PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Czasopismo
2012 | nr 4, CD 1 | 539--548
Tytuł artykułu

Rozpoznawanie wzorców emisji spalin w pomiarach PEMS za pomocą sieci Kohonena (SOM)

Warianty tytułu
PEMS Measured Pollution Emissions Pattern Recognition Using Self-Organizing Maps (SOM)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Rozwój technik pomiarowych PEMS sprzyja badaniom ekologiczności pojazdów w rzeczywistych warunkach pracy. Interpretacja wyników pomiarów, na przykład emisji zanieczyszczeń, reprezentowanych bardzo licznymi zbiorami różnorodnych danych wymaga przeprowadzenia złoŜonych analiz numerycznych. Wyrafinowane metody statystyczne są skuteczne, lecz interpretacja wyników wymaga udziału eksperta o bardzo specjalistycznej wiedzy. Stosowanie metod data mining stwarza szerokie perspektywy i zwiększa zdecydowanie możliwości w zakresie analizy i interpretacji wyników eksperymentu. W artykule przeprowadzono badania transformacji wielolicznego zestawu uczącego uzyskanego z pomiarów do mało licznego zestawu neuronów sieci Kohonena. Dla wyuczonej sieci Kohonena przeprowadzono badania dotyczące rozpoznawania zadanych wzorców stanu pojazdu pomierzonych w trakcie eksperymentu drogowego.(abstrakt oryginalny)
EN
The improvement of PEMS enables better estimation of ecological quality of vehicles. However, interpretation of divers sort of data, e.g. exhaust emissions, gathered during on road testing requires complex numerical analyses. Advanced statistical analyses have already proven their applicability in this domain but the interpretation of the results requires the participation of experts with extended knowledge. The usage of the data mining methods brings the perspective in the ease of interpretation of obtained results. In this article, the Self-Organizing Maps were used to transform the multiplicity of data gathered during the on road experiment into the reduced set of representative data. Trained SOM was tested in the recognition of the vehicle states measured during the on road experiment.(original abstract)
Czasopismo
Rocznik
Numer
Strony
539--548
Opis fizyczny
Twórcy
  • Politechnika Poznańska
  • Politechnika Poznańska
  • Politechnika Poznańska
Bibliografia
  • [1] Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R. (red.): TOM 6 SIECI NEURONOWE, Seria: Biocybernetyka i inŜynieria biometryczna 2000, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000.
  • [2] Kohonen T.: Self-Organizing Maps, Springer Series In Information Sciences, Vol. 30, Springer, Berlin, Heilderberg, New York, 2001.
  • [3] Merkisz J., Barczak A., Pielecha J.: Badanie zmienności emisji zanieczyszczeń z zastosowaniem metody PCA, Instytut Logistyki i Magazynowania - Logistyka-nauka, Numer 3, 2011, str. 1835-1844.
  • [4] Merkisz J., Barczak A., Pielecha J.: Pomiary emisji spalin systemem PEMS i badanie wyników eksperymentu z wykorzystaniem metod analizy wariancji, Instytut Logistyki i Magazynowania - Logistyka-nauka, Numer 4, 2011, str. 625-634.
  • [5] MATLAB 7.04.
  • [6] SOM Toolbox 2.0, http://www.cis.hut.fi/projects/somtoolbox/.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171603189

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.