Simon Károly Babes Bolyai Tudományegyetem
|
|
|
- Margit Borbélyné
- 9 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Evolúciósalgoritmusokalkalmazása azadatelemzésben SimonKároly Babes BolyaiTudományegyetem 1
2 Evolúciósszámítástechnikaimodellek Evolúciósszámítástechnika:biológiaiinspirációjúkeresésiés optimalizálásiparadigma Alapötlet:abiológiaireprodukció,természeteskiválasztódásés evolúciómodellezése lehetségesmegoldáspopulációkevolúciója Evolúciósszámítástechnika evolúciósszámítástechnikai modellek EvolúciósAlgoritmusok EvolúciósAlgoritmusok:GenetikusAlgoritmusok,Evolúciós Programozás,EvolúciósStratégiák,Genetikusprogramozás Evolúciósoptimalizálás:komplexoptimalizálásiproblémák megoldásaevolúciósalgoritmusoksegítségével 2
3 EvolúciósAlgoritmusok lehetségesmegoldáspopulációkevolúciója biológiaiinspirációjúkeresésioperátorok:kiválasztás,keresztezés, mutáció alehetségesmegoldásokegypopulációegyedei,mindenikegyeda keresésitéregy egypontjátkódolja az egyedeket egy probléma specifikus rátermettségi (fitness) függvénysegítségévelhasonlítjukössze apopulációfejlődéseegyadottleállításifeltételeléréséigtart a megoldás: az utolsó populáció, annak egy része, vagy a legnagyobbrátermettségiértékkelrendelkezőegyed 3
4 GenetikusAlgoritmusok azegyedeketkromoszómákkalkódoljuk Kódolásitípusok: bináris:akromoszómákbitsorozatok valós:probléma specifikuskódolás Keresésioperátorok: keresztezés(recombination):újegyedeklétrehozásaaszülők genetikaiinformációjánakkombinálásával mutáció:újegyedlétrehozásaegyegyedgénállományának véletlenszerűmegváltoztatásával kiválasztásakeresztezésre:apopulációbólmelyegyedeklesznek kiválasztvamintszülők kiválasztásacserére:melyegyedekkerülnekakövetkező generációba 4
5 GenetikusAlgoritmusok Akeresésifolyamat: mindeniterációnálegyújpopulációjönlétre generációk néhányegyedetrátermettségükalapjánkiválasztunkkeresztezésre. apárokbólszármaztatottegyedekegyközbeesőpopulációtalkotnak. amutációoperátormódosítjaezeketazutódokatésegyúj közbeesőpopulációjönlétre. azújgeneráció:aközbeesőpopuláció,ésazeredetipopulációból kiválasztottegyedek 5
6 Evolúciósoptimalizálás egycélfüggvényoptimalizálása komplexoptimalizálásiproblémák(np teljesproblémák, kombinatoriálisoptimalizálásiproblémák,nemkonvexvagynem deriválhatócélfüggvények,stb.) dinamikus,multi kriteriálisésmulti modálisoptimalizálás 6
7 Evolúciósmulti modálisoptimalizálás Multi modálisoptimalizálás: astandardgenetikus algoritmusokaglobálisoptimum felekonvergálnak sokvalósproblémaesetében többoptimálisvagyoptimálist közelítőmegoldáslétezik néhányesetbencélunklehet mindenoptimumpont meghatározása(lokális optimumok) speciálisevolúciósmodelleket alkalmazhatunk 7
8 Evolúciósmulti modálisoptimalizálás Klasszikusmodellek: alpopulációkalkalmazása megosztottrátermettségifüggvény példákklasszikusmodellekre:niching,crowding,migration, speciationstb. Hátrányok: túlkoraikonvergencia különbözőalpopulációkhoztartozóegyedekkeresztezése érvénytelenmegoldások optimumpontokközöttiegyedekkeresztezése fölösleges műveletek,magaskomplexitás Újevolúciósmulti modálisoptimalizálásieljárások: Roaming,GeneticChromodynamics,stb. 8
9 GeneticChromodynamics egyújkeresésiésoptimalizálásimetaheurisztikatöbboptimum pontmeghatározására alapötlet:stabilalpopulációkkialakulásánakelősegítése,ésezek fenntartása azalpopulációkkülönbözőoptimumpontokfelekonvergálnak jellemzők:változóméretűpopulációkhasználata, steppingstone keresésimechanizmus,rövidtávúkölcsönhatások, merging (egyesítési)operátor mikropopulációsmodelleketalkalmazhatunk bármilyenprobléma specifikuskodifikáláshasználatalehetséges 9
10 Alkalmazásazadatelemzésben:klaszterezés Központiproblémaazadatelemzéskereteinbelül: azobjektumoktermészetescsoportosulásánakmeghatározása Klaszterezés(Clustering): egyadathalmazelemeitcsoportokbasoroljukegymáshozvaló hasonlóságukalapján egycsoportotegyprototípusvektorhatározmeg,a klaszterközéppont. aklaszterezésfolyamánkétproblémátkellmegoldanunk: megkellhatároznunkacsoportokszámát megkelltalálnunkaközéppontokat Statikusklaszterezésieljárások: aklaszterekszámaelőremeghatározott Dinamikusklaszterezésieljárások: azeljárásmeghatározzaaklaszterekszámátis 10
11 GC alapúdinamikusklaszterezés mindenosztálytegyprototípushatározmeg,mindenprototípust egykromoszómakódol acélatermészetesklaszterközéppontokfelekonvergáló kromoszómákazonosítása akezdetipopulációtvéletlenszerűengeneráljuk akeresésifolyamatsoránalkalmazottkeresésioperátorok: kiválasztás,keresztezés,mutációésegybeolvasztás(merging) 11
12 Rátermettségifüggvény Gausstípusúrátermettségifüggvény: m f (L j ) = e xi L j 2 σ j2 i =1 Rátermettségtájkép (fitnesslandscape) 12
13 GCDC Kölcsönhatásitartomány: mindenegyedesetébenmeghatározunkegykölcsönhatási tartományt akölcsönhatásitartománysugaraegyedenkéntváltozhat Kiválasztás: mikropopulációsmodelltalkalmazunk Keresztezés: agénekkonvexrekombinációja Mutáció: agénekadditívperturbációja Túlélés: aleszármazottatösszehasonlítjukadominánsszülővel,ésa rátermettebbkerülbeakövetkezőgenerációba(directsurvival competition) 13
14 GCDC Egybeolvasztás(merging): azalpopulációkonbelülakromoszómákegyidőutánközel kerülnekegymáshoz amikorkétkromoszómaközöttitávolságegyadottküszöbértékalá csökken,azilletőegyedeketegybeolvasztjuk Leállásifeltétel: haegymeghatározottszámúlépésutánnincsenváltozása populációban,akeresésifolyamatleáll azutolsópopulációtképezőegyedeklesznekaklaszterek középpontjai meghatározzukapontokhovatartozását 14
15 GCDC Paraméterek: akölcsönhatásitartománysugara(interactionradius) azegybeolvasztásiküszöbérték(mergingdistance) amutációléptéke(mutationstepsize) arátermettségifüggvényσjparamétere Adaptációsmechanizmusok: akölcsönhatásitartományadaptációja összefüggésbevezetéseakölcsönhatásitartományméreteésaσj paraméterközött dinamikusrátermettségifüggvény dinamikus optimalizálás amutációléptékeésakölcsönhatásitartományméreteközötti összefüggés,azegybeolvasztásiküszöbértékautomatikus meghatározása csatoltcellás(link cell)eljárás arövidtávúkölcsönhatások kezelése,kisebbkomplexitás,újadaptációstechnikák 15
16 Példa PéldaaGCDCeljárás működésére:agcdc általmeghatározott prototípusok1,10,50 és150iterációután. 16
17 Alkalmazás:GeneExpressionAnalysis Génkifejeződés(génexpresszió):soklépcsősfolyamat,melynek soránagénbenrejlőinformáció(dns)megjelenikvalamilyen fehérjében,ésennekeredményekéntasejtszerkezete,funkciójajól mérhetőenmegváltozik Génexpressziósszintekmérése microarraytechnológia génexpressziósadatok(általábanvalósmátrixok:asorokkülönböző géneknek,azoszlopokkülönbözőfeltételeknekvagy időpillanatoknakfelelnekmeg) GénexpresszióAnalízis(GeneExpressionAnalysis): Cél:agénexpressziósadatokstatisztikaielemzése agének klaszterezéseazexpressziósszintekfüggvényében Motiváció:asejtekműködésénekmegértése,agénkifejeződési szintekváltozásánakmegfigyelésebetegségek,kezelésekidejealatt 17
18 AGCDCalkalmazás RCNSadathalmaz:112génkifejeződésiszintjeiapatkány központiidegrendszerénekkialakulásaalatt,9időpillanatban abiológiailagértelmezhetőfelosztás6osztályttartalmaz 18
19 Eredmények Elérteredmények: azosztályokszáma:9 17 közeliklaszterekegybeolvasztása 6klaszter: a3.és5.klaszter:ok az1.klaszterfelosztása3kisebbklaszterbe a2.,4.és6.klaszteregybeolvasztása Összehasonlítások: GCDC k means,linkage aklaszterezéspontosságánakmérése:tévesztésmátrix(recall, precision F measure) method F measure k means GCDC Linkage
értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function)
Genetikus algoritmusok globális optimalizálás sok lehetséges megoldás közül keressük a legjobbat értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) populáció kiválasztjuk a legrátermettebb egyedeket
Algoritmusok Tervezése. 9. Előadás Genetikus Algoritmusok Dr. Bécsi Tamás
Algoritmusok Tervezése 9. Előadás Genetikus Algoritmusok Dr. Bécsi Tamás Biológiai háttér (nagyvonalúan) A sejt genetikai információit hordozó DNS általában kromoszómának nevezett makromolekulákba van
Intelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal
Intelligens Rendszerek Elmélete Dr. Kutor László Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html login: ire jelszó: IRE0 IRE / A természet általános kereső algoritmusa:
A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű "optimálásának" általános és robosztus módszere
A genetikus algoritmus, mint a részletes modell többszempontú és többérdekű "optimálásának" általános és robosztus módszere Kaposvári Egyetem, Informatika Tanszék I. Kaposvári Gazdaságtudományi Konferencia
értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function)
Genetikus algoritmusok globális optimalizálás sok lehetséges megoldás közül keressük a legjobbat értékel függvény: rátermettségi függvény (tness function) populáció kiválasztjuk a legrátermettebb egyedeket
Klaszterezés, 2. rész
Klaszterezés, 2. rész Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 208. április 6. Csima Judit Klaszterezés, 2. rész / 29 Hierarchikus klaszterezés egymásba ágyazott klasztereket
Képrekonstrukció 9. előadás
Képrekonstrukció 9. előadás Balázs Péter Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Szegedi Tudományegyetem hv-konvex összefüggő halmazok Mag-burok-szerű rekonstrukció: S. Brunetti, A. Del Lungo, F.
Képrekonstrukció 6. előadás
Képrekonstrukció 6. előadás Balázs Péter Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Szegedi Tudományegyetem Diszkrét tomográfia (DT) A CT-hez több száz vetület szükséges időigényes költséges károsíthatja
A szellemivagyon-értékelés alapjai
A szellemivagyon-értékelés alapjai Káldos Péter Magyar Szabdalmi Hivatal H 1054 Budapest Garibaldi u. 2 peter.kaldos@hpo.hu Tel: +36 1 474 5814 Menü A szellemivagyon-értékelés céljai Alkalmazott módszerek
Intelligens Rendszerek Elmélete. Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal. A genetikus algoritmus működése. Az élet információ tárolói
Intelligens Rendszerek Elmélete dr. Kutor László Párhuzamos keresés genetikus algoritmusokkal http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html login: ire jelszó: IRE07 IRE 5/ Természetes és mesterséges genetikus
Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok
BLSZM-10 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Genetikus algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu BLSZM-10 p. 2/18 Bevezetés 1950-60-as
Genetikus algoritmusok
Genetikus algoritmusok Zsolnai Károly - BME CS zsolnai@cs.bme.hu Keresőalgoritmusok osztályai Véletlent használó algoritmusok Keresőalgoritmusok Kimerítő algoritmusok Dinamikus programozás BFS DFS Tabu
Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az
Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az Interneten Megkülönböztetett kiszolgálás A kiszolgáló architektúrák minősége az Interneten: Integrált kiszolgálás (IntServ) Megkülönböztetett kiszolgálás (DiffServ)
FEJLESZTÉSI IRÁNYOK 2014-2020 - Jász-Nagykun-Szolnok megye területfejlesztési elképzelései - különös tekintettel a Tisza-tavi térségre
Tisza-tó Napja rendezvénysorozat - Szakmai konferencia FEJLESZTÉSI IRÁNYOK 2014-2020 - Jász-Nagykun-Szolnok megye területfejlesztési elképzelései - különös tekintettel a Tisza-tavi térségre Kisköre, 2013.
Minőségbiztosítás, validálás
Minőségbiztosítás, validálás Előzetes tanulmányok (BSc): Műszeres analitika gyakorlatok inorg.unideb.hu/oktatas Kapcsolódó tanulmányok (MSc): Minőségbiztosítás című előadás Tételek: 1. Minőségbiztosítási
Természetes szelekció és adaptáció
Természetes szelekció és adaptáció Amiről szó lesz öröklődő és variábilis fenotípus természetes szelekció adaptáció evolúció 2. Természetes szelekció Miért fontos a természetes szelekció (TSZ)? 1. C.R.
Dr. habil. Maróti György
infokommunikációs technológiák III.8. MÓDSZER KIDOLGOZÁSA ALGORITMUSOK ÁTÜLTETÉSÉRE KIS SZÁMÍTÁSI TELJESÍTMÉNYŰ ESZKÖZÖKBŐL ÁLLÓ NÉPES HETEROGÉN INFRASTRUKTÚRA Dr. habil. Maróti György maroti@dcs.uni-pannon.hu
Gyakorló feladatok adatbányászati technikák tantárgyhoz
Gyakorló feladatok adatbányászati technikák tantárgyhoz Buza Krisztián Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Klaszterezés kiértékelése Feladat:
HÁLÓZATSZERŰEN MŰKÖDŐ LOGISZTIKÁVAL INTEGRÁLT TERMELÉSÜTEMEZÉS MEGOLDÁSA GENETIKUS ALGORITMUS ALKALMAZÁSÁVAL. OLÁH Béla
HÁLÓZATSZERŰEN MŰKÖDŐ LOGISZTIKÁVAL INTEGRÁLT TERMELÉSÜTEMEZÉS MEGOLDÁSA GENETIKUS ALGORITMUS ALKALMAZÁSÁVAL OLÁH Béla A TERMELÉSÜTEMEZÉS MEGFOGALMAZÁSA Flow shop: adott n számú termék, melyeken m számú
Informatikai Rendszerek Tervezése
Sapientia - Erdélyi Magyar TudományEgyetem (EMTE) Csíkszereda IRT.- 5. kurzus 1 Informatikai Rendszerek Tervezése 4. Előadás: Genetikus algoritmusok Illyés László 1 Tartalom Bevezető A kanonikus genetikus
Szelekció. Szelekció. A szelekció típusai. Az allélgyakoriságok változása 3/4/2013
Szelekció Ok: több egyed születik, mint amennyi túlél és szaporodni képes a sikeresség mérése: fitnesz Szelekció Ok: több egyed születik, mint amennyi túlél és szaporodni képes a sikeresség mérése: fitnesz
Klaszterelemzés az SPSS-ben
Klaszterelemzés az SPSS-ben Petrovics Petra Doktorandusz Klaszteranalízis Olyan dimenziócsökkentő eljárás, amellyel adattömböket megfigyelési egységeket tudunk viszonylag homogén csoportokba sorolni, klasszifikálni.
CMS Pixel Detektor működése
CMS Pixel Detektor működése VÁMI Tamás Álmos Kísérleti mag- és részecskefizikai szeminárium (ELTE) Large Hadron Collider Large Hadron Collider @P5 p + p + 15 m Nyomkövető rendszer Töltött részecskék
Egy magyarországi élelmiszergyártó üzem termelésének és termelés-kiszolgálásának szimulációs vizsgálata, tapasztalatai
Egy magyarországi élelmiszergyártó üzem termelésének és termelés-kiszolgálásának szimulációs vizsgálata, tapasztalatai Simon László, logisztikai rendszertervező, ECO-LOG-ING Bt. A feladatok jelentős részénél
Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei. Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1
Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1 1 Szent István Egyetem, Élelmiszertudományi Kar, Árukezelési és Érzékszervi
EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak
EPIDEMIOLÓGIA I. Alapfogalmak TANULJON EPIDEMIOLÓGIÁT! mert része a curriculumnak mert szüksége lesz rá a bármilyen tárgyú TDK munkában, szakdolgozat és rektori pályázat írásában mert szüksége lesz rá
ipont ipont az oktatásban
ipont az oktatásban ipont csoport Alapítás 2003 Alkalmazottak száma 40 fő ipont Magyarország ipont Közel-Kelet Budapest székhely, menedzsment FreeRay Békéscsaba ipms fejlesztési központ UAE - Dubai közel-keleti
Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése
Társadalmi és gazdasági hálózatok modellezése 5. el adás Közösségszerkezet El adó: London András 2017. október 16. Közösségek hálózatban Homofília, asszortatívitás Newman modularitás Közösségek hálózatban
Gépi tanulás. Neurális hálók, genetikus algoritmus. Közlekedési informatika MSc. Földes Dávid St. 405.
Gépi tanulás Neurális hálók, genetikus algoritmus Közlekedési informatika MSc Földes Dávid foldes.david@mail.bme.hu St. 405. Tartalom Mesterséges intelligencia - bevezetés Neurális hálózatok Evolúciós
Posztanalitikai folyamatok az orvosi laboratóriumban, az eredményközlés felelőssége
Posztanalitikai folyamatok az orvosi laboratóriumban, az eredményközlés felelőssége Autovalidálási folyamatok Lókiné Farkas Katalin Az autovalidálás elméleti alapjai Az előző eredménnyel való összehasonlítás
7. Régió alapú szegmentálás
Digitális képek szegmentálása 7. Régió alapú szegmentálás Kató Zoltán http://www.cab.u-szeged.hu/~kato/segmentation/ Szegmentálási kritériumok Particionáljuk a képet az alábbi kritériumokat kielégítő régiókba
Izgalmas újdonságok a klaszteranalízisben
Izgalmas újdonságok a klaszteranalízisben Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet Mi a klaszteranalízis (KLA)? Keressük a személyek (vagy bármilyen
Adatbányászat: Klaszterezés Haladó fogalmak és algoritmusok
Adatbányászat: Klaszterezés Haladó fogalmak és algoritmusok 9. fejezet Tan, Steinbach, Kumar Bevezetés az adatbányászatba előadás-fóliák fordította Ispány Márton Logók és támogatás A tananyag a TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0046
Evolúció. Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet
Evolúció Dr. Szemethy László egyetemi docens Szent István Egyetem VadVilág Megőrzési Intézet Mi az evolúció? Egy folyamat: az élőlények tulajdonságainak változása a környezethez való alkalmazkodásra Egy
Közösség detektálás gráfokban
Közösség detektálás gráfokban Önszervező rendszerek Hegedűs István Célkitűzés: valamilyen objektumok halmaza felett minták, csoportok detektálása csakis az egyedek közötti kapcsolatok struktúrájának a
Gépi tanulás a gyakorlatban. Kiértékelés és Klaszterezés
Gépi tanulás a gyakorlatban Kiértékelés és Klaszterezés Hogyan alkalmazzuk sikeresen a gépi tanuló módszereket? Hogyan válasszuk az algoritmusokat? Hogyan hangoljuk a paramétereiket? Precízebben: Tegyük
ÉPÜLETEK TŰZBIZTONSÁGA ÉS A KIÜRÍTÉS
Szent István Egyetem Ybl Miklós Építéstudományi Kar Tűzvédelmi és Biztonságtechnikai Intézet Dr. Beda László intézetigazgató, főiskolai tanár ÉPÜLETEK TŰZBIZTONSÁGA ÉS A KIÜRÍTÉS 2010 ÉPÜLETBIZTONSÁG Egy
Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék... 3 Előszó... 9
... 3 Előszó... 9 I. Rész: Evolúciós számítások technikái, módszerei...11 1. Bevezetés... 13 1.1 Evolúciós számítások... 13 1.2 Evolúciós algoritmus alapfogalmak... 14 1.3 EC alkalmazásokról általában...
Ellátási lánc optimalizálás egy új multinál
Ellátási lánc optimalizálás egy új multinál Provimi Pet Food Europe A PPF Supply Center koncepció Az optimalizálás első lépései A PPF ellátási láncának optimalizálása Az AIMMS project tanulságai Költségcsökkentés
Tüdő adenocarcinomásbetegek agyi áttéteiben jelenlévő immunsejtek, valamint a PD-L1 és PD-1 fehérjék túlélésre gyakorolt hatása
Tüdő adenocarcinomásbetegek agyi áttéteiben jelenlévő immunsejtek, valamint a és PD-1 fehérjék túlélésre gyakorolt hatása Téglási Vanda, MoldvayJudit, Fábián Katalin, Csala Irén, PipekOrsolya, Bagó Attila,
Hálózati operációs rendszerek II.
Hálózati operációs rendszerek II. Novell Netware 5.1 Web-es felügyelet, DNS/DHCP szerver, mentési alrendszer 1 Web-es felügyelet Netware Web Manager HTTPS protokollon keresztül pl.: https://fs1.xy.hu:2200
passion for precision Sphero-X simítás és nagyolás 40 és 70 HRC között
passion for precision simítás és nagyolás 40 és 70 között simítás és nagyolás 40 és 70 között [ 2 ] A az új nagyteljesítményű osztályt jelenti az edzett alapanyagok hatékony megmunkálása terén a szerszámgyártásban.
Zenegenerálás, majdnem természetes zene. Bernád Kinga és Roth Róbert
Zenegenerálás, majdnem természetes zene Bernád Kinga és Roth Róbert Tartalom 1. Bevezető 2. Eddigi próbálkozások 3. Módszerek 4. Algoritmus bemutatása 5. Összefoglaló (C) Bernád Kinga, Roth Róbert 2 1.
DSD DSD. Az új Nemzeti Rákregiszter előnyei kutatói szempontból. Kovács László Szentirmay Zoltán Surján György Gaudi István Pallinger Péter
MTA SZTAKI Department of Distributed Systems Az új Nemzeti Rákregiszter előnyei kutatói szempontból Kovács László Szentirmay Zoltán Surján György Gaudi István Pallinger Péter Nemzeti regiszterek Európában
Sugárbiológiai ismeretek: LNT modell. Sztochasztikus hatások. Daganat epidemiológia. Dr. Sáfrány Géza OKK - OSSKI
Sugárbiológiai ismeretek: LNT modell. Sztochasztikus hatások. Daganat epidemiológia Dr. Sáfrány Géza OKK - OSSKI Az ionizáló sugárzás biológiai hatásai Determinisztikus hatás Sztochasztikus hatás Sugársérülések
RÉSZLETEZŐ OKIRAT (1) a NAH /2017 nyilvántartási számú akkreditált státuszhoz
RÉSZLETEZŐ OKIRAT (1) a NAH-1-1393/2017 nyilvántartási számú akkreditált státuszhoz 1) Az akkreditált szervezet neve és címe: CHINOIN Gyógyszer- és Vegyészeti Termékek Gyára Zrt. Újpesti környezetvédelem
Demográfia. Def.: A születés, mortalitás, ki- és bevándorlás kvantifikálása. N jelenleg. = N korábban. + Sz M + Be Ki. A szervezetek típusai: UNITER
Demográfia Def.: A születés, mortalitás, ki- és bevándorlás kvantifikálása N jelenleg = N korábban + Sz M + Be Ki A szervezetek típusai: UNITER MODULÁRIS Ramet Genet 1 Élőlények egyedszámának meghatározása:
LELÁTÓ. Az utolsó téli edzések. A II. Kerület UFC információs magazinja. Wwww.keruletufc.hu
A hálózati szintű dinamikus teherbírásmérés múltja és jelene
A hálózati szintű dinamikus teherbírásmérés múltja és jelene SZARKA ISTVÁN osztályvezető Országos Közúti Adatbank Magyar Közút Kht. MAÚT ÚTÉPÍTÉSI AKADÉMIA 11. A legfrissebb... 1 Statikus teherbírásmérés
A vegetatív működés modelljei
Tartalom 1 Motiváció 2 Decentralizált irányítási modellek 3 Működőképesség és stabilitás 4 Összehasonlítás 5 Következtetések Az Anti-Equilibriumtól a Hiányig Az Anti-Equilibriumban ígért konstruktív kritika:
Genetikus algoritmusok megvalósítása MATLAB segítségével
Genetikus algoritmusok megvalósítása MATLAB segítségével Werner Ágnes A Matlab genetikus algoritmusokat használó eszköztára Kétféle módon használhatjuk fel az eszköztár lehetőségeit: 1. Parancssorból 2.
Fizikailag aktív kortársak prototípusészlelése szegedi egyetemisták körében
Fizikailag aktív kortársak prototípusészlelése szegedi egyetemisták körében Keresztes Noémi 1, Pikó Bettina 1, John de Wit 2, Horváth Gábor 3, Szilágyi Nóra 4 1 Szegedi Tudományegyetem, Magatartástudományi
II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László
A kockázat alapú felülvizsgálati és karbantartási stratégia alkalmazása a MOL Rt.-nél megvalósuló Statikus Készülékek Állapot-felügyeleti Rendszerének kialakításában II. rész: a rendszer felülvizsgálati
Hidraulikus hálózatok robusztusságának növelése
Dr. Dulovics Dezső Junior Szimpózium 2018. Hidraulikus hálózatok robusztusságának növelése Előadó: Huzsvár Tamás MSc. Képzés, II. évfolyam Témavezető: Wéber Richárd, Dr. Hős Csaba www.hds.bme.hu Az előadás
P 2 P 1. 4.1 ábra Az f(x) függvény globális minimuma (P 1 ) és egy lokális minimuma (P 2 ).
Paláncz Béla - Numerikus Módszerek - 211-4. Optimalizálás 4 Optimalizálás Bevezetés Az optimalizáció, egy függvény szélsőértéke helyének meghatározása, talán a legfontosabb numerikus eljárások közé tartozik.
Hipotézis vizsgálatok
Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével
FlowCon dinamikus szabályozószelep 11.3. (VarioE) 01.11.2009 - Änderungen vorbehalten
01.11.09 - Änderungen vorbehalten 11.3 FlowCon dinamikus szabályozószelep kívülről beállítható szabályozóbetéttel (VarioE) 11.3 Működése VarioE Működés: A Vario szabályzóbetét egy automatikus térfogatáramszabályzó,
CRT monitoros világosságészlelet egyeztető módszerek alkalmazása a színtévesztés diagnosztizálásában
Készítette: Samu Krisztián Mechatronika, Optika és CRT monitoros világosságészlelet egyeztető módszerek alkalmazása a színtévesztés diagnosztizálásában Lux et Color Vespremiensis 2005 2005. október 21,
Evolúciós algoritmusok
Evolúciós algoritmusok Evolúció, mint kereső rendszer A problémára adható néhány lehetséges választ, azaz a problématér több egyedét tároljuk egyszerre. Ez a populáció. Kezdetben egy többnyire véletlen
AZ ENERGIAIRÁNYÍTÁS RENDSZERSZEMLÉLETŰ MEGKÖZELÍTÉSÉRŐL. 2013. Október 29.
AZ ENERGIAIRÁNYÍTÁS RENDSZERSZEMLÉLETŰ MEGKÖZELÍTÉSÉRŐL 2013. Október 29. MENNYIRE KÖZPONTI KÉRDÉS HAZÁNKBAN AZ ENERGIAHATÉKONYSÁG? (az import aránya a teljes energiafogyasztáson belül - nukleáris fűtőanyaggal
Vectory telepítési útmutató
Vectory telepítési útmutató A vectory kliens programja egy vyw.exe valamint egy bejelentkezes.ini nevű fájlból áll. A vyw.exe-nek és a bejelentkezes.ini-nek egy közös könyvtárba kell kerülniük. Könyvtárak,
TARTALOMJEGYZÉK. TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS A lágy számításról A könyv célkitűzése és felépítése...
TARTALOMJEGYZÉK TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS...1 1. A lágy számításról...2 2. A könyv célkitűzése és felépítése...6 AZ ÖSSZETEVŐ LÁGY RENDSZEREK...9 I. BEVEZETÉS...10 3. Az összetevő
Növényi alapanyagú megújuló tüzelőanyagok adagolásának hatása a gázolaj viszkozitására és az égésfolyamatra
Zöldy Máté: Effects of vegetable based renewable fuels on the diesel oil s viscosity and burning abilities The application of the renewable fuels is coming forwards with the increasing of oil prices. One
WIFI smart alkalmazás. Kezelési útmutató. www.friotech.hu
WIFI smart alkalmazás Kezelési útmutató Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék...1 Az alkalmazás letöltése és telepítése...2 Beállítások...3 Beállítás routerhez csatlakoztatva...4 Felhasználó regisztrálása...6
Klaszterelemzés az SPSS-ben
Klaszterelemzés az SPSS-ben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Klaszteranalízis Olyan dimenziócsökkentő eljárás, amellyel adattömböket megfigyelési egységeket tudunk viszonylag homogén
Mesterséges Intelligencia alapjai
Mesterséges Intelligencia alapjai Evolúciós algoritmusok - neurális hálózatok Istenes Zoltán Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Programozáselmélet és Szoftvertechnológiai Tanszék 2010 / Budapest
VTOL UAV. Inerciális mérőrendszer kiválasztása vezetőnélküli repülőeszközök számára. Árvai László, Doktorandusz, ZMNE
Inerciális mérőrendszer kiválasztása vezetőnélküli repülőeszközök számára Árvai László, Doktorandusz, ZMNE Tartalom Fejezet Témakör 1. Vezető nélküli repülőeszközök 2. Inerciális mérőrendszerek feladata
Paradicsomtermesztés: hagyományos fóliaház kontra modern üvegház, avagy megéri-e váltani?
Paradicsomtermesztés: hagyományos fóliaház kontra modern üvegház, avagy megéri-e váltani? Debreceni Egyetem Gazdaságtudományi Kar Készítette Dorogi Dóra Anikó Konzulens Vona-Blaskó Beáta Ügyvivő-szakértő
Mintavételi eljárások
Mintavételi eljárások Daróczi Gergely, PPKE BTK 2008. X.6. Óravázlat A mintavétel célja Alapfogalmak Alapsokaság, mintavételi keret, megfigyelési egység, mintavételi egység... Nem valószínűségi mintavételezési
Hallgatói preferencia rangsorok készítése a jelentkezések alapján
Hallgatói preferencia rangsorok készítése a jelentkezések alapján Telcs András, Kosztyán Zsolt Tibor, Török Ádám Pannon Egyetem, Kvantitatív Módszerek Tanszék, MTA Kutatócsoport Tartalom Bevezetés Forrásadatok
MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR
MISKOLCI EGYETEM GÉPÉSZMÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI KAR Korszerű információs technológiák Klaszteranalízis Tompa Tamás tanársegéd Általános Informatikai Intézeti Tanszék Miskolc, 2018. október 20. Tartalom
Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1
Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni
INNOVÁCIÓ ÉS TUDÁSMENEDZSMENT A SZERVEZETEKBEN
INNOVÁCIÓ ÉS TUDÁSMENEDZSMENT A SZERVEZETEKBEN Prof. dr. habil Bencsik Andrea dr. Juhász Tímea dr. Machova Renáta Selye János Egyetem - Széchenyi István Egyetem Miért fontos? A problémák háttere A gyakorlati
AZ ISO ENERGIAIRÁNYÍTÁSI RENDSZER (GONDOLATOK ÉS ÜZENET) Május 14.
AZ ISO 50001 ENERGIAIRÁNYÍTÁSI RENDSZER (GONDOLATOK ÉS ÜZENET) 2013. Május 14. MI IS AZ ENERGIA? Energia: Villamos energia, gáz, üzemanyag, gőz, hő, sűrített levegő vagy más hasonló energiahordozó. MEGJEGYZÉS
Normális eloszlás tesztje
Valószínűség, pontbecslés, konfidenciaintervallum Normális eloszlás tesztje Kolmogorov-Szmirnov vagy Wilk-Shapiro próba. R-funkció: shapiro.test(vektor) balra ferde eloszlás jobbra ferde eloszlás balra
CÉLFORGALMI MÁTRIX AKTUALIZÁLÁSA GENETIKUS ALGORITMUS SEGÍTSÉGÉVEL
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék Gráf Tamás (LWPLSR) CÉLFORGALMI MÁTRIX AKTUALIZÁLÁSA GENETIKUS ALGORITMUS SEGÍTSÉGÉVEL
Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék
Keresés képi jellemzők alapján Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Lusta gépi tanulási algoritmusok Osztályozás: k=1: piros k=5: kék k-legközelebbi szomszéd (k=1,3,5,7)
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék
Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 2. félév 1-2. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A tantárgy tematikája 1.
MENEDZSMENT ALAPJAI Motiváció I.
MENEDZSMENT ALAPJAI Motiváció I. Dr. Gyökér Irén egyetemi docens BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék 2016 ősz 2016.10.18. 1 Vezetés A szervezeti tagok viselkedésének befolyásolása Munkaerő-biztosítás
KLASZTERANALÍZIS OSZTÁLYOZÁS
L G L z eseteket homogén csoportokba (ú.n. klaszterekbe) soroljuk. csoportosítás alapja egy adott metrika szerinti közelség, illetve egy adott hasonlósági mérték szerinti hasonlóság. C z esetek egy kategóriaváltozó
Algaközösségek ökológiai, morfológiai és genetikai diverzitásának összehasonlítása szentély jellegű és emberi használatnak kitett élőhelykomplexekben
Algaközösségek ökológiai, morfológiai és genetikai diverzitásának összehasonlítása szentély jellegű és emberi használatnak kitett élőhelykomplexekben Duleba Mónika Környezettudományi Doktori Iskola I.
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet
Klaszteranalízis Hasonló dolgok csoportosítását jelenti, gyakorlatilag az osztályozás szinonimájaként értelmezhetjük. A klaszteranalízis célja A klaszteranalízis alapvető célja, hogy a megfigyelési egységeket
BBTE Matek-Infó verseny mintatételsor Informatika írásbeli vizsga
BABEȘ BOLYAI TUDOMÁNYEGYETEM MATEMATIKA ÉS INFORMATIKA KAR A. tételsor (30 pont) 1. (5p) Tekintsük a következő alprogramot: Alprogram f(a): Ha a!= 0, akkor visszatérít: a + f(a - 1) különben visszatérít
Fertőző betegségek járványtana. dr. Gyuranecz Miklós MTA ATK Állatorvos-tudományi Intézet
Fertőző betegségek járványtana dr. Gyuranecz Miklós MTA ATK Állatorvos-tudományi Intézet Fogalmak Fertőző betegség: olyan betegség, melyet specifikus fertőző ágens vagy annak terméke hoz létre. Ezek közvetlenül
A befogadó értékelés alkalmazása
A befogadó értékelés alkalmazása Az Ügynökség Értékelési gyakorlat a befogadó intézményekben című projektje első fázisának végpontja a befogadó értékelés koncepciójának vitája, majd azt követően definciója
Virtus a jövőre szabott megoldás VIII. Ipari- és Technológiai Szakmai Nap
Virtus a jövőre szabott megoldás VIII. Ipari- és Technológiai Szakmai Nap Előadó: Egyházi Zoltán okl. gépészmérnök Danfoss Kft. Távfűtés Területvezető 2018.09.25 Virtus Danfoss új nyomás- és térfogatáram
SZERVEZETI VISELKEDÉS Motiváció
SZERVEZETI VISELKEDÉS Motiváció Dr. Gyökér Irén egyetemi docens BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék 2014 ősz Motiváció * Mi készteti az embereket cselekvésre? Hogyan fokozható ez a késztetés?
A terápiaeredményesség kockázatának átvétele, megosztása
A terápiaeredményesség kockázatának átvétele, megosztása Dr. Bidló Judit Főosztályvezető Döntéshozói dilemma Klinikai vizsgálatok eredményei Hatásosság Biztonság Tolrálhatóság Életminőség Gazdasági kérdések
MIR. Kompetenciák. Dr. Finna Henrietta
MIR Kompetenciák Dr. Finna Henrietta A kompetenciák jelentősége Kiválasztás alapja Munkaköri leírás Munkaköri térkép A kompetencia a szakképzett dolgozótól elvárt ismeretek, személyiségjegyek (készségek,
FIT-jelentés :: 2012. Hétvezér Általános Iskola 8000 Székesfehérvár, Hétvezér tér 1. OM azonosító: 030062. Intézményi jelentés. 8.
FIT-jelentés :: 2012 Hétvezér Általános Iskola 8000 Székesfehérvár, Hétvezér tér 1. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 001 - Hétvezér Általános Iskola (általános iskola) (8000 Székesfehérvár, Hétvezér
Projektfeladatok 2014, tavaszi félév
Projektfeladatok 2014, tavaszi félév Gyakorlatok Félév menete: 1. gyakorlat: feladat kiválasztása 2-12. gyakorlat: konzultációs rendszeres beszámoló a munka aktuális állásáról (kötelező) 13-14. gyakorlat:
Heurisztikák algoritmusok ütemezési problémákra. 1. Állapottér és a megoldások kezelése
Heurisztikák algoritmusok ütemezési problémákra 1. Állapottér és a megoldások kezelése Számos nehéz ütemezési probléma esetén az exponenciális idejű optimális megoldást adó algoritmusok rendkívül nagy
1. Cím: Smart autonóm járműbemutató, RECAR (Autonóm Járművek Kutató központ)
1. Cím: Smart autonóm járműbemutató, RECAR (Autonóm Járművek Kutató központ) Smart autonóm jármű bemutató, RECAR (Autonóm Járművek Kutató központ). Az autonóm járművek a közeljövőben forradalmasítják az
Alapkutatáshoz, ipari kutatáshoz és kísérleti fejlesztéshez kapcsolódóan: Munkatársak alkalmazása. Immateriális javak beszerzése
2012/06. Jelen hírlevelünkben, az alábbi táblázatban kívánjuk röviden, átláthatóan zni a vállalkozások számára jelenleg elérhető, kutatás-fejlesztési hez kapcsolódó pályázati lehetőségeket, valamint azok
Kontrollcsoport-generálási lehetőségek retrospektív egészségügyi vizsgálatokhoz
Kontrollcsoport-generálási lehetőségek retrospektív egészségügyi vizsgálatokhoz Szekér Szabolcs 1, Dr. Fogarassyné dr. Vathy Ágnes 2 1 Pannon Egyetem Rendszer- és Számítástudományi Tanszék, szekersz@gmail.com
ToolExpert 2.0 új online forgácsolási adatkalkulátor a szerszámok optimális használatához
passion for precision ToolExpert 2.0 új online forgácsolási adatkalkulátor a szerszámok optimális használatához Online elérhető költségmentes ToolExpert 2.0 ToolExpert 2.0 innovatív online eszköz az Ön
10. Genomika 2. Microarrayek és típusaik
10. Genomika 2. 1. Microarray technikák és bioinformatikai vonatkozásaik Microarrayek és típusaik Korrelált génexpresszió mint a funkcionális genomika eszköze 2. Kombinált megközelítés a funkcionális genomikában
Intézményi jelentés. 8. évfolyam
FIT-jelentés :: 2011 Alternatív Közgazdasági Gimnázium, Szakképző Iskola és Pedagógiai Szakmai Szolgáltató Intézet 1035 Budapest, Raktár u. 1. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 001 - Alternatív
FIT-jelentés :: 2012. Óbudai Szent Péter és Pál Szalézi Általános Iskola és Óvoda 1036 Budapest, Fényes Adolf u. 10. OM azonosító: 034858
FIT-jelentés :: 2012 Óbudai Szent Péter és Pál Szalézi Általános Iskola és Óvoda 1036 Budapest, Fényes Adolf u. 10. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 002 - Óbudai Szent Péter és Pál Szalézi Általános
Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium 1/48/ Részjelentés: November december 31.
Nemzeti Kutatási és Fejlesztési Program 1. Főirány: Életminőség javítása Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium a daganatos halálozás csökkentésére 1/48/2001 3. Részjelentés: 2003. November