Folyamatrendszerek esemény alapú diagnosztikája
|
|
- Zita Orbán
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Tézisfüzet Folyamatrendszerek esemény alapú diagnosztikája készítette: Tóth Attila konzulens: Hangos M. Katalin DSc Pannon Egyetem M szaki Informatikai Kar Informatikai Tudományok Doktori Iskola 2016
2 1. Bevezetés A korai és pontos hibameghatározás az egyik legfontosabb kihívások egyike napjaink modern folyamatrendszereinek m ködtetése során. A diagnosztika során azonosított hibák id beni elkülönítése és semlegesítése kritikus szereppel bír a komoly következmények, rendszerleállások elkerülése folyamán. Ezeket a komoly következményeket ugyanis sokszor kezdetben elkülönülve jelentkez, ám túl kés n észlelt kis meghibásodások okozzák. Egy rendszerszint intelligens diagnosztikai megoldás alkalmazása biztonságosabb és egyszer bb m ködést eredményezhet, kevesebb lehet séget adva az emberi hibáknak is Irodalmi bevezet Kiemelt fontossága miatt a diszkrét hibadiagnosztikai megközelítések irodalma igen tágas, ezen belül a modell-alapú megoldások a legelterjedtebbek. Kockázatelemzés alapú diagnosztika. A kockázatelemzés (hazard identication, HAZID) a hibadiagnosztikától jelent sen különbözik, ám a két terület mégis közös alapokra épít. A HAZOP (Hazard and Operability, lásd [9]) illetve az FMEA (Failure Eect and Mode Analysis, lásd [6]) két alapjaiban különböz analitikai módszertan kockázatok kezelésére, ahol a HAZOP a rendszerben el forduló elemi eltéréseket (deviációkat), míg az FMEA a folyamatban résztvev komponenseket veszi el térbe. A kevert HAZID (blended HAZID, BL-HAZID) megközelítés (részletes leírását lásd [11]) kombinálja a rendszer-vezérelt HAZOP és a komponens-vezérelt FMEA el nyeit egy módszerben, amellett hogy hiányosságaikat minimalizálja. Csoportosítás és statisztika alapú diagnosztika. A csoportosítás (clustering) a gépi tanulásban széleskör en ismert módszerként a folyamatrendszerek diagnosztikájában is használt. Erre a célra például a k-means csoportosítási ([4]) és a fuzzy c-means csoportosítási ([2]) algoritmusokat használják el szeretettel. Folyamatmodellek Petri háló alapú dinamikus meghatározása ([1]) is ebbe a kategóriába tartozik, akárcsak a statisztikai módszereken alapuló kvantitatív mintázat-keres módszerek, mint a PCA és PLS ([14], [12] és [10]). Ezek az algoritmusok hibadiagnosztika mellett folyamatrendszerek monitorozására is használtak. 1
3 Diagnosztikai dekompozíciós megközelítések. Egy probléma részproblémákká bontásának ötlete a matematikában és számítástechnikában széleskör en használt bonyolultabb feladatok megoldására. Mivel maga az alapprobléma NP-nehéz, ez az ötlet általánosítható folyamatrendszerek diagnosztikájára is. Ezt a gondolatot már számos létez diagnosztikai megközelítés használja - például a [5]-ban leírt valósidej diagnosztikai keretrendszer vagy a [7]-ban ismertetett dekompozíciós megoldás Problémafelvetés és célkit zés A disszertáció célja, hogy olyan diszkrét id függ hibadiagnosztikai heurisztikákat javasoljon dinamikus folyamatrendszerekre, amik eddig a vonatkozó irodalmakban nem lettek széles körben feltárva. A m ben a következ problémákra próbálunk válaszokat adni: Az eredend en statikus HAZID módszerek nem foglalkoznak dinamikus eseménysorozatok diagnosztikájával. Ezek kiegészítéseként javasolunk egy folyamat HAZID (procedure HAZID, P-HAZID) megközelítést, ami használható dinamikus eseménysorozatok esetében is. Némely esetekben el fordulhat hogy csak mérések érhet ek el a folyamatrendszerr l - egyéb specikus hibamodell (például P-HAZID táblázat) nélkül. Ezt a hibamodellt az esetek bizonyos részében nagyon nehezen és hosszadalmasan lehet el állítani, a sok kézi lépés miatt. Ezekre az esetekre szerettünk volna egy puszta küls meggyeléseken alapuló, modellt nem igényl diagnosztikai módszert javasolni. Végül, mivel mindkét diagnosztikai megközelítés NP-nehéz, egy dekompozíciós megközelítést is javaslunk, amivel a felsorolt diagnosztikai algoritmusok számításigényét lehet csökkenteni a feladat szétbontásával. Ezzel a megközelítéssel a fenti algoritmusok bonyolultabb rendszerek esetében is használhatóak maradhatnak. 2. Alapfogalmak Rendszermodell. Rendszermodellként a folyamatrendszerek Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) modellje használt, ahol a folyamatrendszer bemeneti jeleket feldolgozva kimeneti jeleket generál (lásd [8]). Ebben az esetben 2
4 mind a bemenetek mind a kimenetek vektorérték ek. Az 1. ábra egy ilyen rendszert mutat be. bemenetek S kimenetek zavarások 1. ábra. Egy Multiple-Input Multiple-Output rendszer. A rendszer meghibásodásait id ben állandó állapotokként modelleztük. Kvalitatív értékkészlet. Bizonytalanság esetén egy valós jel aktuális értéke leírható egy kvalitatív értékkészlet segítségével, ami diszjunkt valós intervallumok rendezett halmaza. Például az "N" szimbólum megfeleltethet a jel normális m ködési tartományának, "0", "L" és "H" az alacsonyabb és magasabb, de még mindig elfogadható, valamint "e " és "e+" az elfogadhatatlanul alacsony és magas értékeinek. Ez a kvalitatív értékkészlet formálisan a következ képpen írható le: Q = {e, 0, L, N, H, e+} (1) Deníciója alapján a kvalitatív halmazok a fuzzy halmazok (lásd [15]) határeseteiként is érzelmezhet ek Ebben az esetben a tagsági függvények a deniált intervallum felett konstans 1 értékkel rendelkeznek és nem lapolódnak át, mint a hagyományos fuzzy halmazok. A folyamatrendszer be- és kimenetei kvalitatív értékkészlettel lesznek leírva a továbbiakban. Események. Egy jelre vagy jelekre vonatkozó esemény egy τ id bélyeg, és a folyamatrendszer erre az id re vonatkozó aktuális értékeinek listájaként deniálható, tehát ε (x) τ = (τ; x(τ)). Formálisan, egy a bemeneteket és kimeneteket is tartalmazó esemény (τ id pontban egy n bemenetet és m kimenetet tartalmazó rendszer esetében): esemény τ = (τ; bemenet 1,..., bemenet n ; kimenet 1,..., kimenet m ) 3
5 A τ diszkrét érték. m = 1 esetén egykimenet eseményr l beszélünk. Egy m > 1 kimenettel rendelkez esemény mindig átalakítható m darab egykimenet eseménnyé. Eseménysorozatok. Ugyanarra a folyamatrendszerre vonatkozó események sorozatát eseménysorozatnak(trace) nevezzük és formálisan a következ képpen deniáljuk: T (t 1, t n ) = esemény t1,..., esemény tn Egy eseménysorozat mindig egy operátori eljárást (m veletek sorozatát) ír le a kérdéses folyamatrendszeren annak be- és kimenetei szempontjából. Események ugyanabban a sorozatban mindig ugyanazokra a be- és kimenetekre vonatkoznak. τ szigorúan monoton növeked a sorozat egymást követ eseményeiben. Az operátori eljárásokat eseménysorozatok formájában reprezentáljuk a továbbiakban. Hibamentes esetben nominális eseménysorozatról, míg egy lehetséges rendszerhibát leíró esetben karakterisztikus eseménysorozatról beszélünk P-HAZID diagnózer Deviációk. Nominális és karakterisztikus eseménysorozatok összehasonlítását elvégezhetjük a megfelel egykimenet események összehasonlításával. Egy deviáció írja le két, ugyanazon id bélyeggel rendelkez egykimenet esemény különbségét. A deviáció egy vezérszóból (ez írja le a pontos típusát), az események közös id bélyegéb l, és a kimenet azonosítójából áll (egy deviáció mindig egy kimenetre vonatkozik). Típusát tekintve a deviáció lehet id beli (vagyis hogy a meggyelt esemény el bb, kés bb, vagy soha nem történt meg a nominális eseményhez képest) vagy mennyiségbeli (vagyis hogy a meggyelt esemény kimeneti kvalitatív értéke kisebb vagy nagyobb volt-e a nominális eseményhez viszonyítva). A P-HAZID diagnózer ezeket a deviációkat használja a hibás és hibamentes állapot közötti eltérések leírására az operátori eljárás diagnosztikája során. P-HAZID táblázat. A bevezet ben is említett BL-HAZID módszer kiegészíthet dinamikus operátori eljárások diagnosztikájának képességével. Ezt a kiterjesztést P-HAZID táblázatnak hívjuk (részletesen lásd [O1], [O2] és [13]). 4
6 Cause Deviation Implication TANK-LEAK never-happened(2;out) never-happened(3;out) never-happened(2;out) never-happened(3;out) never-happened(4;out) TANK-LEAK slightly-smaller(2;out) signicantly-smaller(3;out) slightly-smaller(2;out) signicantly-smaller(3;out) signicantly-smaller(4;out) 1. táblázat. Példa P-HAZID táblázat egy két bemenet és egy kimenet folyamatrendszerre, egy meghibásodás (TANK-LEAK) esetén. A P-HAZID táblázat gyakorlatilag egy három oszlopos táblázat, aminek celláiban a folyamatrendszer különféle hibás m ködési módjai (gyökér-okok) valamint deviációk találhatóak, amik id bélyeg szerint csökken sorrendben rendezve találhatóak meg a táblázat soraiban. Két sor összeköthet, ha az utolsó két deviáció az egyik sorban megegyezik a másik sor els két deviációjával, ez a kapcsolat képezi a következtetési algoritmus alapját. A P-HAZID táblázat a folyamatrendszer egyfajta hibamodelljeként is felfogható. Egy következtetési eljárás segítségével a legmagasabb id bélyeggel rendelkez kezdeti deviációktól - a sorok kapcsolatán keresztül - a lehetséges gyökér-okok meghatározhatóak Csoportosításon alapuló diagnosztika Vektoriális reprezentáció. Egy megfelel M : Q R leképezést használva, a kvalitatív be- és kimenetekkel rendelkez események vektoriális formára alakíthatóak vissza. Eseményeik egyenkénti átalakításával eseménysorozatok is átalakíthatóak. Például, az eseménysorozat (1; 1, 0 ; 0 ), (2; 1, 0 ; L ), (3; 1, 0 ; N ), (4; 1, 1 ; N ) átalakítható a következ vektoriális formára: [[1.0, 0.0, 0.0], [1.0, 0.0, 1.0], [1.0, 0.0, 2.0], [1.0, 1.0, 2.0]] egy a (2)-n látható egyszer lineáris transzformációval a kimeneti és az azonosságfüggvény alkalmazásával a bemeneti értékekre. 0.0 q = 0 M(q) = 1.0 q = L (2) 2.0 q = N Az átalakítás után - mivel vektoriális formában vannak - az eseménysorozatok távolsága is deniálható egy megfelel en választott távolságfüggvény segítségével (a legegyszer bb esetben például az Euklideszi távolsággal). 5
7 Csoportosítás. A gépi tanulásban széleskör en használt klasszikációs módszerként a k-means csoportosítás (clustering) (lásd [3]) felhasználható nominális és karakterisztikus eseménysorozatok meghibásodások szerinti csoportosítására is. Ennek a módszernek követelménye, hogy a sorozatok vektoriális formában legyenek leírva egy koordinátatérben, valamint hogy létezzen egy távolságmetrika deniálva ezen tér felett. Ez az algoritmus a sorozatok vektoriális reprezentációiból k különböz halmazt (klasztert) tud képezni azok koordinátatérbeli elhelyezkedése alapján. A klaszterek meghatározása (tanulásuk) az operátori eljárásra és a folyamatrendszerre vonatkozó megfelel számú nominális és hibás eseménysorozat felhasználásával történik. A klaszterek középpontjai (a centroidok) a folyamatrendszer hibamodelljeként is értelmezhet ek Dekompozíció diagnosztika közben Komponensek és komponens gráf. Sok esetben a folyamatrendszerek dekomponálhatóak különböz hasonló tulajdonságokkal rendelkez komponensekké (például tartályok, csövek, stb.), amik gyakran hasonló felépítés ek és hasonló hibákkal is rendelkeznek. Az eseménysorozat és a folyamatrendszer alapján a komponensekb l egy irányított komponens gráf készíthet, ahol a csúcsok a különböz komponensek az élek pedig azt a sorrendet reprezentálják, ahogy az eseménysorozat által leírt operátori eljárásban el fordulnak a komponensek. (Például ha A és B különböz tartálykomponensek, akkor egy irányított él van A és B között amennyiben B komponenst A után kezeli az eljárás.) Komponens-alapú diagnózis. Egy komponens gráf és egy mért eseménysorozat alapján, a gráf különböz komponensei egymástól elkülönülten diagnosztizálhatóak. A sorozat adott komponensre vonatkozó részei el állíthatóak egy komponens-specikus leképez függvény segítségével. A komponens eseménysorozatának birtokában a komponens a saját hibamodellje segítségével meg tudja határozni az esetleges meghibásodásait. A komponens diagnosztikák akár egymással párhuzamosan is futhatnak és segítségükkel a folyamatrendszer diagnosztikájának feladata dekomponálható. 6
8 3. Új tudományos eredmények tézis - a P-HAZID diagnózer ([O1], [O2], [O3], [O4]) Készítettem egy következtetési módszert, ami meggyelt és nominális eseménysorozatok deviációin alapulva képes diagnosztizálni hibákat komplex folyamatrendszerekben. A statikus BL-HAZID táblázat kiegészítéseként egy módszer-specikus P-HAZID táblázat került deniálásra, ami már használható dinamikus esetekben is, eseménysorozatok diagnosztikájára. Ezt a folyamatrendszer szakért i állítják össze és a módszer hibamodelljeként is szolgál. Javasoltam egy módszert, amivel különféle rendszer-meghibásodásokhoz vezet következtetési útvonalak készíthet ek a P-HAZID táblázatból. Ezekb l az útvonalakból egy következtetési fa készíthet, ami a diagnosztikai következtetés alapja. Az ismertetett diagnosztikai következtetés a meggyelt és a nominális eseménysorozatok deviációit és a következtetési fát felhasználva m ködik Bemutattam, hogy ez a következtetési módszer szoros rokonságban áll a hagyományos ha-akkor szabályokkal végzett következtetéssel is tézis - csoportosításon alapuló diagnosztika ([O5]) Készítettem egy meggyelt bemenet-kimenet eseménysorozatokon alapuló diagnosztikai eljárást, ami el re megadott, ismert hiba-okok felderítésére használható. Nominális és hibás esetekb l származó eseménysorozatok egy transzformáció segítségével vektoriális formába alakíthatóak. A vektoriális formából a hibamodell egy csoportosítás nev gépi tanulásban használatos technikával kinyerhet. A hibamodell valójában klaszterközéppontok halmazaként is felfogható. 7
9 Diagnosztika során a meggyelt eseménysorozatot vektoriális formába transzformáljuk és egy megfelel en választott távolságfüggvénnyel meghatározzuk a hozzá legközelebb es klaszterközéppontot. A módszer képes a tanítóhalmazban lév mérési hibák tolerálására is tézis - dekompozíciós módszer eseményalapú diagnosztikára ([O4]) Javasoltam egy magas szint diagnosztikai megközelítést, aminek segítségével a folyamatrendszerek esemény-alapú hibadiagnosztikájának NP-nehéz feladata dekomponálható a folyamatrendszer strukturális felépítése mentén. Kifejlesztettem egy dekompozíciós módszert, ami a folyamatrendszer és a kérdéses operátori eljárás alapján m ködik. A módszer képes egymástól függetlenül m köd alacsony szint komponensspecikus diagnózerek összekötésére, és a magas szint diagnosztikai feladat megoldására az általuk talált alacsony szint meghibásodások alapján. Lehet ség van különböz típusú komponens-diagnózerek használatára más-más komponensek esetében. Lehet ség van a hibamodell megosztására a komponens diagnózerek között, annak érdekében hogy a modell mérete és komplexitása mérsékl djön. Saját publikációk [O1] A. Tóth and K. M. Hangos and Á. Werner-Stark. HAZID information based operational procedure diagnosis method. 12th International PhD Workshop on Systems and Control. ISBN Pages 1-6. Veszprém, Hungary [O2] A. Tóth and K. M. Hangos and Á. Werner-Stark. A model based diagnosis method for discrete dynamic processes using event sequences. Factory Automation 2013 Conference. Veszprém, Hungary
10 [O3] A. Tóth and K. M. Hangos and Á. Werner-Stark. A structured modelbased diagnosis method for discrete dynamic processes using event sequences. In Hungarian Journal of Industry and Chemistry. Volume 41, pages [O4] A. Tóth and Á. Werner-Stark and K. M. Hangos. A structural decomposition-based diagnosis method for dynamic process systems using HAZID information. In Journal of Loss Prevention in the Process Industries. Volume 31. Pages Impakt Faktor: [O5] A. Tóth and K. M. Hangos. A diagnostic method based on clustering qualitative event sequences. In Computers and Chemical Engineering. Volume 56. Pages Impakt Faktor: Bibliográa [1] W.M.P. van der Aalst and B.F. van Dongen and C.W. Gunther et al. ProM 4.0: Comprehensive support for real process analysis. 28th International Conference on Applications and Theory of Petri Nets and Other Models of Concurrency, ICATPN Volume Pages Berlin [2] E. Alpaydin. Soft vector quantization and the EM algorithm. In Neural Networks. Volume 11. Pages [3] E. Alpaydin. Introduction to Machine Learning, Second Edition. The MIT Press Cambridge, Massachusets, London, England. [4] A.K. Alves de Medeiros and A. Guzzo and G.Greco et al. Process Mining Based on Clustering: A Quest for Precision. In Business Process Management Workshops. Volume Pages Springer Berlin Heidelberg. Berlin ISBN [5] A. Bregon et al. An event-based distributed diagnosis framework using structural model decomposition. In Articial Intelligence. Volume 210. Pages [6] Analysis techniques for system reliability - Procedure for failure mode and eects analysis (FMEA). Standards Australia. AS IEC
11 [7] H. A. Gabbar. Improved qualitative fault propagation analysis. In Journal of Loss Prevention in the Process Industries. Volume 20. Pages [8] K.M. Hangos, J. Bokor and G. Szederkényi. Analysis and Control of Nonlinear Process Systems. Pages 819. Springer-Verlag. London [9] Hazard and operability studies (HAZOP studies) Application Guide. Standards Australia. AS IEC [10] J. MacGregor, A. Cinar. Monitoring, fault diagnosis, fault-tolerant control and optimization: Data driven methods. In Computers and Chemical Engineering. Volume 47. Pages [11] E. Németh and I. T. Cameron. Cause-Implication Diagrams for Process Systems: Their Generation, Utility and Importance. In Chemical Engineering Transactions. Volume 31. Pages [12] S. J. Qin. Survey on data-driven industrial process monitoring and diagnosis. In Annual Reviews on Control. Volume 36. Pages [13] Á. Werner-Stark and Erzsébet Németh and K. M. Hangos. Knowledge- Based Diagnosis of Process Systems using Procedure HAZID Information. In 15th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information and Engineering Systems. Pages [14] S. Yin and S. X. Ding and A. Haghani and H. Hao and P. Zhang. A comparison study of basic data-driven fault diagnosis and process monitoring methods on the benchmark Tennessee Eastman process journal. In Journal of Process Control. Volume 22. Pages Elsiever Ltd [15] L.A.Zadeh. Fuzzy logic and approximate reasoning. In Synthese. Volume 30(3-4). Pages
OTKA nyilvántartási szám: T047198 ZÁRÓJELENTÉS
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA A FOLYAMATMODELLEZÉSBEN című OTKA pályázatról 2004. jan. 01 2007. dec. 31. (Vezető kutató: Piglerné dr. Lakner Rozália) A mesterséges intelligencia eszközök
RészletesebbenPREDIKCIÓN ALAPULÓ DIAGNOSZTIKA
PREDIKCIÓN ALAPULÓ DIAGNOSZTIKA MESTERSÉGES INTELLIGENCIA MÓDSZEREK FELHASZNÁLÁSÁVAL doktori (PhD) értekezés tézisei Készítette: NÉMETH ERZSÉBET a Pannon Egyetem Informatikai Tudományok Doktori Iskolája
RészletesebbenDiagnosztika Petri háló modellek felhasználásával
Diagnosztika - Ea9. p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Diszkrét Módszerekkel Diagnosztika Petri háló modellek felhasználásával Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Diagnosztika
RészletesebbenIrányítási struktúrák összehasonlító vizsgálata. Tóth László Richárd. Pannon Egyetem Vegyészmérnöki és Anyagtudományok Doktori Iskola
Doktori (PhD) értekezés tézisei Irányítási struktúrák összehasonlító vizsgálata Tóth László Richárd Pannon Egyetem Vegyészmérnöki és Anyagtudományok Doktori Iskola Témavezetők: Dr. Szeifert Ferenc Dr.
RészletesebbenEllátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével
Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Pekárdy Milán, Baumgartner János, Süle Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém XXXII. Magyar Operációkutatási
RészletesebbenA KUTATÁS EREDMÉNYEI ZÁRÓJELENTÉS 2004-2006.
ÖNELLENŐRZÉS ÉS FUTÁSIDEJŰ VERIFIKÁCIÓ SZÁMÍTÓGÉPES PROGRAMOKBAN OTKA T-046527 A KUTATÁS EREDMÉNYEI ZÁRÓJELENTÉS 2004-2006. Témavezető: dr. Majzik István Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
RészletesebbenVI. Magyar Földrajzi Konferencia 524-529
Van Leeuwen Boudewijn Tobak Zalán Szatmári József 1 BELVÍZ OSZTÁLYOZÁS HAGYOMÁNYOS MÓDSZERREL ÉS MESTERSÉGES NEURÁLIS HÁLÓVAL BEVEZETÉS Magyarország, különösen pedig az Alföld váltakozva szenved aszályos
RészletesebbenICT ÉS BP RENDSZEREK HATÉKONY TELJESÍTMÉNY SZIMULÁCIÓJA DR. MUKA LÁSZLÓ
ICT ÉS BP RENDSZEREK HATÉKONY TELJESÍTMÉNY SZIMULÁCIÓJA DR. MUKA LÁSZLÓ 1 TARTALOM 1.1 A MODELLEZÉS ÉS SZIMULÁCIÓ META-SZINTŰ HATÉKONYSÁGÁNAK JAVÍTÁSA A. Az SMM definiálása, a Jackson Keys módszer kiterjesztése
RészletesebbenAZ A PRIORI ISMERETEK ALKALMAZÁSA
Doktori (PhD) értekezés tézisei AZ A PRIORI ISMERETEK ALKALMAZÁSA A VEGYIPARI FOLYAMATMÉRNÖKSÉGBEN MADÁR JÁNOS Veszprémi Egyetem Vegyészmérnöki Tudományok Doktori Iskolája Témavezető: dr. Abonyi János
RészletesebbenMódszer köztes tárolókat nem tartalmazó szakaszos működésű rendszerek ütemezésére
Módszer köztes tárolókat nem tartalmazó szakaszos működésű rendszerek ütemezésére Doktori (PhD) értekezés tézisei Holczinger Tibor Témavezető: Dr. Friedler Ferenc Veszprémi Egyetem Műszaki Informatikai
RészletesebbenMérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (specializáció választás a 4. félévben, specializációra lépés feltétele: az egyik szigorlat
RészletesebbenPANNON EGYETEM Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék
PANNON EGYETEM Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Folyamatbányászati eszközök felhasználása irányítási folyamatok elemzéséhez Starkné dr. Werner Ágnes Dulai Tibor
RészletesebbenKockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén
Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és ködtetése konvergencia program Projekt
RészletesebbenKémiai és bioipari adatrendszerek és folyamatok minőségellenőrzésének informatikai eszközei. Viczián Gergely
Ph.D. értekezés tézisei Kémiai és bioipari adatrendszerek és folyamatok minőségellenőrzésének informatikai eszközei Viczián Gergely okleveles villamosmérnök-közgazdász Témavezető: Kollárné Dr. Hunek Klára
RészletesebbenSüle Zoltán publikációs listája
Süle Zoltán publikációs listája Statisztikai összegzés Referált nemzetközi folyóiratcikkeim száma: 3 (+1) Nemzetközi konferenciakiadványban megjelent publikációim száma: 14 Hazai konferenciakiadványban
RészletesebbenA CAN mint ipari kommunikációs protokoll CAN as industrial communication protocol
A CAN mint ipari kommunikációs protokoll CAN as industrial communication protocol Attila FODOR 1), Dénes FODOR Dr. 1), Károly Bíró Dr. 2), Loránd Szabó Dr. 2) 1) Pannon Egyetem, H-8200 Veszprém Egyetem
RészletesebbenA TANTÁRGY ADATLAPJA
A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeș Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Matematika és Informatika Kar 1.3 Intézet Magyar Matematika és Informatika Intézet 1.4
RészletesebbenPannon Egyetem Vegyészmérnöki és Anyagtudományok Doktori Iskola
Pannon Egyetem Vegyészmérnöki és Anyagtudományok Doktori Iskola Doktori (Ph.D.) értekezés tézisei Számítási intelligencia alapú regressziós technikák és Készítette Kenesei Tamás Péter Témavezető: Dr. habil.
RészletesebbenBIZONYTALANSÁG A KOCKÁZATBECSLÉSBEN 1. BEVEZETÉS
Pokorádi László BIZONYTALANSÁG A KOCKÁZATBECSLÉSBEN A műszaki menedzsment döntései különböző pozitív vagy negatív előjelű eredményeket eredményezhetnek. A döntéshozóknak mind morális, mind szakmai szempontokat
RészletesebbenGépi tanulás és Mintafelismerés
Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,
RészletesebbenIrányításelmélet és technika II.
Irányításelmélet és technika II. Legkisebb négyzetek módszere Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék amagyar@almos.vein.hu 200 november
RészletesebbenInformáció-visszakeresı módszerek egységes keretrendszere és alkalmazásai. Kiezer Tamás
Információ-visszakeresı módszerek egységes keretrendszere és alkalmazásai Doktori (PhD) értekezés tézise Kiezer Tamás Témavezetı: Dr. Dominich Sándor (1954-2008) Pannon Egyetem Mőszaki Informatikai Kar
RészletesebbenElőrenéző és paraméter tanuló algoritmusok on-line klaszterezési problémákra
Szegedi Tudományegyetem Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszék Dr. Németh Tamás Előrenéző és paraméter tanuló algoritmusok on-line klaszterezési problémákra SZTE TTIK, Móra Kollégium,
RészletesebbenSzabályalapú diagnosztika - Diagnosztika HAZID információk felhasználásával
Diagnosztika 5 p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Disztkrét Módszerekkel Szabályalapú diagnosztika - Diagnosztika HAZID információk felhasználásával Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek
RészletesebbenHU-3515 Miskolc-Egyetemváros tel.: +36-(46)-565-111 mellék: 12-16, 12-18, fax : +36-(46)-563-447 2 elkke@uni-miskolc.hu
Összetett mechatronikai rendszer hibadetektálása és hiba identifikációja Complex mechatronic system fault detection and fault identification FÜVESI Viktor 1, KOVÁCS Ernő 2 4 tudományos segédmunkatárs,
Részletesebbenrendszerszemlélető, adatközpontú funkcionális
http://vigzoltan.hu rendszerszemlélető, adatközpontú funkcionális Integrált Vállalatirányítási Rendszerek Alkalmazói fejlesztések mindig valamilyen módszertan alapján történnek. A módszertan eljárások,
RészletesebbenVárosi légszennyezettség vizsgálata térinformatikai és matematikai statisztikai módszerek alkalmazásával
Pannon Egyetem Vegyészmérnöki Tudományok és Anyagtudományok Doktori Iskola Városi légszennyezettség vizsgálata térinformatikai és matematikai statisztikai módszerek alkalmazásával DOKTORI (Ph.D.) ÉRTEKEZÉS
RészletesebbenSZÉN NANOCSŐ KOMPOZITOK ELŐÁLLÍTÁSA ÉS VIZSGÁLATA
Pannon Egyetem Vegyészmérnöki Tudományok és Anyagtudományok Doktori Iskola SZÉN NANOCSŐ KOMPOZITOK ELŐÁLLÍTÁSA ÉS VIZSGÁLATA DOKTORI (Ph.D.) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI Készítette: Szentes Adrienn okleveles vegyészmérnök
RészletesebbenNév KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán
Név KP Blokk neve KP Felelıs vizsgáztató Kombinatorikus módszerek és algoritmusok 5 MAT 10 Dr. Tuza Zsolt Diszkrét és folytonos dinamikai rendszerek matematikai alapjai 5 Matematika Dr. Hartung Ferenc
RészletesebbenA hierarchikus adatbázis struktúra jellemzői
A hierarchikus adatbázis struktúra jellemzői Az első adatbázis-kezelő rendszerek a hierarchikus modellen alapultak. Ennek az volt a magyarázata, hogy az élet sok területén első közelítésben elég jól lehet
RészletesebbenMérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (A képzés közös része, szakirányválasztás a 3. félév végén) Tárgykód Félév Tárgynév Tárgy
RészletesebbenModellezés és szimuláció. Szatmári József SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék
Modellezés és szimuláció Szatmári József SZTE Természeti Földrajzi és Geoinformatikai Tanszék Kvantitatív forradalmak a földtudományban - geográfiában 1960- as évek eleje: statisztika 1970- as évek eleje:
RészletesebbenMérnök informatikus MSc levelező tagozat tanterve
Mérnök informatikus MSc levelező tagozat tanterve Elfogadta a MIK Kari Tanácsa a 2011. április 5-i ülésén Érvényes A 2011/12-es tanévtől kezdve, a képzésben részt vevő összes hallgatókra vonatkozóan azonnali
RészletesebbenSztöchiometriai egyenletrendszerek minimális számú aktív változót tartalmazó megoldásainak meghatározása a P-gráf módszertan alkalmazásával
Sztöchiometriai egyenletrendszerek minimális számú aktív változót tartalmazó megoldásainak meghatározása a P-gráf módszertan alkalmazásával * Pannon Egyetem, M szaki Informatikai Kar, Számítástudomány
RészletesebbenGépi 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
RészletesebbenIEC 61508 Basic Engineering -től a Leszerelésig
IEC 61508 Basic Engineering -től a Leszerelésig Dr. Baradits György TÜV id: TP08000105 TÜV Functional Safety Expert Safety Instrumented System BP Rotterdaam SIL4S SIL4S Presentation Presentation BGS 2011.Q4.
RészletesebbenGÉPI ÉS EMBERI POZICIONÁLÁSI, ÉRINTÉSI MŰVELETEK DINAMIKÁJA
BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM MŰSZAKI MECHANIKAI TANSZÉK PhD Tézisfüzet GÉPI ÉS EMBERI POZICIONÁLÁSI, ÉRINTÉSI MŰVELETEK DINAMIKÁJA Szerző MAGYAR Bálint Témavezető Dr. STÉPÁN Gábor Budapest,
RészletesebbenHiszterézises káoszgenerátor vizsgálata
vizsgálata Csikja Rudolf 2007. november 14. 1 / 34 Smale-patkó Smale-patkó Smale-patkó Cantor-halmaz A végtelen sorozatok tere 2 / 34 Smale-patkó L S R L R T B 3 / 34 Smale-patkó f(x, y) = A [ ] [ ] x
RészletesebbenSzámítógéppel irányított rendszerek elmélete. A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei. Hangos Katalin. Budapest
CCS-10 p. 1/1 Számítógéppel irányított rendszerek elmélete A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Folyamatirányítási
RészletesebbenLÉTRADIAGRAM FORDÍTÓK ELMÉLETE PLC VEZÉRLÉSEK SZÁMÁRA II.
V. Évfolyam 1. szám - 2010. március Deák Ferenc deak@nct.hu LÉTRADIAGRAM FORDÍTÓK ELMÉLETE PLC VEZÉRLÉSEK SZÁMÁRA II. Absztrakt A létradiagram egyszerű, programozási képzettséggel nem rendelkező szakemberek
RészletesebbenMi is volt ez? és hogy is volt ez?
Mi is volt ez? és hogy is volt ez? El zmények: 60-as évek kutatási iránya: matematikai logika a programfejlesztésben 70-es évek, francia és angol kutatók: logikai programozás, Prolog nyelv 1975: Szeredi
RészletesebbenOnline algoritmusok. Algoritmusok és bonyolultságuk. Horváth Bálint március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok március 30.
Online algoritmusok Algoritmusok és bonyolultságuk Horváth Bálint 2018. március 30. Horváth Bálint Online algoritmusok 2018. március 30. 1 / 28 Motiváció Gyakran el fordul, hogy a bemenetet csak részenként
RészletesebbenHALMAZELMÉLET feladatsor 1.
HALMAZELMÉLET feladatsor 1. Egy (H,, ) algebrai struktúra háló, ha (H, ) és (H, ) kommutatív félcsoport, és teljesül az ún. elnyelési tulajdonság: A, B H: A (A B) = A, A (A B) = A. A (H,, ) háló korlátos,
RészletesebbenSzoftverminőségbiztosítás
NGB_IN003_1 SZE 2017-18/2 (9) Szoftverminőségbiztosítás Specifikáció alapú (black-box) technikák A szoftver mint leképezés Szoftverhiba Hibát okozó bement Hibás kimenet Input Szoftver Output Funkcionális
RészletesebbenMŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 2012
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 2012 KONFERENCIA ELŐADÁSAI Szolnok, 2012. május 10. Szerkesztette: Edited by Pokorádi László Kiadja: Debreceni Akadémiai Bizottság Műszaki Szakbizottsága
RészletesebbenAdatbányászati és gépi tanulási algoritmusok szoftver szenzorok fejlesztésére. Kulcsár Tibor
Doktori (PhD) értekezés tézisei Adatbányászati és gépi tanulási algoritmusok szoftver szenzorok fejlesztésére Kulcsár Tibor Pannon Egyetem Vegyészmérnöki- és Anyagtudományok Doktori Iskola Témavezet :
Részletesebbenőszi kezdés ETF I. félév ősz II. félév tavasz III. félév ősz IV. félév tavasz ea gy k kr ea gy k kr ea gy k kr ea gy k kr Alapozó ismeretek
Villamosmérnöki mesterszak mintatanterve (GE-MV) nappali tagozat/ MSc in Electrical Engineering, full time Érvényes: 2012/2013. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben Alapozó ismeretek Tantárgy Tárgykód
RészletesebbenDinamikus modellek szerkezete, SDG modellek
Diagnosztika - 3. p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Diszkrét Módszerekkel Dinamikus modellek szerkezete, SDG modellek Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Diagnosztika - 3.
Részletesebben1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok. HálózatokII, 2007
Hálózatok II 2007 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Szerda 17:00 18:30 Gyakorlat: nincs Vizsga írásbeli Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/g/07nwii
RészletesebbenStatisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban
Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Varga Domonkos (I.évf. PhD hallgató) 2014 május A prezentáció felépítése 1) Alapfogalmak 2) A gépi tanulás, mintafelismerés alkalmazási
RészletesebbenAutóipari beágyazott rendszerek. Kockázatelemzés
Autóipari beágyazott rendszerek Kockázatelemzés 1 Biztonságkritikus rendszer Beágyazott rendszer Aminek hibája Anyagi vagyont, vagy Emberéletet veszélyeztet Tipikus példák ABS, ESP, elektronikus szervokormány
RészletesebbenEGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA
infokommunikációs technológiák EGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA Témavezető: Tarczali Tünde Témavezetői beszámoló 2015. január 7. TÉMAKÖR Felhő technológián
RészletesebbenAz informatikai biztonsági kockázatok elemzése
ROBOTHADVISELÉS S 2009 Az informatikai biztonsági kockázatok elemzése Muha Lajos PhD, CISM főiskolai tanár, mb. tanszékvezet kvezető ZMNE BJKMK IHI Informatikai Tanszék 1 Az informatikai biztonság Az informatikai
RészletesebbenDOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI
DOKTORI (PhD) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI A SZENNYVÍZMINŐSÉG HATÁSÁNAK VIZSGÁLATA A SZENNYVÍZTISZTÍTÁS DINAMIKUS SZIMULÁCIÓJÁNÁL Készítette: Pásztor István Témavezető: Dr. Kárpáti Árpád Pannon Egyetem Vegyészmérnöki
RészletesebbenMŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 2012
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 0 KONFERENCIA ELŐADÁSAI Szolnok 0. május 0. Szerkesztette: Edited by Pokorádi László Kiadja: Debreceni Akadémiai Bizottság Műszaki Szakbizottsága
RészletesebbenSúlyozott automaták alkalmazása
Súlyozott automaták alkalmazása képek reprezentációjára Gazdag Zsolt Szegedi Tudományegyetem Számítástudomány Alapjai Tanszék Tartalom Motiváció Fraktáltömörítés Súlyozott véges automaták Képek reprezentációja
RészletesebbenA bemeneti feszültség 10 V és 20 V között van. 1. ábra A fuzzy tagsági függvény
BÁRKÁNYI PÁL: FUZZY MODELL MATEMATIKAI HÁTTERE SPECIÁLIS KATONAI RENDSZEREKRE ALKALMAZVA A katonai rendszerek műszaki megbízhatóságának vizsgálatai során, több matematikai módszert alkalmazhatunk, mint
RészletesebbenSzámítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009
Számítógép hálózatok, osztott rendszerek 2009 1: Bevezetés: Internet, rétegmodell Alapok: aszimptótika, gráfok 1 Az előadáshoz Előadás: Hétfő 10:00 12:00 óra Gyakorlat: Hétfő 14:00-16:00 óra Honlap: http://people.inf.elte.hu/lukovszki/courses/0910nwmsc
RészletesebbenKétdimenziós mesterséges festési eljárások. Hatások és alkalmazások
Pannon Egyetem Informatikai Tudományok Doktori Iskola Tézisfüzet Kétdimenziós mesterséges festési eljárások. Hatások és alkalmazások Kovács Levente Képfeldolgozás és Neuroszámítógépek Tanszék Témavezet
Részletesebbenfolyamatrendszerek modellezése
Diszkrét eseményű folyamatrendszerek modellezése Hangos Katalin Számítástudomány Alkalmazása Tanszék Veszprémi Egyetem Haladó Folyamatmodellezés és modell analízis PhD kurzus p. 1/36 Tartalom Diszkrét
RészletesebbenAlgoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás
Algoritmusok Tervezése 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás Mi az algoritmus? Lépések sorozata egy feladat elvégzéséhez (legáltalánosabban) Informálisan algoritmusnak nevezünk bármilyen jól definiált
RészletesebbenDeníciók és tételek a beugró vizsgára
Deníciók és tételek a beugró vizsgára (a szóbeli viszgázás jogáért) Utolsó módosítás: 2008. december 2. 2 Bevezetés Számítási problémának nevezünk egy olyan, a matematika nyelvén megfogalmazott kérdést,
RészletesebbenA megerosítéses tanulás és a szimulált hutés kombinált használata: algoritmusok és alkalmazások
MISKOLCI EGYETEM DOKTORI (PH.D.) TÉZISFÜZETEI HATVANY JÓZSEF INFORMATIKAI TUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA A megerosítéses tanulás és a szimulált hutés kombinált használata: algoritmusok és alkalmazások Készítette:
RészletesebbenMŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010
MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-ALFÖLDI RÉGIÓBAN 2010 KONFERENCIA ELŐADÁSAI Nyíregyháza, 2010. május 19. Szerkesztette: Edited by Pokorádi László Kiadja: Debreceni Akadémiai Bizottság Műszaki Szakbizottsága
RészletesebbenP-gráf alapú workflow modellezés fuzzy kiterjesztéssel
P-gráf alapú workflow modellezés fuzzy kiterjesztéssel Doktori (PhD) értekezés Tick József témavezető: Dr. Kovács Zoltán Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Informatikai Tudományok Doktori Iskola 2007.
RészletesebbenHibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára
Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára Tudományos Diákköri Konferencia A feladatunk Légtechnikai berendezések Monitorozás Hibadetektálás Újrataníthatóság A megvalósítás Mozgásérzékelő
RészletesebbenGyártórendszerek Dinamikája. Irányítástechnikai alapfogalmak
GyRDin-11 p. 1/19 Gyártórendszerek Dinamikája Irányítástechnikai alapfogalmak Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu GyRDin-11 p. 2/19 Tartalom
RészletesebbenKépfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008
Képfeldolgozás 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei Mechatronikai mérnök szak BME, 2008 1 / 61 Alapfogalmak transzformációk Deníció Deníció Geometriai korrekciókra akkor van szükség, ha a képr l valódi
RészletesebbenB/16. számú melléklet Önéletrajz sablon
Europass Önéletrajz Személyi adatok Vezetéknév / Utónév(ek) Tímea Fülep Cím(ek) 3, Törökugrató u. 3., 1118, Budapest, Magyarország Telefonszám(ok) +36 96 50 3308 Mobil: +36 70 210 4319 Fax(ok) +36 1 436
RészletesebbenMérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben
Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben Tantárgy Tárgykód I. félév ősz II. félév tavasz Algoritmusok
RészletesebbenVillamosmérnöki mesterszak mintatanterve (GE-MVL) levelező tagozat/ MSc in Electrical Engineering, part time
Villamosmérnöki mesterszak mintatanterve (GE-MVL) levelező tagozat/ MSc in Electrical Engineering, part time Érvénes: 2012/2013. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben Alapozó ismeretek Tantárg Tárgkód
RészletesebbenIpari hálózatok biztonságának speciális szempontjai és szabványai
Ipari hálózatok biztonságának speciális szempontjai és szabványai Borbély Sándor CISA, CISM, CRISC Információvédelmi projekt vezető sandor.borbely@noreg.hu Tartalom Az ipari hálózatnál mennyiben, és miért
RészletesebbenValószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal
Valószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal Hajdu Ákos Szoftver verifikáció és validáció 2015.12.09. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek
RészletesebbenBIOSZORBENSEK ELŐÁLLÍTÁSA MEZŐGAZDASÁGI HULLADÉKOKBÓL SZÁRMAZÓ, MÓDOSÍTOTT CELLULÓZROSTOK FELHASZNÁLÁSÁVAL
Pannon Egyetem Vegyészmérnöki- és Anyagtudományok Doktori Iskola BIOSZORBENSEK ELŐÁLLÍTÁSA MEZŐGAZDASÁGI HULLADÉKOKBÓL SZÁRMAZÓ, MÓDOSÍTOTT CELLULÓZROSTOK FELHASZNÁLÁSÁVAL DOKTORI (Ph.D) ÉRTEKEZÉS TÉZISEI
RészletesebbenVisszacsatolt (mély) neurális hálózatok
Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Sima előrecsatolt neurális hálózat Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Pl.: kép feliratozás,
RészletesebbenA forrás pontos megnevezésének elmulasztása valamennyi hivatkozásban szerzői jogsértés (plágium).
A szakirodalmi idézések és hivatkozások rendszere és megadásuk szabályai A bibliográfia legfontosabb szabályai Fogalma: Bibliográfiai hivatkozáson azoknak a pontos és kellően részletezett adatoknak az
RészletesebbenA döntésorientált hibamód és hatáselemzés módszertanának tapasztalatai az AUDI Motor Hungária Kft.-nél
A döntésorientált hibamód és hatáselemzés módszertanának tapasztalatai az AUDI Motor Hungária Kft.-nél Dr. Bognár Ferenc, adjunktus, Pannon Egyetem Meilinger Zsolt, műszaki menedzser, Pannon Egyetem 1.
RészletesebbenD é n e s T a m á s matematikus-kriptográfus
D é n e s T a m á s matematikus-kriptográfus e-mail: tdenest@freemail.hu Gondolatok a társadalomkutatás módszertanáról és oktatásáról (Társadalom-holográfia) 1. Elméleti elızmények A társadalomkutatás
RészletesebbenZÁRÓJELENTÉS DINAMIKUS FOLYAMATRENDSZEREK MODELLEZÉSE ÉS IRÁNYÍTÁSA
DINAMIKUS FOLYAMATRENDSZEREK MODELLEZÉSE ÉS IRÁNYÍTÁSA című OTKA pályázatról 2003 febr. 1. -2006. dec. 31. (Vezető kutató: Dr. Hangos Katalin) A dinamikus folyamatrendszerek modellezése és irányítása egy
RészletesebbenMÉLYFÚRÁSI GEOFIZIKAI ADATOK ÉRTELMEZÉSÉNEK MODERN INVERZIÓS MÓDSZEREI
MIKOVINY SÁMUEL FÖLDTUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA Doktori értekezés tézisei MÉLYFÚRÁSI GEOFIZIKAI ADATOK ÉRTELMEZÉSÉNEK MODERN INVERZIÓS MÓDSZEREI Írta: SZABÓ NORBERT PÉTER Tudományos vezető: DR. DOBRÓKA MIHÁLY
RészletesebbenMULTIMÉDIA ALAPÚ OKTATÁSI TECHNOLÓGIÁK GYAKORLATI ALKALMAZÁSÁNAK VIZSGÁLATA A KATONAI SZAKNYELVOKTATÁSBAN
Zrínyi Miklós Nemzetvédelmi Egyetem Kossuth Lajos Hadtudományi Kar Hadtudományi Doktori Iskola Tick Andrea MULTIMÉDIA ALAPÚ OKTATÁSI TECHNOLÓGIÁK GYAKORLATI ALKALMAZÁSÁNAK VIZSGÁLATA A KATONAI SZAKNYELVOKTATÁSBAN
RészletesebbenDinamikus rendszerek identifikációja genetikus programozással
Dinamikus rendszerek identifikációja genetikus programozással Madár János, Abonyi János, Szeifert Ferenc Veszprémi Egyetem, Folyamatmérnöki Tanszék www.fmt.vein.hu/softcomp, abonyij@fmt.vein.hu Kulcsszavak:
RészletesebbenÓBUDAI EGYETEM Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar. International Engineering Symposium at Bánki IESB 2015
ÓBUDAI EGYETEM Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar International Engineering Symposium at Bánki IESB 2015 Nemzetközi Gépész és Biztonságtechnikai Szimpózium 2015. november 19. A MAGYAR
RészletesebbenKörkép a lakossági felhasználók fogyasztásának készülékszintű becsléséről (NILM)
Körkép a lakossági felhasználók fogyasztásának készülékszintű becsléséről (NILM) MEE Vándorgyűlés, Siófok, 2015. szeptember 17. Dr. Raisz Dávid, docens, csoportvezető Dr. Divényi Dániel, adjunktus Villamos
RészletesebbenPécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar Regionális Politika és Gazdaságtan Doktori Iskola
Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar Regionális Politika és Gazdaságtan Doktori Iskola Kutatói együttműködések Web 2.0-es PhD kutatói közösség Doktori értekezés tézisei Készítette: Szontágh Krisztina
RészletesebbenJÓVÁHAGYÁS. szervezet. Név Dr. Szakonyi Lajos KPI Oktatási Minisztérium
Projektvezető JÓVÁHAGYÁS Közreműködő szervezet Irányító Hatóság Név Dr. Szakonyi Lajos KPI Oktatási Minisztérium Beosztás Dátum Aláírás tanszékvezető főiskolai docens 2009. április 1A. PROJEKT AZONOSÍTÓ
RészletesebbenIrányítástechnika GÁSPÁR PÉTER. Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján
Irányítástechnika GÁSPÁR PÉTER Prof. BOKOR JÓZSEF útmutatásai alapján Irányítástechnika rendszerek Irányítástechnika Budapest, 2008 2 Az előadás felépítése 1. 2. 3. 4. Irányítástechnika Budapest, 2008
RészletesebbenKOCKÁZATKEZELÉS A REZGÉSDIAGNOSZTIKÁBAN TÖBBVÁLTOZÓS SZABÁLYOZÓ KÁRTYA SEGÍTSÉGÉVEL
KOCKÁZATKEZELÉS A REZGÉSDIAGNOSZTIKÁBAN TÖBBVÁLTOZÓS SZABÁLYOZÓ KÁRTYA SEGÍTSÉGÉVEL Dr. Kosztyán Zsolt Tibor, Pannon Egyetem, Kvantitatív Módszerek Intézeti Tanszék Katona Attila Imre, Pannon Egyetem,
RészletesebbenKeresés 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)
RészletesebbenGépi tanulás a Rapidminer programmal. Stubendek Attila
Gépi tanulás a Rapidminer programmal Stubendek Attila Rapidminer letöltése Google: download rapidminer Rendszer kiválasztása (iskolai gépeken Other Systems java) Kicsomagolás lib/rapidminer.jar elindítása
RészletesebbenDrótposta: kovacsea@math.bme.hu ; edith_kovacs@yahoo.com ; Honlapom: http://www.math.bme.hu/diffe/staff/kovacse.shtml
Szakmai önéletrajz 1.1 Személyes adatok: Nevem: Kovács Edith Alice Születési idő, hely: 1971.05.18, Arad Drótposta: kovacsea@math.bme.hu ; edith_kovacs@yahoo.com ; Honlapom: http://www.math.bme.hu/diffe/staff/kovacse.shtml
RészletesebbenAKTUÁTOR MODELLEK KIVÁLASZTÁSA ÉS OBJEKTÍV ÖSSZEHASONLÍTÁSA
AKTUÁTOR MODELLEK KIVÁLASZTÁSA ÉS OBJEKTÍV ÖSSZEHASONLÍTÁSA Kovács Ernő 1, Füvesi Viktor 2 1 Egyetemi docens, PhD; 2 tudományos segédmunkatárs 1 Eletrotechnikai és Elektronikai Tanszék, Miskolci Egyetem
Részletesebbenműszaki tudomány doktora 1992 Beosztás: stratégiai tanácsadó, tudományos tanácsadó Munkahelyek: Nokia -Hungary kft Veszprémi Egyetem
Név: Tarnay Katalin Születési adatok: Nyiregyháza, 1933. május 8 Legmagasabb tudományos fokozat, és elnyerésének éve: műszaki tudomány doktora 1992 Beosztás: stratégiai tanácsadó, tudományos tanácsadó
RészletesebbenA CMMI alapú szoftverfejlesztési folyamat
A CMMI alapú szoftverfejlesztési folyamat Készítette: Szmetankó Gábor G-5S8 Mi a CMMI? Capability Maturity Modell Integration Folyamat fejlesztési referencia modell Bevált gyakorlatok, praktikák halmaza,
RészletesebbenAz e-kereskedelem elvárásai a biometriával szemben
Őszi Arnold Az e-kereskedelem elvárásai a biometriával szemben Az e-kereskedelem elvárásai a biometriával szemben Őszi Arnold Óbudai Egyetem, Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar oszi.arnold@bgk.uni-obuda.hu
RészletesebbenLogisztikai mérnök záróvizsga tételsor Módosítva 2014. június 3.
Név KP Blokk neve KP Felelıs vizsgáztató Kombinatorikus módszerek és algoritmusok 5 MAT 10 Dr. Tuza Zsolt Diszkrét és folytonos dinamikai rendszerek matematikai alapjai 5 Matematika Dr. Hartung Ferenc
Részletesebben10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK
MATEMATIK A 9. évfolyam 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK Tanári útmutató 2 MODULLEÍRÁS A modul
RészletesebbenA betegbiztonság növelése humán diagnosztikai laboratóriumban
A betegbiztonság növelése humán diagnosztikai laboratóriumban Dr. Barna T. Katalin 1, Szlatinszki Nóra 2, Kanik Erika 3, Kegyes Lászlóné 4, Bálint Gyöngyi 5 (Synlab Dunaújvárosi Laboratórium 1-4, Dunaújváros,
RészletesebbenMiskolci 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.
RészletesebbenBiztonságkritikus rendszerek
Biztonságkritikus rendszerek Dr. Abonyi, János Dr. Fülep, Tímea Szerzők: Abonyi János (Fejezet 1-9) és Fülep Tímea (Fejezet 10-12) Szerzői jog 2014 Pannon Egyetem A tananyag a TÁMOP-4.1.2.A/1-11/1-2011-0042
Részletesebben