Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Using Bayesian methods in the task of modeling the patients' pharmacoresistance development

Voronenko Mariia A., Zhunissova Ulzhalgas M., Smailova Saule S., Lytvynenko Luidmila N., Savina Nataliia B., Mulesa Pavlo P., Lytvynenko Volodymyr

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2022

|

T. 12, nr 2

77--82

EN

In this paper, we propose a methodology for using static Bayesian networks (BN) in modeling the development of pharmacoresistance in patients with a diagnosis of epilepsy. Methods for constructing the structure of a static BN, their parametric training, validation, sensitivity analysis and “What-if” scenario analysis are considered. The model was designed in collaboration with expert doctors, as well as expert pharmacologists in the selection and quantification of input and output variables.

PL

W niniejszej pracy zaproponowano metodologię wykorzystania statycznych sieci bayesowskich (BN) w modelowaniu rozwoju farmakooporności u pacjentów z rozpoznaniem padaczki. Rozważane są metody konstruowania struktury statycznej BN, jej parametrycznego treningu, walidacji, analizy wrażliwości i analizy scenariuszy "co-jeśli". Model został zaprojektowany we współpracy z ekspertami – lekarzami, a także ekspertami – farmakologami w zakresie doboru i kwantyfikacji zmiennych wejściowych i wyjściowych.

2

Achieving career satisfaction through fostering innovation: lessons from the engineering profession in the Australian public sector

Wipulanusat Warit, Panuwatwanich Kriengsak, Stewart Rodney A., Sunkpho Jirapon, Thamsatitdej Poomporn

Engineering Management in Production and Services

|

2021

|

Vol. 13, no. 4

7--21

EN

This paper proposes a novel approach that integrates the capability of empirical validation of structural equation modelling (SEM) and the prediction ability of Bayesian networks (BN). The Hybrid SEM–BN approach was used as a decision support framework to examine the interplay between salient organisational constructs and their ability to influence engineers’ career satisfaction in the Australian Public Service (APS). The results emphasise that the ambidextrous culture for innovation was the most important factor that needed to be implemented in their organisation. Managerial implications are recommended for senior managers on how they can implement innovation culture to increase workplace innovation, which could, in turn, help reduce the turnover rate of engineers employed in the APS.

3

Graph models with multiple Bayesian networks

Shayakhmetova Assem

Przegląd Elektrotechniczny

|

2020

|

R. 96, nr 12

252--255

EN

This paper is devoted to some issues of using multiple Bayesian networks in the various applied problems. Sometimes we deal with applied problems that are difficult to describe with a model that is represented by only one Bayesian network. At the same time, the considered problem may contain blocks with various types of uncertainties that can be well described by multiple Bayesian networks. Even if the problem can be described by only one Bayesian network, the size of this network could be so large that it will be impossible to find the solution with the help of existing software products. In this case, it is better to decompose in some way this large Bayesian network into several smaller ones. However, existing software products are poorly adapted to work with several Bayesian networks simultaneously. In this project, we develop and describe a software product that allows us to work with several Bayesian networks simultaneously.

PL

Artykuł ten jest poświęcony niektórym zagadnieniom związanym z wykorzystaniem szeregu sieci bayesowskich w różnych obszarach zastosowań. Czasami mamy do czynienia z zagadnieniami stosowanymi, które są trudne do opisania za pomocą modelu, który jest reprezentowany przez pojedynczą sieć Bayesa. Jednocześnie, rozważany problem może zawierać bloki z różnymi rodzajami niepewności, które mogą być dobrze opisane przez wiele sieci Bayesa. Nawet jeśli problem może być opisany tylko przez jedną sieć Bayesa, rozmiar tej sieci może być tak duży, że niemożliwe będzie znalezienie rozwiązania przy pomocy istniejącego oprogramowania. W tym przypadku lepiej jest rozłożyć w jakiś sposób tę dużą sieć na kilka mniejszych. Istniejące oprogramowanie jest jednak słabo przystosowane do pracy z kilkoma sieciami jednocześnie. W tym celu opracowaliśmy i opisaliśmy oprogramowanie, które pozwala nam na pracę z kilkoma sieciami Bayesa jednocześnie.

4

Extracting structure of Bayesian network from data in predicting the damage of prefabricated reinforced concrete buildings in mining areas

Rusek Janusz, Firek Karol, Słowik Leszek

Eksploatacja i Niezawodność

|

2020

|

Vol. 22, no. 4

658--666

EN

This article presents the results of the research on the construction of a model for assessing the risk of damage to building structures located in mining areas. The research was based on the database on the structure, technical condition and mining impacts regarding 129 prefabricated reinforced concrete buildings erected in the industrialised large-block system, located in the mining area of the Legnica-Glogow Copper District (LGCD). The methodology of the Bayesian Belief Network (BBN) was used for the analysis. Using the score-based Bayesian structure learning approach (Hill-Climbing and Tabu-Search) as well as the selected optimisation criteria, 16 Bayesian network structures were induced. All models were subjected to quantitative and qualitative evaluation by verifying their features in the context of accuracy of prediction, generalisation of acquired knowledge and cause-effect relationships. This allowed to select the best network structure together with the corresponding optimisation criterion. The analysis of the results demonstrated that the Tabu-Search method adopting the optimisation criterion in the form of Locally Averaged Bayesian Dirichlet score (BDla) led to obtaining a model with the best features among all the selected models. The results justified the adoption of the BBN methodology as effective in the context of assessing the extent of damage to building structures in mining areas.

PL

W artykule zaprezentowano wyniki badań dotyczących budowy modelu do oceny ryzyka powstawania uszkodzeń budynków usytuowanych na terenach górniczych. Podstawą do badań była baza danych nt. konstrukcji, stanu technicznego oraz wpływów górniczych dla 129 żelbetowych prefabrykowanych budynków wznoszonych w uprzemysłowionym systemie wielkoblokowym zlokalizowanych na terenie górniczym Legnicko-Głodowskiego Okręgu Miedziowego (LGOM). Do analiz zastosowano metodykę sieci przekonań Bayesa (BBN – Belief Bayesian Networks). Stosując podejście score-based Bayesian structure learning (Hill-Climbing oraz Tabu-Search) oraz wyselekcjonowane kryteria optymalizacyjne, wyłoniono 16 struktur sieci Bayesowskich. Wszystkie modele poddano ocenie ilościowej i jakościowej, weryfikując ich własności w kontekście trafności predykcji, generalizacji nabytej wiedzy oraz zależności przyczynowo-skutkowych. Pozwoliło to na wyselekcjonowanie najlepszej struktury sieci wraz z odpowiadającym kryterium optymalizacyjnym. Analiza wyników wykazała, że metoda Tabu-Search przy przyjęciu kryterium optymalizacyjnego w postaci Locally Averaged Bayesian Dirichlet score (BDla), prowadzi do uzyskania modelu o najlepszych własnościach spośród wszystkich wyłonionych modeli. Uzyskane rezultaty uzasadniają przyjęcie metodyki BBN, jako efektywnej w kontekście oceny zakresu uszkodzeń budynków na terenach górniczych.

5

Application of the Bayesian networks in construction engineering

Leśniak Agnieszka, Janowiec Filip

Civil and Environmental Engineering Reports

|

2020

|

Vol. 30, no. 2

221--233

EN

Currently, significant development of methods supporting decision making under uncertainty conditions is observed. One of such methods includes Bayesian networks used in many fields of economy and science. The paper presents the use of the Bayesian network method in civil engineering problems with particular emphasis on construction engineering projects. In addition to the existing examples of the use of the method cited, the authors’ method for the risk estimation of additional works is presented.

6

Calculation of the reliability function from actual failures resulting from the operation of one make of farm tractors

Durczak K., Ekielski A., Żelaziński T.

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

|

2018

|

Vol. 63, nr 1

18--22

EN

Like all farming machinery, farm tractors should be characterised by high reliability, which guarantees trouble-free operation, especially during intense agrotechnical works. The knowledge of the course of reliability functions, especially the failure intensity function, is of high practical significance. It lets manufacturers lead the right overhaul policy and it lets users make the right purchase choice. Therefore, it is recommended to conduct research comparing the reliability of farming machinery. It is necessary to apply universal methodology and use a vast database providing information about failures of individual working units in various makes, models, types and variants of farming machinery. The method was validated by analysing failures of 29 components of Zetor farm tractors with the engine power ranging from 45 to 90 kW.

PL

Ciągniki rolnicze, tak jak wszystkie maszyny rolnicze, powinny charakteryzować się dużą niezawodnością, która gwarantuje im bezproblemową pracę, zwłaszcza w czasie wzmożonych prac agrotechnicznych. Znajomość przebiegów funkcji niezawodności, a przede wszystkim funkcji intensywności uszkodzeń, ma duże znaczenie praktyczne. Pozwala producentom prowadzić prawidłową politykę przeglądów technicznych, a użytkownikom ułatwić dokonanie prawidłowych wyborów w procesie zakupu. Wskazane są zatem badania pozwalające na porównywanie maszyn rolniczych pod względem ich niezawodności. Do tego celu niezbędna jest uniwersalna metodyka oraz obszerna baza danych o uszkodzeń poszczególnych zespołów roboczych różnych marek, modeli, odmian i wariantów maszyn rolniczych. Walidację metody przeprowadzono na podstawie uszkodzeń 29 podzespołów ciągników rolniczych marki Zetor o mocy silników w zakresie od 45 do 90 kW.

7

Optimization of the logistics function by controlling risks using influence diagram: cases of risks related to road transport

Lakehal A., Tachi F.

Computer Assisted Methods in Engineering and Science

|

2017

|

Vol. 24, no. 4

239--252

EN

The growth in the number of logistics platforms served by road, rail, waterway, and sea is a logical consequence of the extensive and rapid development of merchandise trade in a globalized economy. Transportand logistics are part of the same activity chain that allowsgoods to be transported to their destination. Dependent on the requirements of their customers and suppliers and subject to strong competition,companies in this sector must manage challenges concerningdeadlines, flexibility, and diversity of goods,while handling other risks associated with transport and logistics. The Bayesian approach, proposed inthis paper, covers all the steps necessary to implement decision support solutions for risk managementand control, starting from the identification of risks and the preparation of intervention to the conductingof various operations in crisis In this work, the predictionand the control of the road risks are conductedusing the influence diagram method, whose final objective is the optimization of the logistics function.After identifying and analyzing the different risks, the Bayesian networks (BNs) are initially used to modelthese risks and to prevent the various challenging situations from taking place in the logistics chain. Asa second step, we use the influence diagram as a tool for the decision-making procedure. Finally, a casestudy is presented to highlight the substantial contribution of this tool to controlling road risks whiletransporting goods.

8

Application of Bayesian networks for forecasting future model of farm

Grotkiewicz K.

Agricultural Engineering

|

2017

|

Vol. 21, No. 2

69--79

EN

Comparative analyses in the national scale were carried out in 300 individual farms from Małopolskie and Świętokrzyskie Voivodeship in order to search for relations between the production intensity level, work performance and land efficiency and factors which shape them. The analyses concerned the use of Bayesian modelling algorithms for forecasting development of various economic and agricultural indicators which decide on the intensity and competitiveness of agriculture. The paper constitutes the second stage of research, which was preceded with previous preparation of data for modelling with the use of an exploratory overview of available data and TwoStep Cluster Analysis (Grotkiewicz et al., 2016). Based on the analyses, which were carried out, networks were built which present the relations between the analyzed variables, and conditional similarities were verified.

PL

Poszukując zależności między poziomem intensywności produkcji a wydajnością pracy i ziemi oraz czynnikami je kształtującymi, przeprowadzono analizy porównawcze w skali krajowej na tle 300 gospodarstw indywidualnych z województwa małopolskiego i świętokrzyskiego. Analiza dotyczyła zastosowania algorytmów modelowania bayesowskiego do przewidywania rozwoju różnych wskaźników ekonomiczno-rolniczych decydujących o intensywności i konkurencyjności rolnictwa. Praca stanowi drugi etap badań, który poprzedzony był wcześniejszym przygotowaniem danych do modelowania wykorzystując do tego eksploracyjny przegląd dostępnych danych, oraz technikę TwoStep Cluster Analysis (Grotkiewicz i in., 2016). W oparciu o przeprowadzone analizy zbudowano sieci obrazujące związki pomiędzy analizowanymi zmiennymi oraz sprawdzono prawdopodobieństwa warunkowe.

9

How reliable is a measure of model reliability? Bootstrap confidence intervals over validation results

Koźniewski M., Cypko M. A., Drużdżel M. J.

Advances in Computer Science Research

|

2016

|

Nr 13

27--41

EN

A researcher testing a model will frequently question the reliability of the test results, understanding well the intuition that verification performed on a handful of cases is less reliable than verification based on very large numbers of cases. Because a limited number of verification cases happens pretty often in very specific domains, a question of practical importance is, thus, how reliable is a reported reliability measure. We propose a methodology based on deriving confidence intervals over various measures of accuracy of Bayesian network models by means of bootstrap confidence intervals. We evaluate our approach on ROC and calibration curves derived for a model derived from an UC Irvine Machine Learning Repository data set and a sizeable (over 300 variables) practical model constructed using expert knowledge and evaluated on merely 66 accumulated real patient cases. We show how increasing the number of test cases impacts the width of confidence intervals and how this can aid in estimating a reasonable number of verification cases that will increase the confidence in model reliability.

PL

Przy testowaniu modelu należy zdawać sobie z tego sprawę że weryfikacja modelu przy pomocy małego zbioru danych jest mniej przekonywująca niż weryfikacja bazująca na dużym zbiorze danych. Często napotyka się sytuację, w której do analizy modelu dysponujemy nieznaczną ilością rekordów. Nasuwa się pytanie o wiarygodność oceny modelu. Proponujemy w takiej sytuacji przyjrzeć się bootrstrapowym przedziałom ufności różnych ˙ miar dokładności modelu. W tej pracy określamy bootstrapowe przedziały ufności dla krzywych ROC i krzywych kalibracji modeli uzyskanych z danych z repozytorium UC Irvine. Czynność powtarzamy dla modelu skonstruowanego na podstawie wiedzy ekspertów (ponad 300 zmiennych) i testowanego na 66 zebranych rekordach pacjentów. Pokazujemy jak wzrost liczby rekordów wpływa na szerokość bootstrapowych przedziałów ufności oraz jak taka analiza może pomóc w określeniu liczby rekordów, która może podwyższyć rzetelność weryfikacji modelu.

10

Modelowanie niezawodności farmy wiatrowej z wykorzystaniem sieci bayesowskich i procesów semi-Markowa

Sobolewski R. A.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2015

|

Nr 42

183--186

PL

Niezawodność urządzeń technicznych farmy wiatrowej (FW) wpływa między innymi na moc wyjściową farmy. Ilościową miarą tej niezawodności może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy, tj. stanów oznaczających ich gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do sieci elektroenergetycznej. Miarę tę można stosować do np. ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW, wykorzystujące sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący analizy niezawodności FW składającej się z 4 EW, potwierdzający użyteczność metody.

EN

Factors that influence wind-farm output power also include the availability of a farm. The availability depends on: arrangements of a wind farm (WF), internal collection grid topology and reliability of electrical equipment included in WF (e.g. generators, transformers, cables, breakers, protective relays, busbars and so on). One of the measures of WF availability can be probability distribution of combinations of availability states of wind turbines generators (WTGs), where availability state means the WTG is able to generate and deliver power to external grid. This measure can be applied in e.g.: (1) study of different internal collection grid topologies and reliability of WF electrical equipment effects on availability of WF and (2) assessment of WF output power considering farm availability. In this work the probabilistic models of WF availability are presented. Because of stochastic nature of electrical equipment failures they rely on two modeling methods, i.e. Bayesian networks and semi-Markov processes. Both approaches allow taking into account the electrical equipment of WF, internal grid topology of WF and reliability characteristics of equipment. The case study of availability modeling is presented as well.

11

Implementation of computation process in a bayesian network on the example of unit operating costs determination

Kusz A., Marciniak A., Skwarcz J.

Eksploatacja i Niezawodność

|

2015

|

Vol. 17, no. 2

266--272

EN

In technical systems understood in terms of Agile Systems, the important elements are information flows between all phases of an object existence. Among these information streams computation processes play an important role and can be done automatically and also in a natural way should include consideration of uncertainty. This article presents a model of such a process implemented in a Bayesian network technology. The model allows the prediction of the unit costs of operation of a combine harvester based on the monitoring of dependent variables. The values of the decision variables representing the parameters of the machine’s operation and the intensity and the conditions for its operation, are known to an accuracy, which is defined by a probability distribution. The study shows, using inference mechanisms built into the network, how cost simulation studies of various situational options can be carried out.

PL

W systemach technicznych rozumianych w kategoriach Agile Systems istotnym elementem są przepływy informacyjne pomiędzy wszystkimi fazami istnienia obiektu. Pośród tych strumieni informacyjnych istotną rolę odgrywają procesy obliczeniowe, które mogą być realizowane automatycznie a ponadto w naturalny sposób powinny umożliwiać uwzględnienie niepewności. W artykule przedstawiono przykład takiego procesu realizowanego w technologii sieci bayesowskiej. Model umożliwia predykcję jednostkowych kosztów eksploatacji kombajnu zbożowego na podstawie monitorowania wielkości zmiennych od których one zależą. Wartości zmiennych decyzyjnych reprezentujących parametry pracy maszyny oraz intensywność i warunki jej eksploatacji są znane z dokładnością do rozkładu prawdopodobieństwa. W pracy pokazano w jaki sposób wykorzystując mechanizmy wnioskowania wbudowane w sieci można prowadzić symulacyjne badania kosztów w różnych wariantach sytuacyjnych.

12

Wind Farm Reliability Modelling Using Bayesian Networks and Semi-Markov Processes

Sobolewski R. A.

Acta Energetica

|

2015

|

nr 3

71--82

EN

Technical reliability plays an important role among factors affecting the power output of a wind farm. The reliability is determined by an internal collection grid topology and reliability of its electrical components, e.g. generators, transformers, cables, switch breakers, protective relays, and busbars. A wind farm reliability’s quantitative measure can be the probability distribution of combinations of operating and failed states of the farm’s wind turbines. The operating state of a wind turbine is its ability to generate power and to transfer it to an external power grid, which means the availability of the wind turbine and other equipment necessary for the power transfer to the external grid. This measure can be used for quantitative analysis of the impact of various wind farm topologies and the reliability of individual farm components on the farm reliability, and for determining the expected farm output power with consideration of the reliability. This knowledge may be useful in an analysis of power generation reliability in power systems. The paper presents probabilistic models that quantify the wind farm reliability taking into account the above-mentioned technical factors. To formulate the reliability models Bayesian networks and semi-Markov processes were used. Using Bayesian networks the wind farm structural reliability was mapped, as well as quantitative characteristics describing equipment reliability. To determine the characteristics semi-Markov processes were used. The paper presents an example calculation of: (i) probability distribution of the combination of both operating and failed states of four wind turbines included i

PL

Wśród czynników wpływających na moc wyjściową farmy wiatrowej (FW) istotną rolę odgrywa niezawodność techniczna. O niezawodności tej decydują m.in.: topologia wewnętrznej sieci elektroenergetycznej FW i niezawodność urządzeń elektrycznych wchodzących w jej skład, np. generatorów, transformatorów, kabli, łączników, zabezpieczeń elektroenergetycznych, szyn zbiorczych. Ilościową miarą niezawodności FW może być rozkład prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości elektrowni wiatrowych (EW) farmy. Stan gotowości danej EW oznacza jej gotowość do produkcji energii elektrycznej i przekazywania jej do zewnętrznej sieci elektroenergetycznej, co oznacza zdatność EW oraz pozostałych urządzeń niezbędnych do przekazania energii do sieci zewnętrznej. Miarę tę można wykorzystywać m.in. do ilościowej analizy wpływu różnych topologii FW i niezawodności poszczególnych urządzeń farmy na jej niezawodność oraz wyznaczać wartość oczekiwaną mocy farmy z uwzględnieniem niezawodności. Wiedza ta może być przydatna w analizie niezawodności wytwarzania energii elektrycznej w systemach elektroenergetycznych. W artykule przedstawiono modele probabilistyczne opisujące ilościowo niezawodność FW z uwzględnieniem wspomnianych wyżej czynników technicznych. Do sformułowania modeli niezawodnościowych wykorzystano sieci Bayesowskie (BN) i procesy semi-Markowa (PSM). Za pomocą BN odwzorowano niezawodność strukturalną FW i charakterystyki ilościowe opisujące niezawodność urządzeń. Do wyznaczania tych charakterystyk zastosowano PSM. W artykule zaprezentowano przykład obliczeniowy dotyczący wyznaczenia: (i) rozkładu prawdopodobieństwa kombinacji stanów gotowości czterech EW wchodzących w skład FW i (ii) oczekiwanej mocy wyjściowej FW z uwzględnieniem jej niezawodności.

13

Sieci bayesowskie jako narzędzie wspomagające proces podejmowania decyzji

Król A.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2014

|

z. 71

209--218

PL

W trakcie podejmowania decyzji często istnieje konieczność wykorzystania informacji, które są niepewne lub niekompletne. Wśród wielu narzędzi formalnych wspomagających proces podejmowania decyzji godne uwagi wydają się sieci bayesowskie (przekonaniowe). Ich nazwa pochodzi od zajmującego ważne miejsce w rachunku prawdopodobieństwa i statystyce twierdzenia Bayesa, które postuluje rewizję wcześniejszych przekonań w świetle nowych faktów. Wiedza dziedzinowa jest tu zakodowana w postaci grafu, którego topologia naśladuje przyczynową strukturę dziedziny.

EN

When decision making there is often a need to use information that is uncertain or incomplete. Among many formal tools for supporting decision-making process Bayesian networks (belief) seem to be noteworthy. The name origins from Bayes' theorem, occupying an important place in probability and statistics, which postulates a revision of the earlier beliefs in the light of new facts. The knowledge is here encoded in the form of a graph, which mimics the topology of the causal structure of the domain.

14

Ochrona przemysłowych systemów sterowania przez analizę ruchu sieciowego

Tylman W.

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

|

2014

|

z. 74

101--111

PL

Przedstawiona jest koncepcja wysoce zautomatyzowanego rozwiązania pozwalającego na wykrywanie w przemysłowym ruchu sieciowym sytuacji odbiegających od stanu normalnego (anomalii). Omówione są zastosowania klasycznych sieci bayesowskich i sieci Multi-Entity Bayesian Networks (MEBN) wraz z dyskusją ich stosowalności w praktyce. Prace ilustrują również możliwość wykorzystania istniejącego oprogramowania (na przykładzie systemu Snort) oraz kwestie wymaganych modyfikacji związanych z pracą w sieciach nie-IP.

EN

The paper presents a concept of a highly automated solution allowing detection, in industrial network traffic, of situations differing from the normal state (anomalies). It describes the use of classical Bayesian networks and Multi-Entity Bayesian Networks (MEBN), together with a discussion of their applicability in practice. The work also illustrates the possibility of using existing software (taking Snort system as an example) and the required modifications related to the support for non-IP networks.

15

Probabilistic graphical model supporting early diagnosis of autism spectrum disorder

Szczygieł J., Oniśko A., Świderska J., Krysiewicz E., Sienkiewicz J.

Advances in Computer Science Research

|

2014

|

Nr 11

151--164

EN

Bayesian networks are recognized as a suitable tool for modelling diagnostic problems. The power of this modelling is that it can combine knowledge coming from different sources. For example, in case of medical domain, the expert knowledge can be merged along with the medical data. This paper presents a Bayesian network model for early diagnosis of autism. The model was built based on the medical literature and then was revised by two domain experts. Our tool is dedicated to parents that can perform an early diagnosis of their child before visiting a specialist.

PL

Sieci bayesowskie są często używanym narzędziem w rozwiązywaniu problemów diagnostycznych. Jedną z zalet tego narzędzia jest mozliwość łączenia wiedzy pochodzącej z różnych źródeł. Na przykład, wiedza ekspertów może być połączona z danymi. W naszym artykule prezentujemy model sieci bayesowskiej wspomagający wczesne diagnozowanie autyzmu. Model został zbudowany w oparciu o literaturę medyczną, a następnie zweryfikowany przez ekspertów. Narzędzie, które stworzyliśmy jest dedykowane rodzicom, którzy mogą dokonać wstępnej diagnozy zanim skontaktują się ze specjalistą.

16

Bayesowskie algorytmy obliczeń symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną

Korniluk W., Petelski P.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej

|

2013

|

Nr 32

51--54

PL

W referacie przedstawiono wykorzystanie sieci bayesowskich w obliczeniach symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną węzłów odbiorczych. Podano, stosowane przy wyznaczaniu wskaźników niezawodności za pomocą sieci bayesowskich, analityczne zależności na wyznaczanie: prawdopodobieństw bezwarunkowych stanów zdatności i niezdatności elementów układu zasilania danego węzła, łącznego rozkładu tych prawdopodobieństw, prawdopodobieństw warunkowych wystąpienia stanu zasilania lub jego braku oraz intensywności występowania przerw w zasilaniu i średniego czasu ich trwania a także ważność i wkłady poszczególnych elementów w niezawodność zasilania. Przedstawiono sposób uzyskania tych analitycznych zależności za pomocą wybranych instrukcji obliczeń symbolicznych programu Mathematica 8. Omówiono wyniki kontrolnych obliczeń symbolicznych dla wybranych układów zasilania. Zaproponowano sposoby ograniczenia czasu trwania obliczeń symbolicznych wskaźników niezawodności dla wieloelementowych złożonych układów zasilania energią elektryczną.

EN

The report presents the use of Bayesian networks in calculation of symbolic indicators of reliability and unreliability of the electric power supplying load point. The calculation of indicators of reliability is determined by the analytical dependencies. These dependencies are used to estimate: probability of up or down state of power system components supplying the load point; total probability distribution; conditional probabilities of the state power or lack of power appearance; the intensity of current interruptions and the average time of their duration; contributions of individual power system components in the service reliability. This report describes how to obtain these analytical dependencies, using ultimate application for symbolic computations Mathematica (ver. 8). In this paper we will discuss the results of the symbolic computations for selected supply power system and methods for reducing the duration of symbolic computations of indicators for multiple-compound electrical power systems.

17

Interactive Flash Environments Based on Bayesian Networks to Improve Learning Electronic Engineering

Kuk K., Spalević P., Spalević L., Mirić B., Jovković S.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 1a

177-180

EN

This work presents a new pedagogical approach in learning electronic engineering which includes the use of active and interactive learning techniques. Interactive tasks are developed with the basic aim to make it easier for students to acquire practical knowledge in the field of digital hardware design and design implementation in complex programmable logic circuits. The multimedia application with interactive tasks is mainly developed using Adobe Flash software. The paper describes the model and architecture of a multimedia environment for the realization of interactive tasks by Bayesian approach. The interactive tasks were designed in the academic year 2011, to support the implementation of teaching the subject Programmable logic devices in the Moodle environment. On the basis of surveys carried out at the end of the semester it can be seen that the students’ first experience is very positive.

PL

W artykule przedstawiono nowy system interaktywnej nauki elektrotechniki. Wprowadzone zadania moją na celu przybliżenie studentom techniki programowania układów CPLD. Aplikacje multimedialne wykonano, korzystając z Adobe Flash. Opisane środowiska, wykonane zostało w oparciu o formułę Bayes’a.

18

Learning the naive Bayes classifier with optimization models

Taheri S., Mammadov M.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

|

2013

|

Vol. 23, no. 4

787--795

EN

Naive Bayes is among the simplest probabilistic classifiers. It often performs surprisingly well in many real world applications, despite the strong assumption that all features are conditionally independent given the class. In the learning process of this classifier with the known structure, class probabilities and conditional probabilities are calculated using training data, and then values of these probabilities are used to classify new observations. In this paper, we introduce three novel optimization models for the naive Bayes classifier where both class probabilities and conditional probabilities are considered as variables. The values of these variables are found by solving the corresponding optimization problems. Numerical experiments are conducted on several real world binary classification data sets, where continuous features are discretized by applying three different methods. The performances of these models are compared with the naive Bayes classifier, tree augmented naive Bayes, the SVM, C4.5 and the nearest neighbor classifier. The obtained results demonstrate that the proposed models can significantly improve the performance of the naive Bayes classifier, yet at the same time maintain its simple structure.

19

Bayesian Algorithms for Calculating Symbolic Rates of the Unreliability and Reliability of the Electric Supply

Korniluk W., Petelski P.

Acta Energetica

|

2013

|

nr 4

37--47

EN

The report presents the use of Bayesian networks in the calculation of symbolic indicators of reliability and unreliability of the electric power supplying load point. The calculation of indicators of reliability is determined by the analytical dependencies. These dependencies are used to estimate: probability of up or down state of power system components supplying the load point; total probability distribution; conditional probabilities of the state power or lack of power appearance; the intensity of current interruptions and the average time of their duration; contributions of individual power system components in the service reliability. This report describes how to obtain these analytical dependencies, using the ultimate application for symbolic computations Mathematica (ver. 8). In this paper we will discuss the results of the symbolic computations for selected supply power system and methods for reducing the duration of symbolic computations of indicators for multiple-compound electrical power systems.

PL

W referacie przedstawiono wykorzystanie sieci bayesowskich w obliczeniach symbolicznych wskaźników zawodności i niezawodności zasilania energią elektryczną węzłów odbiorczych. Podano, stosowane przy wyznaczaniu wskaźników niezawodności za pomocą sieci bayesowskich, analityczne zależności na wyznaczanie: prawdopodobieństw bezwarunkowych stanów zdatności i niezdatności elementów układu zasilania danego węzła, łącznego rozkładu tych prawdopodobieństw, prawdopodobieństw warunkowych wystąpienia stanu zasilania lub jego braku oraz intensywności występowania przerw w zasilaniu i średniego czasu ich trwania, a także ważności i wkładów poszczególnych elementów w niezawodność zasilania. Przedstawiono sposób uzyskania tych analitycznych zależności za pomocą wybranych instrukcji obliczeń symbolicznych programu Mathematica 8. Omówiono wyniki kontrolnych obliczeń symbolicznych dla wybranych układów zasilania. Zaproponowano sposoby ograniczenia czasu trwania obliczeń symbolicznych wskaźników niezawodności dla wieloelementowych złożonych układów zasilania energią elektryczną.

20

Przewidywanie jako metoda zapobiegania stanom zagrożeń komunikacyjnych

Barczak A.

Zeszyty Naukowe. Problemy Transportu i Logistyki / Uniwersytet Szczeciński

|

2012

|

Nr 19

7--18

PL

W referacie uzasadniono tezę, że to nie pojedynczy uczestnik ruchu drogowego jest „winien” powstawania zagrożeń komunikacyjnych, lecz są one powodowane zależnościami między elementami systemu komunikacyjnego, a przede wszystkim relacjami pomiędzy kierującymi pojazdami. Do modelowania stochastycznych zależności zastosowano sieci bayesowskie. Pokazano możliwości i zalety zastosowania formalizmu teorii gier jako modelu badania relacji między uczestnikami ruchu drogowego w projektowaniu procesów zapobiegania stanom zagrożeń komunikacyjnych. Podkreślono konieczność opracowania modelu działania kierowcy i innych użytkowników dróg komunikacyjnych z uwzględnieniem ich cech psychologicznych oraz aspektów socjalnych. Praca stanowi etap rozpoznania problematyki zastosowania teorii gier w badaniach bezpieczeństwa w transporcie drogowym z uwzględnieniem niepełnych danych i niepewnych informacji.

EN

In this paper, the postulate was validated that it is not just one person responsible for the traffic accident but the interdependence between all elements of the traffic process, with the emphasis placed on the drivers interactions. Stochastic interrelations were modeled using Bayesian Belief Networks. The possibility of application of the game theory as a tool for modeling interactions between drivers was appointed and the advantages obtained in the domain of the road safety management were indicated. The need for the development of the model comprising drivers interactions not only in the physical (vehicles) dimension but also in the psychological and social dimensions was expressed. This paper is a first step towards the application of the game theory in the research of the safety management in the road transportation, especially taking account of cases where the available information is partially missing and uncertain.