An Intelligent Data Analysis-Base: Evaluation of Nuclear Power Plants Output Flow
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In order to realize stable electricity generation, nuclear power plant (NPP) generators are evaluated in their performance of generated output power in term of quality and quantity. Therefore, the evaluation is realized on the basis of several influential factors, which have to be analyzed via the exploitation of heterogeneous data sets obtained from scattered locations and different types of sources. In this paper, we stress the pivotal role of extended fuzzy switching regression analysis in handling this type of data, which come from real world of the NPPs industry. The key objective of this study is to implement the enhancement of a convex hull approach in the fuzzy switching regression analysis process which can be viewed as an intelligent data analysis (IDA) approach. This approach is concerned with the effective combination of fuzzy sets theory with the analysis of large amounts of online data. For deploying the multisource data problem, the fuzzy switching repression analysis is developed as an IDA by enhancing a fuzzy regression analysis based on convex hull, specifically Beneath-Beyond algorithm. The selected IDA becomes a potential analysis vehicle to successfully reduce the computing time as well as minimize the computational complexity. It is shown that the proposed approach becomes an efficient vehicle for the evaluation of produced output flow by NPPs. The study offers an interesting and practically appealing alterative platform to evaluate the quality and quantity of produced output flow of NPPs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle