Extraction of Classification Rules from Sequences of Crystal Growth Data
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F20%3A00533904" target="_blank" >RIV/67985807:_____/20:00533904 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ceur-ws.org/Vol-2718/paper02.pdf" target="_blank" >http://ceur-ws.org/Vol-2718/paper02.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Extraction of Classification Rules from Sequences of Crystal Growth Data
Popis výsledku v původním jazyce
The paper presents a generalization of a data mining method for the extraction of classification rules for classification of sequences of events, which is called discriminant chronicles mining. The generalization is motivated by the objective to extract classification rules from crystal growth data, for which the original method needs to be extended to events with vectors of attributes and to real-valued attributes. The paper elaborates incorporating both extensions into the theoretical fundamentals of the original method, and describes a corresponding modification of a system for discriminant chronicles mining, which has been developed three years ago to implement the original method. Finally, an application of the generalized method, using the modified system for discriminant chronicles mining, to data from the growth of GaAs crystals by vertical gradient freeze method is briefly sketched.n
Název v anglickém jazyce
Extraction of Classification Rules from Sequences of Crystal Growth Data
Popis výsledku anglicky
The paper presents a generalization of a data mining method for the extraction of classification rules for classification of sequences of events, which is called discriminant chronicles mining. The generalization is motivated by the objective to extract classification rules from crystal growth data, for which the original method needs to be extended to events with vectors of attributes and to real-valued attributes. The paper elaborates incorporating both extensions into the theoretical fundamentals of the original method, and describes a corresponding modification of a system for discriminant chronicles mining, which has been developed three years ago to implement the original method. Finally, an application of the generalized method, using the modified system for discriminant chronicles mining, to data from the growth of GaAs crystals by vertical gradient freeze method is briefly sketched.n
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA18-18080S" target="_blank" >GA18-18080S: Objevování znalostí v datech o aktivitě člověka založené na fúzi</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 20th Conference Information Technologies - Applications and Theory
ISBN
—
ISSN
1613-0073
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
101-107
Název nakladatele
Technical University & CreateSpace Independent Publishing
Místo vydání
Aachen
Místo konání akce
Oravská Lesná
Datum konání akce
18. 9. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—