DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/8293

Ítem no disponible en accés obert per política de l'editorial

Arxiu Descripció MidaFormat
knowledgediscoverywatertreatment.pdf870,36 kBAdobe PDF Accés restringit

Citació: Gibert, C.; Rodríguez, G.; Rodríguez-Roda, I. Knowledge discovery with clustering based on rules by states: a water treatment application. "Environmental modelling and software", Juny 2010, vol. 25, núm. 6, p. 712-723.
Títol: Knowledge discovery with clustering based on rules by states: a water treatment application
Autor: Gibert Oliveras, Karina Veure Producció científica UPC; Rodríguez Silva, Gustavo; Rodríguez Roda, Ignasi
Editorial: Elsevier
Data: jun-2010
Tipus de document: Article
Resum: This work presents advances in the design of a hybrid methodology that combines artificial intelligence and statistical tools to induce a model of explicit knowledge in relation to the dynamics of a wastewater treatment plant. The methodology contributes to problem solving under the paradigm of knowledge discovery from data in which the pre-process, the automatic interpretation of results and the explicit production of knowledge play a role as important as the analysis itself. The data mining step is performed using clustering based on rules by states, which integrates the knowledge discovered separately at each step of the process into a single model of global operation of the phenomenon. This provides a more accurate model for the dynamics of the system than one obtained by analyzing the whole dataset with all the steps taken together.
ISSN: 1364-8152
URI: http://hdl.handle.net/2117/8293
DOI: 10.1016/j.envsoft.2009.11.004
Versió de l'editor: http://www.sciencedirect.com/science?_ob=MImg&_imagekey=B6VHC-4Y0546T-1-H&_cdi=6063&_user=1517299&_pii=S136481520900293X&_orig=search&_coverDate=06%2F30%2F2010&_sk=999749993&view=c&wchp=dGLbVtb-zSkzk&md5=a9f79745f01e6ea03e7ee056201c83fb&ie=/sdarticle.pdf
Apareix a les col·leccions:Departament d'Estadística i Investigació Operativa. Articles de revista
Altres. Enviament des de DRAC
KEMLG - Grup d´Enginyeria del Coneixement i Aprenentatge Automàtic. Articles de revista
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Aquest ítem (excepte textos i imatges no creats per l'autor) està subjecte a una llicència de Creative Commons Llicència Creative Commons
Creative Commons

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius