W wyniku prac badawczych powstał artykuł opublikowany w czasopiśmie MDPI Energies (IF: 3.004, 140 pkt MNiSW).
Dymora, P.; Mazurek, M.; Bomba, S. A Comparative Analysis of Selected Predictive Algorithms in Control of Machine Processes. Energies 2022, 15, 1895. https://doi.org/10.3390/en15051895
Abstrakt
W artykule przedstawiono analizę porównawczą wybranych algorytmów predykcji i analizy danych. Badania oparto na danych pochodzących z frezarki sterowanej numerycznie (CNC). Opisano również metody ekstrakcji wiedzy z bardzo dużych zbiorów danych, charakterystykę klasycznych metod analitycznych stosowanych w zbiorach danych oraz procesy odkrywania wiedzy w bazach danych (KDD). Celem badania jest analiza porównawcza wybranych algorytmów predykcji i analizy danych w celu określenia czasu i stopnia wykorzystania narzędzi, aby odpowiednio wcześnie zareagować i uniknąć niepożądanych zdarzeń wpływających na efektywność produkcji. Badania oparto na algorytmach K-najbliższego sąsiada, drzewa decyzyjnego i regresji liniowej. Oceniono wpływ tempa uczenia się i rozmiarów zbiorów testowych, co może mieć istotny wpływ na optymalizację czasu i jakości obliczeń. Wykazano, że precyzja maleje wraz ze wzrostem wartości K grupy średniej, podczas gdy procent liczby klas w danym zestawie (recall) rośnie. Średnia harmoniczna średniej grupy również rośnie wraz ze wzrostem K, podczas gdy zaobserwowano istotny spadek tych wartości dla odchyleń standardowych grupy. Wartość liczbowa dokładności maleje wraz ze wzrostem K.
