Aplikacja wspierająca proces podejmowania decyzji o stanie obiektów technicznych

• Autorzy: Boniecki R. , Miciak M.

Warianty tytułu

EN

The application for support of decision-making process of a state technical facilities

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono implementację algorytmu wspierającego proces podejmowania decyzji o stanie obiektów technicznych na podstawie danych wibroakustycznych. Omówiono sposób realizacji kluczowych elementów aplikacji z użyciem języka Java, wraz z wykorzystaniem biblioteki graficznej Swing i JFree-Chart. Jako bazę danych, przechowującą obiekty, wybrano silnik FirebirdSQL, a komunikacja i generowanie zapytań pomiędzy aplikacją i bazą danych odbywać się będzie za pomocą technologii JDBC.

EN

The paper presents the implementation of the algorithm to support decision-making process on the state of technical objects, based on vibroacoustic signals. The article discusses how to implement the main elements of the applications using Java technology, with using the Swing graphics library and JFreeChart component. As a database to hold the diagnostic objects we selected FirebirdSQL engine. For generating queries and communication between the application and database will be using the JDBC technology.

Słowa kluczowe

PL

stan obiektów technicznych; Java; JFreeChart; FirebirdSQL

EN

state of technical objects; Java; JFreeChart; FirebirdSQL

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 33, nr 2B
• Strony: 369--380
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz.

Twórcy

autor

Boniecki R.

autor

Miciak M.

• University of Technology and Life Sciences in Bydgoszcz, Institute of Telecommunications,

Bibliografia

• 1. Bazan J., Szczuka M., Wróblewski J.: A New Version of Rough Set Exploration System. Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 2475, Springer-Verlag, 2002, s. 397÷404.
• 2. Bazan J., Szczuka M., Wojna A., Wojnarski M.: On Evolution of Rough Set Exploration System. Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 3066, Springer-Verlag, 2004, s. 592÷601.
• 3. Boniecki R., Miciak M., Wiatr R.: Modele nienadzorowanego grupowania obiektów technicznych z wykorzystaniem metod inteligencji obliczeniowej. Studia i materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, nr 49, Bydgoszcz 2011, s. 35÷48.
• 4. Boniecki R., Miciak M.: Algorytm wspierający proces podejmowania decyzji o stanie obiektu z wykorzystaniem sygnałów wibroakustycznych. Studia i materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, nr 47, Bydgoszcz 2011, s. 36÷51.
• 5. Szydłowska E.: Algorytmy selekcji atrybutów w zadaniach eksploracji danych. XIII Konferencja użytkowników i deweloperów ORACLE, Zakopane 2007, s. 262÷267.
• 6. Walczak B., Massart D. L.: Rough sets theory. Chemoemetrics and Intelligent Laboratory Systems, Vol. 47, 1999, s. 1÷16.
• 7. Pawlak Z.: Information Systems - theoretical foundations. WNT, Warszawa 1983.
• 8. Pawlak Z.: Rough sets. Int. Journal of Parallel Programming, Vol. 11(5), 1982, s. 341÷356.
• 9. Ohrn A.: Discernibility and Rough Sets in Medicine. Tools and Applications. PhD The-sis, Dep. of Comp. & Inf. Science, Norwegian Univ. of Science & Technology, 1999.
• 10. Salamó M., Golobardes E.: Global, Local and Mixed Rough Sets Case Base Maintenance Techniques. Recent Advances in Artificial Intelligence Research and Development, 2004, s. 217÷234.