Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Clustering of some Liquidambar orientalis samples according to essential oil compositions

Akpolat O., Kaplaner E., Duru M. E.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2018

|

Vol. 59, nr 10

27--30

EN

Liquidambar orientalis have been used widely for traditional medicine in Anatolia, especially for wounding injuries. Chemical composition of 17 essential oil of Liquidambar orientalis leaves from different locations were studied using GC-FID. Similarity and the differences of the samples were determined depending on major component contents using Hierarchical Cluster Analysis (HCA) by MATLAB. 11 major essential oil in the samples were identified namely; α-Pinene, β-pinene, thujone-α, terpinolene, α-terpinene, γ-terpinene, 2-carene, terpinen-4-ol, α-terpineol, β-caryophyllene and germacrene-D, respectively. Locations and seasonal changes discriminated the Liquidambar orientalis samples from each other.

PL

Liquidambar orientalis były szeroko stosowane w medycynie tradycyjnej w Anatolii, szczególnie w przypadku ran zranienia. Skład chemiczny 17 olejków eterycznych z liści Liquidambar orientalis z różnych lokalizacji zbadano za pomocą GC-FID. Podobieństwo i różnice w próbkach określano w zależności od głównych składników przy użyciu Hierarchical Cluster Analysis (HCA) firmy MATLAB. Zidentyfikowano 11 głównych olejków eterycznych w próbkach, mianowicie; α-Pinen, β-pinen, tujone-α, terpinolen, α-terpinen, γ-terpinen, 2-carene, terpinen-4-ol, α-terpineol, β-kariofylen i germacren-D, odpowiednio. Lokalizacje i zmiany sezonowe odróżniały próbki Liquidambar orientalis od siebie nawzajem.

2

Recognition of lip prints using Fuzzy c-Means clustering

Wrobel K., Froelich W.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2015

|

Vol. 24

67--73

EN

In this paper a new method for lip print recognition is proposed. The proposed approach is based on Fuzzy c-Means clustering of the characteristics features of lip prints. First, the Hough transform is applied for the recognition of the characteristic features within lip prints, then Fuzzy c-Means clustering is performed to cluster those features. The proposed algorithm applies the results of clustering to find an unknown image withing the collected repository of lip prints. Instead of comparing all pairs of individual characteristic features, the proposed algorithm uses the representatives of clusters for the comparison of images. The advantage of using the proposed method is its increased tolerance to the noise in data and thus the increased efficiency of the recognition. The effectiveness of presented method has been verified experimentally using real-world images. The results are satisfactory and suggest the possibility of using the method in forensic identification systems

3

Determination of the optimum locations of distribution centres based on vector quantization

Sawicki A., Wiktorzak A., Malenko N.

Logistyka

|

2014

|

nr 6

EN

Planning and optimization of distribution centers locations and routes between them and their recipients is one of the fundamental issues in logistics, which influences the operating costs of enterprises. This article describes the problem of how to optimize the selection of locations for the distribution centers. In the real environment, transportation of goods requires moving between several locations, delivering goods to different locations in a place and its surrounding area. In this case, the goods distribution problem can be split into optimizing the route selection between groups of locations and location grouping into individual clusters, in whose focal points a local warehouse and distribution center will be created. The authors of this article propose a novel approach which contains clustering techniques by means of vector quantization methods.

PL

Planowanie i optymalizacja lokalizacji centrów dystrybucyjnych oraz tras między nimi a odbiorcami jest jednym z podstawowych problemów w logistyce, który ma wpływ na koszty operacyjne przedsiębiorstw. W artykule tym opisano w jaki sposób można zoptymalizować wybór lokalizacji centrów dystrybucyjnych. W rzeczywistym środowisku, transport towarów wymaga przemieszczania się pomiędzy wieloma miastami oraz dostarczanie produktów do kilku miejsc w mieście i jego okolicach. W tym przypadku zagadnienie dystrybucji towarów można podzielić na optymalizację wyboru tras pomiędzy grupami lokalizacji i wyznaczenie lokalizacji poszczególnych punktów, w których zostaną utworzone lokalne centra magazynowo-dystrybucyjne. Autorzy artykułu proponują nowe podejście wyznaczania takich centrów w oparciu o metody grupowania za pomocą algorytmów kwantyzacji wektorowej.

4

Metody wyznaczania parametrów początkowych systemów neuronowo-rozmytych

Kądziołka K.

Metody Informatyki Stosowanej

|

2010

|

nr 1 (22)

63-68

PL

W artykule zostały zaprezentowane cztery metody wyznaczania parametrów początkowych systemów neuronowo – rozmytych. Na podstawie uzyskanych wyników można zauważyć, że sposób wyznaczenia parametrów początkowych systemu może mieć istotny wpływ na wynik klasyfikacji. Przykładowo dla zbioru „iris” w przypadku losowego wyznaczania parametrów początkowych uzyskano średnią skuteczność klasyfikacji wynoszącą 86,66%, zaś gdy parametry początkowe wyznaczone były jako średnie i odchylenia standardowe wartości odpowiednich atrybutów wówczas skuteczność ta wyniosła 94,66% (Tabela 3). Zaobserwowano również, że połączenie w procesie optymalizacji parametrów początkowych systemu metody największego spadku z metodą najmniejszych kwadratów może prowadzić do wzrostu skuteczności klasyfikacji i zmniejszenia liczby epok w procesie uczenia (Tabela 4).

EN

In this paper we examine the performance of four method for setting initial parameters of neuro-fuzzy systems. First method generates this parameters randomly. The second method generates it using mean and the standard deviation of attribute values. Third method generates it using clustering techniques and the last one generates initial parameters using grid partition. Initial parameters were optimized using gradient descent method and combining this method with the least squares optimization. The performance of each approach was evaluated on “iris” and “Pima Indian Diabetes” data sets.

5

Odporne metody ekstrakcji odcinków na podstawie danych uzyskanych ze skanera laserowego 2D

Skrzypczyński P.

Studia z Automatyki i Informatyki

|

2007

|

T. 32

135-154

PL

W pracy przedstawiono metody i algorytmy ekstrakcji odcinków z danych uzyskanych ze skanera laserowego 2D, które są następnie używane jako cechy geometryczne w systemie jednoczesnej samolokalizacji i budowy mapy otoczenia robota mobilnego. Dokonano analizy wybranych algorytmów grupowania i segmentacji pomiarów oraz estymacji parametrów cech-odcinków pod względem ich efektywności obliczeniowej, dokładności otrzymywanych wyników oraz zdolności do propagacji niepewności informacji od modelu pomiaru do modelu cechy. Przedstawiono nowe algorytmy szybkiego grupowania pomiarów i odpornej estymacji parametrów prostej wspierającej odcinka.

EN

In this paper we discuss methods used to extract line segments from 2D laser scanner data. The segments are then used as geometric features in a stochastic map built simultaneously while localizing the mobile robot. Selected algorithms for segment extraction are surveyed and evaluated regarding their ability to represent the quantitative and qualitative types of uncertainty, and to propagate the spatial uncertainty from raw measurements to the geometric features. New algorithms for fast segmentation of the range data and for robust estimation of the straight line parameters are developed.

6

Diagnozowanie sprawnosci urzadzeń grzewczych w systemach masowego nadzorowania

Kiluk S., Duda J. T.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2005

|

R. 51, nr 9 bis

188--190

PL

Artykuł omawia możliwości wykorzystania informacji procesowej pochodzącej z podobnych obiektów pracujących w obecności wspólnego zakłócenia do odkrywania wiedzy o typowych pożądanych wzorcach diagnostycznych. Tworzenie klas nadzorowanych obiektów uwzględniających ich własności diagnostyczne realizowane jest za pomocą, algorytmów grupowania. Niezbędną redukcję wymiarowości informacji uzyskano za pomocą analizy regresji. Zaprezentowano dwie metody wstępnej obróbki danych procesowych oraz ich wpływ na uzyskiwane wyniki.

EN

The paper describes possible exploration of process information gained from a number of similar plants operating under common disturbances. It may be used to discover knowledge on typical patterns for efficiency diagnostics by algorithmic clustering techniques. Identification of static regression characteristics is proposed as a way to reduce the number of attributes describing object properties. Two alternative methods for data preprocessing are discussed.

7

Prognozowanie analogowe zużycia wyrobów hutniczych

Rębiasz B.

Hutnik, Wiadomości Hutnicze

|

2003

|

Vol. 70, nr 7

293--297

PL

Artykuł przedstawia wykorzystanie statystycznych metod grupowania obiektów dla opracowania prognozy zużycia wyrobów hutniczych metodą analogową. Metody grupowania wykorzystywane są do określania obiektów wzorcowych stanowiących podstawę formułowania prognozy dla Polski. Dla opracowania prognozy zgromadzono bogaty materiał statystyczny charakteryzujący zużycie wyrobów hutniczych w wybranych krajach. Na tej podstawie opracowano prognozę zużycia dla Polski w horyzoncie 5- i 10-letnim.

EN

In the article methods of clustering objects for analog forecasting of steel consumption have been presented. Clustering methods have been used for defining standard measures that form the basis for formulating the forecast for Poland. Wealthy statistical material characterising demand for steel products was collected in selected countries. On this basis long-term (five and ten years) forecast of steel consumption for Poland has been developed.