Informacja

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

Wyszukujesz frazę "techniki eksploracji danych" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Przegląd i klasyfikacja zastosowań, metod oraz technik eksploracji danych
Data mining review and use’s classification, methods and techniques
Autorzy:
Mirończuk, Marcin
Tematy:
techniki eksploracji danych
zastosowania eksploracji danych
ED
eksploracja danych
metody eksploracji danych
data mining
data mining methods
data mining techniques
data mining classification
data minig review
Pokaż więcej
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41204012.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
Wzrost ilości danych jak i informacji w aktualnych systemach informacyjnych wymusił powstanie nowych procesów oraz technik i metod do ich składowania, przetwarzania oraz analizowania. Do analizy dużych zbiorów danych aktualnie wykorzystuje się osiągnięcia z obszaru analizy statystycznej oraz sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence). Dziedziny te wykorzystane w ramach procesu analizy dużych ilości danych stanowią rdzeń eksploracji danych. Aktualnie eksploracja danych pretenduje do stania się samodzielną metodą naukową wykorzystywaną do rozwiązywania problemów analizy informacji pochodzących m.in. z systemów ich zarządzania. W niniejszym artykule dokonano przeglądu i klasyfikacji zastosowań oraz metod i technik wykorzystywanych podczas procesu eksploracji danych. Dokonano w nim także omówienia aktualnych kierunków rozwoju i elementów składających się na tą młodą stosowaną dziedzinę nauki.
The large quantity of the data and information accumulated into actual information systems and their successive extension extorted the development of new processes, techniques and methods to their storing, processing and analysing. Currently the achievement from the statistical analyses and artificial intelligence area are use to the analysis process of the large data sets. These fields make up the core of data exploration - data mining. Currently the data mining aspires to independent scientific method which one uses to solving problems from range of information analysis comes from the data bases menagments systems. In this article was described review and use's classification, methods and techniques which they are using in the process of the data exploration. In this article also was described actual development direction and described elements which require this young applied discipline of the science.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance optimization of model-free fault diagnosis schemes
Optymalizacja sprawności schematów diagnostycznych bez wsparcia modelowego
Autorzy:
Kalisch, M.
Przystałka, P.
Katunin, A.
Timofiejczuk, A.
Tematy:
fault detection
fault isolation
evolutionary optimization
data mining techniques
wavelet analysis
wind turbine system
detekcja uszkodzeń
izolacja uszkodzeń
optymalizacja ewolucyjna
techniki eksploracji danych
analiza falkowa
turbina wiatrowa
Pokaż więcej
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327736.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Opis:
This paper describes the method of model-free fault detection and isolation. The main purpose of the research is to present one possibility of the development of diagnostic schemes for which the component structure and behavioural parameters are tuned automatically in order to obtain the maximal efficiency of the fault detection and isolation system. The proposed approach can be viewed as the intersection of elementary methods (classic and soft computing) such as discrete wavelet analysis, machine learning (using decision trees or artificial neural networks), and evolutionary algorithms. The fundamental verification of the method was conducted for data made available within the benchmark problem involving a wind turbine. The achieved results confirm the effectiveness of the proposed approach while also showing its limitations.
Artykuł opisuje metodę detekcji i izolacji uszkodzeń bez użycia modelu. Głównym celem badań jest pokazanie możliwości opracowania schematów diagnostycznych, których struktura oraz parametry są dostrajane automatycznie w celu osiągnięcia najwyższej możliwej sprawności detekcji i izolacji uszkodzeń. Zaproponowane podejście może być postrzegane jako połączenie elementarnych metod (klasyczne metody oraz obliczenia miękkie) jak np. analiza falkowa, metody uczenia maszynowego (drzewa decyzyjne i sztuczne sieci neuronowe) oraz algorytmy ewolucyjne. Weryfikacja metody została przeprowadzona na danych symulacyjnych wygenerowanych za pomocą modelu turbiny wiatrowej. Uzyskane wyniki potwierdziły wysoką skuteczność metody oraz pokazały jej ograniczenia.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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