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:
Neuronowe klasyfikatory cech sygnałów w diagnostyce uszkodzeń wirnika silnika indukcyjnego
Neural classifiers of fault symptoms in induction machinery rotor fault diagnosis
Autorzy:
Sobolewski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328340.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
MCSA
klasyfikator neuronowy
diagnostyka
detekcja uszkodzeń
neural classifier
diagnostics
fault detection
Opis:
W artykule zostaną poruszone zagadnienia związane z diagnostyką uszkodzeń silnika indukcyjnego dokonywanej za pomocą metody MCSA (Motor Current Signature Analysis. Wiele publikacji na ten temat wskazuje na pojawianie się tzw. częstotliwości poślizgowych wokół pierwszej, piątej i siódmej harmonicznej prądu stojana dla obciążeń powyżej połowy znamionowego. W niniejszym artykule zostanie przedstawiona sieć neuronowa LVQ wykorzystywana do rozwiązania problemu klasyfikacyjnego, przetwarzająca zbiór danych otrzymanych na drodze analizy statystycznej wybranych fragmentów spektrum prądu fazowego stojana. Rozwiązanie takie pozwala zautomatyzować proces klasyfikacyjny i uniknąć konieczności wyznaczania prędkości obrotowej.
In this paper problems of fault detection of induction motor by the MCSA (Motor Current Signature Analysis) method are considered. Many of published papers point to lip frequencies that appear around the fist, fifth and seventh harmonic in stator current spectrum for more then half of nominal load. This paper presents the application of the LVQ neural network, employed to solve the classification problem based on a set of input data collected as chosen parts of current spectrum being statistically analyzed. The application helps to make the classification procedure automated and avoids necessity of rotor speed measurement.
Źródło:
Diagnostyka; 2005, 35; 27-30
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On Naive Bayes in Speech Recognition
Autorzy:
Toth, L.
Kocsor, A.
Csirik, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908542.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
naiwny klasyfikator Bayesa
rozpoznawanie mowy
ukryty model Markowa
naive Bayes
segment-based speech recognition
hidden Markov model
Opis:
The currently dominant speech recognition technology, hidden Markov modeling, has long been criticized for its simplistic assumptions about speech, and especially for the naive Bayes combination rule inherent in it. Many sophisticated alternative models have been suggested over the last decade. These, however, have demonstrated only modest improvements and brought no paradigm shift in technology. The goal of this paper is to examine why HMM performs so well in spite of its incorrect bias due to the naive Bayes assumption. To do this we create an algorithmic framework that allows us to experiment with alternative combination schemes and helps us understand the factors that influence recognition performance. From the findings we argue that the bias peculiar to the naive Bayes rule is not really detrimental to phoneme classification performance. Furthermore, it ensures consistent behavior in outlier modeling, allowing efficient management of insertion and deletion errors.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 2; 287-294
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Strict Maximum Separability of Two Finite Sets: An Algorithmic Approach
Autorzy:
Cendrowska, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908540.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
klasyfikator binarny
metoda rekurencyjna
rozdzielność optymalna
binary classifiers
recursive methods
optimal separability
Opis:
The paper presents a recursive algorithm for the investigation of a strict, linear separation in the Euclidean space. In the case when sets are linearly separable, it allows us to determine the coefficients of the hyperplanes. An example of using this algorithm as well as its drawbacks are shown. Then the algorithm of determining an optimal separation (in the sense of maximizing the distance between the two sets) is presented.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 2; 295-304
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fault detection in electrical drive by means of artificial neural networks
Detekcja uszkodzeń w silniku elektrycznym przy pomocy sztucznych sieci neuronowych
Autorzy:
Głowacki, G.
Patan, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327210.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
detekcja uszkodzeń
sieć neuronowa
klasyfikator neuronowy
modelowanie
silnik elektryczny
fault detection
neural network
neural classifier
modeling
electrical drive
Opis:
The paper deals with problem model-based of fault detection electrical drive by using neural networks. The multilayer perceptron with tapped delay lines has been applied to model the diagnosed process at the nominal operation conditions. In turn, decision about faults has been performed using simple MultiLayer Feedforward Network (MFN). The electrical drive under consideration (AMIRA DR300) works in the closed loop and is controlled by PID controller. This laboratory electrical drive renders it positive to simulate a several faulty scenarios. In this way the proposed fault detection scheme can be tested on a number of faulty conditions.
Artykuł przedstawia problem detekcji uszkodzeń w silniku elektrycznym przy pomocy sieci neuronowych. Do zamodelowania diagnozowanego obiektu pracującego w warunkach normalnych użyto sieci jednokierunkowych z liniami opóźniającymi. Następnie, jako blok decyzyjny o wystąpieniu uszkodzeń zastosowano zwykłe jednokierunkowe sieci wielowarstwowe. Do przeprowadzenia badań wykorzystano silnik prądu stałego firmy AMIRA (DR300). Silnik pracuje w układzie zamkniętym z regulatorem PID i umożliwia symulację pewnych scenariuszy uszkodzeń. Dzięki temu możliwe jest przetestowanie zaproponowanego schematu detekcji uszkodzeń na przykładzie wadliwych warunków pracy obiektu.
Źródło:
Diagnostyka; 2006, 2(38); 7-10
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wisdom before knowledge, mathematics before informatics?
Autorzy:
Cendrowska, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/748573.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
Mathematical skills, Piecewise classifiers
Umiejętności matematyczne, Binarny klasyfikator
Opis:
„Świat potrzebuje mądrości jak nigdy dotąd, a jeśli poziom wiedzy będzie w przyszłości nadal rósł, świat będzie potrzebował mądrości w jeszcze większym stopniu niż obecnie”. Słowa te napisał Bertrand Russell w połowie zeszłego wieku. Czy mają dziś jakąś wartość? Co je łączy z matematyką, informatyką czy nawet polityką? Artykuł ten jest próbą odpowiedzi na te właśnie pytania.
"The world needs wisdom as it has never needed it before; and if the knowledge continuesto increase, the world will need wisdom in the future even more than it does now"(Bertrand Russell)
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2006, 34, 48/07
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Klasyfikacja ziarniakow kukurydzy w oparciu o neuronowa identyfikacje ksztaltu
The classification of maizes kernels with supporting neuronal identification of shape
Autorzy:
Boniecki, P
Nowakowski, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/882900.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
ksztalt
kukurydza
ziarniaki
sieci neuronowe sztuczne
aplikacja Klasyfikator
identyfikacja
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2008, 06; 21-24
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pozyskiwanie wiedzy z bazy danych dla potrzeb diagnozowania okrętowego silnika tłokowego
Knowledge acquisition from database for marine diesel engine diagnostic
Autorzy:
Pawletko, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327562.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka techniczna
silnik spalinowy
klasyfikator regułowy
technical diagnostics
combustion engine
expert knowledge acquisition
Opis:
W artykule przedstawiono próbę wykorzystania indukcyjnych metod uczenia maszynowego, do pozyskania wiedzy dla potrzeb ekspertowego systemu diagnozowania okrętowego silnika tłokowego. Metody uczenia maszynowego zastosowano do uzyskania reguł diagnostycznych. Przykłady uczące do indukcji reguł stanowiły wyniki eksperymentu czynnego, przeprowadzonego na silniku laboratoryjnym. Oceny sprawności uzyskanych klasyfikatorów regułowych dokonano techniką k-fold cross validation. Wykorzystane techniki mogą zostać zastosowane między innymi do automatycznego pozyskiwania wiedzy dla potrzeb systemu ekspertowego.
In this paper automatic rule induction algorithms are used to knowledge acquisition from data base for marine diesel engine diagnostic expert system. Training and test data were acquired from experiment on marine engine Sulzer 3AL 25/30. 10-fold cross validation method was used to estimation classification efficiency for different rule induction algorithms.
Źródło:
Diagnostyka; 2008, 2(46); 165-168
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identyfikacja modelu matematycznego procesu klasyfikacji w klasyfikatorze przepływowym z warstwą fluidalną
Identification of the mathematical model for classification process in a flow-type fluidized-bed classifier
Autorzy:
Kaniowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2070464.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
klasyfikator przepływowy
modelowanie procesu klasyfikacji
flow classifier
classification process modelling
Opis:
Przedmiotem badań przedstawionych w artykule jest klasyfikacja przepływowa piasku kwarcowego w klasyfikatorze z warstwą fluidałną. Na podstawie badań eksperymentałnych stwierdzono, że rozdział ziaren poruszających się z różną prędkością w warstwie fluidalnej, jest podobny do rozkładu Maxwella-Boltzmanna. Ten fakt pozwolił na zastosowanie znanej formuły fizyki statystycznej do opisu zachowania się ziaren poddawanych klasyfikacji.
Flow classification of quartz sand in a fluidized-bed classifier was a subject of studies presented in this paper. On the basis of experimental results it was found that the distribution of grains moving at different velocities within a fluidized bed was similar to the Maxwella-Boltzmanna distribution. This fact allowed one to use the known formuła of statistical physics for the description of behaviour ot grains being subjected to classification.
Źródło:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2009, 4; 62-63
0368-0827
Pojawia się w:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rozpoznawanie obrazów z wykorzystaniem neuronowego klasyfikatora NBV
Pattern recognition using NBV neural classifier
Autorzy:
Dybała, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327664.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
rozpoznawanie obrazów
sztuczna sieć neuronowa
klasyfikator neuronowy
pattern recognition
artificial neural network
neural classifier
Opis:
W artykule przedstawiono neuronowy klasyfikator NBV o konstrukcji inspirowanej strukturą sieci neuronowej CP (ang. Counter Propagation), który wykorzystuje koncepcję stosowaną w klasyfikacji minimalnoodległościowej, a w swym działaniu nawiązuje do idei funkcjonowania klasyfikatorów SVM (ang. Support Vector Machine).
The article presents the NBV neural classifier whose structure has been inspired by the structure of CP (Counter Propagation) neural network, which uses the methods applied in the minimum-distance classification, while in its operation it draws on the idea of functioning of SVM (Support Vector Machines) classifiers.
Źródło:
Diagnostyka; 2009, 3(51); 105-112
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stanowisko mocy krążącej jako system pozyskiwania danych testujących dla klasyfikatorów neuronowych
The circulating power test rig as a system of getting data test for the artificial neural network
Autorzy:
Wojnar, G.
Figlus, T.
Czech, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/197420.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
moc krążąca
klasyfikator neuronowy
artificial neural network
neural networks
Opis:
W opracowaniu przedstawiono metodologię wykorzystania stanowiska mocy krążącej jako bazy w pozyskaniu danych do walidacji klasyfikatorów neuronowych. W artykule przedstawiono metodologię pomiarów i wstępnej obróbki sygnałów zmierzonych na stanowisku FZG.
The work presents methodology of using circulating power test rig as a base of getting data set for artificial neural networks. The results of measurement used to test a neural classification system. The following paper presents a method of measuring and signal processing.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2009, 65; 119-124
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
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:
Short term prediction of stock index changes based on linear classification
Krótkoterminowe prognozowanie indeksów giełdowych w oparciu o klasyfikator liniowy
Autorzy:
Krawczuk, J.
Bobrowski, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/404168.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:
prognozowanie krótkoterminowe
zmiany indeksu giełdowego
klasyfikator liniowy
short term prediction
stock index changes
linear classifier
Opis:
This article describe the linear classifier based on convex and piecewise-linear function (CPL) and it application to market prediction. In an experiment we use CPL linear classifier to predict direction of one day change in stock index price. We use classification approach to predict only direction of change (grow or decline) of the index, not it quantity as in regression approach. Total number of instruments used in experiment including currencies is 42. Prediction of one index is based on historical prices of all 42 indexes. Using 7 historical values for each index it produce 294 attributes. Such high dimensional feature space was reduced by feature selection method - relaxed linear separability (RLS). Details of this methodology are also presented. Features was selected and model was build on training data. Test data (holdout data) was used for checking model accuracy. Model in average correctly classify (predict) 51.9 per cent direction of daily index changes.
W artykule opisano klasyfikator liniowy oparty o wypukłe i odcinkowo-liniowe funkcje kary (CPL) i jego zastosowanie w prognozowaniu giełdy. W przeprowadzonym eksperymencie klasyfikator liniowy CPL został użyty do prognozy kierunku jednodniowej zmiany indeksów giełdowych. W zastosowanym podejściu klasyfikacyjnym prognozowano jedynie kierunek zmian (wzrost lub spadek), a nie dokładną wartość indeksu (podejście regresyjne). W eksperymencie użyto 42 instrumentów finansowych, w tym m.in. kursów walut. Jednodniowa prognoza wybranego instrumentu budowana jest w oparciu o wartości historyczne wszystkich 42 instrumentów. Używając 7 danych historycznych dla każdego instrumentu, uzyskano w sumie 294 atrybuty. Tak wielowymiarowa przestrzeń została zredukowana metodą selekcji cech opartą o relaksację liniowej separowalności. Metoda ta została opisana szczegółowo. Selekcja cech i budowa modelu w wybranej podprzestrzeni została przeprowadzona na zbiorze uczącym (treningowym). Natomiast ocena modelu została przeprowadzona na zbiorze testowym. Otrzymany wynik to średnio 51.9 procent prawidłowo sklasyfikowanych (prognozowanych) dziennych zmian indeksów giełdowych.
Źródło:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2010, 1, 4; 363-373
2081-6154
Pojawia się w:
Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The new rule based colour classifier in the problem of human skin colour detection
Autorzy:
Głowacki, D.
Porwik, P.
Orczyk, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333896.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
kolor ludzkiej skóry
klasyfikator
reguły decyzyjne
human skin colour
classifier
decision rules
Opis:
This article presents new rules, which can be used to construct a classifier for image areas segmentation. Segmentation is made on upon the colours, which are commonly associated with human skin colour. The new rules of this classifier have been developed on the basis of the analysis and modifications of two other classifiers, which has been described in the literature. Nowadays, such classifiers are commonly used in practice: in photographic equipment, photo-editing software, biological images analysis or in-room person detecting systems.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 14; 39-48
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie Zoptymalizowanego Algorytmu Multikomparacyjnego do klasyfikacji sygnałów emisji akustycznej generowanej przez wyładowania niezupełne, uszeregowane w zmodyfikowanej bazie danych
The application of the optimized multi-comparative algorithm for classifying acoustic signals, generated by partial discharges, catalogued in the modified database
Autorzy:
Kurtasz, P.
Boczar, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/275012.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
klasyfikator multikomparacyjny
zoptymalizowany klasyfikator multikomparacyjny
wyładowanie niezupełne
sygnał emisji akustycznej
defekt izolacji papierowo-olejowej
multi-comparational classic
optimized multi-comparative algorithm
partial discharge
acoustic emission signal
defect in paper-oil insulation
Opis:
W artykule scharakteryzowano możliwości zastosowania Zoptymalizowanego Algorytmu Multikomparacyjnego (ZAM) do klasyfikacji sygnałów emisji akustycznej (EA) generowanej przez podstawowe formy (klasy) wyładowań niezupełnych (WNZ), jakie mogą występować w izolacji papierowo-olejowej transformatorów elektroenergetycznych. W algorytmie ZAM zastosowano deskryptor czasowo-częstotliwościowy z optymalnie dobranymi parametrami w dziedzinie czasu i częstotliwości. Za pomocą tak skonstruowanego algorytmu przebadano bazę wiedzy poszerzoną o dodatkową klasę WNZ. Dotychczas wykorzystywana baza wiedzy, zawierająca osiem klas przebiegów EA, została opracowana w Katedrze Wysokich Napięć Politechniki Opolskiej. Stanowiła podstawę do testowania algorytmu ZAM, uzupełniono ją o dodatkową formę WNZ modelowanych w iskierniku ostrze-płyta umieszczonym w oleju izolacyjnym ze swobodnie przemieszczającymi się pęcherzykami gazowymi. Układ wyładowczy reprezentujący tę klasę, podobnie jak wszystkie pozostałe układy został zamodelowany w oleju elektroizolacyjnym. W artykule szczególną uwagę poświęcono omówieniu zasady działania zastosowanego algorytmu oraz wynikom skuteczności rozpoznawania podstawowych form WNZ, uzyskiwanym przy jego użyciu. Skuteczność rozpoznawania form WNZ została wyznaczona dla każdej z klas z osobna i całościowo dla bazy danych. Całkowita skuteczność klasyfikacji (dla całej bazy danych) wyniosła 95,95 %.
In the paper application is described of the optimized multi-comparational and classic multi-comparational algorithms for classification of acoustic emission (AE) signals generated by the basic forms of partial discharges (PDs) which can occur in of paper-oil insulation systems of power transformers. This is a new implementation of the classical multi-comparational algorithm. The optimized multi-comparational algorithm was especially designed for needs on classification of the AE methods and it is result of research works performed by authors of this paper. Implementation of a time-frequency descriptor into the optimized multi-computational algorithm has been proposed. It was demonstrated that both algorithms indicate high, over 95,95 %, classification efficiency.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 12; 73-78
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
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
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