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 "klasyfikatory" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-13 z 13
    Tytuł:
    Zastosowania klasyfikatora pulsacyjnego KOMAG do oczyszczania trudnowzbogacalnych surowców mineralnych
    Possibilities of use of KOMAG pulsatory jig for purification of hard-to-enrich minerals
    Autorzy:
    Kowol, D.
    Matusiak, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/89172.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Wydział Geoinżynierii, Górnictwa i Geologii. Instytut Górnictwa
    Tematy:
    surowce mineralne
    wzbogacanie
    klasyfikatory
    Opis:
    Klasyfikator pulsacyjny jako urządzenie wielokrotnie stosowane do pozyskiwania żwiru i piasku, z jednoczesnym wydzielaniem zanieczyszczeń organicznych i mineralnych, pozwala na spełnienie jakościowych wymagań producentów i odbiorców kruszywa. Przedstawiono rozwiązanie klasyfikatora pulsacyjnego typu KOMAG oraz przykłady jego wdrożeń. Opisano możliwości wzbogacania nadaw trudnowzbogacalnych, zawierających zanieczyszczenia węglanowe lub charakteryzujące się wysokim udziałem trakcji piaskowych. Przedstawiono rozwiązania konstrukcyjne układów technologicznych.
    Pulsatory jig, which was used many times for winning the gravel and sand, with simultaneous separation of organic and mineral contaminants, enables to meet high qualitative requirements of producers and recipients of aggregate. Design of KOMAG pulsatory jig and examples of its implementation are presented. Possibilities of beneficiation of hard-to-enrich feeds, which include carbonate contaminants or have a high share of sand fractions, are discussed. Design solutions of technological systems for the above mentioned types of feed are presented.
    Źródło:
    Mining Science; 2014, 21, Special Issue 1; 99-108
    2300-9586
    2353-5423
    Pojawia się w:
    Mining Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analiza porównawcza wybranych klasyfikatorów w diagnozowaniu uszkodzeń przekładni zębatych
    A comparison of selected classifiers in gear fault diagnosis
    Autorzy:
    Piekoszewski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/313178.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    klasyfikatory
    diagnozowanie
    sieć bayesowska
    classifiers
    diagnosis
    Bayesian network
    Opis:
    Niewielkie uszkodzenie przekładni zębatej może prowadzić do poważnej awarii urządzenia. Zatem, bardzo ważnym jest wykrycie takich defektów na ich początkowym etapie powstawania aby zapobiec dalszym uszkodzeniom. Praca przedstawia kilka wybranych teoretycznych narzędzi z obszaru sztucznej inteligencji zastosowanych do rozwiązania problemu diagnozowania uszkodzeń przekładni zębatych. Rozważanymi narzędziami są: perceptron wielowarstwowy, sieć neuronowa o radialnych funkcjach bazowych, drzewo decyzyjne, sieć bayesowska, maszyna wektorów podpierających oraz algorytm k najbliższych sąsiadów. Rezultaty wszystkich eksperymentów zostały otrzymane z wykorzystaniem rzeczywistych danych oraz aplikacji WEKA (ang. Waikato Environment for Knowledge Analysis) dostępnej na stronach Uniwersytetu Waikato w Nowej Zelandii.
    Minor gear damage may lead to serious failures of the device. Thus, it is very important to detect such damage as early as possible to prevent further damage. This paper presents a selection of several theoretical tools from the field of artificial intelligence and their application in gear fault classification. The considered tools are: feed forward neural network (multilayer perception), neural network with radial basis functions, decision tree, Bayesian network, support vector machine, and k-nearest neighbor algorithm. All numerical experiments presented in the paper were performed with the use of real-world dataset and WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) software, available at the server of the University of Waikato.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 12; 1233-1236, CD
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie eksploracji danych do wykrywania reklam w obrazach na stronach www
    Application of data mining in detecting advertisements in images from web pages
    Autorzy:
    Brylak, J.
    Gruber, J.
    Jóźwiak, I. J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/321926.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    klasyfikatory
    wykrywanie reklam
    strona WWW
    classifiers
    advertisement detection
    web page
    Opis:
    W artykule przedstawiono sposób tworzenia klasyfikatorów, które mają posłużyć do wykrywania reklam w obrazach na stronach WWW. Opisano postać i rodzaj danych, jakie zostały wykorzystane do wytworzenia modeli. Omówiono wszystkie etapy tego procesu tworzenia modelu, na który składają się filtracja dostępnych danych, dobór odpowiednich zmiennych, ocena utworzonych klasyfikatorów.
    This article describes how to create classifiers, which are used to detect advertising images on web pages. The character and type of data that were used to produce models were also discussed. Modeling process consists of filtering the data, selection of appropriate variables, the evaluation of classifiers created, has also been described.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2012, z. 63a; 379-386
    1641-3466
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prawdopodobieństwo błędu klasyfikatorów złożonych dla problemów wieloklasowych
    Multiple classifier error probability for multi-class problems
    Autorzy:
    Huk, M.
    Szczepanik, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1366305.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    klasyfikatory złożone
    głosowanie większościowe
    problemy wieloklasowe
    multiple classifiers
    majority voting
    multi-class problems
    Opis:
    In this paper we consider majority voting of multiple classifiers systems in the case of two-valued decision support for many-class problem. Using an explicit representation of the classification error probability for ensemble binomial voting and two class problem, we obtain general equation for classification error probability for the case under consideration. Thus we are extending theoretical analysis of the given subject initially performed for the two class problem by Hassen and Salamon and still used by Kuncheva and other researchers. This allows us to observe important dependence of maximal posterior error probability of base classifier allowable for building multiple classifiers from the number of considered classes. This indicates the possibility of improving the performance of multiple classifiers for multiclass problems, which may have important implications for their future applications in many fields of science and industry, including the problems of machines diagnostic and systems reliability testing.
    W niniejszym artykule rozważamy systemy złożonych klasyfikatorów z głosowaniem większościowym dla przypadku problemów wieloklasowych, wykorzystujące wielowartościowe klasyfikatory bazowe. Stosując bezpośrednią reprezentację prawdopodobieństwa błędnej klasyfikacji dla analogicznych systemów w problemach dwuklasowych, otrzymujemy ogólny wzór na prawdopodobieństwo błędu klasyfikacji w przypadku wieloklasowym. Tym samym rozszerzamy teoretyczne analizy tego zagadnienia pierwotnie przeprowadzone dla problemów dwuklasowych przez Hansena i Salomona i ciagle wykorzystywane przez Kunchevę i innych badaczy. Pozwala nam to zaobserwować istotną zależność maksymalnego dopuszczalnego poziomu prawdopodobieństwa błędów klasyfikatorów bazowych od liczby rozważanych przez nie klas. Wskazuje to na możliwość poprawy parametrów klasyfikatorów złożonych dla problemów wieloklasowych, co może mieć niebagatelne znaczenie dla dalszych ich zastosowań w licznych dziedzinach nauki i przemysłu, z uwzględnieniem zagadnień diagnostyki maszyn oraz badania niezawodności systemów.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2011, 3; 12-16
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The application of computer image analysis based on textural features for the identification of barley kernels infected with fungi of the genus Fusarium
    Zastosowanie komputerowej analizy obrazu opartej o cechy teksturalne do identyfikacji ziarniaków jęczmienia porażonych przez grzyby z rodzaju Fusarium
    Autorzy:
    Ropelewska, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/93918.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    barley kernels
    fungal infections
    textures
    discriminative classifiers
    ziarniaki jęczmienia
    infekcja grzybowa
    tekstura
    klasyfikatory dyskryminujące
    Opis:
    The aim of this study was to develop discrimination models based on textural features for the identification of barley kernels infected with fungi of the genus Fusarium and healthy kernels. Infected barley kernels with altered shape and discoloration and healthy barley kernels were scanned. Textures were computed using MaZda software. The kernels were classified as infected and healthy with the use of the WEKA application. In the case of RGB, Lab and XYZ color models, the classification accuracies based on 10 selected textures with the highest discriminative power ranged from 95 to 100%. The lowest result (95%) was noted in XYZ color model and Multi Class Classifier for the textures selected using the Ranker method and the OneR attribute evaluator. Selected classifiers were characterized by 100% accuracy in the case of all color models and selection methods. The highest number of 100% results was obtained for the Lab color model with Naive Bayes, LDA, IBk, Multi Class Classifier and J48 classifiers in the Best First selection method with the CFS subset evaluator.
    Celem pracy było opracowanie modeli dyskryminacyjnych opartych o cechy teksturalne do identyfikacji ziarniaków jęczmienia porażonych przez grzyby z rodzaju Fusarium oraz ziarniaków zdrowych. Porażone ziarniaki jęczmienia o zmienionym kształcie i z przebarwieniami oraz zdrowe ziarniaki jęczmienia zostały zeskanowane. Tekstury zostały obliczone przy użyciu programu MaZda. Ziarniaki były klasyfikowane jako porażone i zdrowe z wykorzystaniem oprogramowania WEKA. W przypadku modeli barwnych RGB, Lab i XYZ, dokładność klasyfikacji w oparciu o 10 wyselekcjonowanych tekstur o największej mocy dyskryminacyjnej zawierała się w przedziale od 95 do 100%. Najmniejszy wynik (95%) odnotowano dla modelu barwnego XYZ i Multi Class Classifier dla tekstur wyselekcjonowanych za pomocą metody Ranker i ewaluatora atrybutów OneR. Wybrane klasyfikatory charakteryzowały się dokładnością 100% w przypadku wszystkich modeli barwnych i metod selekcji. Najwięcej wyników 100% uzyskano dla modelu barwnego Lab dla klasyfikatorów: Naive Bayes, LDA, IBk, Multi Class Classifier i J48 dla metody selekcji Best First z ewaluatorem CFS.
    Źródło:
    Agricultural Engineering; 2018, 22, 3; 49-56
    2083-1587
    Pojawia się w:
    Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrid neuro-fuzzy classifier based on NEFCLASS model
    Hybrydowy neuronowo-rozmyty klasyfikator oparty na modelu NEFCLASS
    Autorzy:
    Gliwa, B.
    Byrski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/305407.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    klasyfikatory neuronowo-rozmyte
    NEFCLASS
    sieci neuronowe
    systemy rozmyte
    neuro-fuzzy classifier
    neural networks
    fuzzy systems
    Opis:
    The paper presents hybrid neuro-fuzzy classifier, based on NEFCLASS model, which was modified. The presented classifier was compared to popular classifiers - neural networks and k-nearest neighbours. Efficiency of modifications in classifier was compared with methods used in original model NEFCLASS (learning methods). Accuracy of classifier was tested using 3 datasets from UCI Machine Learning Repository: iris, wine and breast cancer wis-consin. Moreover, influence of ensemble classification methods on classification accuracy was presented.
    Artykuł przedstawia zasadę działania oraz wyniki badań eksperymentalnych klasyfikatora opartego na hybrydzie sieci neuronowej z logiką rozmytą, bazujący na modelu NEFCLASS. Prezentacja struktury i działania klasyfikatora została zilustrowana wynikami eksperymentów porównawczych przeprowadzonych dla popularnych klasyfikatorów, takich jak perceptron wielowarstwowy k najbliższych sąsiadów. Skuteczność wprowadzonych modyfikacji do klasyfikatora została porównana z metodami używanymi w oryginalnym modelu NEFCLASS (metody uczenia). Jako dane benchmarkowe posłużyły wybrane bazy danych z UCI Machine Learning Repository (iris, wine, breast cancer wisconsin). Zaprezentowano również wpływ użycia metod klasyfikacji zbiorczej na efektywność klasyfikacji.
    Źródło:
    Computer Science; 2011, 12; 115-135
    1508-2806
    2300-7036
    Pojawia się w:
    Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    MLP and SVM classifiers for fault detection
    Klasyfikatory neuronowe MLP i SVM dla potrzeb diagnostyki
    Autorzy:
    Osowski, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/258282.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    klasyfikatory neuronowe
    perceptron wielowarstwowy
    MLP
    sieć wektorów podtrzymujących
    SVM
    sztuczna inteligencja
    diagnostyka
    diagnostic
    neural classifier
    electrical circuits
    Opis:
    The paper presents a comparative analysis of two of the most important neural network classifiers: the multilayer perceptron (MLP) and Support Vector Machine (SVM) in application to diagnostic problems. The structure as well as learning algorithms of both networks have been presented and compared. The results of numerical experiments comparing the performance of both classifiers on the artificial and real life problems are presented and discussed.
    Praca przedstawia dwa rozwiązania klasyfikatorów neuronowych na potrzeby diagnostyki. Jednym z nich jest perceptron wielowarstwowy (ang. MultiLayer Perceptron - MLP), drugim sieć wektorów podtrzymujących (ang. Support Vector Machine (SVM). Przedstawiono struktury oraz podstawowe metody uczenia takich sieci. Działania obu klasyfikatorów sprawdzono i porównano na problemach testowych, zarówno typu syntetycznego, jak i problemie rzeczywistym rozpoznawania uszkodzeń elementów w rzeczywistym układzie filtru elektrycznego.
    Źródło:
    Problemy Eksploatacji; 2006, 2; 149-167
    1232-9312
    Pojawia się w:
    Problemy Eksploatacji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multiple neural network integration using a binary decision tree to improve the ECG signal recognition accuracy
    Autorzy:
    Tran, H. L.
    Pham, V. N.
    Vuong, H. N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331348.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    neural classifiers
    integration of classifiers
    decision tree
    arrhythmia recognition
    Hermite basis function decomposition
    klasyfikatory neuronowe
    drzewo decyzyjne
    rozpoznawanie arytmii
    Opis:
    The paper presents a new system for ECG (ElectroCardioGraphy) signal recognition using different neural classifiers and a binary decision tree to provide one more processing stage to give the final recognition result. As the base classifiers, the three classical neural models, i.e., the MLP (Multi Layer Perceptron), modified TSK (Takagi–Sugeno–Kang) and the SVM (Support Vector Machine), will be applied. The coefficients in ECG signal decomposition using Hermite basis functions and the peak-to-peak periods of the ECG signals will be used as features for the classifiers. Numerical experiments will be performed for the recognition of different types of arrhythmia in the ECG signals taken from the MIT-BIH (Massachusetts Institute of Technology and Boston’s Beth Israel Hospital) Arrhythmia Database. The results will be compared with individual base classifiers’ performances and with other integration methods to show the high quality of the proposed solution.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 3; 647-655
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Nowa, metrologicznie zorientowana sieć neuronowa i metoda diagnostyki obiektów technicznych
    New, metrologicaly oriented neural network and method for technical objects diagnosis
    Autorzy:
    Zielonko, R.
    Kowalewski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153662.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    diagnostyka układów analogowych
    metody słownikowe
    uszkodzenia parametryczne
    klasyfikatory neuronowe
    diagnosis of analog circuits
    dictionary methods
    soft faults
    neural classifiers
    Opis:
    W artykule przedstawiono nową, metrologicznie ukierunkowaną sieć neuronową oraz bazującą na niej metodę diagnostyki uszkodzeń parametrycznych układów analogowych, z klasyfikcją neuronową, o zwiększonej odporności na tolerancje elementów układu i niepewności pomiaru. Zaproponowano sieć neuronową z Dwu-centrowymi Radialnymi Funkcjami Bazowymi (DRFB), której walorem jest lepsze odwzorowanie słownika uszkodzeń, poprawa dokładności klasyfikacji i większa odporność na tolerancje, w porównaniu z siecią zawierającą jedno-centrowe radialne funkcje bazowe (RFB). Opisano 2 metody konstrukcji słownika uszkodzeń, w postaci rozproszonych krzywych identyfika-cyjnych, wykorzystujące transformację biliniową oraz analizę składowych głównych. Metodę zilustrowano na przykładzie diagnostyki 2 prostych układów analogowych. Może ona być stosowana do diagnozowania innych obiektów technicznych.
    In this paper a new metrologically oriented neural network and method for parametric fault localization and rough identification are presented. The characteristic feature of the network is application of new two-center radial basis functions in the hidden layer. In result, the better classification accuracy, as well as robustness against non-faulty component tolerances and measurement errors has been obtained, in comparison with known Radial Basis Function neural network. Two construction methods of fault dictionary in the form of dispersed identification curves are described: bilinear transformation and principal component analysis methods. The diagnosis method was illustrated on the exemplary 2 analog circuits. It can be used for diagnosis of other technical objects.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 3, 3; 174-177
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Monitoring of the crack propagation in welded joint of the tank using multi-class recognition
    Autorzy:
    Bouraou, N.
    Rupich, S.
    Lukianchenko, O.
    Kostina, O.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/127784.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
    Tematy:
    welded tank
    stress
    crack propagation
    multi-class recognition
    neural network classifier
    zbiorniki spawane
    naprężenie
    propagacja pęknięć
    sieci neuronowe jako klasyfikatory
    Opis:
    The numerical analysis of the vertical weld-fabricated steel tank is carried out taking into account the defects of the welds in the form of through-the-thickness cracks of different lengths and numbers, which are located in different zones of the object's ring. The influence of defects on the stress of the tank is estimated in the places of sensors installation under the action of vertical load. The usage of multi-class recognition is proposed by classifier based on Probabilistic Neural Network for monitoring of the crack propagation. Multidimensional vectors of diagnostic features are used for multi-class recognition. The training set of vectors is formed for defect-free and defect conditions, the classifier is trained and tested, the analysis of recognition efficiency is carried out by using the probability of correct multi-class recognition.
    Źródło:
    Vibrations in Physical Systems; 2018, 29; 1-8
    0860-6897
    Pojawia się w:
    Vibrations in Physical Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Recognition of pathological states in arterial blood by distance based techniques
    Autorzy:
    Sokołowska, B.
    Jóźwik, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333231.pdf
    Data publikacji:
    2003
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    gazometria krwi tętniczej
    paraliż przepony
    zasada k-NN
    klasyfikatory
    arterial blood gasometry
    paralysis of diaphragm
    k-NN rule
    classifiers
    k-means algorithm
    Opis:
    The paper presents the application of some distance based pattern recognition algorithms for recognition of pathological states in respiratory system on the basis of the arterial blood gasometry (features pH, pCO2, pO2). In our biological model two experimental situations were considered: 1) the intact animals and 2) the main inspiratory muscles paralyzed (after acute of bilateral phrenicotomy). The comparison of the mentioned three features in the two conditions was the main goal of the present study. The analyzed biological data set contained 38 in class 1 (muscle function preserved) and 36 in class 2 (after diaphragm paralyzed) measurements. It was discovered that a significant part of the measurements could be correctly recognized as the ones coming from the first or the second class according to gasometric measurements.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2003, 5; MI23-30
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Needing the other: the anatomy of the Mass Noun Thesis
    Autorzy:
    Brons, Lajos
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/437204.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Pedagogiczny im. Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie. Instytut Filozofii i Socjologii
    Tematy:
    othering
    interpretation
    philosophy of linguistics
    philosophy of anthropology
    folk-ontology
    numeral classifiers
    mass nouns
    odróżnianie
    interpretacja
    filozofia lingwistyki
    antropologia filozoficzna
    ontologia potoczna / ludowa
    numeryczne klasyfikatory
    rzeczowniki zbiorcze
    Opis:
    Othering is the construction and identification of the self or in-group and the other or out-group in mutual, unequal opposition by attributing relative inferiority and/or radical alienness to the other/out-group. Othering can be “crude” or “sophisticated”, the defining difference being that in the latter case othering depends on the interpretation of the other/out-group in terms that are applicable only to the self/in-group but that are unconsciously assumed to be universal. The Mass Noun Thesis, the idea that all nouns in certain languages are grammatically and folk-ontologically similar to mass nouns in English, is an example of such sophisticated othering. According to this Thesis, (a) count nouns refer to discrete objects and mass nouns to stuffs; (b) the other’s language has only mass nouns and thus no count nouns; and therefore, (c) the other’s folk-ontology is an ontology of mass stuffs only. There is much evidence, however, that folk-ontology is independent from language. This paper argues that the Mass Noun Thesis is a case of sophisticated othering rooted in a conflation of grammatical and ontological conceptions of mass and count nouns that is applicable to the language of the interpreter/self but not to the languages of the relevant others, and that othering in this case is driven by a need to create some radically alien other to support a scientific or philosophical theory.
    Źródło:
    ARGUMENT: Biannual Philosophical Journal; 2014, 4, 1; 103-122
    2083-6635
    2084-1043
    Pojawia się w:
    ARGUMENT: Biannual Philosophical Journal
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Separable data aggregation by layers of elementary classifiers
    Separowalna agregacja danych w warstwach klasyfikatorów elementarnych
    Autorzy:
    Bobrowski, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341103.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    transformacje danych
    agregacja danych
    separowalne zbiory danych
    klasyfikatory elementarne
    wypukła i odcinkowo-liniowa (CPL) funkcja kryterialna
    data transformations
    data aggregation
    separable data sets
    elementary classifiers
    convex and piecewise linear (CPL) criterion function
    Opis:
    Data exploration or data mining goals can be reached by using variety of methods such as the fuzzy set theory or the rough sets theory. An interesting group of data exploration methods is based on minimization of convex and piecewise linear (CPL) criterion functions. This method originated from the theory of neural networks (multilayer Perceptrons). Powerful methods of data mining based on the support vector machines (SVM) can be also linked to this concept. Hierarchical networks of formal neurons or multivariate decision trees can be induced from learning sets through minimization CPL criterion functions specified for classification problem. Another type of the CPL criterion functions can be used for designing visualizing data transformations. Separability of the transformed learning sets is a fundamental concept in the CPL approach to designing data mining tools.
    Cele eksploracji danych mogą być osiągnięte przy użyciu różnorodnych metod, takich jak teoria zbiorów rozmytych lub teoria zbiorów przybliżonych. Interesująca grupa metod eksploracji danych bazuje na minimalizacji wypukłych i odcinkowo-liniowych (CPL) funkcji kryterialnych. Metody te wywodzą się z teorii sieci neuropodobnych (wielowarstwowy perceptron). Do tej grupy mogą być także zaliczone silne obliczeniowo metody eksploracji danych bazujące na maszynach wektorów podpierających (SVM). Hierarchiczne sieci neuronów formalnych lub wielowymiarowe drzewa decyzyjne mogą być zbudowane na podstawie zbiorów uczących poprzez minimalizację funkcji kryterialnych typu CPL dostosowanych do problemu klasyfikacji. Inny typ funkcji kryterialnych CPL może być użyty do projektowania wizualizacyjnych transformacji danych. Podstawą w omawianym podejściu CPL do projektowania narzędzi eksploracji danych jest separowalność transformowanych zbiorów uczących.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 19-37
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-13 z 13

      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