Högskolan i Skövde

his.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • apa-cv
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Using Uncertain Chemical and Thermal Data to Predict Product Quality in a Casting Process
Högskolan i Skövde, Institutionen för teknik och samhälle. Högskolan i Skövde, Forskningscentrum för Virtuella system.
Högskolan i Skövde, Institutionen för kommunikation och information. Högskolan i Skövde, Forskningscentrum för Informationsteknologi.ORCID-id: 0000-0001-8382-0300
2009 (Engelska)Ingår i: U '09: Proceedings of the 1st ACM SIGKDD Workshop on Knowledge Discovery from Uncertain Data / [ed] Jian Pei, Lise Getoor, Ander De Keijzer, ACM Digital Library, 2009, s. 57-61Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Process and casting data from different sources have been collected and merged for the purpose of predicting, and determining what factors affect, the quality of cast products in a foundry. One problem is that the measurements cannot be directly aligned, since they are collected at different points in time, and instead they have to be approximated for specific time points, hence introducing uncertainty. An approach for addressing this problem is investigated, where uncertain numeric features values are represented by intervals and random forests are extended to handle such intervals. A preliminary experiment shows that the suggested way of forming the intervals, together with the extension of random forests, results in higher predictive performance compared to using single (expected) values for the uncertain features together with standard random forests.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
ACM Digital Library, 2009. s. 57-61
Nationell ämneskategori
Data- och informationsvetenskap
Forskningsämne
Teknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:his:diva-3418DOI: 10.1145/1610555.1610563Scopus ID: 2-s2.0-70450267831ISBN: 978-1-60558-675-5 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:his-3418DiVA, id: diva2:272096
Konferens
1st ACM SIGKDD Workshop on Knowledge Discovery from Uncertain Data, U'09 in conjunction with KDD'09, The 15th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Paris, France, 28 June 2009 through 28 June 2009, Code 77977
Tillgänglig från: 2009-10-14 Skapad: 2009-10-14 Senast uppdaterad: 2020-08-04Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Dudas, CatarinaBoström, Henrik

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Dudas, CatarinaBoström, Henrik
Av organisationen
Institutionen för teknik och samhälleForskningscentrum för Virtuella systemInstitutionen för kommunikation och informationForskningscentrum för Informationsteknologi
Data- och informationsvetenskap

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 442 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • apa-cv
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf