Pozyskiwanie wiedzy z wyników badań wiroprądowych

• Autorzy: Frankowski P. K.

Identyfikatory

DOI

10.5604/20830157.1109374

Warianty tytułu

EN

Knowledge extraction from the eddy current measurement data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem artykułu jest przedstawienie metod pozyskiwania użytecznych wzorców z danych pomiarowych. W artykule opisano metodologię pozyskiwania wiedz umożliwiającą sformułowanie reguł asocjacji, oraz techniki pozwalające na zwiększenie poprawności identyfikacji podstawowych parametrów struktur żelbetowych. Zaprezentowane algorytmy zostały zaimplementowane w nowym, wiroprądowym systemie służącym do identyfikacji grubości otuliny, średnicy oraz właściwości fizycznych prętów zbrojeniowych.

EN

The purpose of this paper is to present methods, dedicated for extract useful patterns from the eddy current measurement data. The paper presents a methodology of knowledge extraction, an association rule learning algorithm and the methods used to improve quality of the data collected by electromagnetic systems. Presented solutions were implemented in the new eddy current system used to evaluation of steel bars in reinforced concrete structures.

Słowa kluczowe

PL

analiza danych; reguły asocjacji; prądy wirowe; struktury żelbetowe

EN

data analysis; association rules; eddy currents; reinforcement concrete structures

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 2
• Strony: 45--48
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Frankowski P. K.

• Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie, Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Informatyki

Bibliografia

• [1] Agrawal R, Srikant R.: Fast algorithms for mining association rules in large databases, Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases, 1994, s. 487-499.
• [2] Chady T., Frankowski P.: Electromagnetic Evaluation of Reinforced Concrete Structure, Review Of Progress in Quantitative Nondestructive Evaluation, Vol.32, 2013, s. 1355-1362.
• [3] Drobiec Ł., Jasiński R., Piekarczyk A.: Diagnostyka konstrukcji żelbetowych, – Tom 1. PWN, Warszawa 2010.
• [4] Shearer C.: The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining, J Data Warehousing, nr 5/2000, s. 13-22.
• [5] Zybura A., Jaśniok A., Jaśniok T.: Diagnostyka konstrukcji żelbetowych, Tom 2. PWN, Warszawa 2011.