Filters
total: 15
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (14)
Search results for: KNN
-
Architektura Systemów Komputerowych
Research PotentialGłówną tematyką badawczą podejmowaną w Katedrze jest rozwój architektury aplikacji i systemów komputerowych, w szczególności aplikacji i systemów równoległych i rozproszonych. "Architecture starts when you carefully put two bricks together" - stwierdza niemiecki architekt Ludwig Mies von der Rohe. W przypadku systemów komputerowych dotyczy to nie cegieł, a modułów sprzętowych lub programowych. Przez architekturę systemu komputerowego...
-
Zespół ekoinżynierii i silników spalinowych
Research PotentialWysokosprawne, proekologiczne napędy i systemy konwersji energii
-
Katedra Inżynierii Chemicznej i Procesowej
Research Potential* Inżynieria chemiczna i bioprocesowa dla zastosowań w energii odnawialnej * Konstrukcja nowoczesnych rozwiązań do rozdzielania, kontroli i analityki procesowej o kontroli jakości * Otrzymywanie nowych sorbentów i faz stacjonarnych dla procesów rozdzielania w skali od laboratoryjnej do procesowej * Oczyszczanie ścieków przemysłowych z wykorzystaniem zaawansowanych procesów utleniania * Oczyszczanie ścieków przemysłowych z wykorzystaniem...
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (1)
Search results for: KNN
-
Pracownia Fotogrametrii i Teledetekcji Niskiego Pułapu
Business OfferW pracowni prowadzone są badania naukowe oraz zajęcia dydaktyczne z zakresu fotogrametrii cyfrowej i teledetekcji, szczególnie z niskiego pułapu czyli z bezzałogowych statków powietrznych. W ramach działań pracowni prowadzone są pomiary terenowe z użyciem nowoczesnych technik pomiarowych i bezzałogowych statków powietrznych, szkolenie lotnicze operatorów bezzałogowych statków powietrznych. Prace kameralne realizowane są na nowoczesnym...
Other results Pokaż wszystkie wyniki (23)
Search results for: KNN
-
Two Stage SVM and kNN Text Documents Classifier
PublicationThe paper presents an approach to the large scale text documents classification problem in parallel environments. A two stage classifier is proposed, based on a combination of k-nearest neighbors and support vector machines classification methods. The details of the classifier and the parallelisation of classification, learning and prediction phases are described. The classifier makes use of our method named one-vs-near. It is...
-
Improving css-KNN Classification Performance by Shifts in Training Data
PublicationThis paper presents a new approach to improve the performance of a css-k-NN classifier for categorization of text documents. The css-k-NN classifier (i.e., a threshold-based variation of a standard k-NN classifier we proposed in [1]) is a lazy-learning instance-based classifier. It does not have parameters associated with features and/or classes of objects, that would be optimized during off-line learning. In this paper we propose...
-
A Study on Influence of Normalization Methods on Music Genre Classification Results Employing kNN Algorithms
PublicationThis paper presents a comparison of different normalization methods applied to the set of feature vectors of music pieces. Test results show the influence of min-nlax and Zero-Mean normalization methods, employing different distance functions (Euclidean, Manhattan, Chebyshev, Minkowski) as a pre-processing for genre classification, on k-Nearest Neighbor (kNN) algorithm classification results.
-
Inteligentna Synteza Niskich Częstotliwości w urządzeniach mobilnych
PublicationW pracy przedstawiono algorytm inteligentnej adaptacji parametrów syntezy niskich częstotliwości w urządzeniach przenośnych w zależności od odtwarzanego gatunku muzycznego (Smart VBS). Proponowany algorytm wykorzystuje metody generacji harmonicznych oparte na generatorze funkcji nieliniowych (NLD) i wokoderze fazowym (PV). Dla znalezienia optymalnych parametrów syntezy przeprowadzono testy subiektywne sprawdzające powiązanie parametrów...
-
In uence of Low-Level Features Extracted from Rhythmic and Harmonic Sections on Music Genre Classi cation
PublicationWe present a comprehensive evaluation of the infuence of 'harmonic' and rhythmic sections contained in an audio file on automatic music genre classi cation. The study is performed using the ISMIS database composed of music files, which are represented by vectors of acoustic parameters describing low-level music features. Non-negative Matrix Factorization serves for blind separation of instrument components. Rhythmic components...