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 "klasyfikator" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 64
Tytuł:
A class of neuro-computational methods for assamese fricative classification
Autorzy:
Patgiri, C.
Sarma, M.
Sarma, K. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91763.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
neuro-computational classifier
fricative phonemes
Assamese language
Recurrent Neural Network
RNN
neuro fuzzy classifier
linear prediction cepstral coefficients
LPCC
self-organizing map
SOM
adaptive neuro-fuzzy inference system
ANFIS
klasyfikator neuronowy
klasyfikator neuronowo rozmyty
sieć Kohonena
Opis:
In this work, a class of neuro-computational classifiers are used for classification of fricative phonemes of Assamese language. Initially, a Recurrent Neural Network (RNN) based classifier is used for classification. Later, another neuro fuzzy classifier is used for classification. We have used two different feature sets for the work, one using the specific acoustic-phonetic characteristics and another temporal attributes using linear prediction cepstral coefficients (LPCC) and a Self Organizing Map (SOM). Here, we present the experimental details and performance difference obtained by replacing the RNN based classifier with an adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) based block for both the feature sets to recognize Assamese fricative sounds.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 1; 59-70
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Critical Study of Usefulness of Selected Functional Classifiers in Economics
Krytyczna analiza wybranych klasyfikatorów dla danych funkcjonalnych w kontekście ich zastosowań w ekonomii
Autorzy:
Kosiorowski, Daniel
Mielczarek, Dominik
Rydlewski, Jerzy Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/660107.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
klasyfikator funkcjonalny
analiza danych funkcjonalnych
metody odporne
barometr optymizmu w ekonomii
functional classifier
functional data analysis
robust methods
economic optimism barometer
Opis:
W artykule przeprowadzono krytyczną analizę najbardziej znanych klasyfikatorów dla danych funkcjonalnych. Ponadto zaproponowano nowy klasyfikator dla danych funkcjonalnych. Przedyskutowano pewne, związane z odpornością, własności rozważanych klasyfikatorów. Wypracowane w artykule podejście może zostać użyte do przewidywania stanu gospodarki na podstawie indeksu mierzącego optymizm konsumentów – CCI (Consumer Confidence Index) oraz indeksu odzwierciedlającego optymizm w sektorze przemysłowym – IPI (Industrial Price Index), przy czym wykorzystuje się nie tylko skalarne wartości indeksu, lecz także całą trajektorię/kształt funkcji opisującej dany indeks. W związku z tym nasze rozważania mogą być pomocne w skonstruowaniu lepszego barometru stanu gospodarki. O ile wiadomo autorom, jest to pierwsze porównanie klasyfikatorów dla danych funkcjonalnych ze względu na kryterium ich użyteczności aplikacyjnej w ekonomii. Głównym celem artykułu jest zaprezentowanie, jak mała frakcja obserwacji nietypowych w próbce uczącej, będących liniowo niezależnymi z próbką uczącą, która z kolei składa się z funkcji prawie liniowo zależnych, jest w stanie poważnie zaburzyć wyniki klasyfikacji dla wszystkich rozpatrywanych klasyfikatorów.
In this paper we conduct a critical analysis of the most popular functional classifiers. Moreover, we propose a new classifier for functional data. Some robustness properties of the functional classifiers are discussed as well. We can use an approach worked out in this paper to predict the expected state of the economy from aggregated Consumer Confidence Index (CCI, measuring consumers optimism) and Industrial Price Index (IPI, reflecting a degree of optimism in industry sector) exploiting not only scalar values of the indices but also the trajectories/shapes of functions describing the indices. Thus our considerations may be helpful in constructing a better economic barometer. As far as we know, this is the first comparison of functional classifiers with respect to a criterion of their usefulness in economic applications. The main result of the paper is a presentation of how a small fraction of outliers in a training sample, which are linearly independent from the training sample, consisting of almost linearly dependent functions, corrupt all analysed classifiers.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2020, 2, 347; 71-90
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A method of feature selection in the aspect of specific identification of radar signals
Autorzy:
Dudczyk, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200837.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
radar emitter recognition
RER
specific emitter identification
SEI
minimum distance classification
ELINT system
klasyfikator minimalnej odległości
System ELINT
Opis:
This article presents an important task of classification, i.e. mapping surfaces which separate patterns in feature space in the scope of radar emitter recognition (RER) and classification. Assigning a tested radar to a particular class is based on defining its location from the discriminating areas. In order to carry out the classification process, it is necessary to define metrics in the feature space as it is essential to estimate the distance of a classified radar from the centre of the class. The method presented in this article is based on extraction and selection of distinctive features, which can be received in the process of specific emitter identification (SEI) of radar signals, and on the minimum distance classification. The author suggests a RER system which consists of a few independent channels. The task of each channel is to calculate the distance of the tested radar from a given class and finally, set the correct identification coefficient for each recognized radar. Thus, a multichannel system with independent distance measurement is obtained, which makes it possible to recognize particular radar copies. This system is implemented in electronic intelligence (ELINT) system and tested in real battlefield conditions.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2017, 65, 1; 113-119
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An approach to unsupervised classification
Autorzy:
Przybyła, T.
Pander, T.
Horoba, K.
Kupka, T.
Matonia, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333363.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
klasyfikacja
grupowanie rozmyte
klasyfikacja nienadzorowana
klasyfikator najbliższych sąsiadów
classification
fuzzy clustering
unsupervised classification
nearest neighbour classifier
Opis:
Classification methods can be divided into supervised and unsupervised methods. The supervised classifier requires a training set for the classifier parameter estimation. In the case of absence of a training set, the popular classifiers (e.g. K-Nearest Neighbors) can not be used. The clustering methods are considered as unsupervised classification methods. This paper presents an idea of the unsupervised classification with the popular classifiers. The fuzzy clustering method is used to create a learning set. The learning set includes only these patterns that are the best representative of each class in the input dataset. The numerical experiment uses an artificial dataset as well as the medical datasets (PIMA, Wisconsin Breast Cancer) and illustrates the usefulness of the proposed method.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 105-111
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An n-ary λ-averaging based similarity classifier
Autorzy:
Kurama, O.
Luukka, P.
Collan, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330385.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
similarity classifier
λ-averaging
n-ary λ-averaging operator
n-ary t-norm
n-ary t-conorm
classification
klasyfikator podobieństwa
operator uśredniony
sortowanie
Opis:
We introduce a new n-ary λ similarity classifier that is based on a new n-ary λ-averaging operator in the aggregation of similarities. This work is a natural extension of earlier research on similarity based classification in which aggregation is commonly performed by using the OWA-operator. So far λ -averaging has been used only in binary aggregation. Here the λ-averaging operator is extended to the n-ary aggregation case by using t-norms and t-conorms. We examine four different n-ary norms and test the new similarity classifier with five medical data sets. The new method seems to perform well when compared with the similarity classifier
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2016, 26, 2; 407-421
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza porównawcza Zoptymalizowanego i Klasycznego Algorytmu Multikomparacyjnego w zastosowaniu do klasyfikacji sygnałów akustycznych generowanych przez wyładowania niezupełne
Comparative analysis of classic and optimised multi-comparational algorithm
Autorzy:
Kurtasz, P.
Boczar, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157512.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
klasyfikator multikomparacyjny
klasyfikator binarny
wyładowania niezupełne
sygnały emisji akustycznej
defekty izolacji
multi-comparational classifier
binary classifier
partial discharges
acoustic emission signals
insulation defects
Opis:
W artykule określono zakres i scharakteryzowano możliwości zastosowania Zoptymalizowanego i Klasycznego Algorytmu Multikomparacyjnego do klasyfikacji sygnałów emisji akustycznej (EA) generowanej przez osiem podstawowych form wyładowań niezupełnych (WNZ), jakie mogą występować w izolacji papierowo-olejowej transformatorów elektroenergetycznych. Jest to nowa implementacja Klasycznego Algorytmu Multikomparacyjnego. Natomiast Zoptymalizowany Algorytm Multikomparacyjny został utworzony dla potrzeb klasyfikacji i w konsekwencji rozpoznawania sygnałów EA i jest wynikiem pracy Autorów. W artykule szczególną uwagę poświęcono omówieniu zasady działania zastosowanych algorytmów oraz wynikom uzyskiwanych przy ich użyciu skuteczności rozpoznawania podstawowych form WNZ.
Application of the optimised multi-comparational and classic multi-comparational algorithms to classification of acoustic emission signals generated by eight basic forms of partial discharges modelled in insulation oil is described in the paper. This is a new implementation of the classical multi-comparational algorithm. The idea of the algorithm was taken from [1]. The optimised multi-comparational algorithm was especially designed for needs of classification of the acoustic emission methods and is the result of research conducted by the authors of this paper. In Sections 2 and 3 the evaluated algorithms are characterised. Their logical structure is described in Section 4. Figs. 1 and 2 show the structure of both algorithms. In Section 5 the descriptor applied and the knowledge base adopted in the algorithms under study are described. The knowledge base is the result of earlier investigations performed by Sebastian Borucki and Andrzej Cichoń [3]. In Section 6 the binary classifiers applied are described; their structures are presented in Figs. 3 and 4. Section 7 contains the results of simulations performed. It was proved that both algorithms indicate high, over 90%, classification efficiency. The efficiency results are given in Tab.1, while its distributions are shown in Figs. 5 - 8. In Section 8 the evaluation results are summarised. Implementation of a time-frequency descriptor in the optimized multi-computational algorithm is proposed.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 9, 9; 1110-1113
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza sentymentu – metoda analizy danych jakościowych. Przykład zastosowania oraz ewaluacja słownika RID i metody klasyfikacji Bayesa w analizie danych jakościowych
Sentiment analysis. An example of application and evaluation of RID dictionary and Bayesian classification methods in qualitative data analysis approach
Autorzy:
Tomanek, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/622902.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
analiza danych jakościowych
analiza sentymentu
analiza treści
text mining
kodowanie tekstów
przetwarzanie języka naturalnego słownik RID
naiwny klasyfikator Bayesa
CAQDAS
qualitative data analysis
sentiment analysis
content analysis
coding techniques
natural language processing
RID dictionary
naive Bayes
Opis:
Celem artykułu jest prezentacja podstawowych metod klasyfikacji jakościowych danych tekstowych. Metody te korzystają z osiągnięć wypracowanych w takich obszarach, jak przetwarzanie języka naturalnego i analiza danych nieustrukturalizowanych. Przedstawiam i porównuję dwie techniki analityczne stosowane wobec danych tekstowych. Pierwsza to analiza z zastosowaniem słownika tematycznego. Druga technika oparta jest na idei klasyfikacji Bayesa i opiera się na rozwiązaniu zwanym naiwnym klasyfikatorem Bayesa. Porównuję efektywność dwóch wspomnianych technik analitycznych w ramach analizy sentymentu. Akcentuję rozwiązania mające na celu zbudowanie trafnego, w kontekście klasyfikacji tekstów, słownika. Porównuję skuteczność tak zwanych analiz nadzorowanych do skuteczności analiz zautomatyzowanych. Wyniki, które prezentuję, wzmacniają wniosek, którego treść brzmi: słownik, który w przeszłości uzyskał dobrą ocenę jako narzędzie klasyfikacyjne, gdy stosowany jest wobec nowego materiału empirycznego, powinien przejść fazę ewaluacji. Jest to, w proponowanym przeze mnie podejściu, podstawowy proces adaptacji słownika analitycznego, traktowanego jako narzędzie klasyfikacji tekstów.
The purpose of this article is to present the basic methods for classifying text data. These methods make use of achievements earned in areas such as: natural language processing, the analysis of unstructured data. I introduce and compare two analytical techniques applied to text data. The first analysis makes use of thematic vocabulary tool (sentiment analysis). The second technique uses the idea of Bayesian classification and applies, so-called, naive Bayes algorithm. My comparison goes towards grading the efficiency of use of these two analytical techniques. I emphasize solutions that are to be used to build dictionary accurate for the task of text classification. Then, I compare supervised classification to automated unsupervised analysis’ effectiveness. These results reinforce the conclusion that a dictionary which has received good evaluation as a tool for classification should be subjected to review and modification procedures if is to be applied to new empirical material. Adaptation procedures used for analytical dictionary become, in my proposed approach, the basic step in the methodology of textual data analysis.
Źródło:
Przegląd Socjologii Jakościowej; 2014, 10, 2; 118-136
1733-8069
Pojawia się w:
Przegląd Socjologii Jakościowej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of the possibility of mechanical devices supervision based on the measurement of the vibration level and SVM classifiers
Autorzy:
Schossler, Ryszard
Grochowina, Marcin
Leniowska, Lucyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24202009.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
Tematy:
SVM classifier
vibration pattern
gyroscope
accelerometer
one-class classifier
two-class classifier
klasyfikator SVM
wzór drgań
żyroskop
akcelerometr
klasyfikator jednoklasowy
klasyfikator dwuklasowy
Opis:
This paper presents the concept of diagnosing the technical condition of mechanical devices. The test is based on a non-invasive vibration analysis technique combined with the use of artificial intelligence method. The object of the research is an electric motor for which vibrations were recorded by a vibration sensor based on four 3-axis digital accelerometers and MPU-6050 gyroscopes. The effectiveness of classification methods using the two-class and one-class classification was compared. It has been shown that the use of an incomplete pattern of the vibration model and a single-class classifier allows for effective detection of anomalies in the operation of an induction motor. Satisfactory classification efficiency was achieved, despite the limitation of the teaching set only to the information obtained during the correct operation of the device. The described method is universal and can be used to diagnose the technical condition of many different types of technical devices.
Źródło:
Vibrations in Physical Systems; 2022, 33, 3; art. no. 2022316
0860-6897
Pojawia się w:
Vibrations in Physical Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of Time-Series Analysis for Predicting Defects in Continuous Steel Casting Process
Autorzy:
Rodziewicz, A.
Perzyk, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/380643.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
information technology
foundry industry
quality management
continuous steel casting
time series analysis
naïve Bayesian classifier
technologia informatyczna
przemysł odlewniczy
zarządzanie jakością
ciągłe odlewanie stali
analiza szeregów czasowych
naiwny klasyfikator Bayesa
Opis:
The purpose of this paper was testing suitability of the time-series analysis for quality control of the continuous steel casting process in production conditions. The analysis was carried out on industrial data collected in one of Polish steel plants. The production data concerned defective fractions of billets obtained in the process. The procedure of the industrial data preparation is presented. The computations for the time-series analysis were carried out in two ways, both using the authors’ own software. The first one, applied to the real numbers type of the data has a wide range of capabilities, including not only prediction of the future values but also detection of important periodicity in data. In the second approach the data were assumed in a binary (categorical) form, i.e. the every heat(melt) was labeled as ‘Good’ or ‘Defective’. The naïve Bayesian classifier was used for predicting the successive values. The most interesting results of the analysis include good prediction accuracies obtained by both methodologies, the crucial influence of the last preceding point on the predicted result for the real data time-series analysis as well as obtaining an information about the type of misclassification for binary data. The possibility of prediction of the future values can be used by engineering or operational staff with an expert knowledge to decrease fraction of defective products by taking appropriate action when the forthcoming period is identified as critical.
Źródło:
Archives of Foundry Engineering; 2016, 16, 4; 125-130
1897-3310
2299-2944
Pojawia się w:
Archives of Foundry Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Approach to predict product quality considering current customers’ expectations
Autorzy:
Siwiec, Dominika
Pacana, Andrzej
Bednárová, Lucia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27313593.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
predict
product quality
decision support
naïve Bayesian classifier
weighted sum model
customer expectations
przewidywanie
jakość produktu
wspomaganie decyzji
naiwny klasyfikator Bayesa
metoda sumy ważonej
oczekiwania klientów
Opis:
Purpose: The purpose was to develop an approach to predict product quality considering current customers' expectations. Design/methodology/approach: The approach includes integrated techniques, i.e.: SMART(-ER) method, a questionnaire with the Likert scale, brainstorming (B&M), WSM method, and Naïve Bayes Classifier. This approach refers to obtaining customers' expectations for satisfaction from the current quality of products and the importance of these criteria. Based on the satisfaction of customers, the quality of the product was estimated and classified. Then, the quality of the product was predicted for current customers. Findings: It was shown that it is possible to predict product quality based on current customer expectations, and so based on the current existing product. Research limitations/implications: The proposed approach does not include the possibilities of determining the expected quality of the product. The approach focuses on predicting customers' satisfaction with the current quality of the product. Therefore, if there is a need for improvement actions, further analyzes should be carried out to determine which criteria should be modified and how. Practical implications: The presented approach can be used for any product. Therefore, it is a useful tool for any kind of organization, which strives to meet customer satisfaction. Despite the possibility to predict the quality of the product, the proposed approach can indicate at an early stage to the organization that it is necessary to make improvement actions. Social implications: It is possible to reduce the waste of resources by predicting that improvement actions are necessary. Moreover, the approach supports an entity (e.g., expert, enterprise, interested parties) in predicting current customers' satisfaction. Originality/value: Originality is predicting product quality based on current customers' expectations. A new combination of quality management techniques, decision support, and machine learning was implemented.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2022, 155; 461--472
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatyczny klasyfikator rodzaju uszkodzenia amortyzatora samochodowego
Automatic classifier of the kind of car shock absorber damage
Autorzy:
Cempiel, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/133451.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Naukowe Silników Spalinowych
Tematy:
diagnozowanie amortyzatorów
metoda EUSAMA
sieć neuronowa
analiza obrazu
automatyczny diagnosta
klasyfikator
shock absorber diagnosis
EUSAMA method
neural network
image analysis
automatic classifier
Opis:
W artykule przedstawiono analizę wpływu czynników zewnętrznych (dodatkowe obciążenie, zmiany ciśnienia w oponach) na wartość wskaźnika EUSAMA. Jednocześnie zaproponowano automatyczną metodę diagnozowania stanu amortyzatorów przy pomocy analizy obrazów z wykorzystaniem sieci neuronowej oceniającej przebieg wartości wskaźnika EUSAMA w czasie. Na potrzeby pracy przygotowano model matematyczny części zawieszenia wraz ze stanowiskiem badawczym opartym o metodę EUSAMA plus. Zamodelowano układ odzwierciedlający dynamikę jednej czwartej zawieszenia pojazdu. Metoda automatycznego diagnozowania stanu amortyzatorów zakłada poprawność przeprowadzonego badania metodą EUSAMA. Uzyskane wyniki spełniły oczekiwania.
The article presents an analysis of the impact of external factors (extra load, tire pressure changes) on the value of the EUSAMA ratio. A method of automatic diagnosis of shock absorbers is proposed. This method is based on image analysis using a neural network appraising the “EUSAMA plus” ratio in the time domain. For the purpose of this paper a mathematical model of quarter of the car suspension with the test stand based on the method EUSAMA was prepared. The method of automatic diagnosis of shock absorbers assumes the correctness of the EUSAMA test. The results met expectations.
Źródło:
Combustion Engines; 2013, 52, 3; 1069-1075
2300-9896
2658-1442
Pojawia się w:
Combustion Engines
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badania skuteczności osadzarkowego oczyszczania kruszywa z ziaren węglanowych
Tests of effectiveness of removal of carbonate grains from aggregate in jigs
Autorzy:
Kowol, D.
Matusiak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/89016.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Wydział Geoinżynierii, Górnictwa i Geologii. Instytut Górnictwa
Tematy:
surowce mineralne
oczyszczanie
klasyfikator
Opis:
Jakość kruszywa, używanego zwłaszcza do przygotowania betonu i zaprawy, zależy w znacznym stopniu od poziomu jego zanieczyszczenia materiałem organicznym (korzenie, resztki roślinne, torf, lignit) oraz mineralnym (węglany, kreda). Sprawdzonym, wielokrotnie stosowanym urządzeniem do oczyszczania surowców mineralnych, pozwalającym na wysoką skuteczność wydzielania zanieczyszczeń jest osadzarka pulsacyjna (klasyfikator pulsacyjny). W artykule zamieszczono wyniki badań skuteczności oczyszczania nadawy żwirowej z ziaren węglanowych, które przeprowadzono na stanowisku doświadczalnym osadzarki laboratoryjnej. Wyniki badań mogą być wykorzystywane do określania parametrów ilościowo-jakościowych produktów dla przemysłowego procesu oczyszczania kruszywa oraz podczas opracowywania nowych rozwiązań technologicznych umożliwiających zwiększenie dotychczasowej skuteczności działania klasyfikatora pulsacyjnego.
The quality of aggregate, which is used to prepare the concrete and mortar, depends to a large extent on the level of its contamination with organic materials (roots, plant residues, peat, lignite) and minerals (carbonates, chalk). KOMAG pulsatory jig (pulsatory classifier) is the device that was verified and used many times for purification of minerals, enabling high effectiveness of separation of impurities. Results of testing the effectiveness of purification of gravel feed from carbonate grains, which were carried out in the laboratory jig, are given. The test results can be used to determine the quantitative-andqualitative parameters of products in industrial purification of aggregate and during development of new technological solutions enabling increase of pulsatory classifier effectiveness.
Źródło:
Mining Science; 2015, 22, Special Issue 1; 83-92
2300-9586
2353-5423
Pojawia się w:
Mining Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie klasyfikatora rozmytego z wykorzystaniem entropii rozmytej
Study of fuzzy classifier based on fuzzy entropy
Autorzy:
Sosnowski, Z. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404093.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:
klasyfikator rozmyty
rozmyta entropia
fuzzy classifier
fuzzy entropy
Opis:
W pracy przedstawiono architekturę klasyfikatora rozmytego opartego na entropii rozmytej oraz zbadano jego wydajność na standardowych zestawach danych: Iris i Wisconsin breast cancer. Wyniki symulacji pokazują, że przedstawiony klasyfikator daje zadawalające wskaźniki klasyfikacji.
In this paper, we present the architecture of fuzzy classifier based on fuzzy entropy and examine its performance on Iris and Wisconsin breast cancer data sets. Simulation results show that the presented classifier has a satisfactory classification rate.
Źródło:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2012, 3, 2; 99-106
2081-6154
Pojawia się w:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification of animals to determine the migration potential at the construction of new infrastructure
Autorzy:
Matuska, S.
Hudec, R.
Benco, M.
Zachariasova, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/393291.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu
Tematy:
SIFT
SURF descriptor
SVM classifier
animal classification
deskryptor SURF
klasyfikator SVM
klasyfikacja zwierząt
Opis:
At the planning and construction of new infrastructures, the information about migration potential of animals in a target area is needed. This information will be used to design of migration corridors for wild animals. To determine the migration potential of animals based on distributed video camera system, new methods for object recognition and classification are developed. In general, an object recognition system consists of three steps, namely, the image feature extraction from the training database, training the classifier and evaluation of query image of object/animal. In this paper, an extraction of local key point by SIFT or SURF descriptors, bags of key points method in combination with SVM classifier and two hybrid key points detection methods are proposed in detail.
Źródło:
Archives of Transport System Telematics; 2013, 6, 4; 26-30
1899-8208
Pojawia się w:
Archives of Transport System Telematics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Classification of cognitive states using clustering-split time series framework
Autorzy:
Ramakrishna, J. Siva
Ramasangu, Hariharan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/38708362.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:
functional MRI data
classification
consensus clustering
SVM classifier
GNB classifier
XGBoost
funkcjonalne dane MRI
klasyfikacja
grupowanie konsensusu
klasyfikator SVM
klasyfikator GNB
Opis:
Over the last two decades, functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) has provided immense data about the dynamics of the brain. Ongoing developments in machine learning suggest improvements in the performance of fMRI data analysis. Clustering is one of the critical techniques in machine learning. Unsupervised clustering techniques are utilized to partition the data objects into different groups. Supervised classification techniques applied to fMRI data facilitate the decoding of cognitive states while a subject is engaged in a cognitive task. Due to the high dimensional, sparse, and noisy nature of fMRI data, designing a classifier model for estimating cognitive states becomes challenging. Feature selection and feature extraction techniques are critical aspects of fMRI data analysis. In this work, we present one such synergy, a combination of Hierarchical Consensus Clustering (HCC) and the Statistics of Split Timeseries (SST) framework to estimate cognitive states. The proposed HCC-SST model’s performance has been verified on StarPlus fMRI data. The obtained experimental results show that the proposed classifier model achieves 99% classification accuracy with a smaller number of voxels and lower computational cost.
Źródło:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2024, 31, 2; 241-260
2299-3649
Pojawia się w:
Computer Assisted Methods in Engineering and Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 64

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