805 research outputs found
NIEZRÓWNOWAŻONA KLASYFIKACJA WIELOKLASOWA Z ADAPTACYJNYM SYNTETYCZNYM WIELOMIANOWYM NAIWNYM PODEJŚCIEM BAYESA
Opinions related to rising fuel prices need to be seen and analysed. Public opinion is closely related to public policy in Indonesia in the future. Twitter is one of the media that people use to convey their opinions. This study uses sentiment analysis to look at this phenomenon. Sentiment is divided into three categories: positive, neutral, and negative. The methods used in this research are Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes, Adaptive Synthetic k-nearest neighbours, and Adaptive Synthetic Random Forest. The Adaptive Synthetic method is used to handle unbalanced data. The data used in this study are public arguments per province in Indonesia. The results obtained in this study are negative sentiments that dominate all provinces in Indonesia. There is a relationship between negative sentiment and the level of education, internet use, and the human development index. Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes performed better than other methods, with an accuracy of 0.882. The highest accuracy of the Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes method is 0.990 in Papua Barat Province.Należy przyjrzeć się i przeanalizować opinie związane z rosnącymi cenami paliw. Opinia publiczna jest ściśle związana z polityką publiczną Indonezji w przyszłości. Twitter jest jednym z mediów, których ludzie używają do przekazywania swoich opinii. Niniejsze badanie wykorzystuje analizę nastrojów, aby przyjrzeć się temu zjawisku. Opinia jest podzielona na trzy kategorie: pozytywną, neutralną i negatywną. Metody wykorzystane w tym badaniu to Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes, Adaptive Synthetic k-nearest neighbours i Adaptive Synthetic Random Forest. Metoda Adaptive Synthetic służy do obsługi niezrównoważonych danych. Dane wykorzystane w tym badaniu to argumenty publiczne według prowincji w Indonezji. Wyniki uzyskane w tym badaniu to negatywne nastroje, które dominują we wszystkich prowincjach Indonezji. Istnieje związek między negatywnymi nastrojami a poziomem wykształcenia, korzystaniem z Internetu i wskaźnikiem rozwoju społecznego. Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes działała lepiej niż inne metody, z dokładnością 0,882. Najwyższa dokładność metody Adaptive Synthetic Multinomial Naive Bayes wynosi 0,990 w prowincji Papua Barat
A comprehensive approach for the efficient acquisition and processing of hyperspectral images and sequence
Programa Oficial de Doctorado en Computación. 5009P01[Abstract]
Despite the scientific and technological developments achieved during the last
two decades in the hyperspectral field, some methodological, operational and
conceptual issues have restricted the progress, promotion and popular dissemination
of this technology. These shortcomings include the specialized knowledge
required for the acquisition of hyperspectral images, the shortage of publicly accessible
hyperspectral image repositories with reliable ground truth images or
the lack of methodologies that allow for the adaptation of algorithms to particular
user or application processing needs.
The work presented here has the objective of contributing to the hyperspectral
field with procedures for the automatic acquisition of hyperspectral scenes,
including the hardware adaptation of our own imagers and the development
of methods for the calibration and correction of the hyperspectral datacubes,
the creation of a publicly available hyperspectral repository of well categorized
and labeled images and the design and implementation of novel computational
intelligence based processing techniques that solve typical issues related to the
segmentation and denoising of hyperspectral images as well as sequences of them
taking into account their temporal evolution.[Resumen]
A pesar de los desarrollos tecnológicos y científicos logrados en el campo hiperespectral
durante las dos últimas décadas, alg\mas limitaciones de tipo metodológico,
operacional y conceptual han restringido el progreso, difusión y popularización
de esta tecnología, entre ellas, el conocimiento especializado requerido
en la adquisición de imágenes hiperespectrales, la carencia de repositorios de
imágenes hiperespectrales con etiquetados fiables y de acceso público o la falta
de metodologías que posibiliten la adaptación de algoritmos a usuarios o necesidades
de procesamiento concretas.
Este trabajo doctoral tiene el objetivo de contribuir al campo hiperespectral
con procedimientos para la adquisición automática de escenas hiperespectrales,
incluyendo la adaptación hardware de cámaras hiperespectrales propias
y el desarrollo de métodos para la calibración y corrección de cubos de datos
hiperespectrales; la creación de un repositorio hiperespectral de acceso público
con imágenes categorizadas y con verdades de terreno fiables; y el diseño e
implementación de técnicas de procesamiento basadas en inteligencia computacional
para la resolución de problemas típicamente relacionados con las tareas
de segmentación y eliminación de ruido en imágenes estáticas y secuencias de
imágenes hiperespectrales teniendo en consideración su evolución temporal.[Resumo]
A pesar dos desenvolvementos tecnolóxicos e científicos logrados no campo
hiperespectral durante as dúas últimas décadas, algunhas lirrútacións de tipo
metodolóxico¡ operacional e conceptual restrinxiron o progreso) difusión e popularización
desta tecnoloxía, entre elas, o coñecemento especializado requirido
na adquisición de imaxes hiperespectrales¡ a carencia de repositorios de irnaxes
hiperespectrales con etiquetaxes fiables e de acceso público ou a falta de metodoloxías
que posibiliten a adaptación de algoritmos a usuarios ou necesidades de
procesamento concretas.
Este traballo doutoral ten o obxectívo de contribuir ao campo hiperespectral
con procedementos para a adquisición automática de eicenas hiperespectrais,
incluíndo a adaptación hardware de cámaras hiperespectrales propias e o desenvolvemento
de métodos para a calibración e corrección de cubos de datos hiperespectrais;
a creación dun repositorio hiperespectral de acceso público con imaxes
categorizadas e con verdades de terreo fiables; e o deseño e implementación de
técnicas de procesamento baseadas en intelixencia computacional para a resolución
de problemas tipicamente relacionado~ coas tarefas de segmentación e
eliminación de ruído en imaxes estáticas e secuencias de imaxes hiperespectrai~
tendo en consideración a súa evolución temporal
A Review of Platforms for the Development of Agent Systems
Agent-based computing is an active field of research with the goal of
building autonomous software of hardware entities. This task is often
facilitated by the use of dedicated, specialized frameworks. For almost thirty
years, many such agent platforms have been developed. Meanwhile, some of them
have been abandoned, others continue their development and new platforms are
released. This paper presents a up-to-date review of the existing agent
platforms and also a historical perspective of this domain. It aims to serve as
a reference point for people interested in developing agent systems. This work
details the main characteristics of the included agent platforms, together with
links to specific projects where they have been used. It distinguishes between
the active platforms and those no longer under development or with unclear
status. It also classifies the agent platforms as general purpose ones, free or
commercial, and specialized ones, which can be used for particular types of
applications.Comment: 40 pages, 2 figures, 9 tables, 83 reference
Self-Evaluation Applied Mathematics 2003-2008 University of Twente
This report contains the self-study for the research assessment of the Department of Applied Mathematics (AM) of the Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science (EEMCS) at the University of Twente (UT). The report provides the information for the Research Assessment Committee for Applied Mathematics, dealing with mathematical sciences at the three universities of technology in the Netherlands. It describes the state of affairs pertaining to the period 1 January 2003 to 31 December 2008
- …