Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Klasyfikacja danych - przegląd wybranych metod

Fatyga P., Podraza R.

Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne

|

2010

|

T. 19

55-60

PL

Artykuł przedstawia zagadnienie tworzenia klasyfikacji danych oraz dokonuje przeglądu kilku popularnych metod wyznaczania klasyfikacji takich jak: teoria zbiorów przybliżonych, wzorce wyłaniające się czy maszyny wektorów podpierających, pokrótce omawiając mechanizmy matematyczne będące podstawą każdego z klasyfikatorów. W ramach pracy porównana jest efektywność poszczególnych metod dla różnych zadań (zbiory małe/duże, klasyfikacja dwu/wieloklasowa), jak również przeprowadzana jest częściowa analiza uzyskanych wyników. Na tej podstawie zarysowane są charakterystyki danych, dla których określone metody uzyskują najlepsze wyniki.

EN

This paper describes the problem of data classifications and reviews some classification methods such as Emerging Patterns, Support Vector Machines or Rough Sets. It introduces a brief summary of the main concepts of each method and tries to compare the classifiers' performance for various tasks (small and large data sets, bi- and multi-class classification etc.). Based on the results a partial analysis is being done and characteristics of each classifier are outlined.

2

Implementacja aplikacji eksplorującej dane w architekturze zorientowanej na usługi

Piekarski J., Podraza R.

Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne

|

2010

|

T. 19

41-46

PL

Wyraźnym trendem rozwoju systemów informatycznych jest dynamiczny wzrost aplikacji internetowych udostępnianych przy pomocy przeglądarek internetowych. Dla użytkownika nie ma znaczenia, w jaki sposób realizowana jest funkcjonalność systemu. W szczególności architektura zorientowana na usługi (ang. SOA - Service Oriented Architecture) pozwala na niezależne tworzenie i włączanie funkcjonalności realizowanych przez usługi. System ARES służący do eksploracji danych powstał jako aplikacja monolityczna. Została podjęta próba zaimplementowania systemu ARES w architekturze SOA. Niniejsza praca prezentuje motywację podjęcia próby migracji z architektury monolitycznej do zorientowanej na usługi oraz wstępne analizy i oceny uzyskanego rozwiązania.

EN

Contemporary software systems are developed as distributed net applications, which are accessed by internet browsers performing specialized code. Service Oriented Architecture (SOA) rules define independent development and maintenance of functionalities implemented as services. ARES System has been implemented as a stand-alone application. There was an attempt to migrate the system to SOA. The paper presents motivations of the attempt as well as preliminary analysis and evaluation of the resulting solution.

3

Application of Credibility Coefficients Based on Decision Rules

Podraza R., Walkiewicz M., Dominik A.

Studia Informatica : systems and information technology

|

2008

|

Vol. 1(10)

61--73

EN

Credibility coefficients reflect similarity of objects in respect to other ones in information systems. For decision tables we can use credibility coefficients based on decision rules. Knowledge discovery methods can extract rules from an information system. The knowledge represented by the rules may be not exact due to improper data. Calculation of credibility coefficients is based on an assumption that majority of data is correct and only a minor part may be improper. The main purpose of using credibility coefficients is to indicate to which group a particular object probably belongs. A main focus of the paper is set on an algorithm of calculating credibility coefficients and a presentation how credibility coefficients can be used. The algorithm of presented credibility coefficients is based on decision rules, which are generated using the rough set theory. Some remarks on practical results of identifying improper data by credibility coefficients are inserted in the paper as well.

4

Credibility Coefficients for Objects of Rough Sets

Podraza R., Dominik A.

Studia Informatica : systems and information technology

|

2006

|

Vol. 1(7)

93--104

EN

In this paper focus is set on data reliability. We propose a few methods, which calculate credibility coefficients for objects stored in decision tables. Credibility coefficient of object is a measure of its similarity with respect to the rest of the objects in the considered decision table. It can be very useful in detecting either corrupted data or abnormal and distinctive situations. It is assumed that the proper data appear in majority and can be separated from improper data by exploring mutual resemblance. The proposed methods take advantage of well known and widely used data mining technique - rough sets.