Prediction of multi-class industrial data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F13%3A86088855" target="_blank" >RIV/61989100:27240/13:86088855 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/61989100:27740/13:86088855

Výsledek na webu

<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6630290" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6630290</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Prediction of multi-class industrial data

Popis výsledku v původním jazyce

Industrial plants use many different sensors for processes monitoring and controlling. These sensors generate huge amount of data. These data should be used for improving of the quality of semi and final products in each factory. In this paper, we describe processing of two different datasets acquired from a steel-mill factory using three different methods SVM, Fuzzy Rules and Bayesian classification. Moreover, we describe problems of each method with confrontation with real data. Each of the method used works in different algorithm and is not based on the same theory. Their comparison gives a nice review of the real application of these methods.

Název v anglickém jazyce

Prediction of multi-class industrial data

Popis výsledku anglicky

Industrial plants use many different sensors for processes monitoring and controlling. These sensors generate huge amount of data. These data should be used for improving of the quality of semi and final products in each factory. In this paper, we describe processing of two different datasets acquired from a steel-mill factory using three different methods SVM, Fuzzy Rules and Bayesian classification. Moreover, we describe problems of each method with confrontation with real data. Each of the method used works in different algorithm and is not based on the same theory. Their comparison gives a nice review of the real application of these methods.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings - 5th International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems, INCoS 2013

ISBN

978-0-7695-4988-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

64-68

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Danvers

Místo konání akce

Xi'an

Datum konání akce

9. 9. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—