Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: Ward's algorithm

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Cluster analysis on the example of work data of the National Power System. Part 2, Research and selected results

Tchórzewski Jerzy, Kania Tomasz

Studia Informatica : systems and information technology

2020

Vol. 1-2(24)

5--23

The work is a continuation of the article under the same main title and subtitle Part 1. Comparative study of methods and conditions. This article concerns the cluster analysis, which was carried out on the example of data concerning the operation of the National Power System, namely the total generations of nCDGUs and CDGUs listed by PSE Operator. Two algorithms were used to obtain the results of the cluster analysis, i.e. the Ward algorithm and the algorithm of self-organizing twodimensional topographic maps. The obtained results were interpreted and their discussion and interpretation were conducted.

Metody chemometryczne w identyfikacji źródeł pochodzenia klinkieru oraz cementu

Jakubowska M, Kalarus D., Kot A., Kubiak W. W.

Materiały Ceramiczne

2009

T. 61, nr 1

12-15

Metody chemometryczne, które są użytecznym narzędziem w wydobywaniu istotnych informacji z wielowymiarowych danych pomiarowych, zostały wykorzystane do identyfikacji źródła pochodzenia czyli producenta próbek klinkieru oraz cementu. Analiza opiera się na założeniu, że w wyniku stosowania surowców o różnym pochodzeniu geologicznym, różnego typu i składu paliw oraz specyfiki procesu produkcyjnego skład pierwiastkowy produktów pochodzących od poszczególnych wytwórców nie jest identyczny. Do analizy wytypowano magnez oraz grupę pierwiastków śladowych: Cr, Zn, Cd, Pb, Co, Ni, Mn, Cu, Sr, Ba, Ti, V. Stosując analizę skupień dokonano podziału próbek cementu na grupy charakteryzujące się wewnętrznym podobieństwem obiektów, przy widocznych różnicach pomiędzy grupami. Wyodrębnione skupienia idealnie pokrywają się z grupami obiektów pochodzących z poszczególnych cementowni. Podobnie zadowalające efekty otrzymano podczas badania podobieństwa próbek klinkieru. W obliczeniach odległość pomiędzy obiektami w wielowymiarowej przestrzeni wyrażano jako kwadrat odległości euklidesowej. Zastosowano algorytm aglomeracji Warda. Celem analizy głównych składowych było zbadanie struktury zbioru danych oraz określenie minimalnej liczby składowych niezbędnych do jej opisu. Dokonano redukcji wymiaru przestrzeni czynnikowej do trzech. Obliczenia wykonano z wykorzystaniem programu Statgraphics Plus 5.1.

Chemometric methods constitute powerful tools for objective and comprehensive interpretation of multivariate data and for extracting significant information from them. Herein, these procedures were used for identification of cement and clinker sources, i.e. producers. The analysis relies on the assumption that the elemental composition of products made by different producers is not identical due to the use of materials of different geological background, fuels of different types and compositions and due to specificity of production process applied. Magnesium and a group of trace elements: Cr, Zn, Cd, Pb, Co, Ni, Mn, Cu, Sr, Ba, Ti, V were analyzed quantitatively in the studied samples. As a result of cluster analysis, the whole set of cement samples was divided into some groups, in which objects were similar while features of the objects in individual groups differed. The emerged clusters ideally agreed with the groups of object originating from the selected cement plants. The satisfactory results were also obtained in the case of clinker. The squared Euclidean distance was used in calculation of the distance between objects in multidimensional space. The Ward's algorithm was applied as the agglomeration procedure. Both determination of the inside structure of the sample set and designation of the minimal number of variables necessary for its description was the goal of principal component analysis. The dimension of the data space was reduced to 3. The calculations were done using the Statgraphics Plus 5.1 program.