Cluster analysis of core measurements using heterogeneous data sources: An application to complex Miocene reservoirs

Kísérleti gyártáshoz kapcsolódó adatvizualizációs fejlesztés a Purtár rendszerben

“…Az adatkinyerés esetében az automatizált megoldások preferáltak a szakértői adatkinyeréssel [11] szemben, a kisebb költség, nagyobb pontosság és megbízhatóság, pontosabb anomália érzékelés elérése miatt. Az alábbi követelményeket lehet támasztani:…”

“…Korábbi kutatási feladataimban dashboard alkalmazható:  MES rendszerekben [14],  ütemezési feladatokban [12][15]  adatbányászati feladatokban. [11] További áttekintést ad az alkalmazási területről [17]. Az adatok egy része függetleníthető a folyamattól, lehet az kémiai adat, építőipari adat vagy éppen rendszerfelügyeleti adat.…”

BETONTÁR - kísérlet támogató szoftver fejlesztése

“…A feladat előzményeként kidolgozásra került a Virtuális Poliuretán (PURTÁR) rendszer [1] [3]. A PURTÁR fantázianevű informatikai rendszer egy olyan többfelhasználós, vékony kliens alapú kísérlettámogató rendszer, amely nemcsak a kémiai kísérletek és mérések tárolására és hatékony visszakeresésére alkalmas, hanem adatbányászati módszerekkel [7] van kiegészítve. Ebben a cikkben a PURTÁR kiegészítését mutatjuk be EMI konzorciumi partner építőipari adatlapjai alapján.…”

Tanuló algoritmusok a felügyeleti rendszerekben - áttekintés

“…Jellemző vállalati felhasználási területek: kiskereskedelem, okos közművek és energia, egészségügy, okos város, gyártósorok karbantartása, távfelügyelet, önvezető autók, míg a végfelhasználók esetén: háztartási alkalmazások, hordható/mobil eszközök, csatlakoztatott okos eszközök, személyes egészségvédelem, távérzékelés. 2020-ban körülbelül 17 milliárd olyan eszköz vesz körül minket, amely potenciálisan adatot továbbíthat a felhő rendszerekbe, azaz körülbelül 5 kvintillion (5x10 18 ) bájtnyi adat áll rendelkezésre napi átlagban [6]. Informatikai szempontból az IoT számos kihívással jár.…”

“…A kérdéses minta ahhoz az adatosztály tartozik, amely a leginkább képviseli a pont legközelebbi szomszédait, így azok az értékek lesznek kiugróak, amelyek egyik korábbi osztályhoz sem tartoznak. [14] [18] Elosztott "kiugró érték" keresés SVM-el Kiugró értékek keresésére alkalmasnak bizonyult a Support Vector Machine (SVM) módszer is. Ennek egyik módosítása az un.…”