Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "niepełne dane" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
Drzewa klasyfikacyjne w medycynie
Classification trees in medicine
Autorzy:
Owczarek, Aleksander J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1035042.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach
Tematy:
drzewa klasyfikacyjne
proces decyzyjny
współliniowość zmiennych
dane
niepełne
classification trees
decision process
multicollinearity
missing data
Opis:
The paper presents the use of computerized diagnostic decision support systems for medical diagnostics in medicine. The structure of a classical decision tree and the advantages and disadvantages of using classification trees have been discussed. Moreover, the paper deals with the effect of classification trees with respect to other classic statistical methods, such as discriminant analysis and logistic regression, taking into account the problem of variable multicollinearity and the problem of the occurrence of so-called missing data. Additionally, some examples of the application of classification trees in medicine have been shown.
W pracy zaprezentowano wykorzystanie w medycynie komputerowych systemów diagnostyki medycznej. Przedstawiono budowę klasycznego drzewa decyzyjnego oraz zalety i wady stosowania drzew klasyfikacyjnych. Ponadto omówiono działanie drzew klasyfikacyjnych w świetle innych klasycznych metod statystycznych, takich jak analiza dyskryminacyjna czy regresja logistyczna, z uwzględnieniem problemu współliniowości zmiennych czy problemu występowania tzw. danych niepełnych. Podano wybrane przykłady zastosowania drzew klasyfikacyjnych w medycynie.
Źródło:
Annales Academiae Medicae Silesiensis; 2014, 68, 6; 449-456
1734-025X
Pojawia się w:
Annales Academiae Medicae Silesiensis
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
OvaExpert: an intelligent medical diagnosis support system for ovarian tumor
Autorzy:
Żywica, P.
Apolinarski, S.
Kubiński, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333466.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
supporting medical diagnosis
ovarian tumor
soft computing
imprecise data
incomplete data
wspieranie diagnostyki medycznej
guz jajnika
obliczenia inteligentne
dane niedokładne
dane niepełne
Opis:
In this paper we present OvaExpert, an intelligent system for ovarian tumor diagnosis. We give an overview of its features and main design assumptions. As a theoretical framework the system uses fuzzy set theory and other soft computing techniques. This makes it possible to handle uncertainty and incompleteness of the data which is an unique feature of developed system. The main advantage of OvaExpert is its modular architecture which allows seamless extension of system capabilities. Two diagnostic modules are described in the paper along with examples. First module is based on aggregation of existing prognostic models for ovarian tumor. Second, on novel concept of Interval– Valued Fuzzy Classifier which is able to operate under data incompleteness and uncertainty.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 183-190
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability modeling based on incomplete data: oil pump application
Modelowanie niezawodności na podstawie niekompletnych danych: zastosowanie na przykładzie pompy oleju
Autorzy:
Hafaifa, A.
Rachid, B.
Boumehraz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/409658.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
reliability estimation
reliability algorithms
lifetime distribution
Weibull distribution
availability
oil pump
data gathering
incomplete data
ocena niezawodności
algorytmy niezawodności
rozkład czasu życia
rozkład Weibulla
dostępność
pompa oleju
gromadzenie danych
niepełne dane
Opis:
The reliability analysis for industrial maintenance is now increasingly demanded by the industrialists in the world. Indeed, the modern manufacturing facilities are equipped by data acquisition and monitoring system, these systems generates a large volume of data. These data can be used to infer future decisions affecting the health facilities. These data can be used to infer future decisions affecting the state of the exploited equipment. However, in most practical cases the data used in reliability modelling are incomplete or not reliable. In this context, to analyze the reliability of an oil pump, this work proposes to examine and treat the incomplete, incorrect or aberrant data to the reliability modeling of an oil pump. The objective of this paper is to propose a suitable methodology for replacing the incomplete data using a regression method.
Analiza niezawodności w utrzymaniu ruchu jest coraz bardziej wymagana w przemyśle. Nowoczesne urządzenia produkcyjne wyposażone są w systemy gromadzenia i monitorowania. Systemy te generują duże ilości danych. Dane te mogą być wykorzystane do podejmowania przyszłych decyzji mających wpływ na sprawność urządzeń oraz stan eksploatowanego sprzętu. Jednakże w większości praktycznych przypadków dane wykorzystywane w modelowaniu niezawodności są niekompletne lub niewiarygodne. W tym kontekście, aby poddać analizie niezawodność pompy olejowej, w artykule tym proponuje się zbadać i traktować niepełne lub nieprawidłowe dane do modelowania niezawodności pompy olejowej. Celem tego artykułu jest zaproponowanie odpowiedniej metodologii zastępowania niepełnych danych za pomocą metody regresji.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2014, 3 (15); 140-144
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rockburst prediction in kimberlite using decision tree with incomplete data
Autorzy:
Pu, Y.
Apel, D. B.
Lingga, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92177.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Główny Instytut Górnictwa
Tematy:
kimberlite
rockburst
decision tree
incomplete data
kimberlit
tąpnięcie górotworu
drzewo decyzyjne
dane niepełne
Opis:
A rockburst is a common engineering geological hazard. In order to predict rockburst potential in kimberlite at an underground diamond mine, a decision tree method was employed. Based on two fundamental premises of rockburst occurrence, σθ, σc, σt, WET are determined as indicators of rockburst, which are also partition attributes of the decision tree. 132 training samples (with 24 incomplete samples) were obtained from real rockburst cases from all over the world to build the decision tree. The decision tree based on 108 complete samples was built with an accuracy of 73% for 15 validation samples while another decision tree based on 132 samples (with 24 groups of incomplete data) shows an accuracy of 93% for validation samples. Hence, the second decision tree was employed for kimberlite burst prediction. 12 samples from lab tests and a numerical model were used as test samples. The results indicate a moderate burst liability which matches real situations at the diamond mind in question.
Źródło:
Journal of Sustainable Mining; 2018, 17, 3; 158-165
2300-1364
2300-3960
Pojawia się w:
Journal of Sustainable Mining
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