioskowania bayesowskiego służący do oceny stanu zagrożenia Udowodniono, iż włączenie wiedzy eksperckiej do dynamicznej symulacji ułatwia lokalizację uszkodzeń oraz pozwala uzyskać informacje dotyczące diagnozy uszkodzeń. Studium przypadku pokazuje, że dynamiczne dostosowanie priorytetowości związanej z bezpieczeństwem i ryzykiem stosowanych środków kontroli w sposób dość skuteczny zwiększa niezawodność przy jednoczesnym zminimalizowaniu ryzyka w złożonym systemie elektronicznym.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 4; 497-506
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 44.

Tytuł:

Projekt koncepcyjny bazy danych do przechowywania nagrań z badań artykulograficznych mowy polskiej
Conceptual design of a database to store recordings from articulographic studies of Polish speech

Autorzy:

Wielgat, R.
Jędryka, R.
Mik, Ł.
Król, D.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/93088.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Tarnowie

Tematy:

artykulacja elektromagnetyczna
baza danych
sieć bayesowska
odwrócenie mowy
kamera akustyczna
fonetyka artykulacyjna
fonetyka akustyczna
electromagnetic articulography
database
Bayesian network
speech inversion
acoustic camera
articulatory phonetics
acoustic phonetics

Opis:

W artykule opisano strukturę i funkcjonalność bazy danych artykulograficznych do przechowywania danych z badań przeprowadzanych z wykorzystaniem artykulografu elektromagnetycznego, kamery akustycznej i 3 kamer wideo. Baza danych umożliwia selektywne pobieranie różnych typów danych, w szczególności dotyczących mówcy, sesji nagraniowej, nagrań oraz eksperymentów. Opisano strukturę i budowę bazy danych. Przedstawiono również potencjalne przyszłe zastosowania do przeprowadzania analiz statystycznych oraz w eksperymentach dotyczących inwersji mowy z wykorzystaniem modeli sieci Bayesa.
The article describes the structure and functionality of the articulographic database for storing data from articulographic research using an electromagnetic articulograph, an acoustic camera and 3 video cameras. The database enables selective extraction of various types of data for scientific research and interoperates with programs that carry out experiments. Structure and construction of the database is described. Potential future application in statistical analysis and experiments on speech inversion using dynamic Bayesian networks (DBN) was also presented.

Źródło:

Science, Technology and Innovation; 2017, 1, 1; 64-72
2544-9125

Pojawia się w:

Science, Technology and Innovation

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 45.

Tytuł:

Reliability analysis for multi-state system based on triangular fuzzy variety subset bayesian networks
Analiza niezawodności systemu wielostanowego z zastosowaniem sieci bayesowskich opartych na rozmytych podzbiorach zmienności opisanych przez trójkątną funkcję przynależności

Autorzy:

He, Q.
Zha, Y.
Zhang, R.
Sun, Q.
Liu, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/302183.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

teoria zbiorów rozmytych
system wielostanowy
sieć bayesowska
wypadek podczas ruchu wózka windy
analiza niezawodności
reliability analysis
fuzzy set theory
Multi-State System
Bayesian network
elevator free movement accident

Opis:

W niniejszej pracy zaproponowano nową metodę analizy niezawodności systemów wielostanowych wykorzystującą sieci Bayesa (BN) oparte na rozmytych podzbiorach zmienności opisanych za pomocą trójkątnej funkcji przynależności. Metoda ta uwzględnia rozmyty charakter danych dotyczących uszkodzeń, wielostanowość systemu oraz zmienność prawdopodobieństwa wystąpienia uszkodzenia w czasie. BN, które znalazły zastosowanie w modelowaniu i metodach obliczeniowych, wykorzystuje się także do analizy niezawodności. W przedstawionych badaniach, analizę BN uzupełniono o elementy teorii zbiorów rozmytych wykorzystując do opisu prawdopodobieństwa wystąpienia uszkodzenia, podzbiory zmienności opisane przez trójkątną funkcję przynależności. Niepewność zależności logicznej pomiędzy awariami reprezentowanymi przez różne węzły sieci opisano za pomocą tabel rozmytego prawdopodobieństwa warunkowego. W pierwszej kolejności analizowano prawdopodobieństwo uszkodzenia każdego korzenia (węzła głównego) w funkcji czasu. Następnie, wyznaczono trójkątny rozmyty podzbiór zmienności, za pomocą którego opisano rozmyte prawdopodobieństwo uszkodzenia węzłów głównych. Podzbiór ten wykorzystano do analizy niezawodności systemu wielostanowego przy pomocy rozmytych BN. Artykuł kończy opis wypadku podczas ruchu wózka windy szybkobieżnej, który potwierdza skuteczność i możliwość praktycznego wykorzystania proponowanej metody. Wyniki pokazują, że proponowane podejście może skutecznie rozwiązywać na wczesnym etapie problemy związane z niepewnością informacji oraz wielostanowością systemu.
In this paper, a novel reliability analysis method for multi-state system is proposed on the basis of triangular fuzzy variety subset Bayesian network (BN). The method considers fuzziness, multi-state, and variety of failure probability over time. With advantages in modeling and computation, the BN is utilized for reliability analysis. Fuzzy set theory is introduced into the BN analysis by using triangular fuzzy variety subset to describe failure probability. The uncertainty of fault logical relationship between different nodes is described through fuzzy conditional probability tables. As a function of time, the failure probability of each root node is analyzed first. Subsequently, the triangle fuzzy variety subset is established to describe the fuzzy failure probability of root nodes. This subset is applied to analyze the reliability of multi-state system fuzzy BN. Finally, a case study on the car free movement accident of flexible high-speed elevator lift system is used to demonstrate the effectiveness and practicality of the proposed method. Results show that the proposed approach could effectively address the problems on information uncertainty and multi-state in the early stage.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 2; 158-165
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 46.

Tytuł:

Shock safety modeling method for low-voltage electric devices

Autorzy:

Korniluk, W.
Sajewicz, D.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/141402.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

zarządzanie bezpieczeństwem
system ekspertowy
sieć bayesowska
prawdopodobieństwo całkowite
bezpieczeństwo porażeniowe
safety management process
expert system
Bayesian network
total probability
protection reliability states
appearance of touch and electric shock states
risk analysis and assessment

Opis:

The article describes a shock safety modeling method for low-voltage electric devices, based on using a Bayesian network. This method allows for taking into account all possible combinations of the reliability and unreliability states for the shock protection elements under concern. The developed method allows for investigating electric shock incidents, analysing and assessing shock risks, as well as for determining criteria of dimensioning shock protection means, also with respect to reliability of the particular shock protection elements. Dependencies for determining and analysing the probability of appearance of reliability states of protection as well as an electric shock risk are presented in the article.

Źródło:

Archives of Electrical Engineering; 2010, 59, 3-4; 153-167
1427-4221
2300-2506

Pojawia się w:

Archives of Electrical Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 47.

Tytuł:

Reliability analysis of multi-state system with common cause failure based on bayesian networks
Analiza niezawodności systemu wielostanowego z uszkodzeniem spowodowanym wspólną przyczyną w oparciu o sieci bayerowskie

Autorzy:

Mi, J.
Li, Y.
Huang, H. Z.
Liu, Y.
Zhang, X. L.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/302167.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN

Tematy:

uszkodzenie spowodowane wspólną przyczyną (CCF)
niezawodność systemu
system wielostanowy (MSS)
sieci bayesowskie (BN)
model współczynnika β
common cause failure (CCF)
system reliability
multi-state system (MSS)
Bayesian network (BN)
β-factor model

Opis:

Taking account of the influence of common cause failure (CCF) to system reliability and the widespread presence of multi-state system (MSS) in engineering practices, a method for reliability modeling and assessment of a multi-state system with common cause failure is proposed by taking the advantage of graphic representation and uncertainty reasoning of Bayesian Network (BN). The model is applied to a two-axis positioning mechanism transmission system to demonstrate its effectiveness and capability for directly calculating the system reliability on the basis of multi-state probabilities of components. Firstly, the reliability block diagram is built according to the hierarchy of structure and function of multi-state system. Then, the traditional Bayesian Networks model of the transmission system is constructed based on the reliability block diagram, failure logic between components and the failure probability distribution of them. In this paper, the β-factor model is used to analyze the CCF of the transmission system, and a new Bayesian network combining with CCF is established following by the implementation of reliability analysis. Finally, the comparison between the proposed method and the one without considering CCF is made to verify the efficiency and accuracy of the proposed method.
Uwzględniając wpływ uszkodzeń spowodowanych wspólną przyczyną (CCF) na niezawodność systemów oraz powszechne występowanie w praktyce inżynierskiej systemów wielostanowych (MSS), zaproponowano metodę modelowania i oceny niezawodności systemu wielostanowego z uszkodzeniem spowodowanym wspólną przyczyną, która wykorzystuje reprezentację graficzną sieci Bayesa (BN) i oparte na nich wnioskowanie przybliżone. Model zastosowano do analizy układu przenoszenia napędu dwu-osiowego mechanizmu pozycjonowania. Zbadano w ten sposób skuteczność modelu oraz możliwość wykorzystania go do bezpośredniego obliczania niezawodności systemu na podstawie wielostanowych prawdopodobieństw elementów składowych. W pierwszej kolejności stworzono schemat blokowy niezawodności uwzględniający hierarchię struktury i funkcji badanego systemu wielostanowego. Następnie, w oparciu o schemat blokowy niezawodności, logikę uszkodzeń komponentów oraz rozkład prawdopodobieństwa uszkodzeń tych komponentów, skonstruowano tradycyjny model bayesowski układu przenoszenia napędu. W niniejszej pracy wykorzystano model współczynnika β do analizy CCF układu przenoszenia napędu oraz opracowano nową sieć Bayesa uwzględniającą CCF, po czym przeprowadzono na ich podstawie analizę niezawodności. Skuteczność i dokładność proponowanej metody sprawdzono poprzez porównanie jej z metodą nie wykorzystującą CCF.

Źródło:

Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 169-175
1507-2711

Pojawia się w:

Eksploatacja i Niezawodność

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 48.

Tytuł:

Shock safety modelling of indirect contact with low-voltage electric devices

Autorzy:

Korniluk, W.
Sajewicz, D.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/141066.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

zarządzanie bezpieczeństwem
system ekspertowy
sieć bayesowska
prawdopodobieństwo całkowite
ochrona przeciwporażeniowa
porażenie prądem elektrycznym
safety management process
expert system
Bayesian network
total probability
protection reliability states
appearance of touch and electric shock states
risk analysis and assessment

Opis:

The article presents a shock safety model of an indirect contact with a low-voltage electric device. This model was used for computations and analyses concerning the following: the probabilities of appearance of the particular shock protection unreliability states, electric shock states (ventricular fibrillation), contributions of the unreliability of different shock protection elements to the probability of occurrence of these states, as well as the risk of electric shock (and the shock safety), and contributions of the intensity of occurrence of damages to different shock protection elements to this risk. An example of a possibility to reduce the risk of an electric shock through changing the intensity of occurrence of damages to the selected protection elements was provided.

Źródło:

Archives of Electrical Engineering; 2011, 60, 3; 303-315
1427-4221
2300-2506

Pojawia się w:

Archives of Electrical Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 49.

Tytuł:

How to reconstruct the unknown physical quantities using neural networks?
Rekonstrukcja wielkości fizycznych z użyciem sieci neuronowych

Autorzy:

Wolter, Marcin

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/905690.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Tematy:

reconstruction
physics
Bayesian
neural network

Opis:

In this article an application of neural networks to the reconstruction of unknown physical quantities in particle physics is presented. As an example the mass reconstruction of the hypothetical Higgs boson in the typical high energy physics experiment is used. Monte Carlo events are used to determine the probability distributions of observables (energies of two jets and the angle between them) for various Higgs boson mass, which are later fitted using a Neural Network. These distributions are used to determine the mass probability distribution of the measured particle. The mass is reconstructed without knowing the functional dependence between the observables and the measured quantity. The miscalibration of the measured quantities is automatically corrected in this method.
W artykule zaprezentowane jest zastosowanie sieci neuronowych do rekonstrukcji nieznanych wielkości w fizyce cząstek elementarnych. Jako przykład użyta jest rekonstrukcja masy hipotetycznego bozonu Higgsa oparta na symulowanych danych. Dane te zostały użyte do wyznaczenia rozkładów prawdopodobieństwa mierzonych wielkości (energie dwóch dżetów oraz kąt pomiędzy nimi) dla różnych mas cząstki Higgsa. Rozkłady te zostały następnie sparametryzowane za pomocą sieci neuronowych oraz wyznaczenia rozkładu prawdopodobieństwa masy mierzonej cząstki. Masa jest wyznaczona bez użycia zależności funkcyjnej pomiędzy mierzonymi wielkościami a rekonstruowaną masą. Kalibracja wielkości pomiarowych jest automatycznie korygowana poprzez rozkłady prawdopodobieństwa.

Źródło:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663

Pojawia się w:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 50.

Tytuł:

Brain, mind and modern human identity – dilemmas and solutions

Autorzy:

Błaszak, Maciej

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/703008.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

predictive mind
bayesian brain
salience network
central executive network
default mode network
human cognitive evolution

Opis:

Human brain is “the perfect guessing machine” (James V. Stone (2012) Vision and Brain, Cambridge, Mass: The MIT Press, p. 155), trying to interpret sensory data in the light of previous biases or beliefs. Bayesian inference is carried out by three complex networks of the human brain: salience network, central executive network, and default mode network. Their function is analysed both in neurotypical person and Attention Deficit Disorder. Modern human being having predictive brain and overloaded mind must develop social identity, whose evolution went probably through three stages: social selection based on punishment, sexual selection based on reputation, and group selection based on identity.

Źródło:

Nauka; 2017, 1
1231-8515

Pojawia się w:

Nauka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce