Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Detecting spatial tortuosity and atherosclerotic changes of the ilio-femoral arteries are crucial for planning endovascular access. The aim of this study was to find a reliable quantification procedure of arterial lumen and tortuosity to qualify patients for a suitable endovascular procedure. We conducted computed tomographic angiography in 76 patients. All ilio-femoral segments of the arterial tree were visualized using Osirix Dicom Viewer software to help qualify the patients to one of two groups: with possible or non-recommended vascular access. The same tomograms were then analyzed with image processing algorithms to perform ilio-femoral artery segmentation and quantification. We chose a set of arterial tortuosity and lumen measuring methods, such as the modified Gustafson-Kessel clustering algorithm and Support Vector Machine classifier, to automatically classify arterial-tree regions. The two 2D feature spaces were selected with the modified Gustafson-Kessel clusterization to create a combined model to assign around 2/3 cases to the access groups with high specificity (more than 88%) whereas the remaining patients were selected for re-evaluation. We concluded that the novel modification of the Gustafson-Kessel clustering algorithm is more suitable to the highly inseparable data than commonly used approaches. To identify ilio-femoral access limitations, we recommend more complex decision model. This study confirmed high usability of our chosen methodology in the quantitative examination of arteries for endovascular access planning.
2
Content available Mathematical aspects of ranking theory
EN
The paper covers the theoretical grounds for defining of rankings, basing on the terms taken from the relation space theory. One presented an array of new definitions which allow establishing rankings without the necessity of using typical ranking functions. Moreover, one introduced the term precedence ranking relation (not necessarily order relation), and demonstrated general algorithms to establish rankings on the basis of definitions of extreme elements.
PL
W pracy przedstawiono podstawy teoretyczne definiowania rankingów, bazujące na pojęciach teorii zbiorów i relacji. Zaprezentowano szereg nowych definicji pozwalających budować rankingi bez konieczności korzystania z typowych funkcji rankingowych. Wprowadzono pojęcie relacji rankingowego poprzedzania (niekoniecznie porządku) oraz przedstawiono ogólne algorytmy pozwalające budować rankingi w oparciu o definicje elementów ekstremalnych.
EN
The paper presents the possibility of using Recurrent Pareto Filter (RPF) to the categorization procedures of objects (data). The paper presents a new implementation of the RPF algorithm, that uses lexicographical sorting objects and binary search Pareto optimal elements. The functioning of the algorithm illustrated by an example categorization procedure of scientific journals contained in the Scimago Scientific Journals Base.
PL
W pracy przedstawiono możliwość wykorzystania Rekurencyjnego Filtra Pareto (RPF) w procedurach kategoryzacji obiektów (danych). Przedstawiono nową implementację algorytmu RPF, wykorzystującą leksykograficzne sortowanie obiektów i binarne poszukiwanie elementów optymalnych w sensie Pareto (LBS). Funkcjonowanie algorytmu zilustrowano przykładem z obszaru kategoryzacji czasopism naukowych zawartych w Bazie Scimago Scientific Journals.
PL
Wytop miedzi w piecu zawiesinowym jest procesem bardzo złożonym [1, 2], a sterowanie nim w warunkach przemysłowych opiera się głównie na doświadczeniu technologów i operatorów pieca. Spotykane modele tego procesu [3÷6] są mało przydatne dla celów sterowania i optymalizacji ze względu na długie czasy obliczeń, jak również na znaczne uproszczenia. Przedstawiono ideę systemu umożliwiającego optymalizację procesu zawiesinowego wytwarzania miedzi opartego o narzędzia sztucznej inteligencji oraz eksplorację danych („data mining"). Do optymalizacji procesu wykorzystano metodę algorytmów genetycznych (AG) oraz model procesu oparty o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Zastosowano optymalizację z dodatkowymi ograniczeniami sterujących parametrów wejściowych procesu. Ograniczenia te wyznaczono w wyniku analizy skupień przemysłowych danych pomiarowych. Przedstawiono wyniki optymalizacji wybranych parametrów procesu zawiesinowego.
EN
The objective of the work is optimisation of the copper flash smelting process using the techniques based on artificial inteligence and data mining. The copper flash smelting process is very complex [1, 2]. In the industrial conditions, the control of the process is based on the experience of engineers and operators. The existing models of the process [3÷6] are useless from the automatic control system point of view, because of the long computation time and low accuracy. In the paper, the results of optimisation of the chosen process parameters are presented. The genetic algorithm (GA) and artificial neural networks (ANN) model were used to optimisation of the process. In this work, the optimisation with additional constraints of the input process parameters was applied. These constraints were obtained in the result of the clustering of industrial data.
PL
W pracy pokazano na przykładzie danych ankietowych przydatność sieci Kohonena do analizy danych wielowymiarowych. Dzięki redukcji do trzech wymiarów z jednej strony i analizie danych przez eksperta z drugiej strony zweryfikowano użyteczność sieci bez nauczyciela do rozdzielania zbioru danych na oddzielne grupy. Ostateczną weryfikację twierdzenia o braku zależności między opiniami studentów a ich wyborami preferowanych cech u wykładowców dokonano za pomocą sieci LVQ.
EN
On the basis of opinion survey data the paper shows the usefulness of Kohonen's networks for multidimensional data analysis. Due to a reduction to three dimensions on the one hand and the analysis of the data by an expert on the other, the usefulness of unsupervised learning networks for dividing a set of data into separate groups was verified. The final verification of the thesis that there is no correlation between students' opinions and their choices of preferred lecturers' features was carried out using an LVQ network.
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.