PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  HCM
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Rodziny asteroid
Leliwa-Kopystyński Jacek
Przegląd Geofizyczny
|
2021
|
Z. 1-2
3--20
PL
Liczba asteroid o wyznaczonych orbitach przekracza obecnie 500 tysięcy. Wiele z nich jest ze sobą powiązanych genetycznie, gdyż stanowią one produkt uszkodzenia lub nawet rozbicia większej asteroidy w procesie zderzeniowym. Podstawowy problem stanowi przypisanie (lub nie) danej asteroidy do określonej rodziny. Całkowicie jednoznacznej metody nie ma. W zbiorze asteroid potencjalnie tworzących rodzinę znajdują się zawsze obiekty „obce” (interlopery). Podstawowa metoda identyfikacji to HCM (Hierarchical Clustering Metod – metoda hierarchicznego grupowania). Rodziny zawierają od kilku asteroid do nawet około 30 tysięcy asteroid. Znanych rodzin jest około 100. Około 20-30% wszystkich asteroid to członkowie jakiejś rodziny.
2
Proces ISP dla przerobu odpadów Zn i Pb
Indyka Mirosław, Wilk Krzysztof, Prajsnar Ryszard
Rudy i Metale Nieżelazne Recykling
|
2020
|
R. 65, nr 3-4
37--49
3
Wybrane aspekty analizy warunków ruchu na odcinkach dróg dwupasowych, dwukierunkowych z wykorzystaniem metody HCM-2010
Chodur J., Kieć M., Ostrowski K.
Logistyka
|
2015
|
nr 3
687--696, CD 1
PL
W referacie zostało przedstawione porównanie kolejnych edycji metod oceny warunków ruchu HCM (Highway Capacity Manual) na drogach dwupasowych dwukierunkowych. Wskazano podstawowe kryteria oceny warunków ruchu dla trzech kolejnych wydań metody tj. HCM-85, HCM-2000 i HCM-2010. Opisano metodologię prowadzenia oceny warunków ruchu w HCM-2010 oraz wskazano najważniejsze zmiany w odniesieniu do metody HCM-2000. Przedstawiono możliwości adaptacji metody HCM-2010 do warunków polskich, w odniesieniu do dróg krajowych, w zakresie jednej z miar warunków ruchu jaką jest prędkość podróży. Na podstawie zbudowanych modeli prędkości pojazdów lekkich w ruchu swobodnym wyznaczono wartość bazowej prędkości w ruchu swobodnym dla odcinków o małej krętości. Przeprowadzone analizy pozwoliły zaproponować wartość zmian prędkości w ruchu swobodnym, w zależności od czynników drogowych uwzględniających wpływ dostępności do drogi (gęstość zjazdów i skrzyżowań) oraz rodzaju pobocza (gruntowe, utwardzone).
EN
In the paper comparison of the HCM (Highway Capacity Manual) methods for assessing traffic performance for two-lane roads is presented. The basic criteria to evaluate traffic performance for three consecutive editions of methods i.e. HCM-85, HCM-2000 and HCM-2010 are described. The methodology of traffic performance evaluation in HCM-2010 is also described, and the most important changes in relation to the method of HCM-2000 are pointed out. The possibilities of adaptation of HCM-2010 to Polish conditions are depicted, especially regarding the national roads in the area of one measure of traffic performance (i.e. travel speed). Based on the developed speed models (for light vehicles in free flow speed), the base value of the free flow speed for road section with low curvature is calculated. Conducted analyzes allowed to propose changes in the value of free flow speed, which depended on factors taking into account the impact of road accessibility (e.g. density of exits and intersections) and type of roadside (e.g. ground, hardened).
4
Content available remote Crisp and Fuzzy Classifiers in the Two-Phase Gas-Liquid Flow Diagnostics
Fiderek P., Jaworski T., Banasiak R., Kucharski J.
Image Processing & Communications
|
2012
|
Vol. 17, no. 4
385--394
EN
The following paper presents results of common clustering algorithms use, both crisp and fuzzy, for flow pattern recognition of two-phase gas-liquid flows observed in horizontal pipeline. Obtained results of HCM, FCM, and kNN clustering algorithms were presented in a form of confusion matrix and compared via its prediction performance.
5
Content available remote Minimum hypervolume clustering algorithm
Łęski J., Henzel N.
Machine Graphics and Vision
|
2002
|
Vol. 11, No. 1
123-132
EN
The Hard C-Means (HCM) clustering method is one of the most popular clustering methods based on minimization of a criterion function. However, one of the greates disadvantage of this method is that the performance of the HCM is good only when the data set contains clusters that have approximately the same size and shape. The paper is devoted to a new clustering algorithm, called minimum hypervolume clustering (MHC), that seeks C hyperellipsoids with the smallest hypervolumes that enclose all the data points. Performances of the new clustering algorithm are experimentally verified using synthetic and real life data containing clusters with different size and orientations.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.