Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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