Systemy przetwarzania danych - ich rola i znaczenie w realizacji idei Inteligentnej Kopalni

• Autorzy: Polak R.

Warianty tytułu

EN

Data processing systems - their role and importance in the implementation of the idea of an intelligent mine

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule, na bazie przykładów zastosowań, podjęto próbę oceny potencjału związanego z wykorzystaniem inteligentnych technik przetwarzania danych, m.in. indukcyjnych metod wnioskowania w eksploracji danych. Uwagę poświęcono metodologicznym i technicznym aspektom systemowego przetwarzania danych. Podjęto również problematykę standaryzacji architektury podstawowych układów kontrolno-pomiarowych i systemów technicznych realizujących funkcje akwizycji i przetwarzania danych, istotnych z perspektywy działania inteligentnych systemów informacyjnych.

EN

The article, based on examples of applications, conducted an attempt to assess the potential related to the use of intelligent data processing techniques, including, among others, inductive methods of reasoning in data exploration. Attention was paid to methodological and technical aspects of data processing system. Also the subject matter of standardization of the architecture of basic of control and measurement systems was taken under consideration, and technical systems performing functions of data acquisition and processing, being essential from the perspective of operation of the intelligent information systems.

Słowa kluczowe

PL

układ kontrolny; układ pomiarowy; system informacyjny

EN

control system; measurement system; information system

• Wydawca: Wydawnictwo Górnicze Sp. z o.o.
• Czasopismo: Wiadomości Górnicze
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 65, nr 10
• Strony: 512--522
• Opis fizyczny: Bibliogr. 39 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Polak R.

• Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Enegią PAN, Kraków

Bibliografia

• 1. Azevedo AIR I:. KDD, SEMMA and CRISP-DM: a parallel overview. 2008
• 2. Bentley T.: Information Systems Strategy for Business. 1998
• 3. Brzychczy E.: Możliwe kierunki rozwoju systemów wspomagania planowania produkcji górniczej w przemyśle węgla kamiennego. Wiadomości Górnicze 2010, nr 7-8
• 4. Brzychczy E.: Inteligentne systemy informatyczne - perspektywy dla branży górniczej. Wiadomości Górnicze 2012, nr 5
• 5. Brzychczy E.: Pozyskiwanie wiedzy w przedsiębiorstwie z wykorzystaniem technik inteligentnych. Wiadomości Górnicze 2012, nr 10
• 6.Cash J.I.Jr, McFarlan F.W., McKenney J.L., Applegate L.M.: Corporate Information Systems Management. Text and Cases 1991
• 7. Conradie A. V.E., Bascur O., Aldrich C. & Nieuwoudt I.: Integrated comminution and flotation neurocontrol using evolutionary reinforcement learning. [In:] APCOM: 31st International Symposium on Application of Computers and Operations Research in the Minerals Industries, South African Institute of Mining and Metallurgy 2003
• 8. Cook M.A.: Building Enterprise Information Architectures. Reengineering Information Systems. Englewood Clif, NJ: Prentice Hall 1996
• 9. Cortada J. W.: Best Practices in Information Technology. 1998
• 10. Dyczko A., Galica D., Polak R. i in.: Koncepcja i wdrożenie mapy obiektowej dla zarządzania majątkiem technicznym infrastruktury dołowej wraz z jego paszportyzacją. Kraków 2013 [niepublik.]
• 11. Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P.: From data mining to knowledge discovery in databases. Al magazine 1996, 17 (3), 37
• 12. Figielska E.: Algorytmy ewolucyjne i ich zastosowania. Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki 2006, nr 1
• 13. Figielska E.: Ewolucyjne Metody Uczenia Ukrytych Modeli Markowa. Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki 2011, nr 5
• 14. Hall R.A., Knights P.F., Daneshmend L.K.: Pareto analysis and condition-based maintenance of underground mining equipment. Mining Technology 2000, 109 (1)
• 15. Hall R.A.: Analysis of mobile equipment maintenance data in an underground mine. Unpublished master's thesis. Queen's University, Kingston, Ontario 1997
• 16. Han J., Kamber M:. Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann (2006)
• 17. Hand D.J., Mannila H., Smyth P.: Eksploracja danych. WNT, Warszawa 2005
• 18. Kicki J., Dyczko A., Polak R. i in.: Opracowanie i wdrożenie zintegrowanego systemu ewidencji, kontroli i oceny pracy maszyn i urządzeń w Działach Energomechanicznych kopalń Jastrzębskiej Spółki Węglowej SA. Kraków
• 2011 [niepublik.]
• 19. Kicki J., Dyczko A., Polak R. i in.: Koncepcja monitoringu i transmisji danych technologicznych dotyczących pracy samojezdnych maszyn górniczych KGHM PM SA. Kraków 2012 [niepublik.]
• 20. Krawczykowska A., Trybalski K., Krawczykowski D.: Zastosowanie sieci neuronowych w zagadnieniach klasyfikacji typów rud miedzi. Górnictwo i Geologia 2008, nr 3
• 21. Kurletko S., Trybalski K.: Modelowania układu mielenia i klasyfikacji rury miedzi z zastosowaniem sieci neuronowych. Zeszyty Naukowe 2002, Górnictwo, Politechnika Śląska
• 22. Larose D.T.: Discovering knowledge in data: an introduction to data mining. John Wiley & Sons 2014
• 23. Li L., Mechefske C.K., Li W.: Electric motor faults diagnosis using artificial neural networks. Insight-Non-Destructive Testing and Condition Monitoring 2004, no 46 (10)
• 24. Maimon O.Z., Rokach L.(Eds.): Data mining and knowledge discovery handbook (Vol. 1). Springer, New York 2005
• 25. Mirończuk M.: Przegląd i klasyfikacja zastosowań, metod oraz technik eksploracji danych. Studia i Materiały Informatyki Stosowanej SIMIS 2010, T. 2, nr 2
• 26. Morzy M.: Eksploracja danych. Metody i algorytmy. PWN, Warszawa 2013
• 27. Myśliwiec B., Kwaśnica J.: Wykorzystanie narzędzi informatycznych w optymalizacji kosztów zarządzania procesem technologicznym kopalń. PEWWK, Lublin 2014
• 28. Olszak C.M., Bartuś K.: Analiza i ocena wybranych modeli eksploracji danych. Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie 2009, nr 2
• 29. Polak R.: Zastosowanie strategii TPM oraz analizy kosztów cyklu życia obiektów energomechanicznych w optymalizacji procesów zarządzania podstawowymi środkami produkcji kopalń. Kraków 2013 [niepublik.]
• 30. Qinglin C.B., Stillborg C.Li.: Optimization of underground mining methods using grey theory and neural networks. W. Hennies, L. Ayres da Silva, A. Chaves, eds.: 5th Internat. Sympos. Mine Planning Equipment Selection MPE (MPES) Sao Paulo, Brazil 1996
• 31. Sarkka P., Pukkila J.: Programy badawcze „Intelligent Mine" (Inteligentna kopalnia) i „Intelligent Mine Implementation" (Wdrożenie inteligentnej kopalni). Materiały Szkoły Eksploatacji Podziemnej, Kraków 2002: International Mining Forum
• 32. Shearer C.: The CRISP-DM model: the new blueprint for data mining. Journal of data warehousing 2000), no 5 (4)
• 33. Spisak J., Zelko M.: The Advanced Technologies Development Trends for the Raw Material Extraction and Treatment Area, Products and Services; from R&D to Final Solutions, Igor Fuerstner (Ed.), 2010
• 34. Uraikul V., Chan C.W., Tontiwachwuthikul P.: Artificial intelligence for monitoring and supervisory control of process systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence 2007, no 20 (2)
• 35. Worden K., Staszewski W.J., Hensman J.J.: Natural computing for mechanical systems research: A tutorial overview. Mechanical Systems and Signal Processing 2011, no 25 (1)
• 36. Xiao H., Tian Y:. Prediction of mine coal layer spontaneous combustion danger based on genetic algorithm and BP neural networks. Procedia Engineering 2011, no 26
• 37. Ye N. (Ed.): The handbook of data mining (Vol. 24). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2003
• 38. Zhao K., Chen S.N.: (Study on Artificial Neural Network Method for Ground Subsidence Prediction of Metal Mine. Procedia Earth and Planetary Science 2011, no 2
• 39. Zheng M.G., Cai S.J.: An intelligent system for calculating the scale of rational, enlarged production of an underground non-ferrous metal mine. Journal of China University of Mining and Technology 2008, no 18 (2)