Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Methods for detecting and selecting areas on texture biomedical images of breast cancer

Orazayeva Ainur, Tussupov Jamalbek, Wójcik Waldemar, Pavlov Sergii, Abdikerimova Gulzira, Savytska Liudmyla

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2022

|

T. 12, nr 2

69--72

EN

This paper is devoted to topical issues - the development of methods for analyzing texture images of breast cancer. The main problem that is resolved in the article is that the requirements for the results of pre-processing are increasing. As a result of the task, images of magnetic resonance imaging of the breast are considered for image processing using texture image analysis methods. The main goal of the research is the development and implementation of algorithms that allow detecting and isolating a tumor in the breast in women in an image. To solve the problem, textural features, clustering, orthogonal transformations are used. The methods of analysis of texture images of breast cancer, carried out in the article, namely: Hadamard transform, oblique transform, discrete cosine transform, Daubechies transform, Legendre transform, the results of their software implementation on the example of biomedical images of oncological pathologies on the example of breast cancer, it is shown that The most informative for image segmentation is the method based on the Hadamard transform and the method based on the Haar transform. The article presents recommendations for using the results in practice, namely, it is shown that clinically important indicators that make a significant contribution to assessing the degree of pathology and the likelihood of developing diseases, there are other information parameters: diameter, curvature, etc. Therefore, increased requirements for the reliability, accuracy, speed of processing biomedical images.

PL

Niniejszy artykuł jest poświęcony aktualnemu tematowi - opracowaniu metod analizy obrazów tekstury raka piersi. Główny problem, który został rozwiązany w artykule, polega na tym, że wymagania wobec wyników przetwarzania wstępnego są coraz większe. W wyniku realizacji zadania rozpatrzono obrazy rezonansu magnetycznego piersi przeznaczone do przetwarzania metodami teksturowej analizy obrazu. Głównym celem badań jest opracowanie i wdrożenie algorytmów wykrywania i odróżniania na obrazie guza w piersi u kobiet. Do rozwiązania tego problemu wykorzystuje się cechy tekstury, grupowanie i transformacje ortogonalne. W artykule przedstawiono metody analizy obrazów teksturowych raka piersi, t j. transformatę Adamarda, transformatę skośną, transformatę dyskretno-cosinusową, transformatę Dobeshiego, transformatę Lejandre'a, oraz wyniki ich implementacji programowej na przykładzie obrazów biomedycznych patologii onkologicznej w przypadku raka piersi. Metoda oparta na transformacie Adamarda oraz metoda oparta na transformacie Haara są najbardziej przydatne do segmentacji obrazów. W artykule przedstawiono zalecenia dotyczące wykorzystania wyników w praktyce, a mianowicie wykazano, że inne parametry informacyjne, takie jak średnica, krzywizna itp. są ważnymi klinicznie wskaźnikami, które w istotny sposób przyczyniają się do oceny stopnia patologii i prawdopodobieństwa rozwoju choroby. W związku z tym wzrastają wymagania dotyczące niezawodności, dokładności i szybkości przetwarzania obrazów biomedycznych w urządzeniach diagnostycznych.

2

Modelling social media contagion using Hawkes processes

Palmowski Zbigniew, Puchalska Daria

Mathematica Applicanda

|

2021

|

Vol. 49, no. 1

65--83

EN

The contagion dynamics can emerge in social networks when repeated activation is allowed. An interesting example of this phenomenon is retweet cascades, where users allow to re-share content posted by other people with public accounts. To model this type of behaviour, we use a Hawkes self-exciting process. To do it properly, though, one needs to calibrate the model under consideration. The main goal of this paper is to construct moments method of estimation of this model. The key step is based on identifying of a generator of a Hawkes process. We perform numerical analysis on real data as well.

PL

Klasteryzacja dynamiki rozprzestrzeniania się wiadomości w mediach społecznościowych pojawia się w związku z powtarzającą aktywizacją tych samych linków. Szczególnie ciekawym przykładem tego fenomenu są tzw. kaskady retweetów, kiedy zawartość kont publicznych jest przekazywana poprzez różne konta prywatne. W tej pracy modelowano to zachowanie poprzez proces Hawkesa. W tym celu należy dokonać kalibracji modelu. Jednym z głównych celów tego artykułu jest konstrukcja estymatorów momentów przy pomocy twierdzenia Dynkina i zidentyfikowanego generatora procesu Hawkesa. W pracy dokonano także analizy numerycznej realistycznych danych.

3

A step towards the majority-based clustering validation decision fusion method

Panskyi Taras, Mosorov Volodymyr

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2021

|

T. 11, nr 2

4--13

EN

A variety of clustering validation indices (CVIs) are aimed at validating the results of clustering analysis and determining which clustering algorithm performs best. Different validation indices may be appropriate for different clustering algorithms or partition dissimilarity measures; however, the best suitable index to use in practice remains unknown. A single CVI is generally unable to handle the wide variability and scalability of the data and cope successfully with all the contexts. Therefore, one of the popular approaches is to use a combination of multiple CVIs and fuse their votes into the final decision. This work aims to analyze the majority-based decision fusion method. Thus, the experimental work consisted of designing and implementing the NbClust majority-based decision fusion method and then evaluating the CVIs performance with different clustering algorithms and dissimilarity measures to discover the best validation configuration. Moreover, the authors proposed to enhance the standard majority-based decision fusion method with straightforward rules for the maximum efficiency of the validation procedure. The result showed that the designed enhanced method with an invasive validation configuration could cope with almost all data sets (99%) with different experimental factors (density, dimensionality, number of clusters, etc.).

PL

Różnorodne indeksy walidacji klasteryzacji (CVI) mają na celu walidację wyników analizy skupień i określenie, który algorytm klasteryzacji działa najlepiej. Różne indeksy walidacji mogą być odpowiednie dla różnych algorytmów klasteryzacji lub miar niepodobieństwa podziału; jednak najlepszy walidacyjny indeks do zastosowania w praktyce pozostaje nieznany. Pojedynczy CVI na ogół nie jest w stanie poradzić sobie z dużą zmiennością i skalowalnością danych oraz z powodzeniem poradzić sobie we wszystkich kontekstach. Dlatego jednym z popularnych podejść jest użycie kombinacji wielu CVIs i połączenie ich głosów w ostateczną decyzję. Celem tej pracy jest analiza metody fuzji decyzji opartej na większości. W związku z tym prace eksperymentalne polegały na zaprojektowaniu i wdrożeniu metody NbClust fuzji decyzji opartej na większości, a następnie ocenianie wydajności CVIs za pomocą różnych algorytmów klasteryzacji i miar niepodobieństwa w celu odkrycia najlepszej konfiguracji walidacji. Ponadto autor zaproponował rozszerzenie standardowej metody fuzji decyzji oparta na większości o proste reguły dla maksymalnej efektywności procedury walidacji. Wynik pokazał, że zaprojektowana ulepszona metoda z inwazyjną konfiguracją walidacji może poradzić sobie z prawie wszystkimi zbiorami danych (99%) z różnymi eksperymentalnymi parametrami (gęstość, wymiarowość, liczba klastrów itp.).

4

Semi-supervised learning with the clustering and Decision Trees classifier for the task of cognitive workload study

Wawrzyk Martyna

Journal of Computer Sciences Institute

|

2020

|

Vol. 15

214--218

EN

The paper is focused on application of the clustering algorithm and Decision Tress classifier (DTs) as a semi-supervised method for the task of cognitive workload level classification. The analyzed data were collected during examination of Digit Symbol Substitution Test (DSST) with use of eye-tracker device. 26 participants took part in examination as vol-unteers. There were conducted three parts of DSST test with different levels of difficulty. As a results three versions were obtained of data: low, middle and high level of cognitive workload. The case study covered clustering of collected data by using k-means algorithm to detect three clusters or more. The obtained clusters were evaluated by three internal indices to measure the quality of clustering. The David-Boudin index detected the best results in case of four clusters. Based on this information it is possible to formulate the hypothesis of the existence of four clusters. The obtained clus-ters were adopted as classes in supervised learning and have been subjected to classification. The DTs was applied in classification. There were obtained the 0.85 mean accuracy for three-class classification and 0.73 mean accuracy for four-class classification.

PL

Celem artykułu było zastosowanie klasteryzacji wraz z klasyfikatorem Drzew Decyzyjnych jako częściowo nadzoro-wanej metody klasyfikacji poziomu obciążenia poznawczego. Dane przeznaczone do analizy zostały zebrane podczas badania DSST (z ang. Digit Symbol Substitution Test) z użyciem urządzenia eye-tracker. 26 wolontariuszów wzięło udział w badaniu. Zostały przeprowadzone trzy części testu DSST o różnych poziomach trudności. W wyniku tego, otrzymano trzy wersje danych: z niskim, średnim i wysokim poziomem obciążenia poznawczego. Do analizy danych został użyty algorytm klasteryzacji k-means do wyznaczenia trzech lub większej liczby klastrów. Uzyskane klastry zostały poddane ocenie przy użyciu trzech wewnętrznych indeksów w celu zmierzenia jakości klasteryzacji. Indeks David-Boudin’a wykazał najlepsze rezultaty w przypadku istnienia czterech klastrów. Na podstawie tej informacji można sformułować hipotezę, iż dane są podzielone na 4 klastry, co oznaczałoby istnienie dodatkowego poziomu poznawczego. Uzyskane klastry zostały zaadoptowane jako klasy w uczeniu pod nadzorem. Do klasyfikacji danych został użyty klasyfikator Drzew Decyzyjnych . Otrzymano średnią dokładność równą 0.85 w przypadku 3-klasowej klasyfikacji oraz 0.73 średnią dokładność dla 4-klasowej klasyfikacji.

5

Learning from student browsing data on e-learning platforms: case study

Cansiz Sergen, Sudan Berk, Ogretici Emre, Siddik Aktas Mehmet

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2020

|

Vol. 22

37--44

EN

Interpretation of the behaviors of students in e-learning platforms with machine learning models has become an emerging need in recent years. Increase in the number of registered students on e-learning platforms is one of the reasons for choosing machine learning models. Tracking, modeling and understanding student activities gets more complex when the number of students is increased. This study is focusing modeling student activities on e-learning platforms with Complex Event Processing (CEP), Association Rule Mining (ARM) and Clustering methods based on distributed software architecture. Within the scope of this study, different modules that work real-time have been developed. An admin panel has been also developed in order to control all modules and track the student actions. Performance results of modules also obtained and evaluated on distributed system architecture.

6

Analysis of vibration signals using short-time analysis and clustering in parameter space for detection of combustion engine state

Boguś Piotr, Merkisz Jerzy

Combustion Engines

|

2019

|

R. 58, nr 2

83--87

EN

The paper presents a short-time analysis of the vibration signals for the diagnosis of Diesel engine of combustion locomotive by recognition of different engine states using the clustering technique. The main aim of the researches was to distinguish between different engine states represent different wear extends. The proposed method of vibration signal analysis consists on sliding a time window along signal in time and observing the changes of some given statistical parameters. The set of this parameter values creates a multidimensional parameter space where the time evolution can be observed. For recognition and detection of different engine system states some clustering techniques in the parameter space were performed. The results show the possibility of distinguishing different cluster centers within the parameter space which can be assigning to different engine states represented the states before and after a general repair.

7

A concept of detection method for botnets based on social networks

Ostap H., Antkiewicz R.

Studia Informatica

|

2018

|

Vol. 39, nr 1

25-43

EN

There are a lot of botnets implementations which are using different kind of communication protocols such as P2P, HTTP, IRC. There are also a lot of methods of their detection which are in most cases useless against botnets that are using novel communication protocols. In nowadays, one can observe increasing number of Internet threats that are using new kind of communication methods for receiving and sending commands between infected host and botmaster. The aim of this paper is to present a concept of detection method for botnets that are using social networks for communication with Command & Control.

PL

Obecnie istnieje wiele implementacji botnetów różniących się przede wszystkim wykorzystywanym protokołem komunikacji, np.: P2P, HTTP, IRC. W związku z powyższym powstały liczne metody ich wykrywania. Niestety znaczna ich część jest nieskuteczna wobec zagrożeń wykorzystujących nowatorskie metody komunikacji. Celem niniejszego artykułu jest zaprezentowanie metody pozwalającej na wykrycie botnetów, które wykorzystują sieci społecznościowe na zarządzania farmami zainfekowanych komputerów.

8

The maximum length of a Hello period in a clustered mobile network

Michalak J., Nowosielski L.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2018

|

Vol. 59, nr 6

2--5

EN

The article presents an assessment of the maximum Hello period value required for maintaining the assumed network awareness in the context of available transmitter power, number of nodes and their velocity. The Lowest ID algorithm was used for defining the node functions. This problem is especially important for low density and high mobility networks. Assuming that 1% of network nodes have the wrong knowledge about their states, the length of the Hello period in a typical system behavior cannot be higher than 0.1 to 0.5 seconds.

PL

W artykule przedstawiono szacunek czasu powtarzania wiadomości Hello, który zapewnia założony poziom świadomości sieci. W ocenie wzięto pod uwagę zmienność mocy nadawania węzłów, ich prędkość przemieszczania się oraz liczbę. Badania przeprowadzono przy wykorzystaniu algorytmu klasteryzacji Lowest ID. Prezentowany problem jest szczególnie ważny dla sieci mobilnych o małej gęstości. Ocenia się, że dla typowych zastosowań czas powtarzania wiadomości Hello nie powinien być dłuższy niż 0,1 do 0,5 sekundy.

9

Oczekiwana okresowość wiadomości Hello w mobilnej sieci klastrowej

Michalak J., Borycka P., Bednarczyk W.

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2017

|

nr 8-9

1048--1052, CD

PL

W artykule przedstawiono ocenę maksymalnej wartości okresowości wysyłania wiadomości Hello, zapewniającej świadomość poprawnych stanów węzłów sieci mobilnej. Doświadczenia przeprowadzono z wykorzystaniem sieci klastrowej stosującej protokół klasteryzacji Lowest ID dla różnej liczności sieci i prędkości przemieszczania się węzłów. Rezultaty pozwalają na określenie maksymalnej wartości okresowości wiadomości Hello zależnie od maksymalnej prędkości węzłów i oczekiwanej świadomości poprawnych stanów węzłów w sieci.

EN

The article presents an assessment of maximum Hallo period value for keeping clustered mobile network connected assuming that Lowest ID algorithm is used for defining the nodes states. We determined the expected Hello period in dependence on network density, its mobility and expected percentage of nodes with wrong knowledge about theirs states. The problem was no previously studied, and its solvation is important especially in low data networks.

10

Biomass clusters influence on business competitiveness

Navickas V., Vojtovic S., Svazas M.

Polish Journal of Management Studies

|

2017

|

Vol. 16, No. 2

188--197

EN

The main problem of the paper is that in today’s world where is a necessity to provide alternative energy, which would not undermine environment and conserve finite world resources. Clusters of biomass can help make it reality, herewith promoting business competitiveness and growth. The aim of the paper - create a biomass cluster model that can be competitive in energy market. In scientific literature workings of biomass clusters and their influence to business competitiveness is comparatively little researched. In energy sector clusterization processes operate through usable fuel type, applying technologies for it, and later seeking energy users. Paper authors develop clusterization influence to competitiveness methodology suggest clusterization influence analyse separate case. In analysis pending regions, invoke Lithuanian case. Calculations show that cluster activity is oriented to wood wastes usage, and this lets achieve economic, social and environmental benefits. Following growth not only clusters members, but also country competitiveness, because strong local business provides a positive influence on country economy.

PL

Głównym problemem prezentowanym w artykule jest istnienie w dzisiejszym świecie konieczności zapewnienia alternatywnych źródeł energii, która nie degradowałaby środowiska i nie ograniczyła zasobów światowych. Klastry biomasy mogą pomóc w urzeczywistnieniu tego założenia, promując w ten sposób konkurencyjność i wzrost gospodarczy. Celem artykułu jest stworzenie modelu klastra biomasy, który może być konkurencyjny na rynku energetycznym. W literaturze naukowej funkcjonowanie klastrów biomasy i ich wpływ na konkurencyjność przedsiębiorstw są stosunkowo mało zbadane. W sektorze energetycznym procesy klasteryzacji odbywają się w oparciu o użyteczność rodzajów paliw, zastosowanie dla nich technologii, a następnie poszukiwanie konsumentów energii. Autorzy artykułu rozwijają problematykę klasteryzacji, wpływu na metodologię konkurencyjności oraz sugerują, aby analizować wpływ klasteryzacji jako odrębny przypadek na podstawie przypadku Litwy. Obliczenia pokazują, że działalność klastra jest ukierunkowana na wykorzystanie odpadów drzewnych, a to pozwala osiągnąć korzyści gospodarcze, społeczne i środowiskowe. Z rozwoju skorzystają nie tylko członkowie klastrów, ale także konkurencyjność kraju, ponieważ silny lokalny biznes zapewnia pozytywny wpływ na krajową gospodarkę.

11

Clusterization methods in detecting the restricted areas for sea transport

Dramski M.

Archives of Transport System Telematics

|

2017

|

Vol. 10, iss. 1

24--27

EN

Clusterization is one of the data mining techniques which is responsible for classifying data. Selection of the proper parameters leads to some desired clusters behavior. Th is fact can be used in detecting the restricted areas for ships and other units. Th e allowed area can be marked as a data cluster and vice versa. Th e other advantage is the fact that each cluster consists of the set of points which can be used to fi nd the shortest path in given area. In this paper the use of clusterization in detecting restricted areas is described. Few methods are analyzed and the conclusions presented.

12

The ultrametric properties of binary datasets

Wilczek P.

Silesian Journal of Pure and Applied Mathematics

|

2016

|

Vol. 6, iss. 1

69--83

EN

Many multivariate algorithms commonly applied for binary datasets depend on a proper metric (i.e., dissimilarity function) imposed on binary vectors. In the following work the relationships between diﬀerent metrics deﬁned on the randomly generated binary datasets and the cophenetic correlation coeﬃcient (CCC) will be presented.

13

Clustering large-scale data based on modified affinity propagation algorithm

Serdah A. M., Ashour W. M.

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

|

2016

|

Vol. 6, No. 1

23--33

EN

Traditional clustering algorithms are no longer suitable for use in data mining applications that make use of large-scale data. There have been many large-scale data clustering algorithms proposed in recent years, but most of them do not achieve clustering with high quality. Despite that Affinity Propagation (AP) is effective and accurate in normal data clustering, but it is not effective for large-scale data. This paper proposes two methods for large-scale data clustering that depend on a modified version of AP algorithm. The proposed methods are set to ensure both low time complexity and good accuracy of the clustering method. Firstly, a data set is divided into several subsets using one of two methods random fragmentation or K-means. Secondly, subsets are clustered into K clusters using K-Affinity Propagation (KAP) algorithm to select local cluster exemplars in each subset. Thirdly, the inverse weighted clustering algorithm is performed on all local cluster exemplars to select well-suited global exemplars of the whole data set. Finally, all the data points are clustered by the similarity between all global exemplars and each data point. Results show that the proposed clustering method can significantly reduce the clustering time and produce better clustering result in a way that is more effective and accurate than AP, KAP, and HAP algorithms.

14

Analysis of clusterization and networking processes in developing intermodal transportation

Sinkevičius G., Ginevicius R., Jarašūnienė A.

Ekonomia i Zarządzanie

|

2016

|

Vol. 8, no. 2

64--72

EN

By analysing the processes of clusterization and networking, attention is drawn to the necessity of integration of railway transport into the intermodal or multimodal transport chain. One of the most widespread methods of combined transport is interoperability of railway and road transport. The objective is to create an uninterrupted transport chain in combining several modes of transport. The aim of this is to save energy resources, to form an effective, competitive, attractive to the client and safe and environmentally friendly transport system (Vasiliauskas, 2004). Under the modern conditions of globalization and integration into the European Union, the processes of networking are becoming increasingly more important, as perspective processes and the ones meeting the modern trends of development in various areas. In the context of intensive changes in the life of the society and business development processes, networking processes inevitably make influence on intermodal transportation. Therefore, the processes of clusterization, networking and integration have a significant impact on international economic area, including the development of a single social, scientific and technological advance, information and transport system.

15

Zastosowanie klasteryzacji do automatycznej detekcji artefaktów mrugania oczami w sygnale EEG

Kołodziej M., Majkowski A., Rak R.J.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 8

175-177

PL

W artykule zaprezentowano autorską metodę detekcji krótkich fragmentów sygnału EEG, które zawierają artefakty mrugania oczami. Autorzy, do automatycznego wskazania fragmentów sygnału EEG zawierającego artefakty mrugania oczami wykorzystali uczenie bez nadzoru (algorytm K-means) oraz cechy sygnału takie jak amplituda i statystyki wyższych rzędów. Wyniki działania algorytmu są bardzo zadowalające. Trafność detekcji wynosi 98%. Algorytm pozwala wykluczyć zaznaczone fragmenty sygnału i nie poddawać ich dalszej analizie. Takie podejście zdaniem autorów przysłuży się do efektywniejszego wykorzystania sygnałów EEG.

EN

The paper presents an original method for the detection of short fragments of the EEG signal, which contain eye blinking artifacts. The authors, to automatically identify fragments the EEG signal containing eye blinking artifacts, used unsupervised learning (K-means algorithm) and the signal features such as amplitude and higher-order statistics. The obtained results are very satisfactory. Accuracy of detection is 98%. The algorithm enables to exclude selected fragments of the signal and not analyze them further. Such an approach, according to the authors, enable more efficient use of EEG signals.

16

Ontology based method for process oriented systems design

Mokerov V, Wójcik W., Balova T.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 10

209-213

EN

Article considers use of ontology to solve task of information systems design based on service oriented architecture. To support the design process, ontology corresponding to conceptual and logical levels of functional representation of Zachman’s model is developed. Evaluation of semantic similarity of functions for forming system architecture based on processes model is suggested. Use of suggested ontology in system designing allows organizing the knowledge management process at initial stages of a system lifecycle.

PL

W artykule rozpatrzono zastosowanie ontologii w zadaniu projektowania systemów informacyjnych, opartych na architekturze zorientowanej na usługach. Dla wsparcia procesu projektowania opracowano ontologię odpowiadającą konceptualnemu i logicznemu poziomowi funkcjonalnego przedstawienia modelu Zachmana. Zaproponowano ocenę semantycznego podobieństwa funkcji do tworzenia architektury systemu na podstawie modelu procesów. Zastosowanie zaproponowanej ontologii do projektowania systemów pozwala organizować proces zarządzania wiedzą na wstępnym etapie cyklu życia systemu.

17

Feature selection methods in application to gene expression: autism data

Latkowski T, Osowski S.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2014

|

R. 90, nr 8

199-204

EN

The paper presents the application of several different feature selection methods for recognizing the most significant genes and gene sequences (treated as features) stored in dataset of gene expression microarray related to autism. The outcomes of each method have been examined by analyzing gene expression profiles of selected genes. In the next step fusion of the most relevant features selected by different methods, has been implemented. The optimal number of features has been defined as the set providing the best clustering purity.

PL

Praca prezentuje badanie wybranych metod selekcji cech diagnostycznych w celu wyodrębnienia najbardziej znaczących sekwencji genowych z mikromacierzy ekspresji genów dotyczącej autyzmu. Dla wyselekcjonowanych cech przeanalizowano wartości poziomów ekspresji genów. W kolejnym etapie dokonano fuzji wyselekcjonowanych cech. Optymalny zbiór cech wyznaczono na podstawie czystości przestrzeni klasteryzacji.

18

Clustering method based on the analysis of the access request stream in object-oriented databases

Tomaszewski K.

Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych

|

2014

|

nr 13

45-50

EN

Recent studies on modern database management systems consider object-oriented databases as a possible significant extension of the modern database functionalities. However, new functionalities bring an increased processing complexity. This may also result in an increased demand for computing resources and the deterioration of database performance. In this article, the use of clustering methods has been described as one of performance techniques in object-oriented databases. The article includes an introduction to the popular clustering methods discussed so far. Afterwards, a new method has been introduced in order to analyse the access request stream as the basis for a new clustering approach in OODB. Graph techniques are discussed as the basic elements of the familiar clustering methods and their adaptation to the aforementioned new approach. This article also describes limitations of the existing methods and the possible impact on the new technique. Finally, selected algorithm variants are proposed for the new clustering method to improve performance of object-oriented databases.

PL

Rozwój obiektowych baz danych związany jest z rozszerzeniem możliwości współczesnych systemów bazodanowych. Nowe funkcjonalności związane są jednak ze wzrostem złożoności przetwarzania oraz mogą wpływać na pogorszenie wydajności baz danych. W artykule tym omówione zostało zastosowanie klasteryzacji jako jednej z technik poprawy wydajności w obiektowych bazach danych. Artykuł zawiera wprowadzenie do popularnych metod klasteryzacji omawianych dotychczas. Następnie opisana została metoda analizy strumienia żądań dostępu do danych jako podstawa nowej techniki klasteryzacji w OODB. Omówione zostały również właściwości kolorowanych grafów oraz ich zastosowanie w nowej metodzie. Wraz z opisem nowej metody przedstawione zostało możliwe uproszczenie technik grafowych, jak również wybrane warianty modyfikacji algorytmu metody klasteryzacji.

19

Scene Text Extraction in HSI Color Space using K-means Algorithm and Modified Cylindrical Distance

Saric M., Dujmic H., Russo M.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 5

117-121

EN

Text extraction, that is segmentation of characters from background, is especially important step that greatly determines final recognition performance. Particular focus is put on this task for scene text which is characterized with wide set of degradations like complex backgrounds, uneven illumination, viewing angle etc. In this paper we introduce text extraction method based on k-means clustering with modified cylindrical distance in HSI color space. Performance of this distance is analyzed depending on different degrees of chroma reliability. For purpose of result comparison, K-means text extraction is also performed with cylindrical distance in HSI color space and Euclidean distance in RGB color space. Complementarity of tested distances is also analyzed showing possible direction for further performance improvement.

PL

W artykule opisano metodę ekstrakcji tekstu z obrazu w oparciu o klasteryzację k-means oraz przestrzeń kolorów typu HSI we współrzędnych cylindrycznych. Poprawność dystansowania została poddana analizie w zależności od różnego stopnia rzetelności kolorów. Wyniki działania algorytmu ekstrakcji tekstu k-means zostały porównane dla współrzędnych cylindrycznych w przestrzeni kolorów typu HSI oraz współrzędnych Euklidesowego w przestrzeni kolorów typu RGB.

20

Robust and Energy-efficient Data Gathering in Mobile Wireless Sensor Networks

Anisi M. H., Abdullah A. H., Razak S. A.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 1a

191--196

EN

In Mobile Wireless Sensor Networks (MWSNs), nodes are supplemented with implicit or explicit mechanisms that enable these devices to move in space. Packet loss is one of the main challenges that occurs in such networks due to the mobility of the nodes or links failures and it comes in parallel with energy consumption. Many data gathering studies by considering energy-efficiency or reliability are done in MWSNs. However, these goals are generally orthogonal to each other. Apart from achieving proper energy consumption, data gatering approach proposed in this study also will ensure data delivery. In this paper, first, we propose a reliable forward routing mechanism to increase the rate of data delivery regarding the mobility of the nodes. Next, we propose an error recovery mechanism against link failures. On the other hand, by limiting a number of redundant and unnecessary responses from sensors,we have reduced the average energy consumption of the network. As a result, in the proposed data gathering approach, by utilization the aforementioned proposed mechanims, data packets are forwarded through the most reliable and energy-efficient paths and the lifetime of the whole network could be maximized.

PL

W artykule przedstawiono niezawodny mechanizm routowania w celu zwiększenie ilości dostarczania danych w systemach mobilnych czujników bezprzewodowych. Następnie opisano system odzyskiwania utraconych połączeń. Dzięki osiągniętej redukcji powielanych odpowiedzi czujników, ograniczono średnie zużycie mocy. Osiągnięte rezultaty świadczą o efektywności proponowanego rozwiązania.