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.
This paper introduces the C-means fuzzy clustering method to evaluate the road traffic status. During the analysis, road traffic status was categorized into four types by using ISODATA algorithm based on expert knowledge. Meanwhile, RBF neural network classification model was established to evaluate the road traffic status. The implementation results showed that the proposed method was capable of...
Hybrid classification model is currently an active research area and successfully solves classification problems in credit scoring. Finding effective classificatory models is important. Classification in credit scoring has been regarded as a critical topic, with its related departments collecting huge amounts of data to avoid making the wrong decision. Filter feature selection model is important in...
To retrieve and extract the most satisfying among the library of components is important in component library management system. The general component retrieval system seldom provides information about respect of reused actually. Data mining technology provides a feasible approach to above problem. In the paper, how to use the application of classification method decision-tree-based to the component...
Traditional machine learning and data mining algorithms mainly assume that the training and test data must be in the same feature space and follow the same distribution. However, in real applications, these two hypotheses are difficult to hold, traditional algorithms are hence no longer applicable. As a new framework of learning, transfer learning could solve this problem effectively. This paper focuses...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.