Wynik wyszukiwania
Zapytanie:
MISSING VALUE
Liczba odnalezionych rekordów:
9
Przejście do opcji zmiany formatu
|
Wyświetlenie wyników w wersji do druku
|
Pobranie pliku do edytora
|
Przesłanie wyników do modułu analizy
|
excel
|
Nowe wyszukiwanie
1/9
Nr opisu:
0000131980
FIT2COMIn - robust clustering algorithm for incomplete data.
[Aut.]: Krzysztof
Simiński
.
W:
Man-machine interactions 6
. 6th International Conference on Man-Machine Interactions, ICMMI 2019, Cracow, Poland, October 2-3, 2019. Eds. Aleksandra Gruca, Tadeusz Czachórski, Sebastian Deorowicz, Katarzyna Harężlak, Agnieszka Piotrowska. Berlin : Springer International Publishing, 2020
, s. 99-110, bibliogr. 25 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 1061 2194-5357).
Punktacja MNiSW
20.000
grupowanie
;
wartości odstające
;
zakłócenia
;
brakująca wartość
;
marginalizacja
;
przypisywanie
;
funkcje strat
;
zestawy rozmyte typu interwał-2
clustering
;
outliers
;
noise
;
missing value
;
marginalisation
;
imputation
;
loss functions
;
interval type-2 fuzzy sets
2/9
Nr opisu:
0000104763
Application of rough sets in k nearest neighbours algorithm for classification of incomplete samples.
[Aut.]: R. K.
Nowicki
, B. A.
Nowak
, Marcin
Woźniak
.
W:
Knowledge, information and creativity support systems
. Selected papers from KICSS'2014 - 9th International Conference, held in Limassol, Cyprus, on November 6-8, 2014. Eds.: Susumu Kunifuji, George Angelos Papadopoulos, Andrzej M.J. Skulimowski, Janusz Kacprzyk. Berlin : Springer, 2016
, s. 243-257, bibliogr. 32 poz. (
Advances in Intelligent Systems and Computing
; vol. 416 2194-5357)
zbiory przybliżone
;
k-NN
;
brakująca wartość
rough sets
;
k-NN
;
missing value
3/9
Nr opisu:
0000106346
New rough-neuro-fuzzy approach for regression task in incomplete data.
[Aut.]: Krzysztof
Simiński
.
W:
Beyond databases, architectures and structures
. Advanced technologies for data mining and knowledge discovery. 12th International conference, BDAS 2016, Ustroń, Poland, May 31 - June 3, 2016. Proceedings. Eds. Stanisław Kozielski, Dariusz Mrozek, Paweł Kasprowski, Bożena Małysiak-Mrozek, Daniel Kostrzewa. [B.m.] : Springer, 2016
, s. 146-156, bibliogr. 24 poz. (
Communications in Computer and Information Science
; vol. 613 1865-0929)
dane niekompletne
;
brakująca wartość
;
system neuronowo-rozmyty
incomplete data
;
missing value
;
neuro-fuzzy system
;
rough fuzzy clustering
4/9
Nr opisu:
0000101377
Multi-class nearest neighbour classifier for incomplete data handling.
[Aut.]: B. A.
Nowak
, R. K.
Nowicki
, Marcin
Woźniak
, C.
Napoli
.
W:
Artificial intelligence and soft computing
. 14th International Conference, ICAISC 2015, Zakopane, Poland, June 14-18, 2015. Proceedings. Pt. 1. Eds.: Leszek Rutkowski, Marcin Korytkowski, Rafal Scherer, Ryszard Tadeusiewicz, Lotfi A. Zadeh, Jacek M. Zurada. Cham : Springer, 2015
, s. 469-480, bibliogr. 51 poz. (
Lecture Notes in Computer Science
; vol. 9119 0302-9743)
najbliższe sąsiedztwo
;
brakująca wartość
;
zbiory przybliżone
nearest neighbour
;
missing value
;
rough sets
5/9
Nr opisu:
0000098672
Rough subspace neuro-fuzzy system.
[Aut.]: Krzysztof
Simiński
.
-
Fuzzy Sets Syst.
2015 vol. 269
, s. 30-46, bibliogr. 68 poz..
Impact Factor
2.098.
Punktacja MNiSW
40.000
brakująca wartość
;
dane niekompletne
;
analiza podprzestrzeni
;
system neuronowo-rozmyty
missing value
;
incomplete data
;
subspace analysis
;
neuro-fuzzy system
;
rough fuzzy approach
6/9
Nr opisu:
0000099213
Comparison of algorithms for clustering incomplete data.
[Aut.]: A.
Matyja
, Krzysztof
Simiński
.
-
Found. Comput. Decis. Sci.
2014 vol. 39 no. 2
, s. 107-127, bibliogr. 27 poz..
Punktacja MNiSW
15.000
grupowanie
;
dane niekompletne
;
brakująca wartość
;
marginalizacja
;
przypisywanie
;
IFCM
;
OCS
;
NPS
;
NCS
clustering
;
incomplete data
;
missing value
;
marginalisation
;
imputation
;
IFCM
;
OCS
;
NPS
;
NCS
7/9
Nr opisu:
0000095585
Rough κ nearest neighbours for classification in the case of missing input data.
[Aut.]: R.
Nowicki
, B.
Nowak
, Marcin
Woźniak
.
W:
Proceedings of the 9th International Conference on Knowledge, Information and Creativity Support Systems, Limassol, Cyprus, November 6-8, 2014
. Ed.: G. A. Papadopoulos. [B.m.] : [b.w.], 2014
, s. 196-207, bibliogr. 29 poz.
zbiory przybliżone
;
k-NN
;
brakująca wartość
rough sets
;
k-NN
;
missing value
8/9
Nr opisu:
0000083084
Clustering with missing values.
[Aut.]: Krzysztof
Simiński
.
-
Fund. Informat.
2013 vol. 123 nr 3
, s. 331-350, bibliogr. 29 poz..
Impact Factor
0.479.
Punktacja MNiSW
20.000
brakująca wartość
;
grupowanie
missing value
;
clustering
9/9
Nr opisu:
0000077615
Neuro-rough-fuzzy approach for regression modelling from missing data.
[Aut.]: Krzysztof
Simiński
.
-
Int. J. Appl. Math. Comput. Sci.
2012 vol. 22 no. 2
, s. 461-476, bibliogr. 38 poz..
Impact Factor
1.008.
Punktacja MNiSW
20.000
system neuronowo-rozmyty
;
ANNBFIS
;
brakująca wartość
;
marginalizacja
;
przypisywanie
;
zbiór rozmyto-przybliżony
;
grupowanie
neuro-fuzzy system
;
ANNBFIS
;
missing value
;
marginalisation
;
imputation
;
rough fuzzy set
;
clustering
stosując format:
standardowy
pełny z etykietami pól
roboczy
redakcja skr.
redakcja peł.
kontrolny
Nowe wyszukiwanie