Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

1

Kondensacja zbioru odniesienia metodą punktów wzajemnie najdalszych jako system sterowania pomiędzy szybkością i jakością klasyfikacji

100%

Sierszeń A. , Sturgulewski Ł.

|

2006

|

tom T. 10, z. 3

447-454

PL

W wielu systemach przetwarzania danych (obrazów) na klasyfikację mamy określony limit czasu. W takim przypadku wskazana jest możliwość sterowania pomiędzy szybkością klasyfikacji a jej jakością. Jednym z prostszych podejść jest podział zbioru uczącego na podzbiory i dokonanie ich kondensacji (w tym wypadku metodą znajdowania punktów wzajemnie najdalszych). Autorzy proponują dekompozycję uczenia na kilka cyklicznie powtarzających się podzadań, które można przerwać w dowolnym momencie, uzyskując najlepszą w danej chwili klasyfikację. Przeprowadzone eksperymenty dowodzą, że wskutek zaproponowanej dekompozycji zyskujemy możliwość sterowania czasem i jakością dokonywanych klasyfikacji.

EN

Many pattern recognition systems can have limited time for classification, mainly in applications concerned the quality control in industry. One of the simplest classifiers, known as a nearest neighbor rule, can be used for approximation of any other kind of classifiers, for instance the more sophisticated k nearest neighbor classifier. The k nearest neighbor classifier (k-NN) offers very good classification quality and converges to the theoretically best possible classification rule called the Bays classifier. The classification speed depends linearly on the reference set size, so classification can be accelerated by the decreasing the size of the reference set. The easiest way to control a compromise between the speed of classification and its quality consists in division of the training set into some subsets. The gravity centers of these subsets form a condensed reference set for the nearest neighbor rule. Division of the original reference set, i.e. the whole training set, starts with one set, then this set is divided into two subsets, next one of this two subsets is divided and so on, until each subset will contain only one object, that is a point in the feature space.

2

Kondensacja zbioru odniesienia jako metoda sterowania pomiędzy jakością i szybkością klasyfikacji

80%

Sierszeń A. , Sturgulewski Ł. , Jóźwik A.

|

2004

|

tom T. 8, z. 3

325-329

PL

Są zastosowania, gdzie na klasyfikację mamy określony limit czasu. Dobrze jest także móc sterować pomiędzy szybkością klasyfikacji a jej jakością. Jednym z prostszych podejść jest podział zbioru odniesienia (uczącego) na podzbiory i dokonanie ich kondensacji. Autorzy proponują dekompozycję uczenia na kilka cyklicznie powtarzających się podzadań, które można przerwać w dowolnym momencie, uzyskując najlepszą w danej chwili klasyfikację. Przeprowadzone eksperymenty dowodzą, że wskutek zaproponowanej dekompozycji zyskujemy możliwość prostego sterowania czasem i jakością dokonywanych klasyfikacji.

EN

There are applications in which one has limited for a classification. It is good to have a possibility of steering between the quality of a classification and its speed. One of easier ways is to divide the reference set into subsets and condensate them. Authors propose a decomposition of tuition to several serially repeating subtask, which one can interrupt in every moment getting the best classification for that while. Performer experiments prove that using the proposed decomposition one has a possibility of steering time and quality of classifications easily.

3

Metody weryfikacji i analizy postępów w nauce w systemach nauczania na odległość

80%

Krzeszewski R. , Sierszeń A. , Sturgulewski Ł.

|

2004

|

tom T. 8, z. 3

603-607

PL

Proces kształcenia specjalistów w konkretnej dziedzinie, na przykład w obsłudze zaawansowanych technologii sieciowych, jest procesem długim i żmudnym. Oprócz dobrze przygotowanej kadry dydaktycznej i zaplecza sprzętowego potrzebny jest program sprawdzenia poziomu i efektów nauczania. Jest to szczególnie ważne w procesie nauki na odległość, gdzie nie ma bezpośredniego kontaktu nauczyciela z osobą nauczaną. Nie zawsze prosty test wyboru jest gotową receptą na egzamin, a bardzo często jest nudnym zbiorem powtarzających się u wszystkich kursantów pytań. Artykuł przedstawia wyniki analiz sposobów organizowania metod egzekwowania wiedzy w nauczaniu na odległość.

EN

A process of educating experts in a particular area, e.g. in handling advanced net technologies, is long and tedious. Apart from well-prepared teaching staff and equipment, a program of evaluating a level and effects of teaching is required. It is extremely important in the process of e-learning, where there is no direct contact between the teacher and the learner. Not always is the multiple-choice a ready recipe for an exam, more often it is a mundane set of questions, which are the same for all course attendants. This article shows the ways of testing knowledge in e-learning and the results of their analyses.

4

Projekt minimum programowego na studiach magisterskich dla kierunku informatyka

80%

Sankowski D. , Adamus R. , Sierszeń A. , Sturgulewski Ł.

|

tom T. 7, z. 3

685-696

PL

W artykule omówiono istniejące standardy związane z kształceniem w zakresie informatyki, obejmujące modele kształcenia oraz minima programowe. Przedstawiono projekt minimum programowego dla kierunku informatyka opracowany przez zespół dydaktyczny przy Katedrze Informatyki Stosowanej Politechniki Łódzkiej. Wykazano znaczenie kształcenia informatyków w zakresie, odpowiednio: inżynierii oprogramowania, sieci komputerowych i technologii internetowych oraz systemów multimedialnych i przetwarzania obrazów.

EN

In this paper existing standards, study models and curricula in the area of Computer Science have been described. Computer Science curricula project worked out by Teaching Coordination Group working within Computer Engineering Department of Technical University of Lodz has been presented. The importance of education in scope of Software Engineering, Computer Networks and Web Technologies as well as Multimedia Systems and Image Processing has been pointed.

5

Network behavior-analysis systems with the use of learning set and decision rules based on distance

70%

Sierszeń A. , Sturgulewski Ł. , Dubel M. , Marciniak T. , Wójciński A.

|

2010

|

tom T. 14, z. 3/1

383-394

EN

Network Behavior Analysis is an ability to identify traffic patterns which do not occur during normal operation of a network. In other words, it is an attempt to identify irregularities in a network, an attempt which goes beyond simple settings concerning exceeding parameters for traffic of a given type. In the article the authors present a concept of using Pattern Recognition, i.e. a learning set and decision rules based on neighbor rule.

PL

Sieciowa analiza behawioralna jest zdolnością do identyfikacji wzorców ruchu, który nie pojawia się podczas normalnej pracy sieci. Innymi słowy, jest to próba identyfikacji nieregularności w sieci wykraczająca ponad proste ustawienia dotyczące przekroczenia parametrów dla danego typu ruchu. W artykule przedstawiona została idea wykorzystania rozpoznawania obiektów, tzn. z użyciem zbioru uczącego oraz reguł decyzyjnych bazujących na zasadzie sąsiedztwa.