Wynik wyszukiwania
Zapytanie:
DECISION TREE
Liczba odnalezionych rekordów:
19
Przejście do opcji zmiany formatu
|
Wyświetlenie wyników w wersji do druku
|
Pobranie pliku do edytora
|
Przesłanie wyników do modułu analizy
|
excel
|
Nowe wyszukiwanie
1/19
Nr opisu:
0000124160
Determining importance of physiological parameters and methods of their evaluation for classification of pilots psychophysiological condition.
[Aut.]: L.
Hanakova
, V.
Socha
, L.
Socha
, S.
Szabo
, Jarosław
Kozuba
, A.
Lalis
, P.
Vittek
, J.
Kraus
, R.
Rozenberg
, P.
Kalavsky
, M.
Novak
, J.
Schlenker
, S.
Kusmirek
.
W:
6th International Conference on Military Technologies
. ICMT 2017, May 31 to June 2, 2017, Brno, Czech Republic. Conference handbook. Ed. Vaclav Krivanek. Piscataway : IEEE, 2017
, s. 500-506, bibliogr. 29 poz.
transport powietrzny
;
przetwarzanie sygnałów biomedycznych
;
telemetria biomedyczna
;
drzewo decyzyjne
;
nieliniowy układ dynamiczny
;
analiza regresji
air transport
;
biomedical signal processing
;
biomedical telemetry
;
decision tree
;
nonlinear dynamic system
;
regression analysis
2/19
Nr opisu:
0000111653
Moduł ekspercki.
[Aut.]: Mateusz*
Kalisch
, Wojciech
Moczulski
, Piotr
Przystałka
, Anna
Timofiejczuk
, Piotr*
Tomasik
, Dominik
Wachla
.
W:
Zintegrowany, szkieletowy system wspomagania decyzji dla systemów monitorowania procesów, urządzeń i zagrożeń
. Red. Piotr Przystałka, Marek Sikora. Katowice : Centrum Elektryfikacji i Automatyzacji Górnictwa EMAG, 2017
, s. 77-112, bibliogr. 40 poz.
system DISESOR
;
system ekspertowy
;
wnioskowanie kontekstowe
;
drzewo decyzyjne
;
system rozmyty
;
sieć Bayesa
DISESOR system
;
expert system
;
context-based reasoning
;
decision tree
;
fuzzy system
;
Bayes network
3/19
Nr opisu:
0000117950
Multidimensional feature selection and interaction mining with decision tree based ensemble methods.
[Aut.]: Łukasz
Król
, Joanna
Polańska
.
W:
11th International Conference on Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics
. PACBB 2017, Porto, Portugal, 21-23 June 2017. Eds. F. Fdez-Riverola, M. Mohamad, M. Rocha, J. De Paz, T. Pinto. Cham : Springer, 2017
, s. 118-125, bibliogr. 13 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 616)
wybór cech
;
integracja cech
;
redukcja wymiarowości
;
klasyfikacja
;
drzewo decyzyjne
;
las losowy
;
randomizowane drzewo
;
selekcja cech Monte Carlo
feature selection
;
feature interaction
;
dimensionality reduction
;
classification
;
decision tree
;
random forest
;
extremely randomized trees
;
Monte Carlo feature selection
4/19
Nr opisu:
0000118574
Zasady modelowania działania służb w sytuacjach kryzysowych - zastosowanie symulacji procesów.
[Aut.]: Łukasz*
Dziemba
, J.
Uchroński
.
-
Syst. Wspomag. Inż. Prod.
2017 vol. 6 iss. 7
, s. 84-96, bibliogr. 8 poz.
Tytuł zeszytu: Jakość, bezpieczeństwo, środowisko. Red.: Artur Kuboszek, Elżbieta Milewska.
Punktacja MNiSW
6.000
drzewo decyzyjne
;
diagram decyzyjny
;
mapa procesów
;
notacja BPMN
decision tree
;
decision diagram
;
process map
;
BPMN notation
5/19
Nr opisu:
0000108260
Knowledge based reasoning in mining industry.
[Aut.]: Anna
Bzymek
.
W:
6th ICTD, 5th CMMNO Gliwice 2016
. 6th International Congress on Technical Diagnostic 2016, 5th International Conference on Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations 2016, Gliwice, 12-16 September 2016. Abstracts. Gliwice : Publishing Institute of Fundamentals of Machinery Design Silesian University of Technology, 2016
, s. 99
system ekspertowy
;
drzewo decyzyjne
;
maszyna górnicza
;
monitorowanie stanu
expert system
;
decision tree
;
mining machine
;
condition monitoring
6/19
Nr opisu:
0000107390
Laboratorium metod sztucznej inteligencji z zastosowaniem języka R.
[Aut.]: Krzysztof
Ciupke
.
Gliwice : Wydaw. Politechniki Śląskiej, 2016, 131 s., bibliogr. 56 poz.
Skrypt nr 2566
sztuczna inteligencja
;
sztuczna sieć neuronowa
;
drzewo decyzyjne
;
zbiór rozmyty
;
wnioskowanie
;
algorytm ewolucyjny
;
algorytm rojowy
artificial intelligence
;
artificial neural network
;
decision tree
;
fuzzy set
;
inference
;
evolutionary algorithm
;
swarm algorithm
7/19
Nr opisu:
0000108214
Leak detection using decision trees.
[Aut.]: Krzysztof
Ciupke
.
W:
6th ICTD, 5th CMMNO Gliwice 2016
. 6th International Congress on Technical Diagnostic 2016, 5th International Conference on Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations 2016, Gliwice, 12-16 September 2016. Abstracts. Gliwice : Publishing Institute of Fundamentals of Machinery Design Silesian University of Technology, 2016
, s. 72
system wodociągowy
;
sieć przewodów rurowych
;
detekcja wycieku
;
drzewo decyzyjne
water supply system
;
pipe network
;
leak detection
;
decision tree
8/19
Nr opisu:
0000115632
Machine-learning methods in the classification of water bodies.
[Aut.]: M.
Sołtysik
, Marcin
Blachnik
, D.
Dąbrowska
.
-
Environ. Socio-Econom. Stud.
2016 vol. 4 iss. 2
, s. 34-42, bibliogr. 35 poz.
zbiornik wodny
;
algorytm k-najbliższych sąsiadów
;
sztuczna sieć neuronowa
;
drzewo decyzyjne
;
związki amfifilowe
water body
;
k-nearest neighbours algorithm
;
artificial neural network
;
decision tree
;
amphiphiles
9/19
Nr opisu:
0000110202
On influence of representations of discretized data on performance of a decision system.
[Aut.]: Grzegorz
Baron
.
W:
Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems:
. Proceedings of the 20th International Conference KES-2016. Ed. by Robert J. Howlett, Lakhmi C. Jain, Bogdan Gabrys, Carlos Toro. Amsterdam : Elsevier, 2016
, s. 1418-1427, bibliogr. 16 poz. (
Procedia Computer Science
; vol. 96 1877-0509)
reprezentacja numeryczna
;
reprezentacja dyskretna
;
dyskretyzacja
;
naiwny klasyfikator Bayesa
;
sieć bayesowska
;
drzewo decyzyjne
;
C4.5
;
k-najbliższych sąsiadów
numerical representation
;
nominal representation
;
discretization
;
Naive Bayes
;
Bayesian network
;
decision tree
;
C4.5
;
k-nearest neighbors
10/19
Nr opisu:
0000098556
Model-free fault detection and isolation method for wind turbine systems.
[Aut.]: Mateusz*
Kalisch
, Piotr
Przystałka
, Andrzej
Katunin
, Anna
Timofiejczuk
.
W:
XIV International Technical Systems Degradation Conference, Liptovsky Mikulas, 8-11 April 2015
. Ed. Jędrzej Mączak. Faculty of Automotive and Construction Machinery Engineering. Warsaw University of Technology [et al.]. Warszawa : Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne, 2015
, s. 101-104, bibliogr. 8 poz.
analiza falkowa
;
uczenie maszynowe
;
drzewo decyzyjne
;
sieć neuronowa
;
algorytm ewolucyjny
;
turbina wiatrowa
;
diagnostyka uszkodzeń
wavelet analysis
;
machine learning
;
decision tree
;
neural network
;
evolutionary algorithm
;
wind turbine
;
fault diagnosis
11/19
Nr opisu:
0000103896
The impact of the development of the IT and telecommunication technologies on financial markets.
[Aut.]: M.
Bach
, Małgorzata
Bach
, Aleksandra
Werner
.
W:
Internet in the information society 2015
. 10th International conference proceedings, September 24-25th, Dąbrowa Gónicza, Poland. Eds. Maciej Rostański, Piotr Pikiewicz, Paweł Buchwald. Dąbrowa Górnicza : University of Dąbrowa Górnicza, 2015
, s. 269-279, bibliogr. 16 poz.
eksploracja danych
;
sieć neuronowa
;
klasyfikator Bayesa
;
drzewo decyzyjne
;
rynek finansowy
;
modelowanie szeregów finansowych
;
Giełda Papierów Wartościowych w Warszawie
;
indeks WIG20
data mining
;
neural network
;
Bayesian classifier
;
decision tree
;
financial market
;
financial time series
;
Warsaw Stock Exchange
;
WIG20 index
12/19
Nr opisu:
0000081178
Combining the advantages of neural networks and decision trees for regression problems in a steel temperature prediction system.
[Aut.]: M.
Kordos
, P.
Kania
, P.
Budzyna
, Marcin
Blachnik
, Tadeusz
Wieczorek
, Sławomir
Golak
.
W:
Hybrid artificial intelligent systems
. HAIS 2012. 7th International conference, Salamanca, Spain, March 28-30th, 2012. Proceedings. Pt 2. Eds: E. Corchado [et al.]. Berlin : Springer, 2012
, s. 36-45, bibliogr. 16 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; nr 7209 0302-9743)
sieć neuronowa
;
drzewo decyzyjne
;
regresja
;
reguła logiczna
neural network
;
decision tree
;
regression
;
logical rule
13/19
Nr opisu:
0000081106
Computational complexity reduction and interpretability improvement of distance-based decision trees.
[Aut.]: Marcin
Blachnik
, M.
Kordos
.
W:
Hybrid artificial intelligent systems
. HAIS 2012. 7th International conference, Salamanca, Spain, March 28-30th, 2012. Proceedings. Pt 1. Eds: E. Corchado [et al.]. Berlin : Springer, 2012
, s. 288-297, bibliogr. 19 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; nr 7208 0302-9743)
grupowanie
;
drzewo decyzyjne
clustering
;
decision tree
14/19
Nr opisu:
0000081109
Evolutionary optimized forest of regression trees: application in metallurgy.
[Aut.]: M.
Kordos
, J.
Piotrowski
, Sz.
Białka
, Marcin
Blachnik
, Sławomir
Golak
, Tadeusz
Wieczorek
.
W:
Hybrid artificial intelligent systems
. HAIS 2012. 7th International conference, Salamanca, Spain, March 28-30th, 2012. Proceedings. Pt 1. Eds: E. Corchado [et al.]. Berlin : Springer, 2012
, s. 409-420, bibliogr. 26 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; nr 7208 0302-9743)
drzewo decyzyjne
;
regresja
;
optymalizacja ewolucyjna
decision tree
;
regression
;
evolutionary optimization
15/19
Nr opisu:
0000116065
Metoda drzew decyzyjnych a analiza opcji rzeczowych w procesach oceny efektywności ekonomicznej przedsięwzięć energetycznych.
[Aut.]: Krzysztof
Zamasz
.
-
Rynek Energ.
2011 nr 2
, s. 141-145, bibliogr. 9 poz..
Punktacja MNiSW
10.000
ocena ekonomiczna
;
analiza DCF
;
drzewo decyzyjne
;
analiza opcji rzeczowych
economic evaluation
;
DCF analysis
;
decision tree
;
real options analysis
16/19
Nr opisu:
0000042887
Wykorzystanie algorytmu CART do automatycznego tworzenia bazy wiedzy systemu ekspertowego.
[Aut.]: Tadeusz
Wieczorek
, Paweł*
Świtała
.
W:
Bazy danych
. Rozwój metod i technologii. Praca zbiorowa. [T. 1]: Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Pod red. Stanisława Kozielskiego, Bożeny Małysiak, Pawła Kasprowskiego, Dariusza Mrozka. Warszawa : Wydaw. Komunikacji i Łączności, 2008
, s. 439-450, bibliogr. 7 poz.
system ekspertowy
;
baza wiedzy
;
algorytm CART
;
drzewo decyzyjne
expert system
;
knowledge base
;
CART algorithm
;
decision tree
17/19
Nr opisu:
0000039312
Application of machine learning and soft computing techniques in monitoring systems' data analysis by example of dewater pumps monitoring system.
[Aut.]: Marek
Sikora
.
-
Arch. Control Sci.
2007 vol. 17 no. 4
, s. 369-391, bibliogr. 25 poz.
sprzęt diagnostyczny
;
grupowanie danych
;
klasyfikacja
;
drzewo decyzyjne
;
reguły decyzyjne
;
postprocessing reguł
equipment diagnostic
;
data clustering
;
classification
;
decision tree
;
decision rules
;
rules postprocessing
18/19
Nr opisu:
0000031489
Automatyczne tworzenie baz wiedzy z wykorzystaniem drzew decyzyjnych.
[Aut.]: Tadeusz
Wieczorek
, Krystian*
Mączka
, Paweł*
Świtała
.
W:
Bazy danych
. Nowe technologie. Praca zbiorowa. [T. 1]: Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Pod red. Stanisława Kozielskiego [i in.]. Warszawa : Wydaw. Komunikacji i Łączności, 2007
, s. 385-392, bibliogr. 5 poz.
baza wiedzy
;
system ekspertowy
;
drzewo decyzyjne
;
produkcja stali
;
zarządzanie procesami
knowledge base
;
expert system
;
decision tree
;
steel production
;
process management
19/19
Nr opisu:
0000016961
Representation of contextual knowledge by means of a graph and tree.
[Aut.]: Anna
Timofiejczuk
.
W:
Methods of artificial intelligence
. AI-METH 2005. [Proceedings of the Symposium on Methods of Artificial Intelligence AI-METH 2005 and the Workshop on Knowledge Acquisition in Mechanical Engineering, Gliwice, Poland, 16-18 November 2005]. Eds: T. Burczyński, W. Cholewa, W. Moczulski. Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, Polish Association for Computational Mechanics. [Gliwice] : Centre of Excellence AI-METH. Silesian University of Technology, 2005
, s. 133-134, bibliogr. 10 poz.
wiedza kontekstowa
;
drzewo decyzyjne
;
graf
contextual knowledge
;
decision tree
;
graph
stosując format:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie