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 "sieci Bayesowskie" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 40
Tytuł:
Zastosowanie sieci bayesowskich do analizy intensywności występowania zakłóceń w elektroenergetycznych sieciach rozdzielczych
Bayesian networks application for analysis of intensity disturbances in electric distribution systems
Autorzy:
Ostaszewicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/159749.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Elektrotechniki
Tematy:
sieci rozdzielcze
niezawodność
sieci bayesowskie
Opis:
W artykule przedstawiono koncepcję zastosowania sieci bayesowskich do analizy intensywności występowania zakłóceń w elektroenergetycznych sieciach rozdzielczych. Przedstawiono podstawowe pojęcia dotyczące niezawodności sieci rozdzielczych. Zaproponowano ogólny model sieci bayesowskiej do analizy wpływu czynników zewnętrznych na intensywność występowania zakłóceń. Jako przykład zastosowania przedstawiono bayesowski diagram wpływu trzech zjawisk atmosferycznych na intensywność występowania zakłóceń w elektroenergetycznych liniach napowietrznych średniego napięcia. Omówiono rodzaje i sposoby pozyskiwania informacji niezbędnych do pogłębionej analizy niezawodności sieci rozdzielczych.
Conception of bayesian networks application for analysis of intensity disturbances in electric distribution systems is presented in this paper. Basic ideas concerning reliability distribution systems are presented. General model of bayesian network to analysis external factors influence for intensity of disturbances is proposed. The influence bayesian diagram of three atmospheric phenomenon for intensity of disturbances was considered. Types and methods to win indispensable information to deep analysis reliability of distribution systems are discussed.
Źródło:
Prace Instytutu Elektrotechniki; 2008, 236; 183-199
0032-6216
Pojawia się w:
Prace Instytutu Elektrotechniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Probabilistic graphical model supporting early diagnosis of autism spectrum disorder
Probabilistyczny model wspierający wczesne diagnozowanie autyzmu
Autorzy:
Szczygieł, J.
Oniśko, A.
Świderska, J.
Krysiewicz, E.
Sienkiewicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88424.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieci bayesowskie
diagnozowanie medyczne
autyzm
Opis:
Bayesian networks are recognized as a suitable tool for modelling diagnostic problems. The power of this modelling is that it can combine knowledge coming from different sources. For example, in case of medical domain, the expert knowledge can be merged along with the medical data. This paper presents a Bayesian network model for early diagnosis of autism. The model was built based on the medical literature and then was revised by two domain experts. Our tool is dedicated to parents that can perform an early diagnosis of their child before visiting a specialist.
Sieci bayesowskie są często używanym narzędziem w rozwiązywaniu problemów diagnostycznych. Jedną z zalet tego narzędzia jest mozliwość łączenia wiedzy pochodzącej z różnych źródeł. Na przykład, wiedza ekspertów może być połączona z danymi. W naszym artykule prezentujemy model sieci bayesowskiej wspomagający wczesne diagnozowanie autyzmu. Model został zbudowany w oparciu o literaturę medyczną, a następnie zweryfikowany przez ekspertów. Narzędzie, które stworzyliśmy jest dedykowane rodzicom, którzy mogą dokonać wstępnej diagnozy zanim skontaktują się ze specjalistą.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2014, 11; 151-164
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modeling dynamical systems by means of dynamic Bayesian networks
Modelowanie systemów dynamicznych przy użyciu dynamicznych sieci Bayesowskich
Autorzy:
Łupińska-Dubicka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341171.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieci bayesowskie
zależości temporalne
modele dynamiczne
dynamiczne sieci bayesowskie
Bayesian networks
temporal dependencies
dynamical models
dynamic Bayesian networks
Opis:
Bayesian networks (BNs) are powerful tools for modeling complex problems involving uncertain knowledge. They have been employed in practice in a variety of fields. Their extension to time-dependent domains, dynamic Bayesian networks (DBNs) allow to monitor and update the system as time procedes and predict further behavior of the system. Most practical uses of DBNs involve temporal influences of the first order, i.e., influences between neighboring time steps. This choice is a convenient approximation influenced by the existence of efficient algorithms for first order models and limitations of available tools. This paper presents how to create higher order dynamic Bayesian networks and shows that introducing higher order influences can improve the accuracy of the model. To introduce the formalism to the readers, it describes a hypothetical simplified model based on a DBN.
Sieci Bayesowskie (Bayesian networks, BNs) są popularnym narzędziem do reprezentacji wiedzy w warunkach niepewnosci. Znalazły praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. Ich rozszerzenie o domenę czasową dynamiczne sieci bayesowskie (dynamic Bayesian networks, DBNs) umozliwiają monitorowanie oraz aktualizację systemów zmieniających się wraz z upływem czasu, a takze predykcję przyszłego stanu takiego systemu. Większość praktycznych zastosowań dynamicznych sieci Bayesowskich bierze pod uwagę tylko zależności pierwszego rzędu, to znaczy, że bieżący stan systemu zale ży tylko od jego stanu w bezpośrednio poprzedzającym go kroku czasowym. Takie założenie jest uproszczeniem, wynikającym najprawdopodobniej z braku efektywnych narzędzi zdolnych obsłużyć modele wyższych rzędów. Niniejszy artykuł przedstawia na przykładzie sposób w jakim tworzy się modele wyższych rzędów oraz pokazuje, wpływy wyższych rzędów mogą zwiększyc jakość modelu.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2012, 9; 77-92
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The process of creating a knowledge base of the Bayesian model of navigational situation assessment
Proces tworzenia bazy wiedzy bayesowskiego modelu oceny sytuacji nawigacyjnej
Autorzy:
Bąk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/360063.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
nawigacja
sieci bayesowskie
wnioskowanie
navigation
Bayesian networks
inference
Opis:
An attempt is made to build a knowledge data base to be used a basis for a navigational situation assessment system. The system is based on Bayesian networks. A research experiment will be described, in which simulation tests were carried out to define a relevant data base. This article also presents a model for manoeuvre identification and a simulator application created for simulation tests. It has been proved that automatic identification of ships manoeuvres is possible and, so is the navigational situation assessment in view of navigational safety.
Artykuł przedstawia próbę skonstruowania bazy wiedzy, służącej jako podstawa w systemie oceny sytuacji nawigacyjnej. System został oparty o sieci bayesowskie. Opisano eksperyment badawczy oraz wykonano szereg prób symulacyjnych, umożliwiających zdefiniowanie bazy danych. Przedstawiony został również model identyfikacji manewru oraz aplikacja symulatora powstała na potrzeby badań symulacyjnych. Wykazano, iż możliwa jest automatyczna identyfikacja manewrów wykonywanych przez statki, a co za tym idzie, ocena sytuacji nawigacyjnej pod kątem bezpieczeństwa żeglugi.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2011, 25 (97); 5-12
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability based rehabilitation of water distribution networks by means of Bayesian networks
Rzetelne odnawianie sieci wodociągowych przy użyciu sieci Bayesowskich
Autorzy:
Lakehal, A.
Laouacheria, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292362.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
dynamic Bayesian networks
predicting reliability
rehabilitation
static Bayesian networks
water distribution network
dynamiczne sieci Bayesowskie
odnowa
sieć wodociągowa
statyczne sieci Bayesowskie
wiarygodność przewidywań
Opis:
Water plays an essential role in the everyday lives of the people. To supply subscribers with good quality of water and to ensure continuity of service, the operators use water distribution networks (WDN). The main elements of water distribution network (WDN) are: pipes and valves. The work developed in this paper focuses on a water distribution network rehabilitation in the short and long term. Priorities for rehabilitation actions were defined and the information system consolidated, as well as decision-making. The reliability data were conjugated in decision making tools on water distribution network rehabilitation in a forecasting context. As the pipes are static elements and the valves are dynamic elements, a Bayesian network (static-dynamic) has been developed, which can help to predict the failure scenario regarding water distribution. A relationship between reliability and prioritization of rehabilitation actions has been investigated. Modelling based on a Static Bayesian Network (SBN) is implemented to analyse qualitatively and quantitatively the availability of water in the different segments of the network. Dynamic Bayesian networks (DBN) are then used to assess the valves reliability as function of time, which allows management of water distribution based on water availability assessment in different segments. Before finishing the paper by giving some conclusions, a case study of a network supplying a city was presented. The results show the importance and effectiveness of the proposed Bayesian approach in the anticipatory management and for prioritizing rehabilitation of water distribution networks.
Woda odgrywa istotną rolę w codziennym życiu ludzi. Aby zapewnić klientom stałe dostarczanie wody dobrej jakości, operatorzy wykorzystują sieci wodociągowe, ich głównymi elementami są rury i zawory. W pracy opisano odnawianie sieci wodociągowych w krótkim i długim przedziale czasowym. Zdefiniowano priorytety działań renowacyjnych i skonsolidowano system informacyjny oraz system podejmowania decyzji. Dane o wiarygodności zostały sprzężone z narzędziami podejmowania decyzji co do odnowy sieci w kontekście możliwości prognozowania. Ponieważ rury są elementem statycznym, a zawory dynamicznym, zbudowano statyczno- -dynamiczną sieć Bayesowską, która pozwala przewidywać niepowodzenia w dostawie wody. Badano zależności między wiarygodnością a ustaleniem priorytetów działań renowacyjnych. Wdrożono modelowanie ilościowej i jakościowej analizy dostępności wody w różnych segmentach sieci wodociągowej oparte na statycznej sieci Bayesowskiej. Następnie użyto dynamicznych sieci Bayesowskich do oceny wiarygodności zaworów w funkcji czasu, co umożliwiło zarządzanie dystrybucją wody bazującą na ocenie jej dostępności w różnych segmentach sieci. Przed wyciągnięciem wniosków przedstawiono przykład sieci zasilającej miasto. Wyniki dowodzą znaczenia i efektywności proponowanego podejścia Bayesowskiego w planowaniu gospodarki wodnej i ustalaniu priorytetów renowacji sieci wodociągowych.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2017, 34; 163-172
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Node assignment problem in Bayesian networks
Autorzy:
Polańska, J.
Borys, D.
Polański, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908425.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
biostatystyka
sieci bayesowskie
przedział ufności
biostatistics
Bayesian networks
maximum likelihood
confidence intervals
Opis:
This paper deals with the problem of searching for the best assignments of random variables to nodes in a Bayesian network (BN) with a given topology. Likelihood functions for the studied BNs are formulated, methods for their maximization are described and, finally, the results of a study concerning the reliability of revealing BNs’ roles are reported. The results of BN node assignments can be applied to problems of the analysis of gene expression profiles.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 2; 233-240
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
How reliable is a measure of model reliability? Bootstrap confidence intervals over validation results
Jak wiarygodna jest miara oceny modelu? Bootstrapowe przedziały ufności dla miar dokładności modelu
Autorzy:
Koźniewski, M.
Cypko, M. A.
Drużdżel, M. J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88378.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieci bayesowskie
bootstrapowe przedziały ufności
walidacja
Bayesian networks
bootstrap confidence intervals
validation
Opis:
A researcher testing a model will frequently question the reliability of the test results, understanding well the intuition that verification performed on a handful of cases is less reliable than verification based on very large numbers of cases. Because a limited number of verification cases happens pretty often in very specific domains, a question of practical importance is, thus, how reliable is a reported reliability measure. We propose a methodology based on deriving confidence intervals over various measures of accuracy of Bayesian network models by means of bootstrap confidence intervals. We evaluate our approach on ROC and calibration curves derived for a model derived from an UC Irvine Machine Learning Repository data set and a sizeable (over 300 variables) practical model constructed using expert knowledge and evaluated on merely 66 accumulated real patient cases. We show how increasing the number of test cases impacts the width of confidence intervals and how this can aid in estimating a reasonable number of verification cases that will increase the confidence in model reliability.
Przy testowaniu modelu należy zdawać sobie z tego sprawę że weryfikacja modelu przy pomocy małego zbioru danych jest mniej przekonywująca niż weryfikacja bazująca na dużym zbiorze danych. Często napotyka się sytuację, w której do analizy modelu dysponujemy nieznaczną ilością rekordów. Nasuwa się pytanie o wiarygodność oceny modelu. Proponujemy w takiej sytuacji przyjrzeć się bootrstrapowym przedziałom ufności różnych ˙ miar dokładności modelu. W tej pracy określamy bootstrapowe przedziały ufności dla krzywych ROC i krzywych kalibracji modeli uzyskanych z danych z repozytorium UC Irvine. Czynność powtarzamy dla modelu skonstruowanego na podstawie wiedzy ekspertów (ponad 300 zmiennych) i testowanego na 66 zebranych rekordach pacjentów. Pokazujemy jak wzrost liczby rekordów wpływa na szerokość bootstrapowych przedziałów ufności oraz jak taka analiza może pomóc w określeniu liczby rekordów, która może podwyższyć rzetelność weryfikacji modelu.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2016, 13; 27-41
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesowskie algorytmy obliczeń symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną
Ayesian algorithms to calculating symbolic rates of the unreliability and the reliability of the electric supply
Autorzy:
Korniluk, W.
Petelski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/267366.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:
sieci bayesowskie
wskaźniki niezawodności
obliczenia symboliczne
Bayesian networks
reliability indicators
symbolic calculations
Opis:
W referacie przedstawiono wykorzystanie sieci bayesowskich w obliczeniach symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną węzłów odbiorczych. Podano, stosowane przy wyznaczaniu wskaźników niezawodności za pomocą sieci bayesowskich, analityczne zależności na wyznaczanie: prawdopodobieństw bezwarunkowych stanów zdatności i niezdatności elementów układu zasilania danego węzła, łącznego rozkładu tych prawdopodobieństw, prawdopodobieństw warunkowych wystąpienia stanu zasilania lub jego braku oraz intensywności występowania przerw w zasilaniu i średniego czasu ich trwania a także ważność i wkłady poszczególnych elementów w niezawodność zasilania. Przedstawiono sposób uzyskania tych analitycznych zależności za pomocą wybranych instrukcji obliczeń symbolicznych programu Mathematica 8. Omówiono wyniki kontrolnych obliczeń symbolicznych dla wybranych układów zasilania. Zaproponowano sposoby ograniczenia czasu trwania obliczeń symbolicznych wskaźników niezawodności dla wieloelementowych złożonych układów zasilania energią elektryczną.
The report presents the use of Bayesian networks in calculation of symbolic indicators of reliability and unreliability of the electric power supplying load point. The calculation of indicators of reliability is determined by the analytical dependencies. These dependencies are used to estimate: probability of up or down state of power system components supplying the load point; total probability distribution; conditional probabilities of the state power or lack of power appearance; the intensity of current interruptions and the average time of their duration; contributions of individual power system components in the service reliability. This report describes how to obtain these analytical dependencies, using ultimate application for symbolic computations Mathematica (ver. 8). In this paper we will discuss the results of the symbolic computations for selected supply power system and methods for reducing the duration of symbolic computations of indicators for multiple-compound electrical power systems.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2013, 32; 51-54
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the Bayesian networks in construction engineering
Autorzy:
Leśniak, Agnieszka
Janowiec, Filip
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838099.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Bayesian networks
construction engineering
risk management
sieci bayesowskie
inżynieria budowlana
zarządzanie ryzykiem
Opis:
Currently, significant development of methods supporting decision making under uncertainty conditions is observed. One of such methods includes Bayesian networks used in many fields of economy and science. The paper presents the use of the Bayesian network method in civil engineering problems with particular emphasis on construction engineering projects. In addition to the existing examples of the use of the method cited, the authors’ method for the risk estimation of additional works is presented.
Źródło:
Civil and Environmental Engineering Reports; 2020, 30, 2; 221-233
2080-5187
2450-8594
Pojawia się w:
Civil and Environmental Engineering Reports
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Knowledge acquisition from human experts for building bayesian network models
Pozyskiwanie wiedzy od ekspertów w budowaniu modeli sieci bayesowskich
Autorzy:
Oniśko, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341063.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
pozyskiwanie wiedzy
inżynieria wiedzy
sieci bayesowskie
knowledge acquisition
Bayesian network
parameter elicitation
Opis:
Knowledge acquisition from experts is a costly and time-consuming task. While domain experts have the necessary knowledge and expertise, they rarely have the experience needed to translate this knowledge into the model. This paper describes typical problems that are encountered by knowledge engineers when building Bayesian network models and illustrates some practical techniques to overcome them. The presented examples capture the problems that occurred during elicitation the numerical parameters of the model for diagnosis of liver disorders.
Pozyskiwanie wiedzy od ekspertów jest kosztownym i czasochłonnym zadaniem. Pomimo ogromnej wiedzy i doświadczenia, jakie posiadają eksperci, niejednokrotnie nie potrafią ich przenieść na tworzony model. Poniższy artykuł opisuje przykłady problemów, z jakimi może się zetknąć inżynier wiedzy w trakcie budowania modeli sieci bayesowskich, jak również proponuje rozwiązania tych problemów. Prezentowane przykłady dotyczą problemów, jakie pojawiły się w trakcie pozyskiwania od eksperta parametrów numerycznych modelu sieci bayesowskiej do diagnozowania chorób wątroby.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2007, 2; 109-119
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sieci bayesowskie jako narzędzie wspomagające proces podejmowania decyzji
Bayesian networks as a tool for supporting decision making
Autorzy:
Król, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/325273.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
systemy decyzyjne
sieci bayesowskie
wartość informacji
decision systems
Bayesian networks
value of information
Opis:
W trakcie podejmowania decyzji często istnieje konieczność wykorzystania informacji, które są niepewne lub niekompletne. Wśród wielu narzędzi formalnych wspomagających proces podejmowania decyzji godne uwagi wydają się sieci bayesowskie (przekonaniowe). Ich nazwa pochodzi od zajmującego ważne miejsce w rachunku prawdopodobieństwa i statystyce twierdzenia Bayesa, które postuluje rewizję wcześniejszych przekonań w świetle nowych faktów. Wiedza dziedzinowa jest tu zakodowana w postaci grafu, którego topologia naśladuje przyczynową strukturę dziedziny.
When decision making there is often a need to use information that is uncertain or incomplete. Among many formal tools for supporting decision-making process Bayesian networks (belief) seem to be noteworthy. The name origins from Bayes' theorem, occupying an important place in probability and statistics, which postulates a revision of the earlier beliefs in the light of new facts. The knowledge is here encoded in the form of a graph, which mimics the topology of the causal structure of the domain.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2014, 71; 209-218
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Concept of Usage of Bayesian Networks in Clinical Decision Support Module
Koncepcja wykorzystania sieci bayesowskich w module wspomagania decyzji medycznych
Autorzy:
Strawa, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305953.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:
sieci bayesowskie
sieci przekonań
system wspomagania decyzji medycznych
Bayesian networks
belief networks
clinical decision support system
Opis:
Concept of decision support module utilizing a repository of clinical pathways has been presented in this paper: the definition of Bayesian networks and its major concepts, description of chosen inference algorithm and an example of diagnosis.
W artykule przedstawiono koncepcję budowy modułu wspomagania decyzji medycznych, współpracującego z repozytorium ścieżek klinicznych. Składają się na nią: definicja sieci bayesowskich oraz najważniejszych pojęć z nimi związanych, opis wybranego mechanizmu wnioskowania oraz przykład generowania diagnozy w module.
Źródło:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych; 2012, 9; 27-34
1508-4183
Pojawia się w:
Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Algorithms for Calculating Symbolic Rates of the Unreliability and Reliability of the Electric Supply
Bayesowskie algorytmy obliczeń symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną
Autorzy:
Korniluk, W.
Petelski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/396936.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
ENERGA
Tematy:
Bayesian networks
indicators of reliability
calculation of symbolic
sieci bayesowskie
wskaźniki niezawodności
obliczenia symboliczne
Opis:
The report presents the use of Bayesian networks in the calculation of symbolic indicators of reliability and unreliability of the electric power supplying load point. The calculation of indicators of reliability is determined by the analytical dependencies. These dependencies are used to estimate: probability of up or down state of power system components supplying the load point; total probability distribution; conditional probabilities of the state power or lack of power appearance; the intensity of current interruptions and the average time of their duration; contributions of individual power system components in the service reliability. This report describes how to obtain these analytical dependencies, using the ultimate application for symbolic computations Mathematica (ver. 8). In this paper we will discuss the results of the symbolic computations for selected supply power system and methods for reducing the duration of symbolic computations of indicators for multiple-compound electrical power systems.
W referacie przedstawiono wykorzystanie sieci bayesowskich w obliczeniach symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną węzłów odbiorczych. Podano, stosowane przy wyznaczaniu wskaźników niezawodności za pomocą sieci bayesowskich, analityczne zależności na wyznaczanie: prawdopodobieństw bezwarunkowych stanów zdatności i niezdatności elementów układu zasilania danego węzła, łącznego rozkładu tych prawdopodobieństw, prawdopodobieństw warunkowych wystąpienia stanu zasilania lub jego braku oraz intensywności występowania przerw w zasilaniu i średniego czasu ich trwania, a także ważności i wkładów poszczególnych elementów w niezawodność zasilania. Przedstawiono sposób uzyskania tych analitycznych zależności za pomocą wybranych instrukcji obliczeń symbolicznych programu Mathematica 8. Omówiono wyniki kontrolnych obliczeń symbolicznych dla wybranych układów zasilania. Zaproponowano sposoby ograniczenia czasu trwania obliczeń symbolicznych wskaźników niezawodności dla wieloelementowych złożonych układów zasilania energią elektryczną.
Źródło:
Acta Energetica; 2013, 4; 37-47
2300-3022
Pojawia się w:
Acta Energetica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Eksploracyjna analiza i modelowanie procesu ekstruzji błyskawicznych makaronów pełnoziarnistych
Exploratory analysis and modeling of extrusion-cooking process of precooked whole wheat pasta products
Autorzy:
Wójtowicz, A.
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/290522.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
makaron pełnoziarnisty
ekstruzja
modelowanie
sieci bayesowskie
whole wheat pasta
extrusion-cooking
modeling
Bayesian networks
Opis:
W pracy przedstawiono możliwości zastosowania sieci bayerowskich do analizy eksploracyjnej i modelowania procesu ekstruzji makaronów błyskawicznych. Wykrywanie i modelowanie zależności pomiędzy parametrami procesu i produktu przeprowadzono za pomocą trzech algorytmów uczenia maszynowego na danych empirycznych uzyskanych podczas procesu wytwarzania makaronów błyskawicznych: MST, Taboo oraz SopLEQ. Otrzymana topologia sieci była zgodna z przewidywaną strukturą zależności wewnątrzprocesowych pomiędzy parametrami procesu a cechami produktu, a oszacowane warunkowe rozkłady prawdopodobieństwa umożliwiły poprawne wnioskowanie predykcyjne i diagnostyczne.
The paper presents application of Bayesian Network to exploratory analysis and modeling of extrusion-cooking process of precooked wholewheat pasta products. For knowledge discovery in extrusion process data and modeling interdependencies of process and product parameters there were used machine learning methods available in BayesiaLab BN modeling system: MST, Taboo and SopLEQ. Resulted BN topology and conditional probability distributions assured satisfied accuracy of both predictive and diagnostic reasoning.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 7, 7; 237-244
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modelowanie niezawodności złożonych systemów bioagrotechnicznych
Modelling of reliability of complex bioagrotechnical systems
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/286916.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
system bioagrotechniczny
niezawodność procesu
dynamiczne sieci bayesowskie
bioagrotechnical system
process reliability
dynamic Bayesian networks
Opis:
W artykule omówiono metodę modelowania niezawodności złożonych systemów bioagrotechnicznych. Przedstawiono koncepcję modelu niezawodności procesowej opartą na technologii sieci bayesowskich. Niezawodność procesu zdefiniowano jako miarę probabilistyczną na zbiorze wartości pewnego funkcjonału reprezentującego potencjalny plon i jego ewentualny spadek powodowany zagrożeniami biologicznymi i częściowo kształtowany poprzez warunki klimatyczne i działania interwencyjne. Ewolucję zmian niezawodności procesu odwzorowano korzystając z sieci dynamicznych, które uwzględniają lokalizację w czasie.
The article deals with the method of modelling of reliability of complex bioagrotechnical systems. The concept of the model of process reliability based on the technology of Bayesian networks was presented. The reliability of the process was defined as a probabilistic measure on the set of values of a certain functional representing the potential yield and its possible decrease caused by biological threats and shaped partly by climate conditions and intervention actions. The evolution of changes of reliability of the process was mapped with the use of dynamic networks that take time location into account.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 4, 4; 157-162
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 40

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