Selected data mining techniques in diagnostic process.

• Autorzy: Gibiec M.

Warianty tytułu

PL

Wybrane techniki data mining w procesie diagnozowania.

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In this article application of Principal Component Analysis pre-processing, clustering, and automatic dependency modelling methods for extracting diagnostic knowledge was presented. These methods were implemented using neural networks and fuzzy logic. The case study were signals measured on 200 MW power plant turboset.

PL

W artykule przedstawiono zastosowania Analizy Czynników Głównych do wstępnego przetwarzania i grupowania oraz zastosowania metod automatycznego modelowania zależności dla pozyskiwania wiedzy diagnostycznej. Dokonano implementacji tych metod wykorzystując sztuczne sieci neuronowe i logikę rozmytą. Przykładowe efekty ich działania otrzymano analizując sygnały zbierane w trakcie eksploatacji bloku energetycznego 200 MW.

Słowa kluczowe

EN

diagnostic system; data mining; clustering; soft computing

PL

systemy diagnostyczne; data mining; grupowanie; przetwarzanie miękkie

• Wydawca: Komitet Budowy Maszyn PAN
• Czasopismo: Zagadnienia Eksploatacji Maszyn
• Rocznik: 2003
• Tom: Vol. 38, nr 3
• Strony: 145--158
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz.

Twórcy

autor

Gibiec M.

• AGH University of Science and Technology, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Bibliografia

• [1] W.Batko, M.Gibiec, Neural Networks for Automatic Machine Condition Assessement, Proc. of the LASTED International Conference MODELLING, IDENTIFICATION AND CONTROL, Innsbruck 2000, pp. 578-584.
• [2] Fayad UM, Piatetsky-Shapiro G, From data mining to knowledge discovery: an overview. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. AAAI Press 1996, 1-36.
• [3] Fu LM, Rule generation from neural networks, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 1994.
• [4] Gibiec M., Doskowski G., Uhl T., Kohonen Neural Networks Utilisation to Aid Diagnostic Process, AI-METH 2002, Gliwice
• [5] Kohonen T.: The self-organizing map. Springer, Berlin Heidelberg, 1995.
• [6] Pyle d, Data preparation for data mining. Morgam Kaufman Publishers, 1999.
• [7] Quafafou M., Chan CC, An incremental approach for learning fuzzy rules from examples. EUFIT’95, Aachen, Germany, 1995.
• [8] Uhl T. Trends and progress in monitoring and diagnostic systems. PAK, no. 4 1999