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 "selection algorithm" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-36 z 36
    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
    Tytuł:
    Application of the clonal selection algorithm for reconstruction of the third kind boundary condition
    Zastosowanie algorytmu selekcji klonalnej do odtworzenia warunku brzegowego trzeciego rodzaju
    Autorzy:
    Hetmaniok, E.
    Zielonka, A.
    Słota, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/87326.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    selekcja klonalna
    algorytm
    warunek brzegowy
    clonal selection
    algorithm
    boundary condition
    Opis:
    In this paper the inverse heat conduction problem with the third kind boundary condition is solved by using the Clonal Selection Algorithm (CSA) – the heuristic algorithm imitating the rules of functioning of immunological system in the mammals bodies. Solution of investigated problem consists in identifying the unknown heat transfer coefficient and reconstructing the distribution of state function. To achieve this goal a procedure based on minimization of the appropriate functional realized by the aid of CSA algorithm is elaborated.
    Celem niniejszej pracy jest rozwiązanie zadania przewodnictwa ciepła z warunkiem brzegowym trzeciego rodzaju przy zastosowaniu algorytmu selekcji klonalnej (CSA) – algorytmu heurystycznego naśladującego reguły funkcjonowania układu immunologicznego ssaków. Rozwiązanie badanego zagadnienia polega na identyfikacji nieznanego współczynnika wnikania ciepła oraz rozkładu funkcji stanu. Aby osiągnąć ten cel opracowana została procedura oparta na minimalizacji odpowiedniego funkcjonału, realizowana przy użyciu algorytmu CSA.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Matematyka Stosowana / Politechnika Śląska; 2012, 2; 75-86
    2084-073X
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Matematyka Stosowana / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolutionary algorithm for selecting dynamic signatures partitioning approach
    Autorzy:
    Zalasiński, Marcin
    Laskowski, Łukasz
    Niksa-Rynkiewicz, Tacjana
    Cpałka, Krzysztof
    Byrski, Aleksander
    Przybyszewski, Krzysztof
    Trippner, Paweł
    Dong, Shi
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2147146.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    identity verification
    dynamic signature
    hybrid partitions
    partitions’ selection
    evolutionary algorithm
    Opis:
    In the verification of identity, the aim is to increase effectiveness and reduce involvement of verified users. A good compromise between these issues is ensured by dynamic signature verification. The dynamic signature is represented by signals describing the position of the stylus in time. They can be used to determine the velocity or acceleration signal. Values of these signals can be analyzed, interpreted, selected, and compared. In this paper, we propose an approach that: (a) uses an evolutionary algorithm to create signature partitions in the time and velocity domains; (b) selects the most characteristic partitions in terms of matching with reference signatures; and (c) works individually for each user, eliminating the need of using skilled forgeries. The proposed approach was tested using Biosecure DS2 database which is a part of the DeepSignDB, a database with genuine dynamic signatures. Our simulations confirmed the correctness of the adopted assumptions.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2022, 12, 4; 267--279
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytm doboru parametrów geometrycznych sprzęgła typu Alsthom do układu napędowego lokomotywy
    Algorithm of selection geometrical parameters of Alsthom type coupling for locomotive driving gear
    Autorzy:
    Grzyb, A.
    Kuczek, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/404085.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
    Tematy:
    algorytm wyboru
    parametry geometryczne
    sprzęgło typu Alsthom
    układ napędowy lokomotywy
    projektowanie
    konstrukcja
    algorithm of selection
    geometrical parameters
    Alsthom type coupling
    locomotive driving gear
    design
    construction
    Opis:
    W pracy przedstawiono algorytm doboru parametrów geometrycznych sprzęgła typu Alsthom do układu napędowego lokomotywy. Celem analizy jest polepszenie właściwości dynamicznych sprzęgła, poprzez zmniejszenie odkształceń w przegubach oraz zmniejszenie sił bezwładności generowanych w badanym mechaniźmie. Przedstawiona metoda doboru parametrów może by stosowana do projektowania nowych układów napędowych przystosowanych do dużych prędkości.
    The aim of the paper is the analysis of the method of selection geometrical parameters of locomotive flexible clutch. In particular the aim of the analysis is improvement of dynamic propriety of the clutches, decrease of the deformations in joints, and also decrease inertia forces generated in mechanisms and transferred through units and the components of the driving gear. The introduced method of the selection of parameters can be used in the process of constructing new driving arrangements adapted to the high speeds. Deformation in joints, and also the inertia forces acting on the parts of the mechanism will be studied.
    Źródło:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2010, 1, 1; 35-44
    2081-6154
    Pojawia się w:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    O wpływie wybranych metod selekcji nieliniowych zmiennych objaśniających na jakość modeli regresyjnych
    On the impact of some methods of selection nonlinear variables on quality of regression models
    Autorzy:
    Stelmach, Jacek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/591998.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Algorytm genetyczny
    Model regresyjny
    Selekcja predyktorów
    Genetic algorithm
    Regression model
    Selection of predictors
    Opis:
    Najpopularniejsza parametryczna metoda najmniejszych kwadratów oraz jej rozszerzenia (regresja grzbietowa, metoda LASSO, metoda LARS, regresja BRIDGE) pozwalają na budowę addytywnych modeli liniowych. W rzeczywistości często mamy do czynienia z nieliniowymi zależnościami, a użyteczna informacja jest powtarzana w wielu zmiennych objaśniających. Bezkrytyczne wykorzystanie wszystkich takich dostępnych zmiennych może prowadzić do naruszenia założeń Gaussa-Markowa i najczęściej obniża jako ść modeli regresyjnych. Znane metody selekcji pozwalają na wybór zmiennych, które wnoszą najwięcej użytecznej informacji, ograniczając jednocześnie zbędny szum. Opisany eksperyment weryfikuje metodą symulacji komputerowej jakość modeli regresyjnych otrzymanych za pomocą wybranych metod parametrycznych, dla których przeprowadzono selekcję predyktorów, wykorzystując: drzewa regresyjne, regresję grzbietową oraz algorytm genetyczny.
    The most common parametric Ordinary Least Squares Method and its extension (ridge regression, LASSO and LARS methods, BRIDGE regression) allow to build additive linear models. In reality, we often have to deal with non-linear dependencies, and useful information is repeated in a number of explanatory variables. Use of all available variables can lead to violations of Gauss-Markow assumptions and frequently reduces the quality of regression models. Known methods of selection allow to select the variables that contribute the most useful information, reducing unnecessary noise. Described experiment verifies, by computer simulation, quality of regression models obtained using selected parametric methods, for which the selection was carried out using: regression trees, ridge regression and genetic algorithm.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2015, 219; 79-96
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A machine learning method for soil conditioning automated decision-making of EPBM : hybrid GBDT and Random Forest Algorithm
    Autorzy:
    Lin, Lin
    Guo, Hao
    Lv, Yancheng
    Liu, Jie
    Tong, Changsheng
    Yang, Shuqin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2087007.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    soil conditioning
    automated decision-making
    hybrid algorithm
    geological parameters
    drive parameters
    feature selection
    Opis:
    There lacks an automated decision-making method for soil conditioning of EPBM with high accuracy and efficiency that is applicable to changeable geological conditions and takes drive parameters into consideration. A hybrid method of Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) and random forest algorithm to make decisions on soil conditioning using foam is proposed in this paper to realize automated decision-making. Relevant parameters include decision parameters (geological parameters and drive parameters) and target parameters (dosage of foam). GBDT, an efficient algorithm based on decision tree, is used to determine the weights of geological parameters, forming 3 parameters sets. Then 3 decision-making models are established using random forest, an algorithm with high accuracy based on decision tree. The optimal model is obtained by Bayesian optimization. It proves that the model has obvious advantages in accuracy compared with other methods. The model can realize real-time decision-making with high accuracy under changeable geological conditions and reduce the experiment cost.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2022, 24, 2; 237--247
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Method of Path Selection in the Graph - Case Study
    Autorzy:
    Neumann, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/116904.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Morski w Gdyni. Wydział Nawigacyjny
    Tematy:
    Path Selection
    Method of Path Selection
    graph theory
    Dijkstra algorithm
    route planning
    Cutting-Edge Thinking Mechanisms
    New Paths Searching
    shortest path
    Opis:
    This paper presents a different perspective on the Dijkstra algorithm. In this paper algorithm will be used in the further analysis to find additional paths between nodes in the maritime sector. In many cases, the best solution for a single criterion is not sufficient. I would be the search for more effective solutions of the starting point to use for subsequent analysis or decision making by the captain of the ship. Using cutting-edge thinking mechanisms, it is possible to create a decision support system based on known Dijkstra's algorithm.
    Źródło:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation; 2014, 8 no. 4; 557-562
    2083-6473
    2083-6481
    Pojawia się w:
    TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Feature selection of the armature winding broken coils in synchronous motor using genetic algorithm and Mahalanobis distance
    Selekcja cech charakterystycznych dla przerwy w uzwojeniu silnika synchronicznego z wykorzystaniem algorytmu genetycznego oraz odległości Mahalanobisa
    Autorzy:
    Głowacz, Z.
    Kozik, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/356441.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    silniki synchroniczne
    algorytm genetyczny
    miara odległości Mahalanobisa
    feature selection
    genetic algorithm
    synchronous motor
    faults diagnostics
    Opis:
    The paper describes a procedure for automatic selection of symptoms accompanying the break in the synchronous motor armature winding coils. This procedure, called the feature selection, leads to choosing from a full set of features describing the problem, such a subset that would allow the best distinguishing between healthy and damaged states. As the features the spectra components amplitudes of the motor current signals were used. The full spectra of current signals are considered as the multidimensional feature spaces and their subspaces are tested. Particular subspaces are chosen with the aid of genetic algorithm and their goodness is tested using Mahalanobis distance measure. The algorithm searches for such a subspaces for which this distance is the greatest. The algorithm is very efficient and, as it was confirmed by research, leads to good results. The proposed technique is successfully applied in many other fields of science and technology, including medical diagnostics.
    Artykuł opisuje procedurę automatycznego wyboru symptomów towarzyszących przerwie w uzwojeniach twornika silnika synchronicznego. Procedura ta, nazywana selekcją cech, prowadzi do wyboru spośród pełnego zestawu cech opisujących dany problem takiego podzbioru, który pozwalałby na jak najlepsze odróżnienie stanu bezawaryjnego od stanu awaryjnego. Poszczególnymi cechami są amplitudy składowych widm sygnałów prądowych silnika. Spektra sygnałów prądowych są traktowane jako pełne przestrzenie cech, z których następnie wybierane są podprzestrzenie z zastosowaniem algorytmu genetycznego. Jakość każdej podprzestrzeni sprawdzana jest z użyciem miary odległości Mahalanobisa. Algorytm poszukuje takich podprzestrzeni, dla których odległość ta jest największa. Zastosowany algorytm jest bardzo wydajny i jak potwierdziły badania prowadzi do dobrych wyników. Proponowana technika jest z powodzeniem stosowana w wielu innych dziedzinach nauki i techniki, w tym w diagnostyce medycznej.
    Źródło:
    Archives of Metallurgy and Materials; 2012, 57, 3; 830-835
    1733-3490
    Pojawia się w:
    Archives of Metallurgy and Materials
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dobór i optymalizacja konfiguracji zasobnika trakcyjnego
    Selection and optimization of the traction storage reservoir configuration
    Autorzy:
    Wieczorek, Maciiej
    Lewandowski, Mirosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/34602362.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
    Tematy:
    konfiguracja
    optymalizacja
    dobór
    zasobnik trakcyjny
    HESS
    algorytm genetyczny
    configuration
    optimization
    selection
    traction storage
    genetic algorithm
    Opis:
    W artykule przedstawiono algorytm doboru magazynów energii elektrycznej. Wybór HESS pozwala na spełnienie warunków obciążenia w sposób optymalny. Jednak ustalenie konfiguracji urządzeń w systemie staje się bardzo złożonym zagadnieniem optymalizacyjnym. Przedstawiono propozycje rozwiązania tego problemu z zastosowaniem algorytmu genetycznego.
    The article presents an algorithm for selection of storages for electric energy. The choice of HESS allows to meet the load conditions in an optimal way. However, determination of the devices configuration in the system becomes very complex optimization problem. Proposals to solve this problem with the use of a genetic algorithm.
    Źródło:
    Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe; 2015, 4; 55-57
    0138-0370
    2719-9630
    Pojawia się w:
    Rail Vehicles/Pojazdy Szynowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Verification and Efficiency Analysis of an Algorithm for Similar Properties
    Weryfikacja i ocena efektywności algorytmu do wyboru nieruchomości podobnych
    Autorzy:
    Basista, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/386197.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    algorithm
    selection of similar properties
    real estate market analysis
    algorytm
    wybór nieruchomości podobnych
    analiza rynku nieruchomości
    Opis:
    The value usually sought through valuations is market value, and its establishing is preceded by analysis of real estate market, in particular as regards obtainable prices, rent rates and transaction conditions. Moreover, the market features of properties are defined that have the most significant influence on the properties´ value. After the analysis of a real estate market, the next stage is to select properties similar to the valued properties. According to the Land Administration Act, a "similar property shall be construed as a property comparable with the valued property in terms of location, legal status, purpose, usage and other features that influence its value." Nevertheless, the legislator has not defined specific manner for selection of similar properties. This is the reason why real estate appraisers have certain freedom with selecting similar properties in the valuation process. In practice properties are deemed similar when most of the attributes which describe them are the same. This study offers the result of a verification and efficiency analysis of algorithm designed for the selection of properties most similar to the valued property. It is based on price-determining indexes calculated for each property in the database and for the analysed and valued property. The algorithm allows for the selection of similar properties at the confidence level defined by the user, which constitutes additional information about the group of properties selected from the database. The exemplary database shows how the algorithm works. Its effectiveness has also been measured, and the results have been included in the final part of this study.
    Najczęściej sporządzane wyceny mają na celu określenie wartości rynkowej, co poprzedzane jest analizą rynku nieruchomości, w szczególności w zakresie uzyskiwanych cen, stawek czynszów oraz warunków zawarcia transakcji. Wyznacza się także te cechy rynkowe nieruchomości, które mają największy wpływ na wartość nieruchomości. Kolejnym etapem po analizie rynku nieruchomości jest wybór nieruchomości podobnych do nieruchomości wycenianej. Według ustawy o gospodarce nieruchomościami „przez nieruchomość podobną należy rozumieć nieruchomość, która jest porównywalna z nieruchomością stanowiącą przedmiot wyceny, ze względu na położenie, stan prawny, przeznaczenie, sposób korzystania oraz inne cechy wpływające na jej wartość". Jednakże ustawodawca nie określił dokładnego sposobu wyboru nieruchomości podobnych. Powyższe powoduje, że rzeczoznawcy majątkowi mają pewną swobodę przy wyborze nieruchomości podobnych w procesie wyceny. W praktyce przyjmuje się, iż nieruchomości są podobne, gdy większość charakteryzujących je atrybutów jest taka sama. W artykule zaprezentowano wyniki weryfikacji i ocenę efektywności algorytmu, który umożliwia wybranie nieruchomości jak najbardziej podobnych do wycenianej. Jego działanie opiera się na wskaźnikach cenotwórczych obliczonych dla każdej nieruchomości w bazie oraz dla analizowanej nieruchomości wycenianej. Algorytm pozwala na dokonanie wyboru nieruchomości podobnych na określonym przez użytkownika poziomie ufności, co stanowi dodatkową informację o wybranej z bazy grupie nieruchomości. Działanie algorytmu oraz jego efektywność zostały przedstawione na przykładowej bazie danych.
    Źródło:
    Geomatics and Environmental Engineering; 2013, 7, 3; 15-23
    1898-1135
    Pojawia się w:
    Geomatics and Environmental Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolutionary learning of rich neural networks in the Bayesian model selection framework
    Autorzy:
    Matteucci, M.
    Spadoni, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907642.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    sieć neuronowa
    model Bayesa
    algorytm genetyczny
    Rich Neural Networks
    Bayesian model selection
    genetic algorithm
    Bayesian fitness
    Opis:
    In this paper we focus on the problem of using a genetic algorithm for model selection within a Bayesian framework. We propose to reduce the model selection problem to a search problem solved using evolutionary computation to explore a posterior distribution over the model space. As a case study, we introduce ELeaRNT (Evolutionary Learning of Rich Neural Network Topologies), a genetic algorithm which evolves a particular class of models, namely, Rich Neural Networks (RNN), in order to find an optimal domain-specific non-linear function approximator with a good generalization capability. In order to evolve this kind of neural networks, ELeaRNT uses a Bayesian fitness function. The experimental results prove that ELeaRNT using a Bayesian fitness function finds, in a completely automated way, networks well-matched to the analysed problem, with acceptable complexity.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2004, 14, 3; 423-440
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    FSPL: A meta-learning approach for a filter and embedded feature selection pipeline
    Autorzy:
    Lazebnik, Teddy
    Rosenfeld, Avi
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2201020.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    feature selection pipeline
    meta learning
    no free lunch
    autoML
    genetic algorithm
    wybór funkcji
    metauczenie
    algorytm genetyczny
    Opis:
    There are two main approaches to tackle the challenge of finding the best filter or embedded feature selection (FS) algorithm: searching for the one best FS algorithm and creating an ensemble of all available FS algorithms. However, in practice, these two processes usually occur as part of a larger machine learning pipeline and not separately. We posit that, due to the influence of the filter FS on the embedded FS, one should aim to optimize both of them as a single FS pipeline rather than separately. We propose a meta-learning approach that automatically finds the best filter and embedded FS pipeline for a given dataset called FSPL. We demonstrate the performance of FSPL on n = 90 datasets, obtaining 0.496 accuracy for the optimal FS pipeline, revealing an improvement of up to 5.98 percent in the model’s accuracy compared to the second-best meta-learning method.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2023, 33, 1; 103--115
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Odds -theorem and monotonicity
    Optymalne zatrzymywanie w oparciu o algorytm ilorazu szans a monotoniczność wartości problemu
    Autorzy:
    Bruss, F. Thomas
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/953406.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Matematyczne
    Tematy:
    Odds-algorithm
    Secretary problem
    Selection criteria
    Multiple stopping problems
    Group interviews
    Games
    Clinical trial
    Prophet inequality
    Opis:
    Given a finite sequence of events and a well-defined notion of events being interesting, the Odds-theorem (Bruss(2000)) gives an online strategy to stop on the last interesting event. This strategy is optimal for independent events, and it is obtained in a straightforward way by an algorithm which is optimal itself (odds-algorithm). Here we study questions in how far the optimal value mirrors monotonicity properties of the underlying sequence of probabilities of events. We make these questions precise, motivate them, and then give complete answers. The motivation is enhanced by certain problems where it seems desirable to apply the odds-algorithm but where a lack of information does not allow to do so without incorporating sequential estimation. In view of this goal, the notion of a plug-in odds-algorithm is introduced. Several applications are included.
    Źródło:
    Mathematica Applicanda; 2019, 47, 1
    1730-2668
    2299-4009
    Pojawia się w:
    Mathematica Applicanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A differential evolution approach to dimensionality reduction for classification needs
    Autorzy:
    Martinović, G.
    Bajer, D.
    Zorić, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331498.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    classification
    differential evolution
    feature subset selection
    k-nearest neighbour algorithm
    wrapper method
    ewolucja różnicowa
    selekcja cech
    algorytm najbliższego sąsiada
    Opis:
    The feature selection problem often occurs in pattern recognition and, more specifically, classification. Although these patterns could contain a large number of features, some of them could prove to be irrelevant, redundant or even detrimental to classification accuracy. Thus, it is important to remove these kinds of features, which in turn leads to problem dimensionality reduction and could eventually improve the classification accuracy. In this paper an approach to dimensionality reduction based on differential evolution which represents a wrapper and explores the solution space is presented. The solutions, subsets of the whole feature set, are evaluated using the k-nearest neighbour algorithm. High quality solutions found during execution of the differential evolution fill the archive. A final solution is obtained by conducting k-fold cross-validation on the archive solutions and selecting the best one. Experimental analysis is conducted on several standard test sets. The classification accuracy of the k-nearest neighbour algorithm using the full feature set and the accuracy of the same algorithm using only the subset provided by the proposed approach and some other optimization algorithms which were used as wrappers are compared. The analysis shows that the proposed approach successfully determines good feature subsets which may increase the classification accuracy.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2014, 24, 1; 111-122
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Applying Hunger Game Search (HGS) for selecting significant blood indicators for early prediction of ICU COVID-19 severity
    Autorzy:
    Sayed, Safynaz AbdEl-Fattah
    ElKorany, Abeer
    Sayed, Sabah
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27312915.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    ICU severity prediction
    COVID-19
    clinical blood tests
    Hunger Game search
    HGS
    optimization algorithm
    support vector machine
    SVM
    feature selection
    Opis:
    This paper introduces an early prognostic model for attempting to predict the severity of patients for ICU admission and detect the most significant features that affect the prediction process using clinical blood data. The proposed model predicts ICU admission for high-severity patients during the first two hours of hospital admission, which would help assist clinicians in decision-making and enable the efficient use of hospital resources. The Hunger Game search (HGS) meta-heuristic algorithm and a support vector machine (SVM) have been integrated to build the proposed prediction model. Furthermore, these have been used for selecting the most informative features from blood test data. Experiments have shown that using HGS for selecting features with the SVM classifier achieved excellent results as compared with four other meta-heuristic algorithms. The model that used the features that were selected by the HGS algorithm accomplished the topmost results (98.6 and 96.5%) for the best and mean accuracy, respectively, as compared to using all of the features that were selected by other popular optimization algorithms.
    Źródło:
    Computer Science; 2023, 24 (1); 113--136
    1508-2806
    2300-7036
    Pojawia się w:
    Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Cost-sensitive feature selection
    Selekcja cech z uwzględnieniem kosztu ich pozyskania
    Autorzy:
    Ciupke, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327830.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    selekcja cech
    algorytm mrówkowy
    uczenie maszynowe
    sztuczna inteligencja
    diagnostyka techniczna
    feature selection
    ant algorithm
    machine learning
    artificial intelligence
    technical diagnostics
    Opis:
    The paper concerns the selection of features in the technical diagnostics domain. The author focused his attention on a wrapper approach. In this approach an application of the ant algorithm as a search engine is proposed. The proposed method of so-called ant wrapper approach is presented. The method takes advantage of cost of features, where the cost is connected with the cost of sensors. The algorithm as a pseudo-code and some results of a verification experiment are shown. The verification was carried out on data derived from an active diagnostic experiment concerning a rotating machine. The obtained results show, that the proposed method could allow to reduce the number of used sensors.
    W artykule opisano metodę selekcji cech z zastosowaniem algorytmu mrówkowego. Metoda pozwala także na uwzględnienie kosztu atrybutu, przy czym jego koszt związany jest z kosztem pozyskanie sygnału diagnostycznego. W przypadku gdy sygnał ten jest już wykorzystywany uznaje się, że koszt wyznaczenia danej cechy jest pomijalnie mały. Metodę przedstawiono w postaci pseudo-kodu i zweryfikowano dla danych pochodzących z czynnego eksperymentu diagnostycznego. Uzyskane wyniki pokazują, że istnieje możliwość ograniczenia liczby stosowanych czujników.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 45-48
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Feature selection methods baed on minimization of CPL criterion functions
    Metody selekcji cech bazujące na minimalizacji funkcji kryterialnych typu CPL
    Autorzy:
    Łukaszuk, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/341111.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    selekcja cech
    funkcja kryterialna typu CPL
    algorytm SEKWEM/GENET
    metoda RLS
    feature selection
    CPL criterion function
    SEKWEM/GENET algorithm
    RLS method
    Opis:
    The feature selection is a method of data analysis commonly used as a preliminary step in the techniques of classification and pattern recognition. It is particularly important in situations when data are represented in high-dimensional feature space. Examples of these are collections of bioinformatics data, particularly data obtained from DNA microarrays. The paper presented two methods of feature selection based on minimizing the CPL criterion function: basic SEKWEM/GENET method, in which the selection of features is done in conjunction with the construction of a linear classifier separating objects from different decision classes, and the RLS method extending the primary method by linear separability relaxation stage in order to obtain a subset of features with better generalization ability. The results of the SEKWEM/GENET and RLS methods were confronted with the results obtained from other common feature selection methods in application to the state of the art microarray data sets.
    Selekcja cech jest metodą analizy danych powszechnie stosowaną jako wstępny krok w technikach klasyfikacji czy rozpoznawania wzorców. Ma ona szczególne znaczenie w sytuacji gdy dane reprezentowane sa˛ w wysoko wymiarowej przestrzeni cech. Przykładem takich danych są zbiory bioinformatyczne, a w szczególności dane uzyskane na podstawie mikromacierzy DNA. W pracy przedstawione zostały dwie metody selekcji cech bazujące na minimalizacji funkcji kryterialnych typu CPL: podstawowa metoda SEKWEM/GENET, w której selekcja cech dokonywana jest w połączeniu z budową liniowego klasyfikatora separującego obiekty z różnych klas decyzyjnych, oraz metoda RLS rozszerzająca podstawową metodę o etap relaksacji liniowej separowalności w celu uzyskania podzbioru cech o lepszych zdolnościach generalizacji. Wyniki metod SEKWEM/GENET i RLS zostały także skonfrontowane z wynikami uzyskanymi z innych popularnych metod selekcji cech w zastosowaniu do „benchmarkowych” zbiorów danych mikromacierzowych.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2011, 8; 31-43
    1644-0331
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Genetic Algorithm for Feature Selection in Optimisation of SVMR Model for Prediction of Yarn Tenacity
    Zastosowanie algorytmów genetycznych do selekcji cech w optymalizacji modelu maszyn wektorów nośnych dla regresji w aspekcie prognozowania właściwości wytrzymałościowych przędzy
    Autorzy:
    Abakar, K. A. A.
    Yu, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231903.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    genetic algorithm
    feature selection
    support vector machines for regression
    yarn properties
    algorytm genetyczny
    wybór funkcji
    maszyny wektorów nośnych dla regresji
    właściwości przędzy
    Opis:
    A proposed hybrid genetic algorithm (GA) approach for feature selection combined with support vector machines for regression (SVMR) was applied in this paper to optimise a data set of fibre properties and predict the yarn tenacity property. This hybrid approach was compared with a noisy model of SVMR that used all the data set of fibre properties as input in the prediction. The GA for feature selection was used as the preprocessing stage that aimed to find and select the best attributes or variables that most effect or are related to the prediction of yarn tenacity. The hybrid approach showed better predictive performance than the noisy model. However, the results indicated the suitability of GA for feature selection in the choice of the best fibre property attributes that give the preferred performance and high accuracy in the prediction of yarn tenacity.
    Zaproponowany system hybrydowy łączący algorytmy genetyczne z klasyfikatorem w postaci maszyny wektorów nośnych dla regresji (SVMR) został zastosowany dla zoptymalizowania zestawu danych obejmującego właściwości fizyczne włókien dla prognozowania właściwości wytrzymałościowych przędzy. W tym hybrydowym rozwiązaniu porównano zaproponowany model SVMR z modelem „zaszumionym”, w którym użyto pełny zestaw danych właściwości fizycznych włókien jako danych wejściowych w prognozowaniu. Algorytmy genetyczne w selekcji cech zostały użyte na etapie wstępnego przetwarzania, którego celem było znalezienie i wybranie najlepszych zmiennych, które najefektywniej są powiązane z przewidywaniem wytrzymałości przędzy. Hybrydowe rozwiązanie wykazało lepsze efekty przewidywania wytrzymałości przędzy w porównaniu z modelem „zaszumionym”. Jednakże wyniki badań wykazały, że do realizacji zadania polegającego na wyborze cech z selekcji najkorzystniejszych właściwości włókien bardzo przydatne są również algorytmy genetyczne, które umożliwiają uzyskanie wysokiej dokładności prognozowania wytrzymałości przędzy.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2013, 6 (102); 95-99
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hybrid binary whale optimization algorithm based on taper shaped transfer function for software defect prediction
    Hybrydowy, binarny algorytm WOA oparty na transmitancji stożkowej do prognozowania defektów oprogramowania
    Autorzy:
    Alnaish, Zakaria A. Hamed
    Hasoon, Safwan O.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27315468.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    feature selection
    binary whale optimization algorithm
    taper-shaped transfer function
    software defect prediction
    wybór cech
    algorytm optymalizacji binarnej
    transmitancja stożkowa
    przewidywanie defektów oprogramowania
    Opis:
    Reliability is one of the key factors used to gauge software quality. Software defect prediction (SDP) is one of the most important factors which affectsmeasuring software's reliability. Additionally, the high dimensionality of the features has a direct effect on the accuracy of SDP models.The objective of this paper is to propose a hybrid binary whale optimization algorithm (BWOA) based on taper-shape transfer functions for solving feature selection problems and dimension reduction with a KNN classifier as a new software defect prediction method. In this paper, the values of a real vector that representsthe individual encoding have been converted to binary vector by using the four types of Taper-shaped transfer functionsto enhance the performance of BWOA to reduce the dimension of the search space. The performance of the suggestedmethod (T-BWOA-KNN)was evaluatedusing eleven standard software defect prediction datasets from the PROMISE and NASA repositories depending on the K-Nearest Neighbor (KNN) classifier. Seven evaluation metrics have been used to assess the effectiveness of the suggested method. The experimental results have shownthat the performanceof T-BWOA-KNNproduced promising results compared to other methods including ten methods from the literature, four typesof T-BWOAwith the KNN classifier. In addition, the obtained results are compared and analyzed with other methods from the literature in termsof the average numberof selected features (SF) and accuracy rate (ACC) using the Kendall W test. In this paper, a new hybrid software defect prediction methodcalledT-BWOA-KNNhas been proposed which is concerned with the feature selection problem. The experimental results have provedthatT-BWOA-KNN produced promising performance compared with other methods for most datasets.
    Niezawodność jest jednym z kluczowych czynników stosowanych do oceny jakości oprogramowania.Przewidywanie defektów oprogramowania SDP (ang. Software Defect Prediction) jest jednym z najważniejszych czynników wpływających na pomiar niezawodności oprogramowania. Dodatkowo, wysoka wymiarowość cech ma bezpośredni wpływ na dokładność modeli SDP.Celemartykułu jest zaproponowanie hybrydowego algorytmu optymalizacji BWOA (ang. Binary Whale Optimization Algorithm) w oparciu o transmitancję stożkową do rozwiązywania problemów selekcji cech i redukcji wymiarów za pomocą klasyfikatora KNN jako nowej metody przewidywania defektów oprogramowania.W artykule, wartości wektora rzeczywistego, reprezentującego indywidualne kodowanie zostały przekonwertowane na wektor binarny przy użyciu czterech typów funkcji transferu w kształcie stożka w celu zwiększenia wydajności BWOA i zmniejszenia wymiaru przestrzeni poszukiwań.Wydajność sugerowanej metody (T-BWOA-KNN) oceniano przy użyciu jedenastu standardowych zestawów danych do przewidywania defektów oprogramowania z repozytoriów PROMISE i NASA w zależności od klasyfikatora KNN. Do oceny skuteczności sugerowanej metody wykorzystano siedemwskaźników ewaluacyjnych. Wyniki eksperymentów wykazały, że działanie rozwiązania T-BWOA-KNN pozwoliło uzyskaćobiecujące wyniki w porównaniu z innymi metodami, w tym dziesięcioma metodami na podstawie literatury, czterema typami T-BWOA z klasyfikatorem KNN. Dodatkowo, otrzymane wyniki zostały porównanei przeanalizowane innymi metodami z literatury pod kątem średniej liczby wybranych cech (SF) i współczynnika dokładności (ACC), z wykorzystaniem testu W.Kendalla. W pracy, zaproponowano nową hybrydową metodę przewidywania defektów oprogramowania, nazwaną T-BWOA-KNN, która dotyczy problemu wyboru cech. Wyniki eksperymentów wykazały, że w przypadku większości zbiorów danych T-BWOA-KNN uzyskała obiecującą wydajnośćw porównaniu z innymi metodami.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 4; 85--92
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The algorithm of bifurcation points forecasting in the analitical researches of complex agro-ecological systems
    Autorzy:
    Osypenko, V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/410881.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
    Tematy:
    modelowanie indukcyjne
    system agro-ekologiczny
    prognozowanie
    bifurkacja
    inductive modeling
    algorithm of modeling
    criterion of models selection
    agro-ecological system
    forecasting
    bifurcation points
    rare events
    Opis:
    An original development is described in this work of the forecasting of so-called rare events concerning the agro-ecological systems. Under defi nition "rare" it is necessary to understand events which take place during some observed process, time intervals between them are so great that it is possible to consider that they practically do not infl uence each other. The beginning of the rare events can be called as a "bifurcation point" of the observed process. Both the multistage procedure of the forecasting based on principles of inductive modeling and the selection criterion of the best forecasting models are described.
    Źródło:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2012, 1, 2; 35-38
    2084-5715
    Pojawia się w:
    ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Identification of submersible pump temperature changes model using KDD methods
    Identyfikacja modelu zmian temperatury pompy głębinowej z zastosowaniem metod odkrywania wiedzy w bazach danych
    Autorzy:
    Wachla, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327824.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    baza danych
    wiedza
    identyfikacja systemów
    algorytm genetyczny
    metoda wektorów wspomagających
    selekcja atrybutów
    system SCADA
    database
    knowledge
    system identification
    genetic algorithm
    support vector machines
    attributes selection
    SCADA systems
    Opis:
    This paper deals with the problem of the autoregressive model identification using KDD methods. In the considered problem, the autoregressive models are applied to describe dynamics processes of various technical systems. In particular, a method of functional dependencies discovering was presented. The method was designed for exploring data sets gathered by industrial SCADA systems. For the problem of the identification of pump temperature changes model, the method was verified. For this particular reason, a set of data was used which was gathered by submersible pumping station SCADA system. The assumptions, the exemplary results of the conducted research and conclusions were presented, as well.
    W artykule poruszono problem identyfikacji modeli autoregresyjnych opisujących dynamikę obserwowanych procesów. W szczególności przedstawiono metodę odkrywania zależności funkcyjnych w zbiorach danych gromadzonych przez przemysłowe systemy SCADA. Opracowaną metodę zweryfikowano dla problemu identyfikacji modelu zmian temperatury pompy głębinowej. W tym celu zastosowano fragment danych zgromadzony przez system rejestracji danych współpracujący pompownią głębinową. Przedstawiono przyjęte założenia, fragmenty uzyskanych wyników oraz wnioski z przeprowadzonych badań.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2006, 2(38); 41-44
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An Analytical Study for the Role of Fuzzy Logic in Improving Metaheuristic Optimization Algorithms
    Autorzy:
    Vij, Sonakshi
    Jain, Amita
    Tayal, Devendra
    Castillo, Oscar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/385121.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    fuzzy logic
    metaheuristics
    evolutionary computing
    genetic algorithm
    particle swarm optimization (PSO)
    ant colony optimization
    fuzzy evolutionary algorithm
    fuzzy cuckoo
    fuzzy simulated annealing
    fuzzy swarm intelligence
    fuzzy differential evolution
    tabu
    fuzzy mutation
    fuzzy natural selection
    fuzzy fitness function
    big bang big crunch
    fuzzy bacterial
    neuro fuzzy logic
    logika rozmyta
    metaheurystyka
    obliczenia ewolucyjne
    algorytm genetyczny
    optymalizacja roju cząstek
    optymalizacja kolonii mrówek
    Opis:
    The research applications of fuzzy logic have always been multidisciplinary in nature due to its ability in handling vagueness and imprecision. This paper presents an analytical study in the role of fuzzy logic in the area of metaheuristics using Web of Science (WoS) as the data source. In this case, 178 research papers are extracted from it in the time span of 1989-2016. This paper analyzes various aspects of a research publication in a scientometric manner. The top cited research papers, country wise contribution, topmost organizations, top research areas, top source titles, control terms and WoS categories are analyzed. Also, the top 3 fuzzy evolutionary algorithms are extracted and their top research papers are mentioned along with their topmost research domain. Since neuro fuzzy logic poses feasible options for solving numerous research problems, hence a section is also included by the authors to present an analytical study regarding research in it. Overall, this study helps in evaluating the recent research patterns in the field of fuzzy metaheuristics along with envisioning the future trends for the same. While on one hand this helps in providing a new path to the researchers who are beginners in this field as they can start exploring it through the analysis mentioned here, on the other hand it provides an insight to professional researchers too who can dig a little deeper in this field using knowledge from this study.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 4; 11-27
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-36 z 36

      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