Informacja

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

Wyszukujesz frazę "selection algorithm" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Comparison of Electrical Performances of Power Electronics Switches and an Effective Switch Selection Algorithm
Autorzy:
Zenk, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1031000.pdf
Data publikacji:
2018-04
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Fizyki PAN
Tematy:
power electronics switches (PES)
switch selection algorithm (SSA)
IGBT
MOSFET
BJT
diode
Opis:
Electronics switches commonly used in power electronics circuits are the part of the electronics system depending on energy efficiency, circuit topology, switching matrix design, interaction with filter elements, and many other parameters. For the first new switch design prototype to identify of electrical efficiency of the semiconductor switch working with a system, it is very important that estimation of the variables saves time, labor, and economical resources. In this study, the new algorithm is proposed and applied to circuit estimate efficiency of power electronics switches. The current-voltage-power capacities, switching rate, power losses, physical dimensions, heating levels of power electronics switches used in the circuit are investigated and algorithmically estimated according to the result of experimental performance switches.
Źródło:
Acta Physica Polonica A; 2018, 133, 4; 897-901
0587-4246
1898-794X
Pojawia się w:
Acta Physica Polonica A
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Combined classifier based on feature space partitioning
Autorzy:
Woźniak, M.
Krawczyk, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331294.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
rozpoznawanie wzorców
system klasyfikujący wielokrotny
algorytm grupowania
algorytm selekcji
algorytm ewolucyjny
pattern recognition
combined classifier
multiple classifier system
clustering algorithm
selection algorithm
evolutionary algorithm
Opis:
This paper presents a significant modification to the AdaSS (Adaptive Splitting and Selection) algorithm, which was developed several years ago. The method is based on the simultaneous partitioning of the feature space and an assignment of a compound classifier to each of the subsets. The original version of the algorithm uses a classifier committee and a majority voting rule to arrive at a decision. The proposed modification replaces the fairly simple fusion method with a combined classifier, which makes a decision based on a weighted combination of the discriminant functions of the individual classifiers selected for the committee. The weights mentioned above are dependent not only on the classifier identifier, but also on the class number. The proposed approach is based on the results of previous works, where it was proven that such a combined classifier method could achieve significantly better results than simple voting systems. The proposed modification was evaluated through computer experiments, carried out on diverse benchmark datasets. The results are very promising in that they show that, for most of the datasets, the proposed method outperforms similar techniques based on the clustering and selection approach.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2012, 22, 4; 855-866
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The detection of anomalies in controlling of the combustion process by using a negative selection alghorithm
Detekcja anomalii w sterowaniu procesem spalania za pomocą algorytmu selekcji negatywnej
Autorzy:
Marciniak, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327330.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
boiler
combustion
control
negative selection algorithm
diagnose
anomaly detection
kocioł
spalanie
sterowanie
algorytm selekcji negatywnej
diagnostyka
detekcja anomalii
Opis:
The purpose of this paper is to present one of the ways to resolve the difficulties encountered during the use of the classical process control. The article presents the problem of a dynamically changing quality of fuel delivered to the water- grate boiler type WR-25, in which the combustion process takes place. The method of the measurement process variables related to this process was described. In the next part of the article, the author presents the basic concepts related to the natural immune system, and also introduces the scheme, ideas and a negative selection algorithm. Also, the conditions were presented in which the proposed algorithm performs a detection of anomalies in the regulation burned. The solution of the problem and the results of the proposed solution where presented in the final section of the article.
Celem niniejszej publikacji jest przedstawienie jednego ze sposobów rozwiązania trudności występujących podczas zastosowania klasycznego sterowania procesem spalania. W artykule przedstawiono problem związany ze zmieniającą się dynamicznie jakością paliwa dostarczanego do kotła wodno-rusztowego typu WR-25, w którym odbywa się proces spalania. Opisano sposób pomiaru zmiennych procesowych związanych z tym procesem. W kolejnej części artykułu autor przedstawił podstawowe pojęcia związane z naturalnym systemem immunologicznym, a także przedstawił schemat, idee oraz działanie algorytmu selekcji negatywnej. Zostały również przedstawione warunki w których zaproponowany algorytm realizuje detekcje anomalii w procesie regulacji spalana. W ostatniej części artykułu zaprezentowano wyniki działania zaproponowanego rozwiązania.
Źródło:
Diagnostyka; 2016, 17, 1; 27-31
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teoria i metody algorytmu ewolucyjnego w uczeniu jednowarstwowej sieci neuronowej
Implementation of the Evolutionary Algorithm Theory and Methods in the Learning Process of One-Layer ANN
Autorzy:
Płaczek, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/509173.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Akademia Finansów i Biznesu Vistula
Tematy:
algorytmy genetyczne
algorytmy ewolucyjne
sztuczne sieci neuronowe
algorytmy uczenia sieci
algorytmy selekcji
algorytmy krzyżowania
algorytmy mutacji
genetic algorithm
evolutionary algorithm
artificial neural network
learning algorithm
selection algorithm
crossover algorithm
mutation algorithm
Opis:
Rozwój teorii sztucznych sieci neuronowych, a także pojawienie się nowych, efektywnych narzędzi programistycznych (systemy wieloprocesorowe, programowanie wielowątkowe) umożliwia zastosowanie algorytmów genetycznych oraz ewolucyjnych do uczenia sztucznych sieci neuronowych (SSN). W literaturze dotyczącej zasad działania SSN podkreśla się ich atrakcyjne własności, takie jak: aproksymacja dowolnych nieliniowych odwzorowań, równolegle i rozproszone przetwarzanie, adaptacja i uczenie. Szczególnie równoległe i rozproszone przetwarzanie koresponduje ze strukturą algorytmu genetycznego i ewolucyjnego. Klasyczne algorytmy genetyczne operują na ciągach binarnych o stałej długości. Natomiast algorytmy ewolucyjne można interpretować jako uogólnienie algorytmów genetycznych. W algorytmach tych stosuje się zasady ewolucji i dziedziczenia oraz wykorzystuje się właściwą strukturę danych do reprezentacji chromosomów (liczby rzeczywiste, macierze, grafy). Definiuje się również inne operatory krzyżowania i mutacji. Tak więc struktura algorytmu ewolucyjnego jest prawie taka sama jak genetycznego. Różnice ukryte są na niższych poziomach przetwarzania – w strukturach danych. W artykule przedstawiono próbę implementacji algorytmu ewolucyjnego do uczenia jednowarstwowej sieci neuronowej. Sieć opisuje się w postaci macierzy połączeń między wektorami – wejściowym X oraz wyjściowym Y. Funkcja uczenia SSN zdefiniowana jest jako nieliniowa funkcja wag sieci oraz nieliniowej funkcji aktywacji minimalizującej błąd średniokwadratowy między wektorem wyjściowym Y a wektorem uczącym Z, dla całej paczki uczącej. Pojawienie się nieliniowości utrudnia zastosowanie algorytmu uczenia opartego na wstecznej propagacji błędu. Funkcja celu, oprócz minimum globalnego, może zawierać wiele minimów lokalnych, w których algorytm oparty na badaniu gradientu funkcji celu może się zatrzymać. Oczywiście stosuje się różne techniki i metody umożliwiające wyjście algorytmu z tego typu pułapek. Tym niemniej dla sprawdzenia poprawności otrzymanych wyników uruchamia się proces uczenia SSN dla różnych danych początkowych. W zaproponowanym algorytmie ewolucyjnym tworzy się zbiór osobników. Każdy z osobników przedstawia możliwe rozwiązanie zadania minimalizacji funkcji celu i jest reprezentowany przez macierzową strukturę danych. Każde rozwiązanie cząstkowe ocenia się na podstawie dopasowania funkcji celu, a następnie tworzy się nową populację (potomków) przez selekcję osobników o najlepszych dopasowaniach oraz dwa algorytmy krzyżowania i mutacji. W artykule omówiono zaproponowaną strukturę osobników, przyjęte algorytmy selekcji z ich wadami i zaletami oraz różne algorytmu krzyżowania i mutacji. Na wstępie zdefiniowano takie podstawowe pojęcia, jak gen, chromosom oraz najogólniejszą strukturę algorytmu ewolucyjnego. Artykuł ma charakter koncepcyjny.
The article proposes implementation of a modified version of genetic algorithms in neural networks, what in literature is known as “evolutionary algorithm” or “evolutionary programming”. An evolutionary algorithm is a probabilistic algorithm that works in a set of weight variability of neurons and seeks the optimal value solution within a population of individuals, avoiding the local maximum. For chromosomes, the real value variables and matrix structure are proposed. In the article, this decision is widely elaborated and discussed. In the original versions of genetic algorithms, all variables’ values are transformed into binary versions. The chromosomes bit sequences could include thousands of positions. It does not simplify the crossover and mutation operations. Processes could be very time-consuming and the algorithm convergence could also be slow. For a single-layer neural network matrix data structure is used. A particular emphasis is put on mutation and crossover algorithms. What is also important in both genetic and evolutionary algorithms is the selection process. The primary population, known as the parent population, is employed to build a new set of individuals using the selection process. These individuals are known as the children population. The selection algorithm should converge on the two very important issues: population diversity and selective pressure. Selective pressure can manifest in the overrepresentation of the best individuals in the new population. The area, in which the optimal solution is sought, is reduced too fast. Premature convergence is not desirable due to the high probability of achieving the local maximum. Reducing the selective pressure may result in increasing the time it takes to search for the solution.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula; 2016, 49(4) Informatyka; 23-39
2353-2688
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of clonal selection algorithm for PID controller synthesis of mimo systems in oil and gas industry
Zastosowanie algorytmu selekcji klonalnej do syntezy regulatora PID systemów mimo w przemyśle petrochemicznym
Autorzy:
Shiryayeva, Olga
Samigulin, Timur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407898.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
artificial immune system (AIS)
clonal selection algorithm (CLONALG)
PID controller
MIMO system
sztuczny układ immunologiczny (AIS)
algorytm doboru klonów (CLONALG)
kontroler PID
system MIMO
Opis:
This paper presents the results of the Smart technologies application to the synthesis of MIMO-systems in oil and gas industry. In particular, there is considered a multidimensional multiply connected system for gas distillation process control through a distillation column with regulators configured on the basis of Smart-technologies – clonal selection algorithm (CLONALG) of an artificial immune system (AIS).
W artykule przedstawiono wyniki zastosowania inteligentnych technologii do syntezy systemów MIMO w przemyśle petrochemicznym. W szczególności rozważany jest wielowymiarowy układ sterowania procesem destylacji gazu w kolumnie destylacyjnej z regulatorami skonfigurowanymi na podstawie tzw. inteligentnych technologii – algorytmu doboru klonów (CLONALG) sztucznego układu immunolgicznego (AIS).
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 3; 50-53
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the lower-bound function method to the investigation of the convergence of genetic algorithms
Autorzy:
Socała, Jolanta
Kosiński, Witold
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/748342.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Matematyczne
Tematy:
Markov operator, exponential stationarity, lower-bound function, genetic algorithm, mutation, selection
Opis:
W badaniu wielu zjawisk przyrodniczych istotną rolę odgrywają operatory Markowa, nieujemne operatory liniowe oraz ich półgrupy. W szczególności rozważana jest asymptotyczna stabilność. A. Lasota i J. A. Yorke w 1982 r. udowodnili, że warunkiem wystarczającym i koniecznym asymptotycznej stabilności dla operatora Markowa jest istnienie nietrywialnej funkcji dolnej. W niniejszej pracy pokazujemy zastosowanie metody funkcji dolnej do badania zachowania algorytmów genetycznych. Rozpatrywane w pracy algorytmy genetyczne, używane do rozwiązywania niegładkich problemów optymalizacyjnych, są wynikiem złożenia dwóch operatorów losowych: selekcji i mutacji. Złożenie tych operacji jest macierzą Markowa.
Markovian operators, non-negative linear operators and its subgroups play a significant role for the description of phenomena observed in the nature. Research on asymptotic stability is one of the main issues in this respect. A. Lasota and J. A. Yorke proved in 1982 that the necessary and sufficient condition of the asymptotic stability of a Markovian operator is the existence of a non-trivial lower-bound function. In the present paper it is shown how the method of lower-bound function can be applied to the investigation of genetic algorithms. Genetic algorithms considered used for solving of non-smooth optimization problems are compositions of two random operators: selection and mutation. The compositions are Markovian matrices.
Źródło:
Mathematica Applicanda; 2007, 35, 49/08
1730-2668
2299-4009
Pojawia się w:
Mathematica Applicanda
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An integrated model of production scheduling and maintenance planning under imperfect preventive maintenance
Model zintegrowany harmonogramowania produkcji i planowania obsługi technicznej w ramach niepełnej konserwacji zapobiegawczej
Autorzy:
Chen, X.
Xiao, L.
Zhang, X.
Xiao, W.
Li, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301817.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
aperiodic imperfect preventive maintenance
production scheduling
maintenance planning
immune clonal selection algorithm
total profit
nieokresowa niepełna konserwacja zapobiegawcza
harmonogramowanie produkcji
planowanie konserwacji
algorytm odpornościowej selekcji klonalnej
całkowity zysk
Opis:
For a successful company, machines are always required to work continuously to make more profit in a certain period. However, machines can be unavailable due to the scheduled maintenance activities or unexpected failures. Hence, a model connected production scheduling with maintenance planning for a production line which is composed of multiple machines is developed. Suppose preventive maintenance is imperfect and cannot renew all the machines. Age reduction factor and hazard rate increase factor are introduced to illustrate the imperfect character. Aperiodic preventive maintenance policy is adopted. Replacement as perfect maintenance could restore the machine “as good as new”. When and whether to perform replacement is based on a cost-time rate function which is defined to judge whether or not the preventive maintenance is economical. The objective of the joint model is to maximize the total profit which is composed of production value, production cost, maintenance cost (including the preventive maintenance cost and replacement cost), and tardiness cost (which is related to the job sequence and maintenance activities). To optimize the objective, immune clonal selection algorithm is utilized. The proposed model is validated by a numerical example.
Aby firma mogła działać z powodzeniem i przynosić większe zyski w danym okresie czasu, zainstalowane w niej maszyny muszą pracować w sposób nieprzerwany. Niestety, z powodu planowych działań obsługowych lub nieoczekiwanych awarii, maszyny są czasami wyłączane z produkcji. Dlatego też w niniejszym artykule opracowano model łączący harmonogramowanie produkcji z planowaniem obsługi technicznej dla linii produkcyjnej złożonej z wielu maszyn. W pracy założono, że konserwacja zapobiegawcza jest niepełna i nie prowadzi do odnowy wszystkich maszyn. Aby zilustrować jej niepełny charakter, wprowadzono pojęcia czynnika redukcji wieku oraz czynnika wzrostu wskaźnika zagrożenia. Przyjęto politykę nieokresowej konserwacji zapobiegawczej. Wymiana jako forma pełnej konserwacji pozwala na przywrócenie maszyny do stanu "fabrycznej nowości". Kiedy i czy należy przeprowadzić wymianę zależy od funkcji wskaźnika kosztu w stosunku do czasu, który pozwala ocenić, czy konserwacja zapobiegawcza jest opłacalna. Model zintegrowany ma na celu maksymalizację całkowitego zysku, który jest wypadkową wartości produkcji, kosztów produkcji, kosztów obsługi (w tym kosztów konserwacji zapobiegawczej oraz kosztów wymiany) i kosztów nieterminowego zakończenia zadania (ang. lateness, związanych z kolejnością wykonywanych zadań i czynności obsługowych). Aby zoptymalizować opisany cel, wykorzystano algorytm odpornościowej selekcji klonalnej Proponowany model zweryfikowano na przykładzie liczbowym.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2015, 17, 1; 70-79
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detekcja anomalii w plikach za pomocą wybranych algorytmów inspirowanych mechanizmami immunologicznymi
Autorzy:
Widuliński, Patryk
Wawryn, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118552.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
systemy wykrywania intruzów
sztuczne systemy immunologiczne
wirusy
szkodliwe oprogramowanie
algorytm negatywnej selekcji
generacja receptorów
anomalia
wykrywanie anomalii
intrusion detection system
artificial immune systems
viruses
malware
negative selection algorithm
receptor generation
anomaly
anomaly detection
Opis:
Ochrona systemu operacyjnego przed infekcjami wirusowymi jest zagadnieniem, nad którym od kilku dekad pracują projektanci oprogramowania antywirusowego. Rosnąca w ostatnich latach złożoność szkodliwego oprogramowania skłoniła naukowców do poszukiwania inspiracji w rozwiązaniach naturalnych, takich jak układ immunologiczny ssaków. W artykule przedstawiono system wykrywania intruzów w systemie operacyjnym wykorzystujący algorytm negatywnej selekcji. Algorytm ten wykorzystuje ciągi binarne zwane receptorami do wykrywania zmian w chronionych programach. W systemie zaimplementowano dwie metody generacji receptorów: metodę losową i metodę szablonów. Metody te zostały przetestowane eksperymentalnie. Wyniki działania metod przeanalizowano i porównano, a następnie wyciągnięto wnioski.
Protection of the operating system against virus infections is an area of research which has been worked on by antivirus software designers since several decades. Increasing malware complexity led scientists to seek inspiration in natural solutions, such as the mammal immune system. In the article, an intrusion detection system has been proposed. The system’s inner workings are based on the negative selection algorithm. The algorithm uses binary strings called receptors to detect modifications in the protected programs. In the system, two receptor generation methods have been presented: the random generation method and the template generation method. The methods have been tested experimentally. The results of both methods have been analysed and compared, and conclusions have been drawn.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2019, 14; 23-41
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolutionary algorithm with a configurable search mechanism
Autorzy:
Łapa, Krystian
Cpałka, Krzysztof
Laskowski, Łukasz
Cader, Andrzej
Zeng, Zhigang
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1837536.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
evolutionary algorithm
population-based algorithm
optimization
operator pool
operator selection
individual selection
Opis:
In this paper, we propose a new population-based evolutionary algorithm that automatically configures the used search mechanism during its operation, which consists in choosing for each individual of the population a single evolutionary operator from the pool. The pool of operators comes from various evolutionary algorithms. With this idea, a flexible balance between exploration and exploitation of the problem domain can be achieved. The approach proposed in this paper might offer an inspirational alternative in creating evolutionary algorithms and their modifications. Moreover, different strategies for mutating those parts of individuals that encode the used search operators are also taken into account. The effectiveness of the proposed algorithm has been tested using typical benchmarks used to test evolutionary algorithms.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 3; 151-171
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Algorytm selekcji klonalnej w zastosowaniu do strojenia regulatorów rozmytych
Clonal selection algorithm for tuning fuzzy controller
Autorzy:
Mrozek, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/275335.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
algorytmy immunologiczne
algorytm selekcji klonalnej
regulatory rozmyte
immune algorithms
algorithm of clonal selection
fuzzy controller
Opis:
Algorytmy immunologiczne odwzorowują procesy adaptacji i zróżnicowane możliwości działania naturalnego systemu immunologicznego. Selekcja klonalna jest jednym z naturalnych procesów naturalnego systemu immunologicznego, które najczęściej są odwzorowywane w algorytmach. Algorytm selekcji klonalnej jest stosowany w zadaniach optymalizacji. Opisano implementację algorytmu selekcji klonalnej CLONAG w wersji dla rozwiązywania zadań optymalizacji. Przedstawiono wnioski z wykonanych testów symulacyjnych porównania algorytmu selekcji klonalnej i algorytmu genetycznego dostępnego bibliotece MATLAB-a Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox w zastosowaniu do doboru parametrów regulatora PID.
In this paper, the application of the clonal selection has been used to solve optimization problems. A computational implementation of the algorithm of clonal selection, named CLONALG [1] is adapted to solve optimization tasks. This algorithm was employed to design PID fuzzy logic controller for chosen testing object, described by the transfer function. The genetic algorithm, implemented in Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox was used also for tuning the tree PID gains for fuzzy controller. The results of applications both algorithms used for tuning the designed fuzzy controller, based on defined quality index is compared.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2010, 14, 2; 579-587
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Parallel MCNN (PMCNN) with application to prototype selection on large and streaming data
Autorzy:
Devi, V. S.
Meena, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91686.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
prototype selection
one-pass algorithm
streaming data
distributed algorithm
Opis:
The Modified Condensed Nearest Neighbour (MCNN) algorithm for prototype selection is order-independent, unlike the Condensed Nearest Neighbour (CNN) algorithm. Though MCNN gives better performance, the time requirement is much higher than for CNN. To mitigate this, we propose a distributed approach called Parallel MCNN (pMCNN) which cuts down the time drastically while maintaining good performance. We have proposed two incremental algorithms using MCNN to carry out prototype selection on large and streaming data. The results of these algorithms using MCNN and pMCNN have been compared with an existing algorithm for streaming data.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2017, 7, 3; 155-169
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementing evolutionary algorithm into training single-layer artificial neural network in classification task
Autorzy:
Płaczek, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/95001.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
Tematy:
genetic algorithm
evolutionary algorithm
selection process
mutation
recombination
replacement
Opis:
The article proposes implementing a modified version of genetic algorithm in a neural network, what in literature is known as “evolutionary algorithm” or “evolutionary programming”. An Evolutionary Algorithm is a probabilistic algorithm that works in a set of weight variability of neurons and seeks the optimal value solution within a population of individuals, avoiding the local maximum. For chromosomes the real value variables and matrix structure are proposed to a single-layer neural network. Particular emphasis is put on mutation and crossover algorithms. What is also important in both genetic and evolutionary algorithms is the selection process. In the calculation example, the implementation of theoretical considerations to a classification task is demonstrated.
Źródło:
Information Systems in Management; 2016, 5, 3; 377-388
2084-5537
2544-1728
Pojawia się w:
Information Systems in Management
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Propozycja agregowanego klasyfikatora kNN z selekcją zmiennych
The proposition of the kNN ensemble with feature selection.
Autorzy:
Kubus, Mariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/424859.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
k nearest neighbors
ensemble
feature selection
ReliefF algorithm
Opis:
Aggregated classification trees have gained recognition due to improved stability, and frequently reduced bias. However, the adaptation of this approach to the k nearest neighbors method (kNN), faces some difficulties: the relatively high stability of these classifiers, and an increase of misclassifications when the variables without discrimination power are present in the training set. In this paper we propose aggregated kNN classifier with feature selection. Its classification accuracy has been verified on the real data with added irrelevant variables.
Źródło:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2016, 3 (53); 32-41
1507-3866
Pojawia się w:
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The PM-M prototype selection system
Autorzy:
Grudziński, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206602.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
selection of reference instances
prototype selection
k-Nearest Neighbors algorithm
classification of data
Opis:
In this paper, the algorithm, realizing the author’s prototype selection method, called PM-M (Partial Memory - Minimization) is described in details. Computational experiments that have been carried out with the raw PM-M model and with its majority ensembles indicate that even for the system, for which the average size of the selected prototype sets constitutes only about five percent of the size of the original training datasets, the obtained results of classification are still in a good statistical agreement with the 1-Nearest Neighbor (IB1) model which has been trained on the original (i.e. unpruned) data. It has also been shown that the system under study is competitive in terms of generalization ability with respect to other well established prototype selection systems, such as, for example, CHC, SSMA and GGA. Moreover, the proposed algorithm has shown approximately one to three orders of magnitude decrement of time requirements with respect to the necessary time, needed to complete the calculations, relative to the reference prototype classifiers, taken for comparison. It has also been demonstrated that the PM-M system can be directly applied to analysis of very large data unlike most other prototype methods, which have to rely on the stratification approach.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2016, 45, 4; 539-561
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Minimum-Spanning-Tree-Inspired Algorithm for Channel Assignment in 802.11 Networks
Autorzy:
Dolińska, I.
Jakubowski, M.
Masiukiewicz, A.
Rządkowski, G.
Piórczyński, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226434.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
channel selection
channel assignment
802.11 home networks
greedy algorithm
Opis:
Channel assignment in 2.4 GHz band of 802.11 standard is still important issue as a lot of 2.4 GHz devices are in use. This band offers only three non-overlapping channels, so in crowded environment users can suffer from high interference level. In this paper, a greedy algorithm inspired by the Prim’s algorithm for finding minimum spanning trees (MSTs) in undirected graphs is considered for channel assignment in this type of networks. The proposed solution tested for example network distributions achieves results close to the exhaustive approach and is, in many cases, several orders of magnitude faster.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2016, 62, 4; 379-388
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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