Zobrazeno 1 - 10
of 45
pro vyhledávání: '"incomplete dataset"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Po Chan Chiu, Ali Selamat, Ondrej Krejcar, King Kuok Kuok, Siti Dianah Abdul Bujang, Hamido Fujita
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 61544-61566 (2022)
Missing values are highly undesirable in real-world datasets. The missing values should be estimated and treated during the preprocessing stage. With the expansion of nature-inspired metaheuristic techniques, interest in missing value imputation (MVI
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/11de1e4b052a42a5a32fc764c5e56a76
Publikováno v:
Symmetry, Vol 14, Iss 11, p 2256 (2022)
This paper discusses and compares several computed tomography (CT) algorithms capable of dealing with incomplete data. This type of problem has been proposed for a symmetrical grid and symmetrically distributed transmitters and receivers. The use of
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/29ee83842dba488e8e7b6d862ec92f5a
Publikováno v:
Open Computer Science, Vol 9, Iss 1, Pp 200-211 (2019)
The use of data driven techniques is popular in smart manufacturing. Machine learning, statistics or a combination of both have been used to improve processes in electronic manufacturing. This paper presents the application of classical techniques to
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b2aa706beacd4de3acd4d765edfa9f07
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 7, Pp 152533-152544 (2019)
In the complex industrial environment, data missing situation is often occurred in the process of data acquisition and transition. The major contribution of the paper is the proposal of a deep bidirectional echo state network (DBESN) framework for ti
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b32988ac237d451c8ce9526bd9e94e99
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
K. Rameshkumar
Publikováno v:
ICTACT Journal on Soft Computing, Vol 1, Iss 4, Pp 171-177 (2011)
Missing values and incomplete data are a natural phenomenon in real datasets. If the association rules mine incomplete disregard of missing values, mistaken rules are derived. In association rule mining, treatments of missing values and incomplete da
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/dd195c50877e43bbb8797e9359d08da0
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Sustainability; Volume 14; Issue 18; Pages: 11232
Data-driven models have recently proved to be a very powerful tool to extract relevant information from different kinds of datasets. However, datasets are often subject to multiple anomalies, including the loss of important parts of entries. In the c