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 "wielowymiarowe dane" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Wizualizacja wyników porządkowania liniowegodla danych porządkowych z wykorzystaniem skalowania wielowymiarowego
    Visualization of Linear Ordering Results for Ordinal Data with Application of Multidimensional Scaling
    Autorzy:
    Walesiak, Marek
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1373840.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    porządkowanie liniowe
    skalowanie wielowymiarowe
    dane porządkowe
    miary agregatowe
    program R
    Opis:
    W artykule zaproponowano dwukrokową procedurę badawczą pozwalającą na wizualizację wyników porządkowania liniowego dla danych porządkowych. W pierwszym kroku w wyniku zastosowania skalowania wielowymiarowego (zob. Borg, Groenen, 2005; Mair i inni, 2016) otrzymuje się wizualizację obiektów w przestrzeni dwuwymiarowej. W następnym kroku przeprowadza się porządkowanie liniowe zbioru obiektów na podstawie odległości Euklidesa od wzorca rozwoju. Zaproponowane podejście zilustrowano przykładem empirycznym z zastosowaniem skryptu przygotowanego w środowisku R. W artykule wykorzystano koncepcję izokwant i ścieżki rozwoju (osi zbioru – najkrótszej drogi łączącej wzorzec i antywzorzec rozwoju) zaproponowaną w pracy Hellwig (1981). Zaproponowane podejście rozszerzyło możliwości interpretacyjne wyników porządkowania liniowego zbioru obiektów.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2017, 64, 1; 5-20
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Switch preference analysis by the drift vector method
    Analiza zmian preferencji z wykorzystaniem metody wektorów dryfu
    Autorzy:
    Zaborski, Artur
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/654523.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    analiza preferencji
    skalowanie wielowymiarowe
    dane asymetryczne
    wektory dryfu
    preference analysis
    multidimensional scaling
    asymmetric data
    drift vectors
    Opis:
    Punktem wyjścia w skalowaniu wielowymiarowym jest symetryczna macierz niepodobieństw. Jednak macierz danych o zmianach preferencji (np. prawdopodobieństwo, że konsument dokonuje zakupu marki j pod warunkiem, że przy wcześniejszych zakupach była to marka i, liczba osób deklarujących, że marka j jest przez nich najbardziej preferowana, mimo że we wcześniejszym okresie była to marka i i in.) nie jest symetryczna. Dla takich danych uśrednienie odpowiednich wartości niepodobieństw prowadzi do utraty cennych informacji dotyczących analizowanego zjawiska, stąd konieczność stosowania metod właściwych dla danych niesymetrycznych. Spośród wybranych metod niesymetrycznego skalowania wielowymiarowego szczególną uwagę zwrócono na metodę wektorów dryfu. Metoda ta umożliwia równoczesną prezentację na mapie percepcyjnej konfiguracji punktów reprezentujących analizowane obiekty, jak również wektorów wskazujących kierunek i siłę zmian zachodzących w preferencjach respondentów.
    The matrix of  switch preference data (e.g. one’s preference for brand j, given that one has already defined his/her first choice for brand i) is not symmetric. The averaging of  appropriate off-diagonal proximity entries for such data leads to the loss of information, hence the necessity to use appropriate methods for asymmetric data. Among the chosen methods of asymmetric multidimensional scaling, particular attention was paid to the drift vectors method. This method enables to present simultaneously on the perceptual map both the configuration of points representing the analyzed objects and the vectors indicating the direction and the strength of changes in the respondents preferences.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2015, 3, 314
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selected Robust Logistic Regression Specification for Classification of Multi‑dimensional Functional Data in Presence of Outlier
    Zastosowanie odpornej regresji logistycznej do klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Smaga, Łukasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/657746.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    analiza regresji dla danych funkcjonalnych
    estymacja odporna
    model regresji logistycznej
    rozwinięcie funkcji w bazie funkcyjnej
    wielowymiarowe dane funkcjonalne
    zagadnienie klasyfikacji
    basis functions representation
    classification problem
    functional regression analysis
    logistic regression model
    multi‑dimensional functional data
    robust estimation
    Opis:
    W niniejszym artykule rozważany jest problem dwuetykietowej klasyfikacji wielowymiarowych danych funkcjonalnych. Zaproponowane rozwiązanie tego problemu oparto na technikach regresyjnych i modelu regresji logistycznej dla danych funkcjonalnych. Model ten został przekształcony do szczególnego modelu regresji logistycznej za pomocą rozwinięcia (będących funkcjami) współczynników regresji i zmiennych objaśniających w bazie funkcyjnej. Na podstawie tego modelu skonstruowana została reguła klasyfikacyjna. W przypadku występowania obserwacji odstających rozważane są również metody odpornej estymacji nieznanych parametrów. Eksperymenty numeryczne sugerują, że proponowane metody mogą z powodzeniem być wykorzystane w praktycznych zagadnieniach.
    In this paper, the binary classification problem of multi‑dimensional functional data is considered. To solve this problem a regression technique based on functional logistic regression model is used. This model is re‑expressed as a particular logistic regression model by using the basis expansions of functional coefficients and explanatory variables. Based on re‑expressed model, a classification rule is proposed. To handle with outlying observations, robust methods of estimation of unknown parameters are also considered. Numerical experiments suggest that the proposed methods may behave satisfactory in practice.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 2, 334
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Optimization of the maximum likelihood estimator for determining the intrinsic dimensionality of high-dimensional data
    Autorzy:
    Karbauskaitė, R.
    Dzemyda, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/331342.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    multidimensional data
    intrinsic dimensionality
    maximum likelihood estimator
    manifold learning method
    image understanding
    dane wielowymiarowe
    wymiarowość wewnętrzna
    prawdopodobieństwo maksymalne
    rozpoznawanie obrazu
    Opis:
    One of the problems in the analysis of the set of images of a moving object is to evaluate the degree of freedom of motion and the angle of rotation. Here the intrinsic dimensionality of multidimensional data, characterizing the set of images, can be used. Usually, the image may be represented by a high-dimensional point whose dimensionality depends on the number of pixels in the image. The knowledge of the intrinsic dimensionality of a data set is very useful information in exploratory data analysis, because it is possible to reduce the dimensionality of the data without losing much information. In this paper, the maximum likelihood estimator (MLE) of the intrinsic dimensionality is explored experimentally. In contrast to the previous works, the radius of a hypersphere, which covers neighbours of the analysed points, is fixed instead of the number of the nearest neighbours in the MLE. A way of choosing the radius in this method is proposed. We explore which metric—Euclidean or geodesic—must be evaluated in the MLE algorithm in order to get the true estimate of the intrinsic dimensionality. The MLE method is examined using a number of artificial and real (images) data sets.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2015, 25, 4; 895-913
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ocena zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013 za pomocą składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz analizy skupień
    Estimation of Diversity of Living Standards in Polish Voivodships in 2003–2013 Using Principal Components for Multidimensional Functional Data and Cluster Analysis
    Autorzy:
    Krzyśko, Mirosław
    Majka, Agnieszka
    Wołyński, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1050488.pdf
    Data publikacji:
    2016-03-31
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    wielowymiarowe dane funkcjonalne
    funkcjonalna analiza danych
    analiza składowych głównych
    multivariate functional data
    functional data analysis
    principal components analysis
    Opis:
    W artykule przedstawiono ocenę zróżnicowania poziomu życia mieszkańców województw w latach 2003–2013. Do oceny zastosowano analizę składowych głównych dla wielowymiarowych danych funkcjonalnych oraz dendrytową analizę skupień. Metody te pozwoliły na wyodrębnienie względnie jednorodnych grup województw o zbliżonym poziomie rozpatrywanych cech dla całego rozpatrywanego okresu łącznie.
    The paper presents an estimation of life standard diversity for residents of Polish voivodships in 2003–2013. The principal component analysis was applied for multidimensional functional data and the dendrite method was used for cluster analysis. These methods made it possible to isolate relatively homogeneous groups of voivodships that had similar values of characteristics under consideration, for the whole period at issue.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2016, 63, 1; 81-98
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diversification maps as a tool for multidimensional data presentation
    Autorzy:
    Jałowiecki, P.
    Jałowiecka, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/94983.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    data presentation
    multidimensional data
    spatial graphs
    diversification maps
    prezentacja danych
    dane wielowymiarowe
    wykresy przestrzenne
    mapy dywersyfikacji
    Opis:
    In addition to data analysis, equally important issue, is the appropriate presentation of the analysis results during the economic, social and demographic studies. Depending on the legibility of the used form, it may make it easier or more difficult to interpret and draw conclusions. Especially difficult is the presentation of multidimensional data, according to the limitations of traditional types of graphs. The paper presents a graphical presentation of the three-dimensional data in the form of the so-called "map of differentiation" that is suitably modified spatial graph. There were presented different types of maps, layers determination ways and examples of specific applications for cigarettes consumption and diversification of logistics in the Polish food processing data.
    Źródło:
    Information Systems in Management; 2012, 1, 3; 197-210
    2084-5537
    2544-1728
    Pojawia się w:
    Information Systems in Management
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of multidimensional data visualization by means of self-organizing Kohonen maps to evaluate classification possibilities of various coal types
    Zastosowanie wizualizacji wielowymiarowych danych za pomocą sieci Kohonena do oceny możliwości klasyfikacji różnych typów węgla
    Autorzy:
    Jamróz, D.
    Niedoba, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220033.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Kohonen maps
    grained material analysis
    coal
    multidimensional data
    multidimensional visualization methods
    sieci Kohonena
    analiza materiału uziarnionego
    dane wielowymiarowe
    metody wizualizacji wielowymiarowej
    Opis:
    Multidimensional data visualization methods are a modern tool allowing to classify some analysed objects. In the case of grained materials e.g. coal, many characteristics have an influence on the material quality. The paper presents the possibility of applying visualization techniques for coal type identification and determination of significant differences between various types of coal. To achieve this purpose, the method of Kohonen maps was applied by means of which three types of coal – 31, 34.2 and 35 (according to Polish classification of coal types) were investigated. It was stated that the applied methodology allows to identify certain coal types efficiently and can be used as a qualitative criterion for grained materials.
    Metody wizualizacji wielowymiarowych danych są nowoczesnym narzędziem umożliwiającym klasyfikację analizowanych obiektów, którymi mogą być różnego typu dane opisujące wybrane zjawisko lub materiał. W przypadku materiałów uziarnionych, jakim jest np. węgiel, wiele cech ma wpływ na jakość materiału, tj. np. gęstość, wielkość ziaren, ciepło spalania, zawartość popiołu, zawartość siarki itp. Na potrzeby artykułu przeprowadzono rozdział węgli z trzech wybranych kopalni węgla kamiennego, zlokalizowanych w Górnośląskim Okręgu Przemysłowym. Każda z tych kopalni pracuje na innego typu węglu. W tym przypadku były to węgle o typach 31, 34.2 oraz 35 (według polskiej klasyfikacji typów węgla). Najpierw, materiał został podzielony na klasy ziarnowe a następnie za pomocą rozdziale w cieczy ciężkiej (roztwór chlorku cynku) na frakcje gęstościowe. Dla tak przygotowanego materiału przeprowadzono następnie analizy chemiczne mające na celu określenie takich parametrów, jak zawartość siarki, zawartość popiołu, zawartość części lotnych, ciepło spalania oraz wilgotność analityczną. W ten sposób, dla każdej klaso-frakcji uzyskano bogate charakterystyki badanego materiału. Nasuwa się więc pytanie, czy możliwa jest identyfikacja typu węgla za pomocą dostępnych danych. W tym celu zastosowano wielowymiarową technikę wizualizacji statystycznej. Istnieje wiele metod takiej wizualizacji, z których kilka było już przedmiotem wcześniejszych publikacji autorów. W tym wypadku autorzy zdecydowali się zastosować metodę sieci Kohonena. Metoda ta została opisana w rozdziale 2 pracy, gdzie oprócz opisu teoretycznego podano również główne wzory stosowane podczas modelowania tą metodą (wzory (1)-(5)). Do zbadania postawionego problemu wykorzystano optymalną liczbę iteracji i optymalny czas uczenia sieci. Pewnym problemem pojawiającym się przy takiej wizualizacji jest konieczność doboru parametrów, w celu uzyskania widoku, który w sposób czytelny prezentuje poszukiwane przez nas informacje. Należy wspomnieć, że w trakcie prowadzonych eksperymentów uzyskiwano widoki przy użyciu sieci neuronowej o wielkości od 10 × 10 do 100 × 100 neuronów. Widoki były uzyskiwane przy wartości parametru MAX_DISTANCE od 1 do wielkości sieci oraz parametru ITER od 1 do 5000. Eksperymenty były prowadzone dla różnych wzorów określających modyfikację wag. Przedstawione w pracy wyniki stanowią najbardziej czytelne z uzyskanych. Wizualizacja wielowymiarowa przy użyciu sieci Kohonena pozwala stwierdzić, że informacje zawarte w analizowanych siedmiowymiarowych danych są wystarczające do prawidłowej klasyfikacji typów węgla 31, 34.2 oraz 35, przy czym nawet zobrazowanie 3 typów węgla na jednym rysunku pozwala stwierdzić, że neurony reprezentujące próbki węgla danego typu gromadzą się w skupiskach, które można od siebie odseparować. Z tego wynika, że dane zawierają informacje wystarczające do prawidłowej klasyfikacji węgla. Zauważyć jednak warto, że przedstawienie przy pomocy sieci Kohonena, danych reprezentujących różne typy węgla parami, pozwala uzyskać jeszcze bardziej czytelne wyniki. Najlepsze efekty osiągnięto dla sieci o 40 wierszach oraz 40 kolumnach neuronów, co łącznie dało liczbę 1600 neuronów, zaś czytelność wyników rośnie wraz z postępem uczenia sieci neuronowej (wzrostem parametru ITER). Przeprowadzone doświadczenia w pełni potwierdzają, że zastosowana metoda może być z powodzeniem wykorzystana w badaniach jakościowych związanych z różnego typu materiałami uziarnionymi, w tym również węglem. Badania w tym zakresie są kontynuowane.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2015, 60, 1; 39-50
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of multi-parameter data visualization by means of multidimensional scaling to evaluate possibility of coal gasification
    Wykorzystanie wizualizacji wielowymiarowych danych przy użyciu skalowania wielowymiarowego do oceny możliwości zgazowania węgla
    Autorzy:
    Jamróz, D.
    Niedoba, T.
    Surowiak, A.
    Tumidajski, T.
    Szostek, R.
    Gajer, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/219920.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    zgazowanie węgla
    wizualizacja wielowymiarowa
    skalowanie wielowymiarowe
    MDS
    wielowymiarowe dane
    wzbogacanie w osadzarkach
    coal gasification
    multidimensional visualization
    multidimensional scaling
    multidimensional data
    Opis:
    The application of methods drawing upon multi-parameter visualization of data by transformation of multidimensional space into two-dimensional one allow to show multi-parameter data on computer screen. Thanks to that, it is possible to conduct a qualitative analysis of this data in the most natural way for human being, i.e. by the sense of sight. An example of such method of multi-parameter visualization is multidimensional scaling. This method was used in this paper to present and analyze a set of seven-dimensional data obtained from Janina Mining Plant and Wieczorek Coal Mine. It was decided to examine whether the method of multi-parameter data visualization allows to divide the samples space into areas of various applicability to fluidal gasification process. The “Technological applicability card for coals” was used for this purpose [Sobolewski et al., 2012; 2013], in which the key parameters, important and additional ones affecting the gasification process were described.
    Metody służące do wizualizacji złożonych, wielowymiarowych danych poprzez transformację przestrzeni wielowymiarowej do dwuwymiarowej umożliwiają prezentację tych danych na ekranie komputera. Tym samym są przystępnym instrumentem analizy zbiorów danych, pozwalającym wykorzystać połączenie naszego wzroku z mocą naszej osobistej sieci neuronowej (mózgu) do wyodrębnienia z danych cech, których zauważenie przy pomocy innych metod może być bardzo trudne. W artykule zastosowano jedną z takich metod – skalowanie wielowymiarowe – w celu sprawdzenia, skuteczności tej metody do analizy próbek węgla ze względu na jego przydatność do procesu zgazowania w kotle fluidalnym. W tym celu pobrano próbki dwóch węgli, z KWK „Wieczorek” (węgiel typu 32) oraz ZG „Janina” (węgiel typu 31.2), które następnie miały być poddane testom pod względem ich przydatności do zgazowania. Każda z próbek została zbadana ze względu na cechy, których określone poziomy są kluczowe oraz wskazane w kontekście procesu zgazowania według „Karty przydatności węgli do zgazowania” (Sobolewski et al., 2012; 2013). Każdy z węgli został rozdzielony na osadzarce pierścieniowej (10 pierścieni, uziarnienie węgla 0-18 mm) w wyniku czego powstało pięć warstw (po 2 pierścienie każda). Następnie każda z warstw została rozsiana na 10 klas ziarnowych. Tak otrzymane produkty zostały poddane technicznej oraz chemicznej analizie (ogółem 50 próbek z ZG „Janina” oraz 49 próbek z KWK „Wieczorek” – klasa ziarnowa 16-18 mm w tej drugiej kopalni nie została uzyskana i pomiar był niemożliwy do zrealizowania. Tym samym otrzymano takie parametry do analizy jak: zawartość siarki, zawartość wodoru, zawartość azotu, zawartość chloru, zawartość węgla organicznego, ciepło spalania oraz zawartość popiołu. W wyniku przeprowadzonych badań oraz porównania ich z wymogami prezentowanymi w „Karcie przydatności węgli do zgazowania” okazało się, że tylko 18 próbek spełnia wszystkie wymogi, z czego aż 17 pochodziło z KWK „Wieczorek”. Postanowiono poddać ocenie wszystkie próbki bardziej złożonej obserwacji – wielowymiarowej analizie danych za pomocą skalowania wielowymiarowego. W rozdziale 3 przedstawiono szczegółowo zastosowaną metodologię analizy wraz z opisem algorytmu. Następnie, w rozdziale 4 przedstawiono wyniki obserwacji przeprowadzonych za pomocą opracowanego w tym celu programu komputerowego, napisanego w języku C++. Rysunki 1-3 przedstawiają sytuację, gdzie dane reprezentujące próbki węgla mniej lub bardziej przydatne do zgazowania zaczynają tworzyć podgrupy. Proces grupowania został przedstawiony etapowo, tzn. rys. 1 prezentuje sytuację wyjściową, Rys. 2 sytuację przy bardzo małej wartości parametru ITER = 5, zaś Rys. 3 najlepszy możliwy widok, otrzymany przy wartości parametru ITER = 340. Widać na tym rysunku, że obrazy punktów reprezentujących próbki węgla bardziej oraz mniej podatnego na zgazowanie zajmują osobne podobszary. Widać, że na całym obszarze rysunku, podobszary te można łatwo od siebie odseparować. Przez to możemy na podstawie tego rysunku stwierdzić, że skalowanie wielowymiarowe pozwala podzielić przestrzeń próbek na obszary o różnej przydatności do procesu zgazowania fluidalnego. Dzięki temu analizując następne, nieznane próbki możemy poprzez ich wizualizację zakwalifikować je do grupy bardziej podatnych na zgazowanie lub mniej podatnych na zgazowanie. Ważne jest to szczególnie dlatego, ponieważ w analizowanej sytuacji próbki węgla bardziej podatnego na zgazowanie zajmują wnętrze siedmiowymiarowego prostopadłościanu – co jest znacznym uproszczeniem. Wynika to bezpośrednio z faktu, iż przyjęte warunki określające przynależność do tej grupy („Karta przydatności Technologicznej węgla”) to proste nierówności przy pomocy których łatwo można sprawdzić taką przynależność. W rzeczywistości, może się jednak okazać, że obszar przynależności może mieć znacznie bardziej skomplikowany kształt. Wtedy na podstawie większej ilości próbek, których przynależność do klasy węgla bardziej podatnego na zgazowanie zostanie stwierdzona empirycznie, można będzie próbować przy pomocy skalowania wielowymiarowego uzyskać podział przestrzeni na obszary reprezentujące próbki węgla bardziej oraz mniej podatnego na zgazowanie. Rys. 4 przedstawia podobny podział, ale bez wzięcia pod uwagę parametru „zawartość chloru”. Również i w tym przypadku próbki węgla mniej lub bardziej podatnego na zgazowanie tworzą wyraźne podgrupy. Przy pominięciu parametru „zawartość chloru” już 78 próbek (37 z ZG „Janina” oraz 41 z KWK „Wieczorek”) z analizowanych 99-ciu spełniałoby wymogi zawarte w „Karcie przydatności węgla do zgazowania”. Rys. 5 przedstawia inne podejście do analizowanych próbek węgla. Tym razem za kryterium podziału przyjęto pochodzenie węgla z KWK „Wieczorek” lub ZG „Janina”, bez rozpatrywania ich w kontekście przydatności do zgazowania. Również i tym razem okazało się, że zastosowana metodologia pozwala stwierdzić możliwość efektywnego rozdzielenia, a tym samym prawidłowego rozpoznania analizowanych próbek węgla. Tym samym dowiedziono, że metoda skalowania wielowymiarowego może być bardzo przydatnym narzędziem podczas wieloparametrycznej analizy próbek różnego typu węgli.
    Źródło:
    Archives of Mining Sciences; 2017, 62, 3; 445-457
    0860-7001
    Pojawia się w:
    Archives of Mining Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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