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 "outliers detection" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    A robust fixed-lag smoothing algorithm for dynamic systems with correlated sensor malfunctions
    Autorzy:
    Grishin, Y. P.
    Janczak, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/199833.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    outliers
    robust signal processing
    nonlinear filtering
    fault detection
    systems with changing structures
    Opis:
    A new robust fixed-lag smoothing algorithm for fault-tolerant signal processing in stochastic dynamic systems in the presence of correlated sensor malfunctions has been developed. The algorithm is developed using a state vector augmentation method and the Gaussian approximation of the current estimate probability density function. The algorithm can be used in the real-time fault-tolerant control systems as well as in radar tracking systems working in the complex interference environment. The performance of the developed algorithm are evaluated by simulations and compared with smoothing and nonlinear filtering algorithms.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2014, 62, 3; 517-523
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fault detection and isolation with robust principal component analysis
    Autorzy:
    Tharrault, Y.
    Mourot, G.
    Ragot, J.
    Maquin, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/929927.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    analiza głównych składowych
    odporność
    detekcja uszkodzeń
    lokalizacja uszkodzeń
    principal component analysis
    robustness
    outliers
    fault detection
    fault isolation
    structured residual vector
    variable reconstruction
    Opis:
    Principal component analysis (PCA) is a powerful fault detection and isolation method. However, the classical PCA, which is based on the estimation of the sample mean and covariance matrix of the data, is very sensitive to outliers in the training data set. Usually robust principal component analysis is applied to remove the effect of outliers on the PCA model. In this paper, a fast two-step algorithm is proposed. First, the objective was to find an accurate estimate of the covariance matrix of the data so that a PCA model might be developed that could then be used for fault detection and isolation. A very simple estimate derived from a one-step weighted variance-covariance estimate is used (Ruiz-Gazen, 1996). This is a 'local' matrix of variance which tends to emphasize the contribution of close observations in comparison with distant observations (outliers). Second, structured residuals are used for multiple fault detection and isolation. These structured residuals are based on the reconstruction principle, and the existence condition of such residuals is used to determine the detectable faults and the isolable faults. The proposed scheme avoids the combinatorial explosion of faulty scenarios related to multiple faults to be considered. Then, this procedure for outliers detection and isolation is successfully applied to an example with multiple faults.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2008, 18, 4; 429-442
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identyfikacja obserwacji oddalonych w szeregach czasowych
    Detection of outliers in time series
    Autorzy:
    Trzęsiok, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591642.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Identyfikacja obserwacji oddalonych
    Klasyfikacja
    Szeregi czasowe
    Classification
    Outliers detection
    Time series
    Opis:
    W artykule uwzględniono różne podejścia do zagadnienia identyfikacji obserwacji oddalonych: podejście dedykowane dla szeregów czasowych i modeli ARIMA, mierniki stopnia oddalenia obserwacji oraz metody klasyfikacyjne. Celem cząstkowym jest zestawienie istniejących metod, ze wskazaniem możliwości pewnych modyfikacji dla polepszenia wyników otrzymywanych z prowadzonej diagnostyki.
    The paper presents three different methods for detecting anomalies in time series. The first one is dedicated for time series analysis and ARIMA models. Two other two come from very different background: one is associated with measuring the distance from the given observation to the remaining objects in dataset. The other one belongs to the family of classification methods within machine learning framework. The goal of the paper is to present, compare and illustrate these three different approaches on a real world dataset.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2016, 265; 95-105
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The analysis of Polish patent applications in the solar energy technology with the use of text mining methodology
    Autorzy:
    Bęben, Karolina
    Nowakowska, Marzena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27313482.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    solar energy patent analysis
    patent documents processing
    patent clustering
    outliers detection
    Polish Patent Office
    analiza patentowa energii słonecznej
    przetwarzanie dokumentów patentowych
    grupowanie patentów
    wykrywanie wartości odstających
    Urząd Patentowy RP
    Opis:
    Purpose: Knowledge management belongs to the most important elements of organisational management, including manufacturing enterprises. Patent information plays an increasingly important role in this area. Identification of the main directions of invention activity may inspire new product and process ideas, and can help to improve existing solutions. The above is particularly important in the energy sector, which is currently struggling with increasing problems. In this context, solar energy is the subject of interest to inventive communities. The paper discusses patent applications related to solar energy, taking up the task of discovering the main tendencies of technological solutions in this area. Design/methodology/approach: In the work, a pilot study of the research aimed to indicate the directions of technological development in the field in Poland was undertaken. Shortened descriptions of selected patent documents from the Polish Patent Office (PPO) were the subject of the investigation. The descriptions were reduced to the form of a vector space model by using text mining tools. The exploration of such prepared data was done applying unsupervised text mining techniques. Hierarchical cluster analysis enabled the identification of groups of similar inventions. An algorithm to detect outliers within individual patent groups was also developed and applied. Findings: Five patent clusters were identified covering the following thematic areas: PV panel designs, PV panel component designs, the improvement of solar-heat conversion device performance, and solar collector designs. Six patent applications stood out thematically in four of the five clusters. Research limitations/implications: The research is limited to a selected number of patent documents form PPO. However, the presented method and research area are promising. It is planned to extend the analyses to a larger set of patent documents and solve the problem related to the language uniformity of patent applications along with merging data from various sources. In this aspect, a full patent description will be consider as well. Originality/value: In relation to solar energy issues, main patent areas and patent outliers that may be indicators of special interests of inventors were identified. In relation to methodology issues, new solutions within consecutive research steps were proposed.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2022, 162; 9--34
    1641-3466
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykrywanie funkcjonalnych obserwacji odstających na przykładzie monitorowania jakości powietrza
    Functional Outliers Detection by the Example of Air Quality Monitoring
    Autorzy:
    Kosiorowski, Daniel
    Rydlewski, Jerzy P.
    Zawadzki, Zygmunt
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/964970.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    funkcjonalne obserwacje odstające
    wykrywanie funkcjonalnych obserwacji odstających
    statystyka odporna
    głębia funkcjonalna
    analiza zanieczyszczenia powietrza
    functional outliers
    functional outliers detection
    robust statistics
    functional depth
    air pollution analysis
    Opis:
    W pracy omówiono sposoby wykrywania obserwacji odstających w zbiorach danych funkcjonalnych. Omówiono mianowicie funkcjonalne obserwacje odstające ze względu na kształt i ze względu na amplitudę. Zdefiniowano wykres wartości odstających, służący do wykrywania funkcjonalnych obserwacji odstających ze względu na kształt. Omówiono też skorygowany funkcjonalny wykres pudełkowy służący do wykrywania funkcjonalnych obserwacji odstających ze względu na amplitudę. Elementy statystycznej analizy służącej do wykrywania obserwacji odstających zobrazowano na przykładzie danych pokazujących zanieczyszczenie powietrza w Katowicach oraz w Krakowie wybranymi czterema rodzajami substancji.
    Methods of functional outliers detection in functional setting have been discussed, i.e. shape outliers and magnitude outliers. Outliergram has been discussed, a tool for functional shape outliers detection. Robust adjusted functional boxplot has been discussed as well, a tool for functional magnitude outliers detection. „The elements of functional outliers analysis have been applied to air pollution data for Katowice and Kraków.”
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2018, 65, 1; 83-100
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    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