Wyniki wyszukiwania

Wynik wyszukiwania

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: