Dekompozycja modeli diagnostycznych

• Autorzy: Cholewa W.

Warianty tytułu

EN

Decomposition of diagnostic models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Opracowanie dotyczy konstruowania klasyfikatorów diagnostycznych. Jego celem jest zwrócenie uwagi na celowość dekompozycji złożonych modeli diagnostycznych oraz pokazanie oryginalnego sposobu identyfikacji cech relewantnych, na podstawie danych uczących występujących w postaci zbioru przykładów. Wskazano możliwość zastosowania kryterium bazującego na zgodności wyników grupowania w nowej ograniczonej przestrzeni z wynikami klasyfikacji wzorcowej.

EN

The paper deals with design of diagnostic classifiers. The main goal is to present the usefulness of diagnostic model decomposition and to illustrate an original way of identification of useful signal features on the basis of learning data prepared as a set of examples. One indicated some possibilities of application of a criterion based on the expectation that results of unsupervised clustering in a new limited space should be compatible with results of classification of learning data.

Słowa kluczowe

PL

klasyfikator diagnostyczny; selekcja cech; skalowanie wielowymiarowe

EN

diagnostic classifier; feature selection; multidimensional scaling

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 51, nr 9 bis
• Strony: 19--21
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., wzory

Twórcy

autor

Cholewa W.

• Politechnika Śląska, Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn

Bibliografia

• [1] Cholewa W., Kiciński J. (red): "Diagnostyka techniczna. Odwrotne modele diagnostyczne". Wydawnictwo Politechniki Śląskiej. Gliwice 1997.
• [2] Cholewa W., White M. F.: "Inverse modeling in rotordynamics for identification ot unbalance distribution". Machine Vibration, Vol. 2, pp. 157-167, (1993).
• [3] Duda R. O., Hart P. E., Stork D. G.: "Pattern Classification", John Wiley & Sons, 2001.
• [4] Jensen V. J.: "Bayesian Networks and Decision Graphs", Springer-Verlag, (2002).
• [5] Kiciński J. (red.): "Modeling and diagnostics of mechanical, aerodynamical and magnetic interactions" (in Polish), Wyd. IMP PAN, Gdańsk, (2005).
• [6] Korbicz J., Kościelny J. M., Kowalczuk Z., Cholewa W. (red.): "Fault Diagnosis. Models, Artificial Intelligence, Applications", Springer-Verlag, (2004).
• [7] Lapointe F.-J., Legendre P.: "Comparison Tests for Dendrograms: A Comparative Evaluation", Journal of Classification, 1, 265-282 (1995).
• [8] Moczulski W.: "Problems of declarative and procedural knowledge acquisition for machinery diagnostics". In: Methods of Artificial Intelligence (T. Burczyński, W. Cholewa - Eds.) - Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, Vol. 9, No. 1, pp. 71-86 (2002).
• [9] Natke H. G., Compel C.: "Model-Aided Diagnosis of Mechanical Systems: Fundamentals, Detection, Localization. Assessment", Springer Verlag, (1997).
• [10] Podani J.: "Simulation of Random Dendrograms and Comparison Tests: Some Comments", Journal of Classification, 17, 123-142 (2000).

Uwagi

PL

Wykonano częściowo w ramach prac finansowanych ze środków budżetowych na naukę jako projekty badawcze