Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
The integration of four artificial intelligence tools that combine the ID3 algorithm and the case-based reasoning method of the nearest neighbor are proposed to solve the problem of characterizing the flashover on high-voltage insulators. The first tool uses data mining to build a classification or decision tree from historic data, the second, generates production rules, the third, operates the decision...
Genetic algorithms (GA's) have some control pa rameters such as the probability of bit mutation or the probability of crossover. These are nornially given a priori by the user (programmer) of the algorithm. There exists a wide variety of values for control parameters and it is difficult to find the best choice of these values in order to optimize the be haviour of a particular GA. We introduce a self...
Several experimental studies have tested the relative merits of various supervised machine learning models. Comparisons have been made along dimensions that include model complexity, prediction accuracy, training set size, and training time. Only limited work has been done to study the effect of training set exemplar typicality on model performance. We present experimental results obtained in testing...
In this paper, we used data consisting of attributes containing financial performance information on failed and non-failed banks. We developed and tested several models using three induction-based machine learning techniques (C4.5, a backpropagation neural network and SX-WEB) and linear discriminant analysis. All models showed test set classification correctness under 74% when trained and tested with...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.