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 "nearest-neighbor method" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Wykorzystanie funduszy unijnych w powiatach województwa śląskiego
    The use of EU funds in the districts of the Silesian province
    Autorzy:
    Wójcik, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/593398.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Diagram Czekanowskiego
    Fundusze unijne
    Metoda k-średnich
    Metoda najbliższego sąsiada
    Powiaty
    Counties
    Czekanowski’s diagram
    EU funds
    K-means method
    Nearest neighbor method
    Opis:
    W artykule przedstawiono wykorzystanie funduszy unijnych w powiatach województwa śląskiego w latach 2004-2006 oraz w latach 2007-2013. Ponieważ powiaty w województwie śląskim są bardzo zróżnicowane pod względem zurbanizowania oraz ukształtowania terenu, to ich potrzeby są różne, a więc cele inwestycji też są różne. Postawiono hipotezę, że w powiatach o podobnym położeniu geograficznym i podobnej specyfice struktura projektów współfinansowanych z funduszy unijnych powinna być podobna. Do weryfikacji postawionej hipotezy wykorzystano diagram Czekanowskiego, metodę najbliższego sąsiada oraz metodę k-średnich. Otrzymane wyniki częściowo potwierdziły postawioną hipotezę.
    This paper presents the use of EU funds in the districts of the Silesian province in the years 2004-2006 and 2007-2013. Since the counties in the Silesian province are very diverse in terms of urbanization and terrain that their needs are different, and therefore investment purposes are also different. It was hypothesized that in counties with a similar geographical location and similar specificity structure projects co-financed from EU funds should be similar. To verify the hypothesis used Czekanowski diagram, nearest neighbor method and k-means method. The results confirmed the hypothesis part.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2017, 318; 108-124
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wpływ metody redukcji szumu losowego na dokładność prognoz ekonomicznych szeregów czasowych
    The Effect of Random Noise Reduction Method on the Accuracy of Forecasting Economic Time Series
    Autorzy:
    Miśkiewicz-Nawrocka, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/593330.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Lapunow wykładnik
    Metoda najbliższych sąsiadów
    Największy wykładnik
    Prognozowanie za pomocą największego wykładnika lapunowa
    Redukcja szumu losowego
    Współczynnik NRL
    Lyapunov exponent method of prediction
    Nearest neighbor method
    NRL indicator largest Lyapunov exponent
    Random noise reduction
    State space reconstruction
    Opis:
    Od momentu pojawienia się w literaturze pojęcia deterministycznego chaosu można zaobserwować ogromny wzrost zainteresowania wielu badaczy teorią nieliniowych układów dynamicznych. Owo zainteresowanie zaowocowało pojawieniem się nowych metod predykcji szeregów czasowych, tj. metody największego wykładnika Lapunowa oraz metody najbliższych sąsiadów. Rzeczywiste szeregi czasowe są zwykle zaburzone przez szum losowy, który może komplikować problem ich prognozowania. Obecność szumu w danych może znacząco wpływać na jakość otrzymanych prognoz, dlatego głównym celem artykułu będzie ocena dokładności prognozowania szeregów czasowych poddanych procesowi redukcji szumu losowego oraz ocena efektywoności wybranej metody redukcji.
    Since the deterministic chaos appeared in the literature, we have observed a huge increase of interest in nonlinear dynamic systems theory among researchers. This interest has led to the creation of new methods of time series prediction, e.g. the method of the largest Lyapunov exponent and the nearest neighbors. Real time series are usually distributed by random noise, which can complicate the problem of time series forecasting. As the presence of noise in the data can significantly affect the quality of forecasts, the aim of the article is to evaluate the accuracy of predicting the time series filtered using the nearest neighbor method and the effectiveness of the chosen method of reduction.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 227; 41-58
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The size of the basic unit in geographical analysis
    Autorzy:
    Suchożebrski, Jarosław
    Kwiatkowska, Joanna M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2029388.pdf
    Data publikacji:
    2004-06-01
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
    Tematy:
    quasi-homogenous units
    semivariance
    nearest-neighbor method
    Opis:
    In geographical analysis such as mathematical classification and modeling, the study area is divided into a network of basic (quasi-homogenous) units. A technique often used in the delimitation of the basic unit to be analyzed is the division of the study area into a network of uniform geometrical figures (block-centered grid). This article presents two objective methods for dividing the surface area of the study region into a network of basic units. The geometric method makes it possible to determine the optimal size of the basic unit, relative to the surface area being analyzed. This method may be used in analysis conducted on a regional scale, in which case the analysis and the results are characterized by a greater degree of generalization. Geostatistical methods (semivariance analysis and nearest-neighbor analysis) make it possible to determine the size of the cell in the grid of quasi-homogenous units, based on the spatial variation of elements in the natural environment and on the placement of data points. These methods can be recommended for the analysis of small areas (e.g. small drainage areas), when highly detailed data and results are required.
    Źródło:
    Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2004, 11; 151-160
    0867-6046
    2084-6118
    Pojawia się w:
    Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Pattern recognition of sacroileitis with the use of multistage logic with a fuzzy loss function
    Autorzy:
    Burduk, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1965805.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska
    Tematy:
    multistage classifier
    sacroiletis
    fuzzy loss function
    k-nearest neighbor method
    Opis:
    The article describes the problem of pattern recognition of sacroileitis. Classification is based on a scheme of multistage recognition with a fuzzy loss function dependent on the node of the decision tree. Decision rules are based on k-nearest neighbors at particular internal nodes of the decision-tree. Paper presents influence of comparison fuzzy numbers on classifications results.
    Źródło:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2004, 8, 2; 217-221
    1428-6394
    Pojawia się w:
    TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Effect of choice of dissimilarity measure on classification efficiency with nearest neighbor method
    Autorzy:
    Górecki, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/729668.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
    Tematy:
    nearest neighbor method
    discriminant coordinates
    dissimilarity measures
    estimators of classification error
    Opis:
    In this paper we will precisely analyze the nearest neighbor method for different dissimilarity measures, classical and weighed, for which methods of distinguishing were worked out. We will propose looking for weights in the space of discriminant coordinates. Experimental results based on a number of real data sets are presented and analyzed to illustrate the benefits of the proposed methods. As classical dissimilarity measures we will use the Euclidean metric, Manhattan and post office metric. We gave the first two metrics weights and now these measures are not metrics because the triangle inequality does not hold. Howeover, it does not make them useless for the nearest neighbor classification method. Additionally, we will analyze different methods of tie-breaking.
    Źródło:
    Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2005, 25, 2; 217-239
    1509-9423
    Pojawia się w:
    Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies