Predictive data mining models in the tests of propelling charges

• Autorzy: Ampuła Dariusz

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0016.3235

Warianty tytułu

PL

Predykcyjne modele data mining w badaniach ładunków miotających

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In the article, in the introduction, the concept of predictive data mining models and was defined and the purpose of the article was specified. Then, the method of building predictive models was characterized and the elements of ammunition were indicated, the test results of which were prepared for the building of models, and the types of ammunition in which the propellant charge is present were indicated. The results of building four data mining models are presented. Predictive models for C&RT, CHAID and exhaustive CHAID decision trees were designed and built. The fourth model analyzed was the SANN model, i.e. the model of neural networks. For each of the tree models, a schema of the designed tree, the rate of false predictions and the parameters of goodness of fit of the built models are shown. For the SANN model, the parameters of the selected neural network were additionally characterized. An analysis of the built models was made and, based on the obtained results, the best designed predictive data mining model was indicated. At the end, the graphical form of the workspace predefined by the GC Advanced Comprehensive Classifiers project is shown.

PL

W artykule we wstępie zdefiniowano pojęcie predykcyjnych modeli data mining oraz określono cel artykułu. Następnie, scharakteryzowano metodę budowy modeli predykcyjnych oraz wskazano elementy amunicji, których wyniki badań zostały przygotowane do budowy modeli a także wskazano rodzaje amunicji w których występuje przedmiotowy ładunek miotający. Przedstawiono wyniki budowy czterech modeli predykcyjnych data mining. Zaprojektowano oraz zbudowano predykcyjne modele dla drzew decyzyjnych typu C&RT, CHAID oraz wyczerpujący CHAID. Czwartym analizowanym modelem był model SANN czyli model sieci neuronowych. Dla każdego z modeli drzew przedstawiono schemat zaprojektowanego drzewa, stopę błędnych przewidywań oraz pokazano parametry dobroci dopasowania zbudowanych modeli. Dla modelu SANN scharakteryzowano dodatkowo parametry wybranej sieci neuronowej. Dokonano analizy zbudowanych modeli oraz na podstawie otrzymanych wyników, wskazano najlepszy zaprojektowany predykcyjny model data mining. Na końcu pokazano graficzną postać przestrzeni roboczej predefiniowaną projektem GC Advanced Comprehensive Classifiers.

Słowa kluczowe

EN

artificial intelligence; predictor; charge; predictive model; tests

PL

sztuczna inteligencja; predyktor; ładunek; model predykcyjny; badania

• Wydawca: Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONBiN
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 53, iss. 1
• Strony: 47--58
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Ampuła Dariusz

• Military Institute of Armament Technology (Wojskowy Instytut Techniczny Uzbrojenia)

• https://orcid.org/0000-0002-9036-9498

Bibliografia

• 1. Ampuła D.: Applying of neutral networks for testing of tracers with using empirical data. Scientific Journal of Polish Naval Academy, No. 3, 2019.
• 2. Ampuła D.: Decision trees in the tests of artillery igniters. Journal of KONBiN, Vol. 50, Iss. 1, 2020, DOI 10.2478/jok-2020-0007.
• 3. Ampuła D.: Prediction of post-diagnostic decisions for tested hand grenade’ fuses using decisions trees. Problems of Mechatronics 12, 2(44), 2021.
• 4. Cards from laboratory tests of 100 mm propellant charges. Archive Military Institute of Armament Technology (MIAT).
• 5. Electronic manual Statistica, Statsoft Poland 2022.
• 6. Łapczyński M., Demski T.: Data mining – predictive methods. Material from course, Statsoft Poland 2019, pp. 7-31.
• 7. Reports from tests of ammunition – archive MIAT.
• 8. Statistica 13.3 PL – computer software. Statsoft Poland 2018.
• 9. The handbook – Ammunition of land forces. Publishing House Ministry of National Defence, Warsaw 1985, pp. 184-193.
• 10. The methodology of tests of artillery charges – handbook. Index N-5005°, archive MIAT, 1987

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).