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 "eksploracyjna analiza danych" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Basic multivariate statistical methods for environmental monitoring data mining: introductory course for master students
    Autorzy:
    Simeonov, Vasil
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1430146.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
    Tematy:
    chemometrics
    environmetrics
    exploratory data analysis
    EDA
    master students course
    chemometria
    środowisko
    eksploracyjna analiza danych
    kurs magisterski
    Opis:
    The present introductory course of lectures summarizes the principles and algorithms of several widely used multivariate statistical methods: cluster analysis, principal components analysis, principal components regression, N-way principal components analysis, partial least squares regression and self-organizing maps with respect to their possible application in intelligent analysis, classification, modelling and interpretation to environmental monitoring data. The target group of possible users is master program students (environmental chemistry, analytical chemistry, environmental modelling and risk assessment etc.).
    Źródło:
    Chemistry-Didactics-Ecology-Metrology; 2020, 25, 1-2; 35-56
    2084-4506
    Pojawia się w:
    Chemistry-Didactics-Ecology-Metrology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    GeoMedia Enterprise Intelligence – nowe zastosowania kartograficznej metody badań w wielokryterialnej analizie danych przestrzennych
    GeoMedia Enterprise Intelligence – new applications of cartographic methodology in multicriteria spatial data analysis
    Autorzy:
    Olszewski, R.
    Fiedukowicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/345867.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
    Tematy:
    eksploracyjna analiza danych przestrzennych
    korelacja
    regresja
    statystyka przestrzenna
    ekonometria przestrzenna
    spatial data mining
    corelation
    regression
    spatial statistic
    spatial econometry
    Opis:
    W ramach innowacyjnego projektu geoinformacyjnego B+R finansowanego ze środków POIG Wydział Geodezji i Kartografii Politechniki Warszawskiej wraz firmą Intergraph oraz z Wrocławskim Instytutem Zastosowań Informacji Przestrzennej i Sztucznej Inteligencji realizuje temat „Opracowanie i wdrożenie innowacyjnej technologii GeoMedia Enterprise Intelligence realizującej wielokryterialną analizę danych przestrzennych w środowisku narzędziowym desktop oraz Web”. W ramach nawiązanej współpracy możliwe stało się wdrożenie opracowywanych od lat przez Zakład Kartografii PW algorytmów typu spatial data mining, umożliwiających uwzględnienie aspektu przestrzennego w analizach statystycznych. Autorzy pragną uzyskać wartość dodaną poprzez połączenie w celowy ciąg technologiczny szeregu analiz geostatystycznych, wzbogaconych o zaawansowane wizualizacje kartograficzne. W ciągu tym zaproponowano algorytmy mające służyć wstępnemu przetworzeniu danych, w tym metodę agregacji i metodę reduktów, oraz szereg klasycznych metod statystycznych wzbogaconych o ujęcie lokalne i powiązania przestrzenne.
    The Cartography Department of Geodesy and Cartography Faculty of Warsaw University of Technology, in collaboration with Intergraph Poland Sp. z o. o. and Wroclaw Institute of Spatial Information and Artificial Intelligence works on the subject of "Development and implementation of innovative technology GeoMedia Enterprise Intelligence in multicriteria spatial data analysis in both desktop and Web environment" This R&D project is funded by the Innovative Economy Operational Programme EU in Poland. Within the framework of this cooperation it became possible to implement new algorithms as well as to extend the existing ones (touching most of the spatial aspects to be included in the analysis) which were developed in the Cartography Department. The authors intend to obtain added value by combining a number of spatial statistics analyses, enriched by cartographic visualizations, into a purposeful workflow. The algorithms included in the workflow cover among others methods of data preprocessing, including data reduction (aggregation and reducts) as well as number of classical statistical methods enriched by the local approach and spatial neighborhood.
    Źródło:
    Roczniki Geomatyki; 2015, 13, 1(67); 35-37
    1731-5522
    2449-8963
    Pojawia się w:
    Roczniki Geomatyki
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the application of selected exploratory data analysis methods to assess differences in the level of sustainable development in the environmental domain of voivodships in Poland
    O zastosowaniu wybranych metod eksploracyjnej analizy danych do oceny różnic w poziomie zrównoważonego rozwoju w zakresie ładu środowiskowego województw w Polsce
    Autorzy:
    MISZTAL, Małgorzata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/435228.pdf
    Data publikacji:
    2018-06-01
    Wydawca:
    Uniwersytet Opolski
    Tematy:
    sustainable development
    environmental domain
    multivariate exploratory data analysis
    principal component analysis
    zrównoważony rozwój
    ład środowiskowy
    wielowymiarowa eksploracyjna analiza danych
    analiza składowych głównych
    Opis:
    The purpose of the study was to assess the differences in the level of sustainable development in environmental domain of voivodships in Poland in the years 2008-2015. Seven indicators belonging to 3 areas of the environmental domain (energy, air protection, waste management) were analysed with the use of principal component analysis (PCA) and the between-class PCA. The results revealed large differences between voivodships mainly due to the level of air pollutants emissions from plants especially noxious to air purity. It has also been shown that in the years 2008-2015 a visible increase in the outlays on fixed assets serving environmental protection and development of ecological awareness of society was observed.
    Celem pracy była ocena różnic w poziomie zrównoważonego rozwoju województw w Polsce w zakresie ładu środowiskowego w latach 2008-2015. Do analiz wykorzystano 7 wskaźników ładu środowiskowego należących do 3 obszarów tematycznych (energia, ochrona powietrza, gospodarka odpadami). Zastosowano analizę głównych składowych (PCA) oraz międzygrupową analizę głównych składowych (between-class PCA). Na podstawie uzyskanych wyników stwierdzono występowanie różnic między województwami przede wszystkim ze względu na emisję zanieczyszczeń powietrza (gazowych i pyłowych) z zakładów szczególnie uciążliwych. Wykazano także, że w latach 2008-2015 nastąpił wyraźny wzrost nakładów na środki trwałe służące ochronie środowiska związane z oszczędzaniem energii elektrycznej a także rozwój świadomości ekologicznej społeczeństwa.
    Źródło:
    Economic and Environmental Studies; 2018, 18, 2; 747-761
    1642-2597
    2081-8319
    Pojawia się w:
    Economic and Environmental Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza przestrzennego zróżnicowania rozwoju społecznego w Polsce na poziomie NUTS 3 z wykorzystaniem lokalnego indeksu HDI
    Spatial Differentiation of Social Development in Poland. Analysis on Nuts 3 Level
    Autorzy:
    Laskowska, Iwona
    Dańska-Borsiak, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/655525.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    rozwój społeczny
    rozwój lokalny
    eksploracyjna analiza danych przestrzennych
    statystyka I Morana
    podregion
    human development
    regional development
    exploratory spatial data analysis
    Moran’s I statistics
    subregion
    Opis:
    Regional development occupies an important place in the policy of the European Union. One of its priorities is to equalize the differences in the level of development of regions assessed more broadly than just the economic dimension. Broad understanding of regional development takes into account its social dimension. To assess the socio‑economic development at the national level, a synthetic indicator called the Human Development Index (HDI) is commonly used. However, HDI values do not describe the inequalities that exist between regions within countries. The main aim of this study is to assess the level of social development in regional (NUTS 3) perspective in Poland using the Local Human Development Index (LHDI) and to attempt to identify the determinants of social development at the local level. The way of constructing LHDI was proposed by the UNDP Project Office in Poland and was only slightly modified for the purposes of this study. The analysis of social development at the local level is important because it can serve as a tool for understanding the causes of existing and future social problems. Another important goal of the research is the analysis of the spatial relationship of social development, which allows to determine whether the strong regions, being local economic centres positively influence the development of the neighbouring regions.
    Istotne miejsce w polityce Unii Europejskiej zajmuje rozwój regionalny. Jednym z priorytetów europejskiej polityki spójności jest wyrównywanie różnic w poziomie rozwoju regionów nie tylko w wymiarze ekonomicznym, ale również społecznym, ponieważ szeroko rozumiany rozwój regionalny uwzględnia oba te wymiary. Do oceny rozwoju społeczno‑ekonomicznego na poziomie krajów powszechnie stosowany jest syntetyczny miernik zwany Wskaźnikiem Rozwoju Społecznego (Human Development Index – HDI), który nie odzwierciedla jednak nierówności między regionami wewnątrz danego kraju. Zasadniczym celem prezentowanych badań jest oszacowanie wartości Lokalnego Wskaźnika Rozwoju Społecznego (LHDI) dla podregionów w Polsce oraz próba identyfikacji czynników warunkujących rozwój społeczny na poziomie lokalnym. Konstrukcja LHDI została zaproponowana przez Biuro Projektowe UNDP w Polsce, a na potrzeby niniejszego badania została tylko nieznacznie zmodyfikowana. Analiza rozwoju społecznego na poziomie lokalnym jest istotna, ponieważ może stanowić narzędzie służące zrozumieniu przyczyn już istniejących i przyszłych problemów społecznych. Kolejny ważny cel badań stanowi analiza zależności przestrzennych wskaźników rozwoju społecznego, pozwalająca na stwierdzenie, czy silne ośrodki, będące lokalnymi centrami gospodarczymi, oddziałują prorozwojowo na regiony sąsiadujące.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 1, 333
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modal parameter identification of cable stayed bridge based on exploratory data analysis
    Wyznaczanie parametrów modalnych mostów wantowych na podstawie eksploracyjnej analizy danych
    Autorzy:
    Khan, I.
    Shan, D.
    Li, Q.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231193.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    analiza danych
    analiza odchyleń
    diagram stabilizacji
    analiza danych eksploracyjna
    EDA
    data driven stochastic sub-space identification
    most wantowy
    data analysis
    outlier analysis
    stabilization diagram
    exploratory data analysis
    cable stayed bridge
    Opis:
    In order to identify the modal parameters of civil structures it is vital to distinguish the defective data from that of appropriate and accurate data. The defects in data may be due to various reasons like defects in the data collection, malfunctioning of sensors, etc. For this purpose Exploratory Data Analysis (EDA) was engaged to envisage the distribution of sensor’s data and to detect the malfunctioning with in the sensors. Then outlier analysis was performed to remove those data points which may disrupt the accurate data analysis. Then Data Driven Stochastic Sub-space Identification (DATA-SSI) was engaged to perform the modal parameter identification. In the end to validate the accuracy of the proposed method stabilization diagrams were plotted. Sutong Bridge, one of the largest span cable stayed bridge was used as a case study and the suggested technique was employed. The results obtained after employing the above mentioned techniques are very valuable, accurate and effective.
    Jako, że infrastruktura lądowa, a w szczególności mosty o długich przęsłach, ulega z czasem starzeniu, wzrasta również istotność jej zrównoważonej ekonomicznie konserwacji. Ze względu na fakt, że tradycyjne techniki oględzin są zarówno czasochłonne, jak i kosztowne, konieczne jest opracowanie bardziej wiarygodnego i skutecznego systemu monitorowania mostów o długich przęsłach w celu ciągłego monitorowania zachowania się konstrukcji na podstawie szybkiej i dokładnej analizy danych. Ponieważ system monitorowania wykazuje anomalie w wyniku wadliwego funkcjonowania czujników lub awarii systemu, konieczne jest opracowanie efektywnej i skutecznej techniki, która umożliwi szybkie wykrywanie takich anomalii oraz prezentowanie ich w sposób bardziej profesjonalny. Dlatego w niniejszym opracowaniu przedstawiono metodę Eksploracyjnej Analizy Danych (EAD). Od kilkudziesięciu lat, wyznaczanie parametrów modalnych odgrywa coraz większą rolę, ponieważ dostarcza innowacyjnych narzędzi, umożliwiających zrozumienie i kontrolowanie optymalizacji projektu oraz oceny wytrzymałości konstrukcyjnej obiektu. Istnieje szereg technik SSI, takich, jak Covariance Driven SSI, Data Driven (DATA-SSI), jak również kombinacje innych metod, takich, jak techniki SSI Expectation Maximization (EM-SSI) czy Empirical Mode Decomposition (EMD). Niniejsze opracowanie opisuje zastosowanie techniki DATA-SSI z pewnymi ulepszeniami w odniesieniu do faktycznie istniejącego mostu o długich przęsłach. W przypadku danych gromadzonych na dużą skalę, zrozumienie zestawów danych zawierających cokolwiek więcej, niż tylko szereg punktów danych bez zastosowania efektywnej techniki jest praktycznie niemożliwe. Ponieważ dane gromadzone w trakcie monitorowania stanu mostów mają z reguły ogromną objętość, a niewiele wiadomo na temat funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF), zawsze zaleca się, aby inżynier przeanalizował dane w celu określenia i wskazania najważniejszych cech danych, zanim zastosuje techniki ilościowe; podstawową przeszkodą dla inżyniera jest w tym wypadku czas. EDA to najpotężniejsze narzędzie, wspomagające eksplorowanie „wewnętrznych sekretów” danych w sposób szczegółowy przy znacznym ograniczeniu czasu trwania obliczeń. Eksploracyjny charakter EDA może okazać się wystarczający dla wielu zastosowań SHM. Jakkolwiek istnieje wiele technik graficznej reprezentacji danych, w niniejszym opracowaniu omówimy zaledwie kilka z nich, aby zilustrować dokładność i skuteczność EDA – takie, jak wykresy kontrolne, krzywe Andrewsa oraz histogramy. W przypadku faktycznie istniejących konstrukcji lądowych na wielką skalę, w danych zawsze pojawiają się szumy i zniekształcenia; zasadniczo, nie istnieją z góry zdefiniowane informacje na temat liczby modułów podlegających przetworzeniu. Podstawową przyczyną tego stanu rzeczy są niepewności związane z określeniem rzędu układu. Dlatego używa się diagramu stabilizacji w celu rozróżnienia pomiędzy szumami lub fałszywymi biegunami a prawdziwymi biegunami układu. Diagram stabilizacji jest de facto rysunkową ilustracją występowania biegunów przy tej samej częstotliwości w wyniku zwiększania rzędu modelu modalnego w celu przedstawienia stanu fizycznego rzędu układu. Na podstawie procedury DATA-SSI, diagram stabilizacji wykreślono dla danych otrzymanych dla mostu Sutong. Most Sutong jest to most nad rzeką Jangcy i jeden z najdłuższych mostów wantowych, łączący Changshu i Nantong. Jest to most o siedmiu przęsłach, dwupylonowy, wantowy, w formie stalowej konstrukcji skrzynkowej o rozpiętości najdłuższego przęsła wynoszącej 1088m, przy czym łączna długość mostu wynosi: 100+100+300+1088+300+ 100+100=2088m. Aby wyznaczyć parametry modalne mostu Sutong, pobrano dane z 14 czujników – akcelerometrów, zainstalowanych na moście. Ogromna ilość danych, pobranych z systemu SHM na moście Sutong, została w pierwszej kolejności poddana wizualizacji przy pomocy EDA, aby określić najważniejsze tendencje oraz trendy w danych, ponieważ reprezentacja graficzna danych jest szybka i dokładna oraz umożliwia ogromną oszczędność czasu w porównaniu z technikami obliczeniowymi. Następnie przeprowadzono analizę odchyleń w celu odrzucenia ze zbioru danych budzących wątpliwości. Następnie wprowadzono technikę DATA-SSI, zapewniającą większą niezawodność i stabilność wyników. Na podstawie DATA-SSI określono parametry modalne, takie, jak częstotliwość czy wartość tłumienia, a wyniki wskazują, że proponowana metoda znakomicie broni się merytorycznie. Następnie sporządzono diagram stabilizacji, aby zweryfikować stwierdzony wstępnie prymat metody. Wyniki, pozyskane za pomocą wyżej wymienionych technik, są nie tylko autentyczne, ale też niezwykle efektywne, co sugeruje możliwość znaczącej poprawy rezultatów monitoringu, prowadzonego w terenie.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2015, 61, 2; 3-22
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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