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 "linear separation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    An Eclectic Approach to Network Service Failure Detection Based on Multicriteria Analysis with an Example of Mixing Probabilistic Context Free Grammar Models
    Autorzy:
    Białoń, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/307950.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    failure detection
    linear separation
    probabilistic context free grammars
    support vector machine (SVM)
    Opis:
    A method of failure detection in telecommunication networks is presented. This is a meta-method that correlates alarms raised by failure-detection modules based on various philosophies. The correlation takes into account two main characteristics of each module and the whole metamethod: the percentage of false alarms and the percentage of omitted failures. The trade-off between them is tackled with aspiration-based multicriteria analysis. The alarms are correlated using linear classification by support vector machines. An example of the profitability of correlating alarms in such way is shown. This is an example of probabilistic context free grammars (PCFGs), used to model the proper runtime paths of network services (and thus usable for detecting an improper behavior of the services). It is shown that the linearly mixing PCFGs can add context handling to the PCFG model, thus augmenting the capabilities of the model.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2008, 4; 32-39
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of multiple linear regression (MLR) analysis for concentration of chromite tailings by the flotation
    Autorzy:
    Deniz, Vedat
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1449296.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    chromite
    tailing
    flotation
    separation
    multiple linear regression analysis
    Opis:
    In this study, the concentration of chromite minerals by amine flotation of a chromite tailing (slime) with content 23.84% Cr2O3 from Yeşilova-Burdur (Turkey) was investigated. In experimental studies, firstly, some operating parameters of the rougher flotation observed for a low-grade chromite tailing were investigated. Secondly, multiple linear regression (MLR) analyses were performed to determine the effects of some operating parameters on the performance of the rougher amine flotation. From the experimental results, multiple linear regression equations were developed to predict the recovery and grade of the chromite concentrate, and the regression coefficients between experimental and predicted values were found to be quite good (R2 values of 0.772 and 0.917, respectively). Additionally, it was found that the conditioning time and low pH value using $H_2SO_4$ showed an important effect on the recovery and the grade of the chromite concentrate.
    Źródło:
    Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2020, 56, 4; 579-589
    1643-1049
    2084-4735
    Pojawia się w:
    Physicochemical Problems of Mineral Processing
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Abstract separation theorems of Rodé type and their applications
    Autorzy:
    Nikodem, Kazimierz
    Páles, Zsolt
    Wąsowicz, Szymon
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1293841.pdf
    Data publikacji:
    1999
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN
    Tematy:
    convex (midconvex), affine (Jensen) function
    Rodé's theorem, separation theorem
    subadditive, additive, sublinear, linear function
    Opis:
    Sufficient and necessary conditions are presented under which two given functions can be separated by a function Π-affine in Rodé sense (resp. Π-convex, Π-concave). As special cases several old and new separation theorems are obtained.
    Źródło:
    Annales Polonici Mathematici; 1999, 72, 3; 207-217
    0066-2216
    Pojawia się w:
    Annales Polonici Mathematici
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prediction of quality parameters of a dry air separation product using machine learning methods
    Przewidywanie parametrów jakościowych produktu suchej separacji węgla metodami uczenia maszynowego
    Autorzy:
    Żogała, Alina
    Rzychoń, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/216889.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    artificial neural network
    multiple linear regression
    support vector machine
    dry coal separation
    sztuczna sieć neuronowa
    sucha separacja węgla
    wielokrotna regresja liniowa
    maszyna wektorów nośnych
    Opis:
    The purpose of the work was to predict the selected product parameters of the dry separation process using a pneumatic sorter. From the perspective of application of coal for energy purposes, determination of process parameters of the output as: ash content, moisture content, sulfur content, calorific value is essential. Prediction was carried out using chosen machine learning algorithms that proved to be effective in forecasting output of various technological processes in which the relationships between process parameters are non-linear. The source of data used in the work were experiments of dry separation of coal samples. Multiple linear regression was used as the baseline predictive technique. The results showed that in the case of predicting moisture and sulfur content this technique was sufficient. The more complex machine learning algorithms like support vector machine (SVM) and multilayer perceptron neural network (MPL) were used and analyzed in the case of ash content and calorific value. In addition, k-means clustering technique was applied. The role of cluster analysis was to obtain additional information about coal samples used as feed material. The combination of techniques such as multilayer perceptron neural network (MPL) or support vector machine (SVM) with k-means allowed for the development of a hybrid algorithm. This approach has significantly increased the effectiveness of the predictive models and proved to be a useful tool in the modeling of the coal enrichment process.
    Celem pracy było prognozowanie wybranych parametrów produktu procesu suchej separacji za pomocą sortera pneumatycznego. Z punktu widzenia zastosowania węgla do celów energetycznych niezbędne jest określenie parametrów procesowych wydobycia, takich jak: zawartość popiołu, zawartość wilgoci, zawartość siarki czy wartość kaloryczna. Prognozowanie przeprowadzono przy użyciu wybranych algorytmów uczenia maszynowego, które okazały się skuteczne w prognozowaniu wyjścia różnych procesów technologicznych, w których zależności między parametrami procesu są nieliniowe. Źródłem danych wykorzystanych w pracy były eksperymenty procesu suchej separacji węgla. Zastosowano wieloraką regresję liniową jako bazową metodę predykcyjną. Wyniki pokazały, że w przypadku przewidywania zawartości wilgoci i siarki technika ta była wystarczająca. Bardziej złożone algorytmy uczenia maszynowego, takie jak maszyna wektorów nośnych (SVM) i perceptron wielowarstwowy (MLP) zostały wykorzystane i przeanalizowane w przypadku zawartości popiołu i wartości opałowej. Ponadto wdrożono technikę k-średnich. Rolą analizy skupień było uzyskanie dodatkowych informacji na temat próbek węgla będących wejściem procesu. Połączenie technik, takich jak perceptron wielowarstwowy (MLP) lub maszyna wektorów nośnych (SVM) z metodą k-średnich pozwoliło na opracowanie hybrydowego algorytmu. Takie podejście znacznie zwiększyło efektywność modeli predykcyjnych i okazało się użytecznym narzędziem w modelowaniu procesu wzbogacania węgla.
    Źródło:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2019, 35, 2; 119-138
    0860-0953
    Pojawia się w:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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