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 "regularisation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Adaptive biased-coin designs for clinical trials with several treatments
    Autorzy:
    Atkinson, Anthony
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/729740.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
    Tematy:
    c-optimal design
    limiting allocation proportion
    minimization
    randomization
    regularisation
    Opis:
    Adaptive designs are used in phase III clinical trials for skewing the allocation pattern towards the better treatments. We use optimum design theory to provide a skewed biased-coin procedure for sequential designs with continuous responses. The skewed designs are used to provide adaptive designs, the performance of which is studied numerically for designs with three treatments. Important properties are loss and the proportion of allocation to inferior treatments. Regularisation to provide consistent parameter estimates greatly improves both these properties.
    Źródło:
    Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2004, 24, 1; 85-108
    1509-9423
    Pojawia się w:
    Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of five SVD-based algorithms for calibration of spectrophotometric analyzers
    Autorzy:
    Wagner, J.
    Morawski, R. Z.
    Miękina, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220564.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    spectrophotometry
    chemometrics
    singular value decomposition
    regularisation
    food analysis
    edible oils analysis
    Opis:
    Spectrophotometry is an analytical technique of increasing importance for the food industry, applied i.a. in the quantitative assessment of the composition of mixtures. Since the absorbance data acquired by means of a spectrophotometer are highly correlated, the problem of calibration of a spectrophotometric analyzer is, as a rule, numerically ill-conditioned, and advanced data-processing methods must be frequently applied to attain an acceptable level of measurement uncertainty. This paper contains a description of four algorithms for calibration of spectrophotometric analyzers, based on the singular value decomposition (SVD) of matrices, as well as the results of their comparison - in terms of measurement uncertainty and computational complexity - with a reference algorithm based on the estimator of ordinary least squares. The comparison is carried out using an extensive collection of semi-synthetic data representative of trinary mixtures of edible oils. The results of that comparison show the superiority of an algorithm of calibration based on the truncated SVD combined with a signal-to-noise ratio used as a criterion for the selection of regularisation parameters - with respect to other SVD-based algorithms of calibration.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2014, 21, 2; 191-204
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The application of regularisation methods to analysis of structure dynamics
    Zastosowanie metod regularyzacji w analizie dynamiki konstrukcji
    Autorzy:
    Iwaniec, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328778.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    zagadnienie źle uwarunkowane
    macierz źle uwarunkowana
    regularyzacja
    ill-posed problem
    ill-conditioned matrix
    regularisation
    Opis:
    In the paper there are discussed issues concerning ill-posed problems. Mathematical definition and a method of detecting ill-posed problems as well as a method of improving such problems conditioning by the use of the Tikhonov regularisation are presented. The results of transfer function noise reduction by the use of the Tikhonov regularisation method are shown.
    W pracy omówiono zagadnienia dotyczące zagadnień źle zdefiniowanych. Przedstawiono definicję matematyczną, metodę wykrywania zagadnień źle zdefiniowanych oraz metodę poprawiania uwarunkowania tych zagadnień przy użyciu regularyzacji Tikhonova. Zaprezentowano również możliwość zastosowania metody regularyzacji Tikhonova do redukcji szumów widmowych funkcji przejścia.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2004, 30, T. 1; 199-203
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fabric Defect Detection and Classifier via Multi-Scale Dictionary Learning and an Adaptive Differential Evolution Optimized Regularization Extreme Learning Machine
    Wykrywanie defektów tkaniny i ich klasyfikacja poprzez zastosowanie maszyny uczącej się (ADE-RELM)
    Autorzy:
    Zhou, Zhiyu
    Wang, Chao
    Gao, Xu
    Zhu, Zefei
    Hu, Xudong
    Zheng, Xiao
    Jiang, Likai
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/233999.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    defect detection
    multi-scale dictionary learning
    regularisation extreme learning machine
    adaptive differential evolution
    defekty tkaniny
    skuteczność wykrywania defektów
    maszyna ucząca się
    Opis:
    To develop an automatic detection and classifier model for fabric defects, a novel detection and classifier technique based on multi-scale dictionary learning and the adaptive differential evolution algorithm optimised regularisation extreme learning machine (ADE-RELM) is proposed. Firstly in order to speed up dictionary updating under the condition of guaranteeing dictionary sparseness, k-means singular value decomposition (KSVD) dictionary learning is used. Then multi-scale KSVD dictionary learning is presented to extract texture features of textile images more accurately. Finally a unique ADE-RELM is designed to build a defect classifier model. In the training ADE-RELM classifier stage, a self-adaptive mutation operator is used to solve the parameter setting problem of the original differential evolution algorithm, then the adaptive differential evolution algorithm is utilised to calculate the optimal input weights and hidden bias of RELM. The method proposed is committed to detecting common defects like broken warp, broken weft, oil, and the declining warp of grey-level and pure colour fabrics. Experimental results show that compared with the traditional Gabor filter method, morphological operation and local binary pattern, the method proposed in this paper can locate defects precisely and achieve high detection efficiency.
    W celu opracowania automatycznego modelu wykrywania i klasyfikowania defektów tkanin, zaproponowano nowatorską technikę wykrywania i klasyfikowania opartą na zastosowaniu maszyny uczącej się (ADE-RELM). Proponowana metoda ma na celu wykrywanie powszechnych defektów, takich jak przerwana osnowa i wątek oraz zabrudzenia po oleju. Wyniki eksperymentalne pokazują, że w porównaniu z tradycyjną metodą filtrów Gabora, operacją morfologiczną i lokalnym wzorcem binarnym, proponowana w artykule metoda pozwala na precyzyjne zlokalizowanie defektów i osiąga wysoką skuteczność ich wykrywania.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2019, 1 (133); 67-77
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    O regularyzacji rozwiązań niejednoznacznych w grze przeciwko naturze
    Regularization of ambiguous solutions in game against nature
    Autorzy:
    Laskowski, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/317572.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    regularyzacja
    kryteria wyboru strategii w grach przeciwko naturze
    analiza wielokryterialna
    regularisation
    criteria of choosing strategy in games against nature
    multicriteria analysis
    Opis:
    Zaprezentowano kilka znanych z literatury kryteriów wyboru strategii w grach przeciwko naturze i wykazano użyteczność lub nieużyteczność określonych regularyzacji.
    Certain common know criteria of choosing strategy in games against nature were presented, and usefulness and lack of it in some kinds of regularization were proved.
    Źródło:
    Telekomunikacja i Techniki Informacyjne; 2007, 3-4; 30-46
    1640-1549
    1899-8933
    Pojawia się w:
    Telekomunikacja i Techniki Informacyjne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Colour Difference Classification for Dyed Fabrics Based on Differential Evolution with Dynamic Parameter Selection to Optimise the Output Regularisation Extreme Learning Machine
    Wybór parametrów w celu optymalizacji regularyzacji wyjściowej maszyny uczącej się
    Autorzy:
    Zhou, Zhiyu
    Liu, Dexin
    Zhang, Jianxin
    Zhu, Zefei
    Yang, Donghe
    Jiang, Likai
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1419657.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    colour difference classification
    differential evolution
    extreme learning machine
    output regularisation
    parameter selection
    klasyfikacja różnicy kolorów
    ewolucja różnicowa
    maszyna ucząca się
    regularyzacja wyjściowa
    dobór parametru
    Opis:
    A novel optimisation technique based on the differential evolution (DE) algorithm with dynamic parameter selection (DPS-DE) is proposed to develop a colour difference classification model for dyed fabrics, improve the classification accuracy, and optimise the output regularisation extreme learning machine (RELM). The technique proposed is known as DPS-DE-RELM and has three major differences compared with DE-ELM: (1) Considering that the traditional ELM provides an illness solution based on the output weights, DE is proposed to optimise the output of the RELM. (2) Considering the simple parameter setting of the traditional algorithm, the DE algorithm with DPS is adopted. (3) For DPS, an optimal range of parameters is chosen, and the efficiency of the algorithm is significantly improved. This study analyses the colour difference classification of fabric images captured under standard lighting based on the DPS-DE-RELM algorithm. First, the colour difference of the fabric images is calculated and six color-difference-related features extracted, and second the features are classified into five different levels based on the perception of humans. Finally, a colour difference classification model is built based on the DPS-DERELM algorithm, and then the optimal classification model suitable for this study is selected. The experimental results show that the output method with regularisation parameters can achieve a maximum classification accuracy of 98.87%, which is higher compared with the aforementioned optimised original ELM algorithm, which can achieve a maximum accuracy of 84.67%. Therefore, the method proposed has the advantages of greater convergence speed, high classification accuracy, and robustness.
    W pracy zaproponowano nowatorską technikę optymalizacji opartą na algorytmie ewolucji różnicowej (DE) z doborem parametrów (DPS-DE) w celu opracowania modelu klasyfikacji różnicy kolorów dla tkanin barwionych, poprawy dokładności klasyfikacji i optymalizacji regularyzacji wyjściowej maszyny do uczącej się (RELM). Zaproponowana technika jest znana jako DPS-DE-RELM i cechuje się trzema głównymi różnicami w porównaniu do DE-ELM: (1) Biorąc pod uwagę, że tradycyjny ELM zapewnia rozwiązanie w oparciu o wagi wyjściowe, proponuje się DE w celu optymalizacji wydajności RELM. (2) Biorąc pod uwagę proste ustawienie parametrów tradycyjnego algorytmu, przyjęto algorytm DE z DPS. (3) W przypadku DPS wybierany jest optymalny zakres parametrów, a wydajność algorytmu znacznie się poprawia. Podczas badania przeanalizowano klasyfikację różnic kolorów obrazów tkanin zarejestrowanych w standardowym oświetleniu w oparciu o algorytm DPS-DE-RELM. Po pierwsze, obliczono różnicę kolorów obrazów tkanin i wyodrębniono sześć cech związanych z różnicą kolorów, a po drugie cechy te zaklasyfikowano na pięciu różnych poziomach w oparciu o percepcję ludzi. Na koniec zbudowano model klasyfikacji różnicy kolorów w oparciu o algorytm DPS-DE-RELM, a następnie wybrano optymalny model klasyfikacji odpowiedni do tego badania. Wyniki eksperymentalne pokazały, że metoda wyjściowa z parametrami regularyzacji może osiągnąć maksymalną dokładność klasyfikacji wynoszącą 98,87%, czyli wyższą w porównaniu z zoptymalizowanym oryginalnym algorytmem ELM, który może osiągnąć maksymalną dokładność na poziomie 84,67%. Stwierdzono, że zaproponowana metoda niesie ze sobą korzyści w postaci większej szybkości zbieżności, wysokiej dokładności klasyfikacji i odporności.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2021, 3 (147); 97-102
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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