Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.
Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The theory of partially observable Markov decision processes (POMDPs) is a useful tool for developing various intelligent agents, and learning hierarchical POMDP models is one of the key approaches for building such agents when the environments of the agents are unknown and large. To learn hierarchical models, bottom-up learning methods in which learning takes place in a layer-by-layer manner from the lowest to the highest layer are already extensively used in some research fields such as hidden Markov models and neural networks. However, little attention has been paid to bottom-up approaches for learning POMDP models. In this paper, we present a novel bottom-up learning algorithm for hierarchical POMDP models and prove that, by using this algorithm, a perfect model (i.e., a model that can perfectly predict future observations) can be learned at least in a class of deterministic POMDP environments.
EN
The paper presents the problem field regarding the choice of an Internet shop application. In this context it presents the methodology of defining the decision problem on the basis of the hierarchical structure. In the course of the analyzed issue a multi-criteria Analytic Hierarchy Process (AHP) method was applied. The decision alternatives of Internet shop application’s choice were: free application, dedicated application, commercial application and application in the SaaS model. For such defined solutions, the Authors created a decision model described by criteria and sub-criteria groups. The pair comparisons of individual elements allowed choosing the most optimal variant – the commercial application.
PL
W opracowaniu przedstawiono obszar problemowy związany w wyborem aplikacji sklepu internetowego. W tym kontekście zaprezentowano metodologię definiowania problemu decyzyjnego w oparciu o strukturę hierarchiczną. W toku analizowanego zagadnienia zastosowano wielokryterialną metodę hierarchicznej analizy problemów decyzyjnych – AHP. Wariantami decyzyjnymi wyboru aplikacji sklepu internetowego były: aplikacja bezpłatna, aplikacja dedykowana, aplikacja komercyjna, aplikacja w modelu SaaS. Dla tak określonych rozwiązań stworzono model decyzyjny opisany grupami kryteriów i subkryteriów. Przeprowadzone porównania parami poszczególnych elementów pozwoliły na wybór optymalnego wariantu – aplikacji komercyjnej.
PL
Artykuł ma na celu przetestowanie modelu przestrzennego i hierarchicznego, przeznaczonych do analiz procesów przestrzennych cechujących się przestrzenną heterogenicznością i autoregresją, pod kątem skutków błędnej specyfikacji efektów przestrzennych. W badaniu wykorzystano symulację Monte Carlo, którą przeprowadzono dla modelu m-SAR i HSAR. Wyniki badania wskazują, że błędne rozpoznanie przestrzennej homogeniczności lub heterogeniczności procesu wpływa negatywnie m.in. na oszacowania parametru interakcji przestrzennych na poziomie indywidualnym. Zastosowanie modelu m-SAR do analizy procesu z przestrzenną heterogenicznością skutkuje przeszacowaniem parametru interakcji przestrzennych.
EN
The aim of this paper is to evaluate the spatial and hierarchical models for data generating processes with spatial heterogeneity and spatial dependence at the higher level. The simulation for the m-SAR and HSAR models was used to discuss the consequences of spatial misspecification. We noticed that the misspecification of spatial homogeneity or heterogeneity in both models affects i.a. the estimated parameter for spatial interactions at the individual level. Applying a m-SAR model for spatially heterogeneous processes causes the overestimation of the spatial interaction parameter.
4
Content available remote Nie tylko relacyjny model danych
84%
PL
W artykule przedstawiono przegląd modeli danych stosowanych obecnie do implementacji baz danych. Zagadnienie to jest fundamentalne dla zrozumienia określonego systemu bazodanowego przygotowanego według wybranego modelu. Mimo iż najbardziej rozpowszechnionym modelem jest model relacyjny, to jednak systemy opierające się na modelu hierarchicznym i sieciowym wciąż są używane. Odpowiedzią na ograniczenia poszczególnych modeli są modele mieszane relacyjno-obiektowy oraz sieciowo-relacyjny.
EN
The paper presents an overview of data models currently used to implement the databases. This issue is fundamental to understanding a particular database system prepared according to the chosen model. Although the most common model is the relational, the systems based on hierarchical and network models are still being used yet. The answer to the limitations of individual models are models of mixed object-relational and network-relational.
PL
Praca dotyczy problemów modelowania hierarchicznego struktur złożonych obejmujących części bryłowe, grubo- i cienkościenne oraz strefy przejściowe. Celem opracowanego sposobu modelowania jest adaptacyjna analiza numeryczna metodą elementów skończonych tychże struktur. Praca omawia hierarchię modeli mechanicznych opartych na podejściu trójwymiarowym, przeznaczonych do analizy struktur złożonych oraz odpowiadające tym modelom aproksymacje hierarchiczne. Przedstawiono także ogólny schemat analizy adaptacyjnej oraz przykład numeryczny.
EN
The paper deals with problems of hierarchical modelling of complex structures consisting of solid, thick-walled and thin-walled parts as well as of transition zones. The main assignment of the elaborated method of hierarchical modelling is its application to adaptive finite element analysis of such structures. The paper describes hierarchy of mechanical models based on 3D approach and assigned for the analysis of complex structures. Additionally, hierarchical approximation spaces corresponding to the hierarchic mechanical models are introduced. A general adaptive scheme and the numerical example are presented.
EN
In this article a biologically-inspired algorithm for object recognition is presented. The approach is based on a hierarchical HMAX cortex model that was initially proposed by Riesenhuber and Poggio [12] and later extended by Serre et al [13]. The results show that despite the modification that were undertaken to simplify the HMAX model (in order to make it feasible for a real-time solutions) it is possible to achieve high effectiveness for a one-class detection problems. Moreover, it is also demonstrated how the proposed algorithm can be successfully deployed on a low-cost Android smartphone.
PL
Artykuł omawia zagadnienie trafności predykcyjnej ocen szkolnych dla wyników uzyskanych w egzaminach zewnętrznych. Opierając się na ocenach szkolnych i ich średniej, oszacowano stopień, w jakim można było przewidzieć uzyskany przez ucznia wynik na egzaminie gimnazjalnym w latach 2012 i 2013. Ze względu na hierarchiczną strukturę danych, w analizach wykorzystano dwupoziomowy model regresji. Do oszacowania stopnia selekcyjności oddziałów szkolnych w gimnazjum użyto modelowania IRT. Wyniki świadczą o wysokiej mocy predykcyjnej ocen szkolnych i ich średniej, zarówno na poziomie indywidualnym, jak i na poziomie oddziału szkolnego. Współczynniki korelacji wewnątrzklasowej świadczą o wysokim stopniu selekcyjności oddziałów szkolnych. Przedstawione wyniki mają znaczenie w kontekście procesów rekrutacyjnych do szkół ponadgimnazjalnych, zwłaszcza wyboru przez ucznia konkretnego oddziału szkolnego.
EN
The issue of predictive validity of school grades relative to large-scale standardized tests is described. The extent to which the results from standardized external exams at the end of lower secondary school from 2012–2013 can be predicted on the basis of school grading (both single and average grades) was estimated. Due to the hierarchical structure of analysed data, two-level linear regression models were used. In order to estimate the level of class selectivity, IRT modelling was used. The results indicated that single school grades and their averages are very good predictors for standardized test results, both at individual and class levels. Further, intra-class correlation coefficients demonstrated a high degree of class selectivity. The results are practically applicable to high school recruitment, particularly to student choice of class.
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.