Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "classification model" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 51
Tytuł:
Crash data reporting systems in Fourteen Arab countries: challenges and improvement
Autorzy:
Abounoas, Zahira
Raphael, Wassim
Badr, Yarob
Faddoul, Rafic
Guillaume, Anne
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1833641.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
road accidents
road safety
information system
reporting system
variables selection
classification model
wypadek drogowy
bezpieczeństwo na drogach
system informacyjny
systemy raportowania
dobór zmiennych
model klasyfikacji
Opis:
Traffic crash fatalities and serious injuries still represent a big burden for most Arab countries because the actual policies, strategies, and interventions are based on poorly collected data. Through this paper, we assessed the crash data reporting systems in Fourteen Arab countries via a survey conducted to identify the fundamental dysfunctions at the management and data collection levels. Then, to address some of the dataset problems, we had applied data mining technics to select a minimum of variables (crash, vehicle, and road user) that should be collected for a better understanding of crash circumstances. For this raison, three methods of selection (correlation, information gain, and gain ratio) and seven classifiers (naive Bayes, nearest neighbour, random forest, random tree, J48, reduced error pruning tree, and bagging) were tested and compared to identify the variables that affect significantly the crashes severity. Decision trees family of classifiers showed the best performance based on the analysis of the area under the curve. The explanatory variables obtained from the data mining process were combined with other descriptive variables to maintain traceability. As a result, we produced hybrid lists of variables for the crash, vehicle, and road user, each contains 25 variables. Finally, in order to propose a cost-effective solution to switch from manual to electronic data collection, we got inspired by a tool used to track animals to create and customize a unified e-form for handheld devices, in order to ensure easy entering of the harmonized data for the entire region based on our selected lists of variables. The tool verified the countries requirements especially by enabling data collection and transfer with and without the internet, and by allowing data analysis thought its built-in Geographic Information System (GIS) capabilities.
Źródło:
Archives of Transport; 2020, 56, 4; 73-88
0866-9546
2300-8830
Pojawia się w:
Archives of Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Novel diabetes classification approach based on CNN-LSTM: enhanced performance and accuracy
Autorzy:
Ayat, Yassine
Benzekri, Wiame
El Moussati, Ali
Mir, Ismail
Benzaouia, Mohammed
El Aouni, Abdelaziz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31341646.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diabetes
diabetes classification
dataset balancing
combined model
personalized healthcare
Opis:
This paper deals with the development of an approach for diabetes classification harnessing ConvolutionalNeural-network (CNN) and a Long-Short-Term-Memory (LSTM) model. The proposed method harnesses the strengths of LSTM and CNN architectures to effectively capture sequential patterns and extract meaningful features from the input data. A comprehensive dataset containing relevant features for diabetes patients is used to train and evaluate the classifiers. Evaluation metrics such as kappa score, F1-score, accuracy, precision, and recall are employed in ordre to assess the performance of each model. The results demonstrate that the CNNLSTM model outperforms other models, including Logistic Regression, Random Forest, SVM, and KNN, achieving an impressive accuracy of 97%. These findings shed light on the effectiveness of the proposed approach in accurately classifying diabetes, resulting in significant advancement in diabetes diagnosis and treatment and opening up exciting possibilities for personalized healthcare.
Źródło:
Diagnostyka; 2024, 25, 1; art. no. 2024112
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification of Slavic languages: evolution of developmental models
Autorzy:
Blazek, Vaclav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2103012.pdf
Data publikacji:
2020-06-15
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
Slavic
classification
model
tree-diagram
qualitative
quantitative
comparative phonetics
lexicostatistics
glottochronology
historical correlation
Opis:
The contribution summarizes nearly all the models of classification of the Slavic languages, presented in the past 350 years, from simple enumeration through the qualitative and quantitative approaches, typically leading to the developmental models depicted as tree-diagrams, as well as the linear and net models. The individual models, especially the quantitative ones, are discussed in detail and, finally, correlated with accounts of Byzantine historians.
Źródło:
Slavia Occidentalis; 2020, 77/1; 33-64
0081-0002
Pojawia się w:
Slavia Occidentalis
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Próba ujęcia modelu pracy pedagoga w kontekście środowiska szkolnego
An attempt to present the counselors work model in the context of the school environment
Autorzy:
Bobik, Bogumiła
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2031057.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
pedagog szkolny
pomoc psychologiczno-pedagogiczna
model pracy
propozycja klasyfikacji modeli pracy
school counselor
psychological and pedagogical support
work model
proposal for classification
of work models
Opis:
Artykuł stanowi próbę prezentacji modelu pracy pedagoga szkolnego. Dokonano w nim przeglądu dotychczas opisanych w literaturze ujęć stylów i koncepcji pracy pedagoga szkolnego. Przyjęto teoretyczne założenie, że model jest pewnym obrazem rzeczywistości, możliwym jej kształtem. W przypadku pedagoga, w modelu chodzi o proces oddziaływań wychowawczych. Wynika on zawsze z istniejącej sytuacji szkolnej, zadań przypisanych pomocy psychologiczno-pedagogicznej, potrzeb uczniów, rodziców i nauczycieli oraz środowiska wychowawczego. Wyodrębniono i opisano sześć modeli pracy pedagoga: opiekuna i społecznika, terapeuty, pedagoga kreatywnego, mentora dzieci i młodzieży, pragmatyka i koordynatora pracy edukacyjnej w szkole, pedagoga podejmującego działania interwencyjne. Przedstawione modele pracy mogą stanowić propozycję do efektywnego planowania działań podejmowanych w ramach pomocy psychologiczno-pedagogicznej.
The article is an attempt to present the model of work of a school counselor. It reviews the approaches to the styles and concepts of school counselors work described so far in the literature. It was assumed that the model is a certain image of reality, its possible shape. In the case of the school counselors, the model refers to the process of educational interactions. It always results from the existing school situation, tasks assigned to the educational psychologist and school counselor, the needs of students, parents and teachers, and the educational environment. Six models of the pedagogue's work were distinguished and described: a tutor and social activist, therapist, creative educator, mentor of children and youth, a pragmatist and coordinator of educational work at school, and an interventionist pedagogue. The presented models of work may constitute a proposal for effective planning of activities undertaken as part of sychological and pedagogical support.
Źródło:
Kultura – Przemiany – Edukacja; 2020, 8; 65-75
2300-9888
2544-1205
Pojawia się w:
Kultura – Przemiany – Edukacja
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sensor Actor Network Modeling utilizing the Holonic Architectural Framework
Autorzy:
Chiu, C.
Chaczko, Z.
Moses, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226170.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Extended Kohonen Maps (EKM)
Sensor Actor Networks (SANET)
Wireless Sensor Networks (WSN)
SANET Middleware
POE Classification Model
holonic architecture
Opis:
This paper discusses the results of utilizing advanced EKM modeling techniques to manage Sensor-Actor networks (SANETs) based upon the Holonic Architectural Framework. EKMs allow a quantitative analysis of an algorithmic artificial neural network process by using an indirect-mapping EKM to self-organize from a given input space to administer SANET routing and clustering functions with a control parameter space. Results demonstrate that in comparison to linear approximation techniques, indirect mapping with EKMs provide fluid control and feedback mechanisms by operating in a continuous sensory control space – thus enabling interactive detection and optimization of events in real-time environments.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2010, 56, 1; 49-54
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Methodology of rough-set-based classification and sorting with hierarchical structure of attributes and criteria
Metodyka klasyfikacji i sortowania z hierarchiczną strukturą atrybutów przy pomocy zbiorów przybliżonych
Autorzy:
Dembczyński, K.
Greco, S.
Słowiński, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/205554.pdf
Data publikacji:
2002
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
klasyfikacja
model reguł decyzyjnych preferencji
sortowanie
struktura hierarchiczna
zadanie wielokryterialnego podejmowania decyzji
zbiory przybliżone
classification
decision rule preference model
hierarchical structure
multicriteria decision problems
rough sets
sorting
Opis:
We consider a hierarchical classification problem involving sets of attributes and criteria. The problem of classification concerns an assignment of a set of objects to pre-defined classes. The classification to preference-ordered classes is called sorting. The objects are described by two sorts of attributes: criteria and regular attributes, depending on whether the attribute domain is preference-ordered or not. The hierarchical classification and sorting is made in finite number of steps due to hierarchical structure of regular attributes and criteria in the form of a tree. We propose a methodology based on the decision rule preference model. The model is constructed by inductive learning from examples of hierarchical decisions made by the Decision Maker on a reference set of objects. To deal with inconsistencies appearing in decision examples we adapt the rough set approach to the hierarchical classification and sorting problems. Due to inconsistency and their propagation from the bottom to the top of the hierarchy, the description of an object on a particular attribute may be not a simple value but either a subset of a regular attribute domain or an interval on a criterion scale. An example illustrates the methodology presented.
Rozpatrujemy problem klasyfikacji hierarchicznej ze zbiorami atrybutów i kryteriów. Zadanie klasyfikacji dotyczy przydziału zbioru obiektów do z góry zdefiniowanych klas. Klasyfikacja do klas uporządkowanych według relacji preferencji nazywana jest sortowaniem. Obiekty są opisane przez dwa rodzaje atrybutów: kryteria i właściwe atrybuty, w zależności od tego, czy dziedzina atrybutu jest uporządkowana względem preferencji, czy też nie. Hierarchiczna klasyfikacja i sortowanie wykonywane są w skończonej liczbie kroków dzięki hierarchicznej strukturze atrybutów właściwych i kryteriów, w postaci drzewa. Proponujemy metodyk(c) opartą na modelu reguł decyzyjnych co do preferencji. Model jest konstruowany poprzez uczenie indukcyjne na przykładach decyzji hierarchicznych podejmowanych przez decydenta w stosunku do zbioru odniesienia obiektów. Aby poradzić sobie z niespójnościami pojawiającymi się w przykładach decyzji zaadaptowaliśmy podejście zbiorów przybliżonych do zadania hierarchicznej klasyfikacji i sortowania. Wobec niespójności i ich propagacji od dołu do góry hierarchii, opis obiektu w ramach konkretnego atrybutu może nie być pojedynczą wartością, ale bądź to podzbiorem dziedziny atrybutu właściwego bądź to przedziałem na skali kryterium. Zaproponowaną metodykę zilustrowaliśmy przykładem.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2002, 31, 4; 891-920
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Improving sub-pixel imperviousness change prediction by ensembling heterogeneous non-linear regression models
Autorzy:
Drzewiecki, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145505.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
zmiany klimatyczne
modelowanie hydrologiczne
las
machine learning
model ensembles
sub-pixel classification
Landsat
Opis:
In this work nine non-linear regression models were compared for sub-pixel impervious surface area mapping from Landsat images. The comparison was done in three study areas both for accuracy of imperviousness coverage evaluation in individual points in time and accuracy of imperviousness change assessment. The performance of individual machine learning algorithms (Cubist, Random Forest, stochastic gradient boosting of regression trees, k-nearest neighbors regression, random k-nearest neighbors regression, Multivariate Adaptive Regression Splines, averaged neural networks, and support vector machines with polynomial and radial kernels) was also compared with the performance of heterogeneous model ensembles constructed from the best models trained using particular techniques. The results proved that in case of sub-pixel evaluation the most accurate prediction of change may not necessarily be based on the most accurate individual assessments. When single methods are considered, based on obtained results Cubist algorithm may be advised for Landsat based mapping of imperviousness for single dates. However, Random Forest may be endorsed when the most reliable evaluation of imperviousness change is the primary goal. It gave lower accuracies for individual assessments, but better prediction of change due to more correlated errors of individual predictions. Heterogeneous model ensembles performed for individual time points assessments at least as well as the best individual models. In case of imperviousness change assessment the ensembles always outperformed single model approaches. It means that it is possible to improve the accuracy of sub-pixel imperviousness change assessment using ensembles of heterogeneous non-linear regression models.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2016, 65, 2; 193-218
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Thorough statistical comparison of machine learning regression models and their ensembles for sub-pixel imperviousness and imperviousness change mapping
Autorzy:
Drzewiecki, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/145416.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
modele regresji
nieprzepuszczalność
subpiksel
impervious area
sub-pixel classification
machine learning
model ensembles
Landsat
Opis:
We evaluated the performance of nine machine learning regression algorithms and their ensembles for sub-pixel estimation of impervious areas coverages from Landsat imagery. The accuracy of imperviousness mapping in individual time points was assessed based on RMSE, MAE and R2. These measures were also used for the assessment of imperviousness change intensity estimations. The applicability for detection of relevant changes in impervious areas coverages at sub-pixel level was evaluated using overall accuracy, F-measure and ROC Area Under Curve. The results proved that Cubist algorithm may be advised for Landsat-based mapping of imperviousness for single dates. Stochastic gradient boosting of regression trees (GBM) may be also considered for this purpose. However, Random Forest algorithm is endorsed for both imperviousness change detection and mapping of its intensity. In all applications the heterogeneous model ensembles performed at least as well as the best individual models or better. They may be recommended for improving the quality of sub-pixel imperviousness and imperviousness change mapping. The study revealed also limitations of the investigated methodology for detection of subtle changes of imperviousness inside the pixel. None of the tested approaches was able to reliably classify changed and non-changed pixels if the relevant change threshold was set as one or three percent. Also for fi ve percent change threshold most of algorithms did not ensure that the accuracy of change map is higher than the accuracy of random classifi er. For the threshold of relevant change set as ten percent all approaches performed satisfactory.
Źródło:
Geodesy and Cartography; 2017, 66, 2; 171-209
2080-6736
2300-2581
Pojawia się w:
Geodesy and Cartography
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model klasyfikacji wiedzy w przedsiębiorstwie produkcyjnym przy zastosowaniu algorytmu Bayes’a
Autorzy:
Dudek, A.
Patalas-Maliszewska, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118404.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
model klasyfikacji wiedzy
gromadzenie danych
algorytm Bayes’a
model knowledge classification
collect data
Bayesian algorithm
Opis:
W artykule podjęto próbę zbudowania modelu klasyfikacji wiedzy w przedsiębiorstwie produkcyjnym w oparciu o algorytm Bayes’a. Pozyskiwanie, gromadzenie i przechowywanie danych i informacji działu obsługi serwisowej, możliwe jest za pomocą autorskiej aplikacji, której struktura została również przedstawiona w niniejszym artykule. Na podstawie danych i informacji zawartych w zgłoszeniach serwisowych, rejestrowanych w aplikacji, możliwe jest generowanie zdefiniowanej wiedzy. W konsekwencji, proponowany model klasyfikacji wiedzy, przy zastosowaniu algorytmu Bayes’a, daje możliwość zbudowania zbiorów użytecznej wiedzy.
This article elaborates a model of knowledge classification using a Bayesian algorithm in a manufacturing company. Further was illustrated an application, that enables you to collect, search and analyze data and information from a service department. Based on the data and information registered in the application, it is possible to generate a defined knowledge. Consequently, the proposed model for the classification of knowledge, using a Bayesian algorithm gives the opportunity to build the sets of useful knowledge.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 9; 85-98
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the state of budgetary balance over time via the one-way classification model
Autorzy:
Ekhosuehi, V. U.
Oyegue, F. O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406496.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
budget
expenditure
fixed effects
one-way classification model
zero-sum constraint
Opis:
A study on the state of budgetary balance over time in an economy has been conducted. The planned revenues and expected expenditures contained in the budget statements over the years are used as economic instruments for the study. The one-way classification model in statistical theory is used as the theoretical underpinning to describe the budget equation. The economic implications of the signs of the fixed effects in the model are stated.
Źródło:
Operations Research and Decisions; 2015, 25, 3; 5-16
2081-8858
2391-6060
Pojawia się w:
Operations Research and Decisions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Empirical Evaluation of Methods of Filling the Missing Data in Learning Probabilistic Models
Porównanie metod uzupełniania danych brakujących w uczeniu modeli probabilistycznych
Autorzy:
Falkowski, A. A.
Łupińska-Dubicka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88374.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
dane brakujące
model probabilistyczny
sieci Bayesa
klasyfikacja
missing data
probabilistic models
Bayesian networks
classification
Opis:
Missing data is a common problem in statistical analysis and most practical databases contain missing values of some of their attributes. Missing data can appear for many reasons. However, regardless of the reason for the missing values, even a small percent of missing data can cause serious problems with analysis reducing the statistical power of a study and leading to draw wrong conclusions. In this paper the results of handling missing observations in learning probabilistic models were presented. Two data sets taken from UCI Machine Learning Repository were used to learn the quantitative part of the Bayesian networks. To provide the opportunity to compare selected data sets did not contain any missing values. For each model data sets with variety of levels of missing values were artificially generated. The main goal of this paper was to examine whether omitting observations has an influence on model’s reliability. The accuracy was defined as the percentage of correctly classified records and has been compared to the results obtained in the data set not containing missing values.
Brakujące dane są częstym problemem w analizie statystycznej, a większość baz danych zawiera brakujące wartości niektórych z ich atrybutów. Brakujące dane mogą pojawiać się z wielu powodów. Jednak bez względu na przyczynę brakujących wartości nawet ich niewielki procent może spowodować poważne problemy z analizą, zmniejszając siłę statystyczną badania i prowadząc do wyciągnięcia błędnych wniosków. W artykule przedstawiono wyniki uzupełniania danych brakujących w uczeniu modeli probabilistycznych. Dwa zestawy danych pobrane z repozytorium uczenia maszynowego UCI posłużyły do wytrenowania ilościowej części sieci bayesowskich. Aby zapewnić możliwość porównania wybrane zbiory danych nie zawierały żadnych brakujących wartości. Dla każdego modelu zbiory danych z różnymi poziomami brakujących wartości zostały sztucznie wygenerowane. Głównym celem tego artykułu było zbadanie, czy braki w obserwacjach mają wpływ na niezawodność modelu. Dokładność została zdefiniowana jako procent poprawnie zaklasyfikowanych rekordów i została porównana z wynikami uzyskanymi w zbiorze danych niezawierającym brakujących wartości.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2018, 14; 55-67
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda oceny jakości modelu oparta na maszynie wektorów nośnych
Model Quality Assessment Method Based on Support Vector Machine
Autorzy:
Glodek, Łukasz
Bysko, Szymon
Nocoń, Witold
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2068646.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
wirtualne uruchomienie
cyfrowy bliźniak
Maszyna Wektorów Nośnych
jakość dopasowania modelu
klasyfikacja
virtual commissioning
digital twin
SVM
model goodness of fit
classification
Opis:
Celem pracy jest ocena jakości modelu oparta na Maszynie Wektorów Nośnych SVM pod kątem jej przydatności w wirtualnym uruchomieniu - do zastosowania na potrzeby wirtualnego bliźniaka. Przedstawione wyniki badań są ściśle skorelowane z Przemysłem 4.0, którego główną ideą jest integracja inteligentnych maszyn, systemów i informatyki. Jednym z celów jest wprowadzenie możliwości elastycznej zmiany asortymentu oraz zmian w systemach produkcyjnych. Wirtualne uruchomienie może zostać użyte do stworzenia modelu symulacyjnego obiektu, na potrzeby szkolenia operatorów. Jednym z działów wirtualnego rozruchu jest cyfrowy bliźniak. Jest to wirtualna reprezentacja instalacji lub urządzenia, czy też maszyny. Dzięki zastosowaniu wirtualnego bliźniaka, możliwe jest odwzorowanie różnych procesów w celu obniżenia kosztów procesu i przyspieszenia procesu testowania. W pracy zaproponowano współczynnik oceny jakości modelu oparty na SVM. Współczynnik ten bierze pod uwagę wiedzę ekspercką oraz metody używane do oceny jakości modelu - Znormalizowany Błąd Średniokwadratowy NRMSE (ang. Normalized Root Mean Square Error) oraz Znormalizowany Maksymalny Błąd ME (ang. Maximum Error). Wspomniane metody są powszechnie stosowane do oceny jakości modelu, jednak dotychczas nie były używane równocześnie. W każdej z metod uwzględniany jest inny aspekt dotyczący modelu. Zaproponowany współczynnik umożliwia podjęcie decyzji, czy dany model może zostać użyty do stworzenia wirtualnego bliźniaka. Takie podejście pozwala na testowanie modeli w sposób automatyczny lub półautomatyczny.
This paper proposes a model quality assessment method based on Support Vector Machine, which can be used to develop a digital twin. This work is strongly connected with Industry 4.0, in which the main idea is to integrate machines, devices, systems, and IT. One of the goals of Industry 4.0 is to introduce flexible assortment changes. Virtual commissioning can be used to create a simulation model of a plant or conduct training for maintenance engineers. One branch of virtual commissioning is a digital twin. The digital twin is a virtual representation of a plant or a device. Thanks to the digital twin, different scenarios can be analyzed to make the testing process less complicated and less time-consuming. The goal of this work is to propose a coefficient that will take into account expert knowledge and methods used for model quality assessment (such as Normalized Root Mean Square Error - NRMSE, Maximum Error - ME). NRMSE and ME methods are commonly used for this purpose, but they have not been used simultaneously so far. Each of them takes into consideration another aspect of a model. The coefficient allows deciding whether the model can be used for digital twin appliances. Such an attitude introduces the ability to test models automatically or in a semi-automatic way.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2021, 25, 1; 35--39
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Characteristic and Application of Knop Fancy Yarns
Charakterystyka i zastosowanie przędz fantazyjnych nopkowych
Autorzy:
Grabowska, K E
Ciesielska-Wróbel, I L
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/231843.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
knop fancy yarn
mechanical properties
classification
geometric model
production method
przędza nopkowa
przędza fantazyjna
właściwości mechaniczne
model geometryczny
metoda produkcji
Opis:
Apart from the simplest division into continuous and point effects, the classification of fancy yarns does not exist. There is also no published complex guide concerning technological aspects of the production of fancy yarns. The elaboration of such guides could be time consuming and probably they would not fit exactly the requirements of rapidly changing industry and end-user demands. The geometry of the effects could be considered as a classifying factor. Other factors supporting classification are the tensions of component yarns occurring during the twisting process. Thus we can classify knop yarn as a point effect fancy yarn, and according to the tension changes we rank knop yarn as a subgroup of bunch yarns. In the knop yarn group, the component yarns change their functions during the twisting process – periodically one of them is the core yarn and next it changes the function to become an effect yarn. In this way one may obtain fancy colour effects. The properties of this type of yarn were investigated focussing on changing the twist and frequency of occurring effects using multiple regressions. The most useful seems to prediction of the impact of the knop yarn type of aesthetic of fabrics and their mechanical parameters.
Geometrię efektόw punktowych przyjęto jako kryterium klasyfikacji przędz. Inny czynnik wspierający tę klasyfikację to naprężenie komponentόw przędz fantazyjnych występujące podczas procesu skręcania tych komponentόw. W konsekwencji, można zaklasyfikować przędzę nopkową jako przędzę fantazyjną z efektami okresowymi a posługując się kryterium naprężenia komponentόw przędzy, klasyfikujemy tę przędzę jako podgrupę przędzy pęczkowej. W przędzy pęczkowej, jej elementy składowe zmieniają swe funkcje podczas procesu skręcania w taki sposόb, że element będący rdzeniem przędzy staje się elementem zdobniczym. W ten sposόb można otrzymywać przędze kolorowe. Własności takich przędz zostały przebadane, ze szczegόlnym uwzględnienien zmiany liczby skrętόw przędzy i częstotliwości pojawiających się efektόw przy wykorzystaniu regresji wielowymiarowej. Najbardziej przydatne w tego typu analizie jest ocena wpływu rodzaju przędzy pęczkowej na właściwości estetyczne i parametry mechaniczne tkanin wyprodukowanych z tych przędz.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2015, 1 (109); 17-25
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System diagnostyki małych silników prądu stałego z wykorzystaniem metody identyfikacji
System of diagnostics of small dc motors with the usage of identification method
Autorzy:
Hanzel, M.
Moczulski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328537.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka
wykorzystanie modelu
identyfikacja
silnik elektryczny małej mocy
detekcja uszkodzeń
klasyfikacja residuów
logika rozmyta
model-based diagnostics
diagnostics through identification
small-power DC motor
fault detection
classification of residuals
fuzzy logic
Opis:
W referacie opisano system diagnostyki małych silników prądu stałego, stosowanych w samochodach osobowych. Zaprojektowanie, skonstruowanie stanowiska pomiarowego, opracowanie metody i oprogramowania, a także weryfikacja takiego systemu były przedmiotem pracy dyplomowej magisterskiej pierwszego z autorów. Zastosowane podejście bazuje na modelu analitycznym silnika, opisującym część elektryczną i mechaniczną. Do detekcji i lokalizacji uszkodzeń wykorzystuje się dwie stałe: elektromechaniczną stałą czasową oraz elektromagnetyczną stałą czasową obwodu twornika. Estymacja wartości tych stałych następuje na podstawie zmierzonych wielkości: prędkości obrotowej i parametrów elektrycznych. Uzyskane wyniki porównywane są z wartościami wzorcowymi otrzymanymi z modelu. Otrzymane residua są klasyfikowane z wykorzystaniem prostego algorytmu progowego, a także przez rozmytą sieć neuronową. Wstępne badania weryfikacyjne, przeprowadzone dla kilku obiektów tego samego typu, potwierdziły poprawne działanie systemu.
The paper deals with a system of diagnostics of small DC motors that are applied in personal cars. Design and development of a measuring stand, development of a method and respective software, and verification of this system were the subject of MSc thesis of the first author. The approach to the problem is based on analytical model of the motor, which describes both the electrical and mechanical parts of the object. Two time constants are applied in order to detect and isolate faults: electro-mechanical one and electro-magnetic time constant of the rotor circuit. These constants are estimated basing on such measured quantities as rotating speed and electric parameters. The obtained results are compared with pattern values calculated from the model. Received residuals are classified by using simple threshold algorithm, and by fuzzy neural network. The initial verification carried out for several motors of the same type confirmed correct operation of the diagnostic system.
Źródło:
Diagnostyka; 2007, 1(41); 67-74
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Conditions and limitations of digital satellite image pre-processing for the further 3D modeling
Autorzy:
Hnatushenko, V. V.
Kavats, O. O.
Kubanek, M.
Kibukevych, Y. O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/122385.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej
Tematy:
photogrammetric images
classification
segmentation
building detection
3D models
obraz fotogrametryczny
detekcja budynku
detekcja dachu
model 3D
segmentacja
Opis:
Today, 3D models of complex urban buildings are one of the most popular applications of 3D modeling. 3D models of complex urban buildings provide high data interpretation that accurately transfers information about objects or area changes and allows one to solve a number of applied tasks. The quality of the 3D models depends on the quality of the initial images and the method of the object recognition. First of all, the 3D-model building requires identification and classification building borders, which requires determination of the building roof form. The article reviews the existing classification and recognition methods for the 3D further modeling.
Źródło:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2016, 15, 3; 57-65
2299-9965
Pojawia się w:
Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 51

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies