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 "ważenie danych" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Classification method for vehicles with a maximum permissible weight up to 3.5 tonnes
    Autorzy:
    Ryguła, A.
    Konior, T.
    Piwowarczyk, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/393555.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polskie Stowarzyszenie Telematyki Transportu
    Tematy:
    vehicle classification
    weigh in motion
    data mining
    klasyfikacja pojazdów
    ważenie w ruchu
    eksploracja danych
    Opis:
    Detecting and distinguishing vehicles with a maximum permissible weight up to 3.5 tonnes, among others required in the TLS 8+1 classification, due to the similar dimensions of selected vehicle groups is often a relatively complex process that requires the use of extensive classification methods. Detection of commercials vans is particularly important. Their parameters are similar to lorry vehicles and their incorrect classification, eg in systems of weighing vehicles in motion, results in the lack of information on exceeding the permissible total weight. The article presents the selected classification method and its effectiveness.
    Źródło:
    Archives of Transport System Telematics; 2019, 12, 4; 27-30
    1899-8208
    Pojawia się w:
    Archives of Transport System Telematics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    O wykorzystaniu metody ważenia danych do estymacji kowariancji przy brakach odpowiedzi
    On the Use of Weighting Adjustments to Estimate the Finite Population Covariance Under Nonresponse
    Autorzy:
    Gamrot, Wojciech
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906769.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    Ważenie danych
    estymacja
    kowariancja
    brak odpowiedzi
    Opis:
    The weighting adjustment method associates some weight compensating for sample nonrespondents with each responding unit. These weights are usually constructed as reciprocals of individual response probabilities, estimated on the basis of available auxiliary information. In this paper an attempt is made to apply the weighting adjustment method to estimate the complex population parameter, namely the covariance between two population characteristics. A weighting adjustment estimator is proposed. Its properties are examined in a simulation study.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2012, 271
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Udoskonalona metoda dopasowywania krzywych do danych niezawodnościowych uwzględniająca różnice między próbkami
    Improved reliability data curve fitting method by considering samples distinction
    Autorzy:
    Sun, R.
    Peng, W. W.
    Huang, H. Z.
    Ling, D. L.
    Yang, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301283.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    dopasowywanie krzywych
    różnice między próbkami
    ważenie danych
    proces iteratywny
    curve fitting
    sample distinction
    weigh assignment
    iterative process
    Opis:
    W praktyce inżynieryjnej stykamy się z problemem wykorzystania zgromadzonych danych do oceny maszyn lub sprzętu. Dopasowywanie krzywych to metoda powszechnie używana do rozwiązywania tego typu problemów. W procedurze tej szeroko stosuje się metodę najmniejszych kwadratów. Jeżeli dane wejściowe dopasowywane krzywą można pogrupować tak by tworzyły oddzielne próbki, a różnice między próbkami w sposób oczywisty odzwierciedlają pewną właściwość dotyczącą gromadzenia danych, której nie można pominąć, to konwencjonalna metoda dopasowywania krzywych nie pozwala na analizę takich danych wejściowych. Aby przezwyciężyć to ograniczenie, przedstawiamy udoskonaloną metodę dopasowywania krzywych. Poprzez analizę danych wejściowych, możemy określić związek pomiędzy położeniem próbki a czynnikiem ważonym w dopasowaniu krzywej oraz wykorzystać czynniki ważone przy dopasowywaniu krzywej. Aby osiągnąć jak najdokładniejsze przybliżenie do krzywej rzeczywistej wprowadziliśmy procedurę iteratywną modyfikującą czynniki ważone. Zastosowanie zaproponowanej metody zilustrowano na przykładzie danych z badań niezawodnościowych.
    In engineering practice, we face a problem of using some collected data to evaluate a kind of machine or equipment. Curve fitting is a common method to solve this problem. Least square method is wildly applied in this procedure. If the source data of curve fitting can be grouped in samples and the distinction of samples obviously express some character in source data collecting which cannot be ignored. Conventional curve fitting method cannot handle these source data. To deal with this disadvantage, we introduce an improved curve fitting method. Through source data analysis, we can find out the relationship between sample location and weight factor in curve fitting, and use these weight factors for curve fitting. To approach the true curve, we introduce an iterative procedure to modify the weight factors. An engineering example is given to illustrate this proposed method.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 1; 62-71
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wieloczujnikowa fuzja danych w systemach ważenia pojazdów w ruchu
    Multisensor Data Fusion in Weigh-In-Motion Systems
    Autorzy:
    Gajda, J.
    Sroka, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155951.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    fuzja danych
    ważenie w ruchu
    systemy MS-WIM
    Data Fusion
    Weigh-In-Motion
    MS-WIM Systems
    Opis:
    Praca dotyczy zagadnień pomiaru parametrów ruchu drogowego przy użyciu wieloczujnikowych systemów realizujących złożone algorytmy przetwarzania danych pomiarowych. Cechą charakterystyczną omawianych systemów i algorytmów jest wykorzystanie w nich różnych typów czujników oraz metod fuzji danych. Stwarza to możliwość łączenia różnorodnej wiedzy pomiarowej z wiedzą wstępną posiadaną na temat obiektu pomiarowego. Autorzy wykazali, że metody te pozwalają zmniejszyć niepewność wyniku pomiaru, zwiększyć jego rozdzielczość lub ograniczyć wpływ czynników zakłócających.
    The problem of road traffic parameters measurement using multisensor systems with complex algorithms of data processing is discussed in the paper. A characteristic feature of these systems is using different types of sensors and utilising data fusion methods. In this way a possibility of linking the diverse experimental data with an apriori knowledge concerning the measurement object has been created. The authors have shown that these methods allow to decrease measurement uncertainty, increase measurement reliability or to limit the influence of the disturbing factors.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 550-553
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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