Zastosowanie metod adaptacyjnych w ocenie stanu środowiska glebowego

• Autorzy: Gruszczyński S. , Urbański K.

Warianty tytułu

EN

Applying the adaptive applications in assessment of the environment soil state

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaprezentowano wyniki uzyskane z prób zastosowania dwóch algorytmów eksploracji danych pochodzących z obserwacji stanu chemicznego gleb w otoczeniu źródeł niezorganizowanej emisji metali ciężkich. Klasyfikacje standardów koncentracji zanieczyszczeń gleb wykonane przy udziale sieci FSM (Feature Space Mapping) oraz komitetów klasyfikatorów (w tym przypadku były to: FSM+IncNet+drzewa decyzyjne i komitet sieci FSM złożony z egzemplarzy różniących się funkcją transferu) wykazały znaczącą przewagę pojedynczego klasyfikatora FSM. Dodatkowo posiada on możliwość wyekstrahowania z bazy danych reguł klasyfikacji, które później jako makroinstrukcje mogą stać się nieodzownym elementem cyfrowych map glebowych i aktywnie uczestniczyć w budowie systemu informacji o przestrzeni. W obydwu przypadkach głównym ograniczeniem, a tym samym efektywnością zastosowania algorytmów była szczupłość danych użytych w analizie. To zdecydowało o użyciu metody walidacji krzyżowej podczas tworzenia modelu klasyfikacyjnego i tym samym narzuciło ostrożne traktowanie nawet bardzo optymistycznych wyników uzyskanych takim modelem.

EN

The paper presents the results of application two data mining coming from the chemical soils state observations, within the unorganized heavy metals emission. Soil pollution concentration standards classification with the use FSM networks, and also classifications committees (in this case: FSM + IncNet + decision trees, and FSM networks Committee which consists of elements differing by transfer function) show a considerable predominance of single FSM classifier. Additionally it has the possibility to extract the classification rules from the data basis which might be in future applied as macroinstruction for preparing the soil digital maps, and actively participate in SIP construction. In both cases the main restriction and also the algorithm application effectivity was a very little amount of data used in the analyses. This brought to the decision of using the cross validation method, during creating the classification model, and thereby imposes to treat very carefully, even very optimistic results obtained by this model.

Słowa kluczowe

PL

zarządzanie środowiskiem; SIP; algorytmy eksploracji danych; systemy neuro-rozmyte; FSM; komitety klasyfikatorów

EN

environmental management; data mining algorithms; neuro-fuzzy system; FSM; Feature Space Mapping; classifiers committees

• Wydawca: AGH University of Science and Technology Press
• Czasopismo: Geomatics and Environmental Engineering
• Rocznik: 2007
• Tom: Vol. 1, no. 1
• Strony: 29--39
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Gruszczyński S.

• Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków

autor

Urbański K.

• Wydział Geodezji Górniczej i Inżynierii Środowiska, Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków

Bibliografia

• [1] Bui L. N.: Soil survey as a knowledge system. Geoderma, 120, 2004,17-26.
• [2] Duch W.: Heterogeneous adaptive systems, http//: www.citeseer.ist.psu.edu/627984. html.
• [3] Duch W., Diercksen G. H. R: Feature space mapping as a universal adaptive system. Computer Physics Communications, 87(16), 1994, 341-371.
• [4] Duch W., Setiono R., Zurada J. M.: Computational intelligence methods for rule-based data understanding. Proceedings of the IEEE, 92(5), 2004, 771-805.
• [5] Jankowski N.: Ontogeniczne sieci neuronowe. O sieciach zmieniających swoją strukturę. Exit, Warszawa 2004.
• [6] Kuncheva L., Bezdek J., Duin R.: Decision templates for multiple classifier fusion: an experimental comparison. Strona: citeseer.ist.psu.edu/article/kuncheva99decision. html.
• [7] Pal S. K., Mitra P.: Pattern Recognition Algorithms for Data Mining. Scalability, Knowledge Discovery and Soft Granular Computing. Chapman and Hall/CRC Press Company, Boca Raton, London, New York-Washington D.C. 2004.