Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Performance optimization of model-free fault diagnosis schemes

Kalisch M., Przystałka P., Katunin A., Timofiejczuk A.

Diagnostyka

|

2016

|

Vol. 17, No. 1

51--58

EN

This paper describes the method of model-free fault detection and isolation. The main purpose of the research is to present one possibility of the development of diagnostic schemes for which the component structure and behavioural parameters are tuned automatically in order to obtain the maximal efficiency of the fault detection and isolation system. The proposed approach can be viewed as the intersection of elementary methods (classic and soft computing) such as discrete wavelet analysis, machine learning (using decision trees or artificial neural networks), and evolutionary algorithms. The fundamental verification of the method was conducted for data made available within the benchmark problem involving a wind turbine. The achieved results confirm the effectiveness of the proposed approach while also showing its limitations.

PL

Artykuł opisuje metodę detekcji i izolacji uszkodzeń bez użycia modelu. Głównym celem badań jest pokazanie możliwości opracowania schematów diagnostycznych, których struktura oraz parametry są dostrajane automatycznie w celu osiągnięcia najwyższej możliwej sprawności detekcji i izolacji uszkodzeń. Zaproponowane podejście może być postrzegane jako połączenie elementarnych metod (klasyczne metody oraz obliczenia miękkie) jak np. analiza falkowa, metody uczenia maszynowego (drzewa decyzyjne i sztuczne sieci neuronowe) oraz algorytmy ewolucyjne. Weryfikacja metody została przeprowadzona na danych symulacyjnych wygenerowanych za pomocą modelu turbiny wiatrowej. Uzyskane wyniki potwierdziły wysoką skuteczność metody oraz pokazały jej ograniczenia.

2

A methodological review of data mining techniques in predictive medicine: An application in hemodynamic prediction for abdominal aortic aneurysm disease

Paramasivam V., Yee T. S., Dhillon S. K., Sidhu A. S.

Biocybernetics and Biomedical Engineering

|

2014

|

Vol. 34, no. 3

139--145

EN

Modern clinics and hospitals need accurate real-time prediction tools. This paper reviews the importance and present trends of data mining methodologies in predictive medicine by focusing on hemodynamic predictions in abdominal aortic aneurysm (AAA). It also provides potential data mining working frameworks for hemodynamic predictions in AAA. These frameworks either allow the coupling between a typical computational modeling simulation and various data mining techniques, using the existing medical datasets of real-patient and mining it directly using various data mining techniques or implementing visual data mining approach to already available computed results of various hemodynamic features within the AAA models. These approaches allow the possibility of statistically predicting rupture potentials of aneurismal patients and ideally provide an alternate solution for substituting tedious and time-consuming computational modeling. Prediction trends of patient-specific aneurismal conditions via mining huge volume of medical data can also speed up the decision making process in real life medicine.

3

Przegląd i klasyfikacja zastosowań, metod oraz technik eksploracji danych

Mirończuk Marcin

Studia i Materiały Informatyki Stosowanej

|

2010

|

nr 2

35--46

PL

Wzrost ilości danych jak i informacji w aktualnych systemach informacyjnych wymusił powstanie nowych procesów oraz technik i metod do ich składowania, przetwarzania oraz analizowania. Do analizy dużych zbiorów danych aktualnie wykorzystuje się osiągnięcia z obszaru analizy statystycznej oraz sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence). Dziedziny te wykorzystane w ramach procesu analizy dużych ilości danych stanowią rdzeń eksploracji danych. Aktualnie eksploracja danych pretenduje do stania się samodzielną metodą naukową wykorzystywaną do rozwiązywania problemów analizy informacji pochodzących m.in. z systemów ich zarządzania. W niniejszym artykule dokonano przeglądu i klasyfikacji zastosowań oraz metod i technik wykorzystywanych podczas procesu eksploracji danych. Dokonano w nim także omówienia aktualnych kierunków rozwoju i elementów składających się na tą młodą stosowaną dziedzinę nauki.

EN

The large quantity of the data and information accumulated into actual information systems and their successive extension extorted the development of new processes, techniques and methods to their storing, processing and analysing. Currently the achievement from the statistical analyses and artificial intelligence area are use to the analysis process of the large data sets. These fields make up the core of data exploration - data mining. Currently the data mining aspires to independent scientific method which one uses to solving problems from range of information analysis comes from the data bases menagments systems. In this article was described review and use's classification, methods and techniques which they are using in the process of the data exploration. In this article also was described actual development direction and described elements which require this young applied discipline of the science.

4

Klasyfikacja komórek rakowych z wykorzystaniem technik eksploracji danych

Szydłowska E.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Opolska

|

2007

|

Vol. 320, z. 58

159-176

PL

Artykuł prezentuje zastosowanie technik eksploracji danych w zagadnieniu wykrywania komórek rakowych pęcherza moczowego. Analizy były przeprowadzane w oparciu o algorytmy zaimplementowane w systemie bazy danych ORACLE 10g Release 2. W artykule porównano wyniki efektywności klasyfikacji różnych algorytmów na podstawie dostępnych metryk testowych, jak: macierze pomyłek, charakterystyki ROC, charakterystyki przyrostowe.

EN

The paper describes using data mining techniques in the bladder cancer cells detection. Algorithms are implemented in ORACLE 10g Release 2 database system. Efficiency of classification algorithms was compared using test metrics such as confusion matrix, ROC chart and lift chart.