D 2007

The PAH Source Identification Using Positive Matrix Factorization and Clustering Methods

HUDÍK, Tomáš

Základní údaje

Originální název

The PAH Source Identification Using Positive Matrix Factorization and Clustering Methods

Název česky

Identifikace PAH zdrojú použitím pozitivní maticové faktorizace a klastrovacích metod

Autoři

HUDÍK, Tomáš (703 Slovensko, garant)

Vydání

Glueph, 6th International Symposium on Environmental Software Systems, s. 63-71, 2007

Nakladatel

The International Federation for Information Processing WG 5.11

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Kanada

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Kód RIV

RIV/00216224:14330/07:00022439

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-901882-22-7

Klíčová slova anglicky

machine learning;positive matrix factorization;clustering

Štítky

clustering, machine learning, positive matrix factorization

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 7. 8. 2007 21:22, Mgr. Tomáš Hudík

Anotace

ORIG CZ

V originále

The goal of this research was to try to find some typical model (representation) according to which climatologists would by able to identify the sources of pollution. We tried some general algorithms like ART2, Xmeans and EM. Although they gave us a lot of results we could not find which of them would be the best. Therefore we tried algorithm called Positive Matrix Factorization which was able to give us some fitness function. With that function we knew how a created model represents the input data.

Česky

Cílem výzkumu bylo pokusit se najít typický model (reprezentaci) na základě které by klimatologové byli schopni identifikovat zdroje znečištení. Vyzkoušeli jsme několik obecných algoritmů jak ART2, Xmeans a EM. Ačkoli nám daly množství výsledků nebyli jsme schopni zjistit který znich je nejlepší. Proto jsme algoritmus s názvem pozitivní maticová faktorizace, který obsahoval vyhodnocovací funkci. S touhle funkcí jsme vědeli jak vytvořit model reprezentující vstupní data

Návaznosti

MSM0021622412, záměr
Název: Interakce mezi chemickými látkami, prostředím a biologickými systémy a jejich důsledky na globální, regionální a lokální úrovni (INCHEMBIOL) (Akronym: INCHEMBIOL)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Interakce mezi chemickými látkami, prostředím a biologickými systémy a jejich důsledky na globální , regionální a lokální úrovni
Zobrazeno: 9. 11. 2024 09:49