Informacja

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

Wyszukujesz frazę "data set" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Podłączeni pod społeczeństwo mody: udomawianie telewizora a kształtowanie się mody w Polsce Ludowej. Analiza materiałów z badań nad stylami życia Andrzeja Sicińskiego (1978-82)
Wired to Fashion Society: The Domestication of Television Set and the Emergence of Fashion in People’s Poland. Analysis of the Research Materials on Ways of Life (1978-82)
Autorzy:
Zalewska, Joanna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1372942.pdf
Data publikacji:
2019-05-09
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
moda
udomowienie technologii
telewizor
praktyki społeczne
analiza jakościowych danych zastanych
fashion
domestication of technology
television set
social practices
analysis of qualitative secondary data
Opis:
Celem artykułu jest odpowiedź na pytanie, w jaki sposób udomowianie telewizora oddziaływało na kształtowanie się mody jako regulatora praktyk społecznych w okresie późnego PRL-u. Pozwoli to zrozumieć, jaka była rola telewizora i oglądania telewizji w procesie powstawania społeczeństwa konsumpcyjnego, w którym moda odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu ludzkich zachowań. Analizie poddano materiały zebrane w badaniach nad stylami życia pod kierunkiem Andrzeja Sicińskiego w latach 1978−1982 w czterech miastach. Telewizor jako przedmiot wpływał na przekształcanie układu przestrzeni mieszkania zgodnie z aktualnie lansowanymi wzorami. Telewizor „sprawiał”, że dom stawał się podporządkowany praktyce oglądania telewizji, stojąc w centralnym punkcie głównego pokoju, otoczony przez meble służące siedzeniu i oglądaniu. Dominacja telewizora oraz oglądania telewizji jako najważniejszej praktyki podejmowanej w domu wywoływała opór obyczaju – wyrażony przede wszystkim w nawykach kobiet, które nie mogły oglądać bezczynnie. Modzie jako regulatorowi codziennych praktyk stawiała opór również gospodarka niedoboru. Telewizor jako medium umożliwiał podłączenie pod społeczeństwo mody i odbiór przekazywanych przez telewizję wzorów zachowań. Ciągłe podłączenie, gdy telewizor działał nieoglądany, stanowiło stałe źródło nieświadomego przejmowania wzorów. Treści odbierane świadomie były dyskutowane i negocjowane w ramach grupy pierwotnej.
The aim of the article is to answer the question how domestication of television set has influenced the emergence of fashion regulating social practices in People’s Poland. The qualitative secondary data on ways of life have been analysed. The materials were gathered by Andrzej Siciński and his team in the years 1978-82 in four cities. It occurs that television set was the channel through which the patterns of fashion were transmitted. The families were wired to the fashion society, because the television set was on constantly nevertheless it was watched or not. The TV was watched by communities not by individuals: if the content was watched with awareness, it was discussed and negotiated within families and friends. Due to the domestication of the television set, watching TV has become the dominant social practice in the home. This domination was resisted by customary norm according to which the home is the place of the housework and the habits of women.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2018, 14, 4; 190-218
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Convolutional neural networks in the SSI analysis for mine-induced vibrations
Autorzy:
Zając, Maciej
Kuźniar, Krystyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/38707462.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:
deep learning
convolutional neural network
shallow neural network
small data set
soil-structure interaction
mine-induced vibrations
głęboka nauka
splotowa sieć neuronowa
płytka sieć neuronowa
mały zestaw danych
interakcja gleba-struktura
wibracje wywołane minami
Opis:
Deep neural networks (DNNs) have recently become one of the most often used softcomputational tools for numerical analysis. The huge success of DNNs in the field of imageprocessing is associated with the use of convolutional neural networks (CNNs). CNNs,thanks to their characteristic structure, allow for the effective extraction of multi-layerfeatures. In this paper, the application of CNNs to one of the important soil-structureinteraction (SSI) problems, i.e., the analysis of vibrations transmission from the free-field next to a building to the building foundation, is presented in the case of mine-induced vibrations. To achieve this, the dataset from in-situ experimental measurements,containing 1D ground acceleration records, was converted into 2D spectrogram imagesusing either Fourier transform or continuous wavelet transform. Next, these images wereused as input for a pre-trained CNN. The output is a ratio of maximal vibration valuesrecorded simultaneously on the building foundation and on the ground. Therefore, the lastlayer of the CNN had to be changed from a classification to a regression one. The obtainedresults indicate the suitability of CNN for the analyzed problem.
Źródło:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2024, 31, 1; 3-28
2299-3649
Pojawia się w:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On some properties of bubble sort with logic control of order for large scale data sets
O własnościach algorytmu sortowania bąbelkowego z funkcją kontroli ułożenia elementów dla dużych zbiorów danych
Autorzy:
Woźniak, M.
Marszałek, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/87292.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
sortowanie danych
algorytm bąbelkowy
duży zbiór danych
data sorting
bubble algorithm
large data set
Opis:
Sorting is a one of very important topics for computer science. In the modern computing, computers must operate on bigger and bigger amounts of data. Therefore we try to analyze modified version of bubble sort algorithm and its properties for large data sets. Article aims to show and analyze the possible behavior of bubble sort with logic control of order for large scale data sets.
Sortowanie jest jednym z bardzo ważnych tematów współczesnej informatyki. We współczesnej informatyce komputery muszą pracować na coraz większej liczbie danych, dlatego staramy się analizować jeden z podstawowych algorytmów sortowania i jego właściwości dla dużych zbiorów danych. Artykuł ma na celu przeanalizowanie możliwego zachowania badanej wersji algorytmu z funkcją logicznej kontroli ułożenia dla dużych zbiorów danych.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Matematyka Stosowana / Politechnika Śląska; 2013, 3; 47-58
2084-073X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Matematyka Stosowana / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The analysis of properties of insertion sort algorithm for large data sets
Analiza własności algorytmu sortowania przez wstawianie dla dużych zbiorów danych
Autorzy:
Woźniak, M.
Marszałek, Z.
Gabryel, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1203410.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
algorytm sortowania przez wstawianie
zbiór danych
insertion sort algorithm
data set
Opis:
Insertion sort algorithm is one of the sorting algorithms. It is characterized by the computational complexity and time complexity, which represent the possibility of using it for large data sets. The present work is to describe this algorithm and describe it’s performance when sorting large scale data sets.
Algorytm sortowania przez wstawianie jest jednym z algorytmów opisywanych w literaturze. Omawiana metoda została scharakteryzowana poprzez złożoność czasową i obliczeniową algorytmu, która opisuje możliwość stosowania tego algorytmu do sortowania dużych zbiorów danych. Praca ta ma na celu opisanie zachowania algorytmu i jego wydajności dla dużych zbiorów danych.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Matematyka Stosowana / Politechnika Śląska; 2012, 2; 45-55
2084-073X
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Matematyka Stosowana / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the entropy information for the optimization of an additional measurements location in thermal systems
Autorzy:
Szega, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/240001.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
entropia informacji
optymaIne częstotliwości pomiarowe
proces cieplny
rachunek wyrównawczy
data reconciliation
information entropy
optimal set of measurements
thermal processes
Opis:
For the optimal location of an additional surplus measurements in the design of redundant measurements system, from data reconciliation point of view, of thermal processes, an information entropy has been applied. The relative entropy - Kullback-Leibler divergence, has been used. As a criterion of the optimal location of an additional surplus measurements in a system of measurements data, the minimum of the entropy information of reconciled measurements data has been assumed. Hence, the objective function in the described optimization task is maximum of the relative entropy - Kullback-Leibler divergence concerning sets of raw and reconciled measurements data. Simulation calculation with application of data reconciliation algorithm and Monte Carlo method concerning the influence of installation of the additional surplus measurements on decrease of entropy information of measurements after data validation have been carried out. The example calculations concerned the cross high-pressure heat regeneration system with cascade flow of condensate installed in 153 MW power unit equipped with cooler of steam are presented. Calculations for all variants of configurations of an additional surplus measurements in the analyzed thermal system have been done. Usefulness of the proposed Kullback-Leibler divergence as a objective function has been demonstrated.
Źródło:
Archives of Thermodynamics; 2011, 32, 3; 215-229
1231-0956
2083-6023
Pojawia się w:
Archives of Thermodynamics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Soil quality assessment of the rainfed lowland ricefields under organic and conventional farming systems in Kaliwungu (Central Java)
Autorzy:
Supriyadi, Supriyadi
Rachmawati, Septiana
Herawati, Aktavia
Purwanto, Purwanto
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/762795.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
soil quality index (SQI), rainfed lowland rice, principal component analysis (PCA), minimum data set (MDS)
Opis:
Rainfed lowland rice is grown in land where the irrigation systems depend on rainwater. The use of chemical fertilizers in large quantities in order to improve production of rice will result in soil quality degradation. In order to improve the condition of the soil, a system of organic farming was provided. The aim of this study was to quantify soil quality in rainfed lowland ricefilds using soil quality indexes (SQI) and to compare SQIs of farming system under organic and conventional fertilization. The sample consists of seven sample points on soil fertilized organically and three sample points on soil which is managed in a conventional way, each taken from 5 subpoints at a depth of 0–30 cm and analyzed for 12 soil variables. The best representative soil quality variables forming a minimum data set (MDS) were selected using principal component analysis (PCA), and soil quality scores were obtained using both linear and non-linear scoring functions. The study results indicate that in case of organic farming system, the soil quality was better (SQI = 2.079) when compared to its quality in the conventional farming system (SQI = 1.397). The selected indicators used as the MDS are soil porosity, cation exchange capacity (CEC), soil organic carbon, C/N ratio, soil permeability, available-P (Av-P), and electrical conductivity (EC)
Źródło:
Polish Journal of Soil Science; 2018, 51, 2
0079-2985
Pojawia się w:
Polish Journal of Soil Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Data irregularities in discretisation of test sets used for evaluation of classification systems: A case study on authorship attribution
Autorzy:
Stańczyk, Urszula
Zielosko, Beata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2086851.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
discretisation
data irregularities
test set
evaluation set
rough set
authorship attribution
stylometry
dyskretyzacja
nieprawidłowość danych
zestaw ewaluacyjny
zestaw testowy
autorstwo
stylometria
Opis:
When patterns to be recognised are described by features of continuous type, discretisation becomes either an optional or necessary step in the initial data pre-processing stage. Characteristics of data, distribution of data points in the input space, can significantly influence the process of transformation from real-valued into nominal attributes, and the resulting performance of classification systems employing them. If data include several separate sets, their discretisation becomes more complex, as varying numbers of intervals and different ranges can be constructed for the same variables. The paper presents research on irregularities in data distribution, observed in the context of discretisation processes. Selected discretisation methods were used and their effect on the performance of decision algorithms, induced in classical rough set approach, was investigated. The studied input space was defined by measurable style-markers, which, exploited as characteristic features, facilitate treating a task of stylometric authorship attribution as classification.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 4; e137629, 1-112
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rule modeling of ADI cast iron structure for contradictory data
Autorzy:
Soroczyński, Artur
Biernacki, Robert
Kochański, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29520059.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
rule modeling
contradictory data set
uncertainty
data preparation
decision tree
rough set theory
niepewność
drzewo decyzyjne
teoria zbiorów przybliżonych
Opis:
Ductile iron is a material that is very sensitive to the conditions of crystallization. Due to this fact, the data on the cast iron properties obtained in tests are significantly different and thus sets containing data from samples are contradictory, i.e. they contain inconsistent observations in which, for the same set of input data, the output values are significantly different. The aim of this work is to try to determine the possibility of building rule models in conditions of significant data uncertainty. The paper attempts to determine the impact of the presence of contradictory data in a data set on the results of process modeling with the use of rule-based methods. The study used the well-known dataset (Materials Algorithms Project Data Library, n.d.) pertaining to retained austenite volume fraction in austempered ductile cast iron. Two methods of rulebased modeling were used to model the volume of the retained austenite: the decision trees algorithm (DT) and the rough sets algorithm (RST). The paper demonstrates that the number of inconsistent observations depends on the adopted data discretization criteria. The influence of contradictory data on the generation of rules in both algorithms is considered, and the problems that can be generated by contradictory data used in rule modeling are indicated.
Źródło:
Computer Methods in Materials Science; 2022, 22, 4; 211-228
2720-4081
2720-3948
Pojawia się w:
Computer Methods in Materials Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Weryfikacja autentyczności kolorów na zdjęciach wykonanych w technice analogowej
Checking color authenticity in analog photos
Autorzy:
Sokołowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267227.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
zbiór danych
fotografia kolorowa
fotografia historyczna
uczenie maszynowe
uwierzytelnianie
data set
colour photography
historic photography
machine learning
authenticity
Opis:
W artykule opisano zagadnienie odróżniania historycznych fotografii pomiędzy oryginalnie kolorowe a koloryzowane. Rozważono problem doboru zdjęć pod względem technologii, w jakiej zostały wykonane. Następnie wykorzystując sieci neuronowe już w części wyuczone na innych zbiorach danych, sprawdzono ich efektywność w rozwiązywaniu badanego problemu. Rozważono wpływ rozmiaru obrazu podanego na wejściu, architektury zastosowanej sieci, a także zestawu danych użytego do uczenia sieci i wyodrębniania cech. W rezultacie potwierdzono przydatność opracowanego zbioru do treningu sieci, a także zaobserwowano, że zwiększanie rozmiaru sieci nie przynosi dodatkowych korzyści. Uzyskana trafność rozróżniania sięgnęła ponad 92 %.
The article describes a dataset designed to train neural networks distinguishing historical photographs between the ones that have original historic color and those which were contemporary colorized. The problem of choosing photos in terms of technology and content was considered. Using some of the pre-trained neural networks on other collections, their effectiveness in solving the studied issue was checked. The influence of the input image size, the depth of the neural network used as well as the data set used to train the network to extract features was investigated. As a result, the usefulness of the developed set for network training was confirmed, and it was observed that increasing the network did not bring any additional benefits. The reached accuracy is up to 92.6%.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 68; 45-48
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kidney Segmentation in CT Data Using Hybrid Level-Set Method with Ellipsoidal Shape Constraints
Autorzy:
Skalski, A.
Heryan, K.
Jakubowski, J.
Drewniak, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/221728.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Level Set method
kidney
CT data
image segmentation
ellipsoid
Opis:
With development of medical diagnostic and imaging techniques the sparing surgeries are facilitated. Renal cancer is one of examples. In order to minimize the amount of healthy kidney removed during the treatment procedure, it is essential to design a system that provides three-dimensional visualization prior to the surgery. The information about location of crucial structures (e.g. kidney, renal ureter and arteries) and their mutual spatial arrangement should be delivered to the operator. The introduction of such a system meets both the requirements and expectations of oncological surgeons. In this paper, we present one of the most important steps towards building such a system: a new approach to kidney segmentation from Computed Tomography data. The segmentation is based on the Active Contour Method using the Level Set (LS) framework. During the segmentation process the energy functional describing an image is the subject to minimize. The functional proposed in this paper consists of four terms. In contrast to the original approach containing solely the region and boundary terms, the ellipsoidal shape constraint was also introduced. This additional limitation imposed on evolution of the function prevents from leakage to undesired regions. The proposed methodology was tested on 10 Computed Tomography scans from patients diagnosed with renal cancer. The database contained the results of studies performed in several medical centers and on different devices. The average effectiveness of the proposed solution regarding the Dice Coefficient and average Hausdorff distance was equal to 0.862 and 2.37 mm, respectively. Both the qualitative and quantitative evaluations confirm effectiveness of the proposed solution.
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2017, 24, 1; 101-112
0860-8229
Pojawia się w:
Metrology and Measurement Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance evaluation of deep neural networks applied to speech recognition : RNN, LSTM and GRU
Autorzy:
Shewalkar, Apeksha
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91735.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
spectrogram
connectionist temporal classification
TED-LIUM data set
Opis:
Deep Neural Networks (DNN) are nothing but neural networks with many hidden layers. DNNs are becoming popular in automatic speech recognition tasks which combines a good acoustic with a language model. Standard feedforward neural networks cannot handle speech data well since they do not have a way to feed information from a later layer back to an earlier layer. Thus, Recurrent Neural Networks (RNNs) have been introduced to take temporal dependencies into account. However, the shortcoming of RNNs is that long-term dependencies due to the vanishing/exploding gradient problem cannot be handled. Therefore, Long Short-Term Memory (LSTM) networks were introduced, which are a special case of RNNs, that takes long-term dependencies in a speech in addition to shortterm dependencies into account. Similarily, GRU (Gated Recurrent Unit) networks are an improvement of LSTM networks also taking long-term dependencies into consideration. Thus, in this paper, we evaluate RNN, LSTM, and GRU to compare their performances on a reduced TED-LIUM speech data set. The results show that LSTM achieves the best word error rates, however, the GRU optimization is faster while achieving word error rates close to LSTM.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2019, 9, 4; 235-245
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimal Ensemble Learning Based on Distinctive Feature Selection by Univariate ANOVA-F Statistics for IDS
Autorzy:
Shakeela, Shaikh
Sai Shankar, N.
Mohan Reddy, P.
Kavya Tulasi, T.
Mahesh Koneru, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1844624.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
ANOVA-F test
cross validation
decision trees
features
NSL-KDD
data set
Opis:
Cyber-attacks are increasing day by day. The generation of data by the population of the world is immensely escalated. The advancements in technology, are intern leading to more chances of vulnerabilities to individual’s personal data. Across the world it became a very big challenge to bring down the threats to data security. These threats are not only targeting the user data and also destroying the whole network infrastructure in the local or global level, the attacks could be hardware or software. Central objective of this paper is to design an intrusion detection system using ensemble learning specifically Decision Trees with distinctive feature selection univariate ANOVA-F test. Decision Trees has been the most popular among ensemble learning methods and it also outperforms among the other classification algorithm in various aspects. With the essence of different feature selection techniques, the performance found to be increased more, and the detection outcome will be less prone to false classification. Analysis of Variance (ANOVA) with F-statistics computations could be a reasonable criterion to choose distinctives features in the given network traffic data. The mentioned technique is applied and tested on NSL KDD network dataset. Various performance measures like accuracy, precision, F-score and Cross Validation curve have drawn to justify the ability of the method.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2021, 67, 2; 267-275
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zbiory przybliżone w badaniach koniunktury gospodarczej
Rough Sets in !nvestigation$ of Economic Conditions in Construction Industry
Autorzy:
Perkowska, Eleonora
Wachecka-Skowron, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/500340.pdf
Data publikacji:
1998
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Tematy:
Badania statystyczne, Analiza danych statystycznych, Koniunktura gospodarcza, Budownictwo, Teoria zbiorów przybliżonych
Statistical surveys, Statistical data analysis, Business trends, Construction sector, Rough set theory
Opis:
The problem of imperfect knowledge became crucial issue for many applications including economic applications. Rough set theory, proposed by Z. Pawlak (1982) is one of the existing approaches to understanding and manipulation of imperfect knowledge. This theory has attracted many researchers and practitioners all over the world, who contributed essentially to its numerous developments and applications. The aim of this chapter is to present preliminaries of rough set theory (including information systems and decision tables, indiscernibility, lower and upper approximations of sets, reducts, patterns) and application of rough set methods to the construction industry data analysis with respect to the economic conditions. We present some methods based on rough set approach for solution of the following problems related to the analysis of such data: - Extracting dependencies between queries in questionnaires. - Searching for relationships between respondent answers and classification. - Extraction of (minimal) relevant subsets of queries predicting with high quality answers for other questions. Characterization of respondent situation changes in the consecutive year quarters. We discuss the results of Computer experiments including also visual representation of the received results.
Źródło:
Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH; 1998, 60; 151-178
0866-9503
Pojawia się w:
Prace i Materiały Instytutu Rozwoju Gospodarczego SGH
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementation of the attribute significance analysis with the use of soft reduction of attributes in the rough set theory on the basis of the SQL mechanisms
Autorzy:
Nozdrzykowski, Ł.
Nozdrzykowska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/114726.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
rough set theory
data analysis
soft reduction of attributes
SQL implementation
Opis:
This article presents a way to use databases supporting the SQL and PL/SQL in the implementation of a method of attribute significance analysis with the use of soft reduction of attributes in the rough set theory. A number of SQL queries are presented, which facilitate the implementation. The original mechanisms presented previously [1] are supplemented with queries which facilitate the execution of attribute coding. The authors present a complete implementation of the method, from the coding of attributes to the determination of the significance of conditional attributes. Application of queries to the database eliminates the necessity to build data grouping and data mining mechanisms and calculation of repetitions of identical rules in the reduced decision rule space. Without the support of a database, the creation of universal data grouping and data mining mechanisms which could be used with any number of attributes is a challenging task.
Źródło:
Measurement Automation Monitoring; 2017, 63, 1; 10-14
2450-2855
Pojawia się w:
Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dobór pomp ciepła z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych dla domów jednorodzinnych dla pełnych i niepełnych zbiorów danych
Selection of heat pumps supported by artificial neural networks for single-family houses for complete and incomplete data sets
Autorzy:
Neugebauer, M.
Sołowiej, P.
Himik, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/289761.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
sztuczna sieć neuronowa
pompa ciepła
niepełny zbiór danych
artificial neural network
heat pump
incomplete data set
Opis:
W pracy zaproponowano sposób doboru pompy ciepła z wykorzystaniem sieci neuronowych. Dobór pomp ciepła polega na obliczeniu mocy cieplnej na podstawie parametrów danego domu. Utworzono i przetestowano kilka rodzajów sieci, z uwzględnieniem testowania na zbiorach danych pełnych (ze wszystkimi parametrami wejściowymi) i niepełnych (bez jednego lub dwóch parametrów wejściowych). Dla zbiorów danych niepełnych brakującymi parametrami były: wysokość pomieszczenia, grubość ocieplenia, temperatura wewnątrz i ukształtowanie budynku. W pracy użyto dwóch programów do symulacji sztucznych sieci neuronowych: "Statistica" i "MATLAB".
The paper proposes a method allowing to select heat pumps using neural networks. Selection of heat pumps consists in calculating thermal power depending on parameters of a given house. The researchers created and tested several network types, taking into account testing on complete data sets (with all input parameters) and incomplete data sets (without one or two input parameters). The following parameters were missing for incomplete data sets: room height, thermal insulation thickness, inside temperature, and building configuration. The research involved using two applications for simulation of artificial neural networks: "Statistica" and "MATLAB".
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2008, R. 12, nr 11(109), 11(109); 205-212
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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