Tytuł artykułu
Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
The algorithm for support of decision-making process of a state technical facilities
Języki publikacji
Abstrakty
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 JFreeChart. 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.
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.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
2519--2528, CD2
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
- Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy, Wydział Telekomunikacji, Informatyki i Elektrotechniki, Instytut Telekomunikacji i Informatyki, Bydgoszcz ul. Kaliskiego 7
autor
- Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy, Wydział Telekomunikacji, Informatyki i Elektrotechniki, Instytut Telekomunikacji i Informatyki, Bydgoszcz ul. Kaliskiego 7
Bibliografia
- 1. Bazan J., Szczuka M., Wróblewski J., A New Version of Rough Set Exploration System, Lecture Notes in Artificial Intelligence 2475, s. 397–404, Springer-Verlag 2002.
- 2. Bazan J., Szczuka M., Wojna A., Wojnarski M., On Evolution of Rough Set Exploration System, Lecture Notes in Artificial Intelligence 3066, 592–601, Springer-Verlag 2004.
- 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, str. 35-48, Bydgoszcz 2011.
- 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, str. 36-51, Bydgoszcz 2011.
- 5. Szydłowska E., Algorytmy selekcji atrybutów w zadaniach eksploracji danych, XIII Konferencja użytkowników i deweloperów ORACLE, str. 262-267, Zakopane 2007.
- 6. Walczak B., Massart D.L., Rough sets theory, Chemoemetrics and Intelligent Laboratory Systems 47, str. 1-16, 1999.
- 7. Pawlak Z., Information Systems - theoretical foundations, WNT, Warszawa 1983.
- 8. Pawlak Z., Rough sets, Int. Journal of Parallel Programming 11, str. 341–356, 1982.
- 9. Ohrn A., Discernibility and Rough Sets in Medicine, Tools and Applications. PhD Thesis, 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, str. 217-234, 2004.
- 11. Będkowski L., Elementy diagnostyki technicznej, WAT, Warszawa 1991.
Uwagi
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-ca48839f-66d7-4afb-8f4a-158f428670ee