Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
140
konferencja
Status:
Autorzy: Kiersztyn Adam, Kiersztyn Krystyna, Karczmarek Paweł, Kamiński Marek, Kitowski Ignacy, Zbyryt Adam, Łopucki Rafał, Pitucha Grzegorz, Pedrycz Witold
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 1 - 6
Web of Science® Times Cited: 0
Scopus® Cytowania: 1
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: The work was co-financed by the Lublin University of Technology Scientific Fund: FD-ITIT-KIER.
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE) 2021
Skrócona nazwa konferencji: FUZZ-IEEE 2021
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 11 lipca 2021 do 14 lipca 2021
Miasto konferencji: Virtual Conference
Państwo konferencji: LUKSEMBURG
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
The selection of an appropriate method of data analysis is a key problem for researchers from various fields of applications. They consider different methods of data classification,often based on the thematic scope of the data at their disposal.However, various data characteristics, such as data set size, datatype and quality, gaps, outliers and other anomalies, can makeproper selection significantly difficult. Therefore, in this study wepropose a method based on a very universal classifier designedon the basis of calculations using information granules. The mainobjective of the work is to present and comprehensively verifythe effectiveness of the classifier. As an example of application,we propose complicated yet currently important data comingfrom widely understood ecological research. Detailed numerical experiments indicate the high efficiency of the proposed methodand the possibility of easy application to data appearing in otherfields. In addition, various types of aggregation functions of theclassification results are considered in order to obtain the mostreliable results for the discussed problems.