Informacja

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

Wyszukujesz frazę "system wnioskowania" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Fuzzy inference system and prediction
Autorzy:
Žák, L.
Valliš, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1818737.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
fuzzy sets
fuzzy logic
fuzzy inference system
prediction implementation
employees
zbiory rozmyte
logika rozmyta
system wnioskowania rozmyty
pracownicy
Opis:
This paper describes the implementation of fuzzy set theory and Fuzzy Inference System (FIS) for prediction of electric load. The proposed technique utilizes fuzzy rules to incorporate historical weather and load data. The use of fuzzy logic effectively handles the load variations due to special events. The fuzzy logic has been extensively tested on actual data obtained from the Czech Electric Power Company (ˇCEZ) for 24-hour ahead prediction. Test results indicate that the fuzzy rule base can produce results better in accuracy than artificial neural networks (ANNs) method.
Źródło:
Journal of TransLogistics; 2015, 1, 1; 193--202
2450-5870
Pojawia się w:
Journal of TransLogistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Systemy wnioskowania rozmytego (FIS) jako narzędzie nieliniowej generalizacji numerycznego modelu terenu
Fuzzy inference systems (FIS) as a tool of non-linear generalization of digital terrain models
Autorzy:
Olszewski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/204380.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
generalizacja
filtracja nieliniowa
system wnioskowania rozmytego
FIS
numeryczny model terenu
generalization
non-linear filtering
fuzzy inference system
digital terrain model (DTM)
Opis:
W artykule omówiono zagadnienie zastosowania systemów generalizacji danych przestrzennych opartych na logice rozmytej do modelowania rzeźby terenu na różnym poziomie uogólnienia.
Classic filtering methods of raster data (e.g. digital terrain model), such as median or gaussian filtering level the result surface, and consequently flatten the end results. A significant modification of results' range, understood as narrowing of the scope of relative altitudes in the test area, is not the only side effect of the process of DTM generalization. Gaussian filtering, and especially non-linear median filtering leads to non-linear morphometric modifications of generalized terrain relief. Structural forms common for high mountain relief, such as ridge lines and deeply cut river valleys are flattened more than other forms. In the article the author attempts to elaborate a non-linear method of raster data filtering by defining the objective generalization rules of local character. These rules determine the global process of cartographic generalization of raster-type data. In order to build a database which would enable the realization of the process of spatial data generalization, fuzzy inference systems (FIS) are applied. Application of fuzzy logic makes it possible to define generalization rules for non-linear filtering of a digital terrain model recorded in the form of an altitude matrix. In the discussed context FIS can be interpreted as a non-linear digital terrain model transformation. Compared to other non-linear modeling techniques FIS has many advantages: - it keeps the parameters of source data distribution (slant, range, etc.,) - enables open and easy to interpret definition of rules in the data base (in relation to scale, purpose, cartographic school, etc.), - it bases on linguistic variables, which facilitates the understanding of the generalization process, - it facilitates scalability of the results through parametrization of the membership function. Application of fuzzy logic and generalization systems using fuzzy inference makes it possible to automatize the generalization process while preserving subjectivity of cartographic generalization. The final effects depend on the FIS database created by the researcher.
Źródło:
Polski Przegląd Kartograficzny; 2006, T. 38, nr 4, 4; 316-325
0324-8321
Pojawia się w:
Polski Przegląd Kartograficzny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Development of a fuzzy inference system for avoiding collision of bucket wheel excavator equipped with electromagnetic (EM) sensors with hard rock inclusions
Opracowanie systemu wnioskowania rozmytego dla uniknięcia kolizji koparki wielonaczyniowej kołowej wyposażonej w czujniki elektromagnetyczne (EM) z wtrąceniami nieurabialnymi
Autorzy:
Galetakis, M.
Vafidis, A.
Vasiliou, A.
Kritikakis, G.
Deligiorgis, V.
Michalakopoulos, T.
Apostolopoulos, G.
Roumpos, C.
Pavloudakis, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/169373.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Poltegor-Instytut Instytut Górnictwa Odkrywkowego
Tematy:
fuzzy expert systems
BWE
hard rock inclusions
collision avoidance
system wnioskowania rozmytego
koparka wielonaczyniowa kołowa
wtrącenia nieurabialne
unikanie kolizji
Opis:
This study aims to the development of a Fuzzy Inference System (FIS) that will guide the operator of a Bucket Wheel Excavator (BWE) equipped with geophysical sensors to avoid collision of the excavating buckets with the hard rock formations. The developed FIS uses the probability of occurrence of a hard rock formation (estimated from the measurements of the geophysical sensor) and the operational data of the BWE to estimate the risk for collision and the diggability of the excavated material. The structural and operational characteristics of the used BWEs as well as the applied mining practices were used to modify the structure and the inference rules of the FIS and to maximize the exploitation of the existing factual and experiential knowledge.
W artykule zaprezentowano wyniki badań mających na celu opracowanie Systemu Wnioskowania Rozmytego (FIS), który będzie wspomagał operatora koparki wyposażonej w czujniki geofizyczne, aby uniknąć kolizji koła czerpakowego z twardymi formacjami skalnymi. Opracowany system FIS wykorzystuje prawdopodobieństwo wystąpienia nieurabialnej skały (oszacowanego na podstawie pomiarów czujnika geofizycznego) oraz dane operacyjne koparki w celu oszacowania ryzyka kolizji i urabialności wybieranych utworów. Cechy konstrukcyjne i użytkowe używanych koparek, a także stosowane praktyki górnicze zostały wykorzystane do modyfikacji struktury i zasad wnioskowania FIS oraz maksymalizacji wykorzystania istniejącej wiedzy faktycznej i empirycznej.
Źródło:
Górnictwo Odkrywkowe; 2018, 59, 4; 16-22
0043-2075
Pojawia się w:
Górnictwo Odkrywkowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fuzzy controller of model reduction distillation column with minimal rules
Autorzy:
Alawad, Nasir
Alseady, Afaf
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118163.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
distillation column
model reduction
pi controller
fuzzy inference system
MATLAB tool
kolumna destylacyjna
redukcja modelu
kontroler pi
system wnioskowania rozmytego
narzędzie MATLAB
Opis:
In this paper the control of a binary distillation column is described. This control is done with fuzzy logic, one with PI- like fuzzy controller and the other with modified PI fuzzy controller, using the minimal rules for fuzzy processing. This work is focused on model reduction of Wood and Berry binary distillation column to get the best performance. It is desired to minimize the rules in order to reduce the computation time to make a faster decision. Comparisons will be made between two versions of fuzzy controllers utilizing reduced rules to verify the outputs. The controlled variables are top composition with high concentration and bottom composition with low. To demonstrate the performance of the fuzzy PI control schemes, results are compared with a classical PI controller and optimal methods, like Differential Evolution (DE), Invasive Weed Optimization (IWO). The proposed structure is able to quickly track the parameter variation and perform better in load disturbances and also for set point changes. Then all the processes of the distillation column with itۥ s fuzzy controllers are simulated in MATLAB software as the results are shown.
Źródło:
Applied Computer Science; 2020, 16, 2; 80-94
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Model do oceny stanu systemu zabezpieczeń portu lotniczego
Model for the evaluation of the airport security system
Autorzy:
Skorupski, J.
Uchroński, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/197572.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
system ochrony lotniska
bezpieczeństwo ruchu lotniczego
gotowość operacyjna
system wnioskowania rozmytego
airport protection system
air traffic safety
air trafic security
operational availability
fuzzy inference system
Opis:
Port lotniczy stanowi złożony system antropotechniczny (składa się z wielu elementów powiązanych licznymi relacjami wewnętrznymi), w którym silnie jest zaznaczona rola czynnika ludzkiego. Jednym ze szczegółowych zadań realizowanych przez zarządzającego portem lotniczym (ZPL) jest skonfigurowanie systemu zabezpieczeń portu lotniczego (SZPL), tak aby uzyskać oczekiwany poziom zaufania co do jego bezpieczeństwa. Polega ono na doborze infrastruktury, wyposażenia technicznego, alokacji personelu i środków finansowych niezbędnych do realizacji wszystkich funkcji SZPL. W artykule omówiono elementy składające się na SZPL, które są jednocześnie zmiennymi decyzyjnymi dla zarządzającego portem lotniczym podczas realizacji przez niego zadania konfiguracji SZPL. Zaproponowano rozmytą analizę SZPL opartą na modelu zależności i wpływu poszczególnych elementów systemu na poziom ochrony lotniska. Jego ocena będzie wyrażona wartością zmiennej lingwistycznej, a sposób jej uzyskania będzie uwzględniał ocenę skuteczności systemu kontroli bagażu, systemu kontroli osób, poziomu ochrony zewnętrznej i kultury bezpieczeństwa. W celu zilustrowania istoty metody przedstawiono modele lokalne do oceny poziomu ochrony przed nieuprawnionymi działaniami na terenie lotniska oraz do oceny skuteczności systemu kontroli bagażu rejestrowanego. W pracy przedstawiono sposób uzyskiwania oraz przykładowe parametry przyjętych trapezowych funkcji przynależności dla zmiennych lingwistycznych Napłotowy oraz Wykrywalność materiałów. Proponowana metoda oceny systemu zabezpieczeń lotniska polega na budowie hierarchicznego systemu wnioskowania rozmytego, w którym wyjścia z modeli lokalnych niższego rzędu są wejściami modeli lokalnych wyższego rzędu. System taki jest obecnie tworzony. Wstępne analizy pokazują, że proponowane podejście może być skuteczne jako element systemu wspomagania zarządzającego portem lotniczym w zakresie konfiguracji SZPL.
An airport is a complex human-factors engineering system; it is composed of many elements interconnected with numerous internal relations with a strongly pronounced role of the human factor. One of specific tasks carried out by the airport managing entity (AME) is to configure the airport protection system (APS) so that to attain the expected level of confidence in the airport safety. The task consists in selection of infrastructure, technical equipment, allocation of personnel and financial means that are necessary to perform all functions of the APS. The paper discusses the elements that make up the APS that are both decision variables for the airport operator during the execution of the APS configuration tasks. Fuzzy APS analysis is proposed based on the model of dependency and impact of the individual components of the system at the level of airport security. This assessment will be expressed by the value of linguistic variable. The method to obtain this value would include an assessment of the effectiveness of the baggage inspection system, the passenger inspection system, the level of external protection and security culture. To illustrate the concept of the method, local models to assess the level of protection against unauthorized activities at the airport and to assess the effectiveness of the baggage inspection system are presented. The paper describes a method for obtaining parameters of trapezoidal membership functions which have been adopted for the linguistic variables “Napłotowy” and “Wykrywalność materiałów”. The proposed method of assessing the airport security system involves the construction of a hierarchical fuzzy inference system in which the outputs of the lower-level local models are inputs of higher-order local models. Such a system is being established. Preliminary analyzes show that the proposed approach can be effective as part of a system for supporting the airport operator in configuring APS.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2014, 83; 251-260
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A hierarchical inferential method for indoor scene classification
Autorzy:
Jiang, J.
Liu, P.
Ye, Z.
Zhao, W.
Tang, X.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330842.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
indoor scene classification
semantic hierarchical structure
rule based inference
Markov logic network
struktura hierarchiczna
regułowy system wnioskowania
sieć logiczna Markova
Opis:
Indoor scene classification forms a basis for scene interaction for service robots. The task is challenging because the layout and decoration of a scene vary considerably. Previous studies on knowledge-based methods commonly ignore the importance of visual attributes when constructing the knowledge base. These shortcomings restrict the performance of classification. The structure of a semantic hierarchy was proposed to describe similarities of different parts of scenes in a fine-grained way. Besides the commonly used semantic features, visual attributes were also introduced to construct the knowledge base. Inspired by the processes of human cognition and the characteristics of indoor scenes, we proposed an inferential framework based on the Markov logic network. The framework is evaluated on a popular indoor scene dataset, and the experimental results demonstrate its effectiveness.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 4; 839-852
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of lightning density value tower based on Adaptive Neuro-fuzzy Inference System
Autorzy:
Said, Sri Mawar
Nappu, Muhammad Bachtiar
Asri, Andarini
Utomo, Bayu Tri
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1841146.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
adaptive neuro-fuzzy inference system
lightning density prediction tower
Transmission Line Arrester
adaptacyjny system wnioskowania neurorozmytego
wieża prognozowania gęstości piorunów
ogranicznik linii transmisyjnej
Opis:
Lightning is one of the causes of transmission disorders and natural phenomena that cannot be avoided. The South Sulawesi region is located close to the equator and has a high lightning density. This condition results in lightning susceptibility of distur- bances to electrical system lines, especially in high-voltage airlines and substations. An Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will show the Root Mean Square Error (RMSE) based on the membership function type. This journal is to predict the value of the transmission tower lightning density using the ANFIS method. The value of the lightning strike density index can later be determined based on ANFIS predictions. Analysis of the value calculation system of structural lightning strikes in the South Sulawesi region of the Sungguminasa-Tallasa route can be categorized as three characteristics lightning density (Nd). The calculation system results for the value of structural lightning struck in the South Sulawesi region and validated between manual calculations and ANFIS with an average percentage of 0.0554%.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2021, 70, 3; 499-511
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An integrated approach for performance evaluation of mining industry: a case study of Iranian Steel Complex
Zintegrowane podejście do oceny wydajności przemysłu wydobywczego: studium przypadku irańskiego kompleksu stalowego
Autorzy:
Pezeshkan, Mehdi
Hosseini, Navid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/215919.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
Tematy:
sustainable development
performance evaluation
mining industry
best worst method
fuzzy inference system
zrównoważony rozwój
ocena wydajności
przemysł wydobywczy
najlepsza najgorsza metoda
system wnioskowania rozmyty
Opis:
The continuous improvement in the industries and organizations hinges upon the evaluation of their performance. In fact, the performance evaluation assists organizations to identify their strengths and weaknesses and, accordingly, enhance their efficiency. As soon as the concept of sustainability was propounded in the engineering based industries, the performance evaluation got more importance due to the environmental issues and social concerns along with the economical aspects. Therefore, this paper is an attempt to propose an approach based on fuzzy best-worst method (BWM) and fuzzy inference system (FIS) in order to evaluate the performance of an Iranian steel complex in terms of sustainability concept. In the proposed approach, the weights of some selected criteria were determined by fuzzy BWM method and, then, the score of the under study industry was calculated in terms of economic, environmental, and social aspects. At the end, an FIS was developed to calculate the final score of the intended industry. In order to check the efficiency of the proposed approach, its performance was measured using expert knowledge as well as real data of a steel complex in Iran. A moderate to high performance has been achieved for the understudy case through conducting the proposed approach. It was suggested that the industry should focus on the criteria with both high weights and low evaluated scores (for example the environmental management technologies and knowledge criterion) to increase its performance evaluation score. The obtained results were indicative of the efficiency of the proposed approach.
Ciągłe doskonalenie branż i organizacji zależy od oceny ich wydajności. W rzeczywistości ocena wyników pomaga organizacjom zidentyfikować ich mocne i słabe strony, a co za tym idzie, zwiększyć ich efektywność. Jak tylko koncepcja zrównoważonego rozwoju została zaproponowana w branżach opartych na inżynierii, ocena wydajności nabrała większego znaczenia ze względu na kwestie środowiskowe i społeczne, a także aspekty ekonomiczne. Artykuł jest próbą zaproponowania podejścia opartego na rozmytej metodzie best-worst (BWM) i rozmytym systemie wnioskowania (FIS) w celu oceny wydajności irańskiego kompleksu stalowego pod kątem koncepcji zrównoważonego rozwoju. W proponowanym podejściu, wagi wybranych kryteriów wyznaczono metodą rozmytą BWM, a następnie obliczono punktację badanej branży pod względem ekonomicznym, środowiskowym i społecznym. Na koniec opracowano rozmyty system wnioskowania FIS, aby obliczyć końcowy wynik dla planowanej branży. Aby sprawdzić efektywność proponowanego podejścia, mierzono jego wydajność, wykorzystując wiedzę ekspercką oraz rzeczywiste dane dotyczące kompleksu stalowego w Iranie. W analizowanym przypadku, poprzez zastosowanie proponowanego podejścia osiągnięto wyniki od umiarkowanych do wysokich. Zasugerowano, że w celu zwiększenia oceny wyników, branża powinna skupić się na kryteriach zarówno o dużej wadze, jak i nisko ocenianych punktach (na przykład technologie zarządzania środowiskowego i kryterium wiedzy). Uzyskane wyniki świadczyły o skuteczności zaproponowanego podejścia.
Źródło:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2020, 36, 3; 5-28
0860-0953
Pojawia się w:
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of backbreak in open pit blasting by Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System
Prognozowanie spękań skał przy pracach strzałowych w kopalniach odkrywkowych przy użyciu metod neuronowych i wnioskowania rozmytego (ANFIS) zastosowanych w modelu adaptywnym
Autorzy:
Bazzazi, A. A.
Esmaeili, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/219044.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
prace strzałowe
pękanie skał
system wnioskowania wykorzystujący elementy sieci neuronowych i logiki rozmytej
kopalnia rud żelaza Sangan
blasting
backbreak
adaptive neuro-fuzzy inference system
Sangan iron mine
Opis:
Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) is powerful model in solving complex problems. Since ANFIS has the potential of solving nonlinear problem and can easily achieve the input-output mapping, it is perfect to be used for solving the predicting problem. Backbreak is one of the undesirable effects of blasting operations causing instability in mine walls, falling down the machinery, improper fragmentation and reduction in efficiency of drilling. In this paper, ANFIS was applied to predict backbreak in Sangan iron mine of Iran. The performance of the model was assessed through the root mean squared error (RMSE), the variance account for (VAF) and the correlation coefficient (R2) computed from the measured of backbreak and model-predicted values of the dependent variables. The RMSE, VAF, R2 indices were calculated 0.6, 0.94 and 0.95 for ANFIS model. As results, these indices revealed that the ANFIS model has very good prediction performance.
Adaptywny system wnioskowania wykorzystujący elementy sieci neuronowych i logiki rozmytej (ANFIS) stanowi potężny narzędzie do rozwiązywania złożonych problemów. Ponieważ model ANFIS może być wykorzystywany do rozwiązywania problemów nieliniowych i umożliwia wygodne przedstawienie problemu w formie: wejście - wyjście, jest idealnym narzędziem do rozwiązywania problemów związanych z prognozowaniem. Pękanie skał w odkrywce jest jednym z niekorzystnych skutków prowadzenia prac strzałowych, powoduje niestabilność ścian, uszkodzenia maszyn i urządzeń, nieodpowiednią fragmentację skał oraz prowadzi do obniżenia efektywności wierceń. W pracy przedstawiono zastosowanie systemu ANFIS do prognozowania pękań skał w kopalni rud żelaza w Sangan (Iran). Działanie modelu zbadano na podstawie wartości błędu średniokwadratowego (RMSE), wariancji (VAF) i współczynnika korelacji (R2) obliczonego na podstawie pomiarów pęknięć skał i wartości uzyskanych z modelowania. Wartości wskaźników RMSE, VAF i R2 obliczonych przy użyciu modelu ANFIS wynoszą odpowiednio 0.6, 0.94 i 0.95. Wielkości te wyraźnie potwierdzają wysoką skuteczność modelu.
Źródło:
Archives of Mining Sciences; 2012, 57, 4; 933-943
0860-7001
Pojawia się w:
Archives of Mining Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A hybrid model for modelling the salinity of the Tafna River in Algeria
Hybrydowy model służący modelowaniu zasolenia rzeki Tafna w Algierii
Autorzy:
Houari, Khemissi
Hartani, Tarik
Remini, Boualem
Lefkir, Abdelouhab
Abda, Leila
Heddam, Salim
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/292367.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS)
hybrid model
neuro-fuzzy
salinity
salt flow
Tafna River
model hybrydowy
przepływ soli
rzeka Tafna
system neuronowo-rozmyty
system wnioskowania rozmytego (ANFIS)
zasolenie
Opis:
In this paper, the capacity of an Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System (ANFIS) for predicting salinity of the Tafna River is investigated. Time series data of daily liquid flow and saline concentrations from the gauging station of Pierre du Chat (160801) were used for training, validation and testing the hybrid model. Different methods were used to test the accuracy of our results, i.e. coefficient of determination (R2), Nash–Sutcliffe efficiency coefficient (E), root of the mean squared error (RSR) and graphic techniques. The model produced satisfactory results and showed a very good agreement between the predicted and observed data, with R2 equal (88% for training, 78.01% validation and 80.00% for testing), E equal (85.84% for training, 82.51% validation and 78.17% for testing), and RSR equal (2% for training, 10% validation and 49% for testing).
W pracy badano zdolność systemu wnioskowania rozmytego opartego na adaptacyjnej sieci (ANFIS) do przewidywania zasolenia rzeki Tafna. Do trenowania, oceny i testowania modelu hybrydowego wykorzystano serie pomiarów dobowych przepływów płynu i stężeń soli ze stacji pomiarowej w Pierre du Chat (160801). Dokładność wyników testowano za pomocą: współczynnika determinacji (R2), współczynnika wydajności Nasha–Sutcliffe’a (E), pierwiastka średniego błędu kwadratowego (RSR) i technik graficznych. Model dał zadowalające wyniki i wykazywał dobrą zgodność między danymi obserwowanymi a przewidywanymi: R2 (88% w przypadku uczenia sieci, 78.01% walidacji i 80.00% testowania), E (85.84% w przypadku uczenia sieci, 82.51% walidacji i 78.17% testowania) i RSR (2% w przypadku uczenia sieci, 10% walidacji i 49% testowania).
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2019, 40; 127-135
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies