Open Access
Issue
MATEC Web Conf.
Volume 210, 2018
22nd International Conference on Circuits, Systems, Communications and Computers (CSCC 2018)
Article Number 04010
Number of page(s) 6
Section Computers
DOI https://doi.org/10.1051/matecconf/201821004010
Published online 05 October 2018
  1. Poradnik - Przeciwdziałanie praniu pieniędzy i finansowaniu terroryzmu, Wydanie III zmienione i poprawione, praca zbiorowa, Ministerstwo Finansów, Warszawa, 2009 [Google Scholar]
  2. A. Ameljańczyk, Wielokryterialne mechanizmy wspomagania podejmowania decyzji klinicznych w modelu repozytorium w oparciu o wzorce, Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych Nr 5, 2-8, (2010). [Google Scholar]
  3. A. Ameljańczyk, “Metoda podziału zbioru obiektów na wielokryterialne klastry jakościowe”, Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych, Nr 12, 1-7 (2013). [Google Scholar]
  4. A. Ameljańczyk, “Multicriteria similarity models in medical diagnostics support algorithms”, Bio-Algorithms and Med.-Systems, Vol. 21, No.1, 33-39 (2013). [Google Scholar]
  5. A. Ameljańczyk, “Wiarygodność komputerowych systemów wspomagania diagnostyki medycznej”, w: Problemy modelowania i projektowania opartych na wiedzy systemów informatycznych na potrzeby bezpieczeństwa narodowego, 23-39, WAT, Warszawa, 2014. [Google Scholar]
  6. A. Ameljańczyk, “Metryki Minkowskiego w tworzeniu uniwersalnych algorytmów rankingowych”, Biuletyn WAT, Vol. LXIII, Nr 2, 324-336 (2014). [Google Scholar]
  7. A. Ameljańczyk, Analiza wpływu przyjętej koncepcji modelowania systemu wspomagania decyzji medycznych na sposób generowania ścieżek klinicznych, Biuletyn Instytutu Systemów Informatycznych, Nr 4, 1-6 (2009). [Google Scholar]
  8. M. Kiedrowicz, Interoperability and Globalization of Information Models, Conference: Geographic Information Systems Conference and Exhibition “GIS ODYSSEY 2017”, 4-8 of September 2017, Trento-Vattaro, Italy (2017). [Google Scholar]
  9. M. Kiedrowicz, Objects identification in the information models used by information systems, Conference: Geographic Information Systems Conference and Exhibition “GIS ODYSSEY 2016”, Perugia, Italy (2016). [Google Scholar]
  10. H. Courtney, J. Kirkland, and P. Viguerie, Strategia w warunkach niepewności, in: Zarządzanie w warunkach niepewności, Harvard Busines Review, 316-324, Helion, Gliwice, (2006). [Google Scholar]
  11. J.P. Brans, Ph. Vincke, A preference ranking organization method: The PROMETHEE method for Multiple Criteria Decision-Making, Management Science, Vol. 31, No. 6, 647-656 (1985). [CrossRef] [Google Scholar]
  12. M.F. Balcan, N. Bansal, A. Beygelzimer, D. Coppersmith, J. Langford, and G.B. Sorkin, Robust reductions from ranking to classification, Machine Learning, 72(1-2):139-153 (2008). [CrossRef] [Google Scholar]
  13. M. Kiedrowicz, Multi-faceted methodology of the risk analysis and management referring to the IT system supporting the processing of documents at different levels of sensitivity, MATEC Web of Conferences, vol. 125 (2017) [Google Scholar]
  14. A. Walczak, B. Bieniek, K. Różyk-Jahnz, E. Paluchowska, Fuzja klasyfikatorów w diagnostyce chorób skóry, in: Problemy modelowania i projektowania opartych na wiedzy systemów informatycznych na potrzeby bezpieczeństwa narodowego (eds. T. Nowicki and Z. Tarapata), 143-152, WAT, Warszawa, 2014. [Google Scholar]
  15. M. Kiedrowicz, J. Stanik, Models and method for the risk assessment of an intellectual resource, WSEAS Transactions on Information Science and Applications, vol. 14(2017), pp.: 174-183 (2017). [Google Scholar]
  16. D. Larose, Metody i modele eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2008. [Google Scholar]
  17. D. Bouyssou, T. Marchant, An axiomatic approach to noncompensatory sorting methods in MCDM, I: The case of two categories, EJOR, 178(1): 217-245 (2007). [CrossRef] [Google Scholar]
  18. Z. Pawlak, Systemy informacyjne - podstawy teoretyczne, WNT, Warszawa, 1983. [Google Scholar]
  19. J. Furnkranz, E. Hullermeier, E. Mencia, and K. Brinker, Multilabel classification via calibrated label ranking, Machine Learning, 73:133-153 (2008). [CrossRef] [Google Scholar]
  20. S. Acid, L.M. Campos, “A comparison of learning algorithms for Bayesian Networks: a case study based on data from an emergency medical service”, Artificial Intelligence in Medicine, 30, 215-232 (2004). [CrossRef] [Google Scholar]
  21. Z. Pawlak, Rough Sets, International Journal of Computer and Information Sciences, Vol. 11, 341-356 (1965). [Google Scholar]
  22. H. Rasiowa, Wstęp do matematyki współczesnej, PWN, Warszawa, 2005. [Google Scholar]
  23. C. Ruiz, Illustration of the K2 Algorithm for Learning Bayes Net Structures, Department of Computer Science WPI, Bayesian Network Power Constructor, Worcester, MA, 2009. [Google Scholar]
  24. T.L. Saaty, Rank from comparisons and from ratings in the analytic hierarchy/network processes, EJOR, 168(2):557-570 (2006). [Google Scholar]
  25. Choi Seung-Seok, Cha Sung-Hyuk, Charles C. Tappert, A Survey of Binary Similarity and Distance Measures, Pace University, New York, 2006. [Google Scholar]
  26. C.A. Shipp, L.I. Kuncheva, Relationships between combination methods and measures of diversity in combining classifiers, Information Fusion, Vol. 3, No. 2, 135-148 (2002). [CrossRef] [Google Scholar]
  27. D. Pierzchała, R. Antkiewicz, M. Dyk, R. Kasprzyk, A. Najgebauer, Z. Tarapata: “Modelling, simulation and computer support of the Polish criminal procedure”, in: Information Systems Architecture and Technology. The Use of IT Technologies to Support Organizational Management in Risky Environment, ed. Z. Wilimowska, L. Borzemski, A. Grzech, J. Świątek, ISBN 978-83-7493-858-7, pp. 51-60, Wrocław, 2014 [Google Scholar]

Current usage metrics show cumulative count of Article Views (full-text article views including HTML views, PDF and ePub downloads, according to the available data) and Abstracts Views on Vision4Press platform.

Data correspond to usage on the plateform after 2015. The current usage metrics is available 48-96 hours after online publication and is updated daily on week days.

Initial download of the metrics may take a while.