Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: induction of decision trees

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zintegrowany system wspomagania decyzji do diagnostyki akustycznej w badaniu stanu technicznego silnika spalinowego

Deptuła A., Osiński P.

Mechanik

2017

R. 90, nr 7

574--576

Przedstawiono przykład zastosowania systemu zintegrowanego jako narzędzia systemu wspomagania decyzji w diagnostyce akustycznej stanu technicznego silnika spalinowego. Obiektem badawczym był silnik spalinowy o zapłonie samoczynnym jednostki napędowej firmy Fiat, z systemem common rail. Materiały są wynikiem badań w obszarze projektowania i eksploatacji silników spalinowych, prowadzonych w Katedrze Inżynierii Pojazdów oraz Laboratorium Napędów Hydraulicznych i Wibroakustyki Maszyn przy Politechnice Wrocławskiej. Opracowano autorską metodę identyfikacji rodzaju uszkodzeń silnika z zastosowaniem grafów rozgrywających parametrycznie. Do testowania i identyfikacji własności akustycznych stworzono zintegrowany system decyzyjny, uwzględniający indukcyjny system uczenia maszynowego.

Presented are possible applications of acoustic diagnostics in inspecting the technical condition of an internal combustion engine with autoignition on the example of the Fiat drive unit with common rail system. As a result of measuring the sound pressure level for specific faults and comparing the noise generated by the motor running smoothly, the detailed maps of changes in the acoustic spectrum are possible to generate. These results may be helpful in the future diagnostics of internal combustion engines. The results of scientific work in the area of research, design and operation of internal combustion engines, conducted at the Department of Automotive Engineering, in cooperation with the Laboratory of Hydraulic Drives & Vibroacoustics of Machines at the Wroclaw University of Technology are included. It has developed an authoritative method of identifying the type of engine damage using game-tree structures. An integrated decision system for induction machine learning was developed to test and identify acoustic properties.

Indukcja drzewa decyzyjnego przeznaczonego do oceny przebiegu linii ciśnień w sieci wodociągowej

Dawidowicz J.

Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Inżynieria Środowiska

2006

Z. 17

91-102

W programach komputerowych coraz częściej stosuje się metody inteligencji obliczeniowej, w tym systemy ekspertowe. Zasadniczym problemem przy budowie systemów ekspertowych jest proces pozyskiwania wiedzy. W celu usprawnienia pozyskiwania wiedzy wykorzystuje się techniki uczenia maszynowego (uczenia się maszyn, systemów uczących się). Najbardziej popularną strategią nabywania wiedzy w uczeniu maszynowym jest wnioskowanie indukcyjne, w tym algorytm wykorzystujący indukcję drzew decyzyjnych. Wnioskowanie indukcyjne jest rozumiane jako przechodzenie od konkretnych faktów i jednostkowych obserwacji, reprezentowanych przez ich przykłady, do wniosków ogólnych. W artykule zaprezentowano metodę indukcji drzewa decyzyjnego przeznaczonego do oceny przebiegu linii ciśnień w sieci wodociągowej. Reguły zapisane w drzewie decyzyjnym umożliwiają ocenę nowych wariantów projektowych sieci wodociągowych.

At present often in computer programs the methods of computational intelligence are used, in this expert systems. In building of expert systems the process of knowledge acquisition is one of the principle problem. The improvement of knowledge acquisition is received by use of the machine learning methods. The most popular strategy of knowledge acquisition in the machine learning methods is the inductive inference, in this induction of decision trees. Inductive inference is the process of reaching a general conclusion from specific examples. This paper presents results of the induction of the decision tree intended to estimation schedule of pressure line in water supply network. Rules kept in the decision tree make possible to estimate the new project variants of the water supply network.