Wykaz publikacji wybranego autora

Dorota Wilk-Kołodziejczyk, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej
WIMiIP-kism, Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania

  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria materiałowa

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja (50%)

[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / metalurgia

Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-5590-0477 połącz konto z ORCID

ResearcherID: B-7304-2015

Scopus: 22981952500

PBN: 5e709203878c28a04738e9d9

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)

1

  • Application of artificial intelligence methods to predict the parameters of nodular cast iron / Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Krzysztof Jaśkowiec, Zenon Pirowski, Waldemar Uhl, Krzysztof REGULSKI // W: KomPlasTech 2019 : XXVI International Conference on Computer Methods in Materials Technology : January 13-16, 2019, Zakopane : book of abstracts / ed. Danuta Szeliga, Łukasz Rauch. — [Zakopane : AKNET-PRess], [2019]. — ISBN: 978-83-947091-4-3. — S. 156–158. — Bibliogr. s. 157–158. — D. Wilk-Kołodziejczyk - dod. afiliacja: Foundry Research Institute, Kraków

  • keywords: machine learning, cast iron, data mining, ADI, austempered ductile iron, support vector machine, nodular cast iron with carbides, NCIC

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Regulski

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2

  • Application of selected artificial intelligence methods in a system predicting the microstructure of compacted graphite iron / Barbara MRZYGŁÓD, Grzegorz Gumienny, Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Krzysztof REGULSKI // Journal of Materials Engineering and Performance ; ISSN 1059-9495. — 2019 vol. 28 iss. 7 spec. iss., s. 3894–3904. — Bibliogr. s. 3904. — Publikacja dostępna online od: 2019-02-19. — 73WFC : the 73rd World Foundry Congress : creative foundry : Krakow, September 23–27, 2018. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs11665-019-03932-4.pdf

  • keywords: data mining, compacted graphite iron, information technology, foundry industry, ANFIS

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Barbara Mrzygłód, Krzysztof Regulski

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s11665-019-03932-4

3

  • Data mining methods for prediction of multi-component $Al-Si$ alloy properties based on cooling curves / Krzysztof REGULSKI, Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Tomasz Szymczak, Grzegorz Gumienny, Zenon Pirowski, Krzysztof Jaśkowiec, Stanisława Kluska-Nawarecka // Journal of Materials Engineering and Performance ; ISSN 1059-9495. — 2019 vol. 28 iss. 12, s. 7431–7444. — Bibliogr. s. 7443–7444. — Publikacja dostępna online od: 2019-11-18. — 73WFC : 73rd World Foundry Congress : Krakow, Poland, September 23-27, 2018. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11665-019-04442-z.pdf

  • keywords: mechanical properties, data mining, cooling curves, regression, decision trees, Al-Si alloy

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Krzysztof Regulski

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/s11665-019-04442-z

4

  • Development of an approximation model of selected properties of model materials used for simulations of bulk metal plastic forming processes using induction of decision trees / M. Hawryluk, D. WILK-KOŁODZIEJCZYK, K. REGULSKI, M. GŁOWACKI // Archives of Metallurgy and Materials / Polish Academy of Sciences. Committee of Metallurgy. Institute of Metallurgy and Materials Science ; ISSN 1733-3490. — 2019 vol. 64 iss. 3, s. 1073–1085. — Bibliogr. s. 1084–1085. — tekst: http://www.imim.pl/files/archiwum/Vol3_2019/44.pdf

  • keywords: physical modelling, regression trees induction, properties approximation, soft model materials

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Mirosław Głowacki, Krzysztof Regulski

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.24425/amm.2019.129497

5

  • Multi-agent environment for decision-support in production systems using machine learning methods / Jarosław KOŹLAK, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Dorota WILK-KOŁODZIEJCZYK, Albert Leśniak, Krzysztof Jaśkowiec // W: Computational Science – ICCS 2019 : 19th International Conference : Faro, Portugal, June 12–14, 2019 : proceedings, Pt. 2 / eds. João M. F. Rodrigues, [et al.]. — Cham : Springer Nature Switzerland AG, cop. 2019. — (Lecture Notes in Computer Science ; ISSN 0302-9743 ; LNCS 11537. Theoretical Computer Science and General Issues ; ISSN 2512-2010). — ISBN: 978-3-030-22740-1 ; e-ISBN: 978-3-030-22741-8. — S. 517–529. — Bibliogr. s. 528–529, Abstr.. — D. Wilk-Kołodziejczyk - dod. afiliacja: Instytut Odlewnictwa w Krakowie. — tekst: https://link-1springer-1com-1000048170062.wbg2.bg.agh.edu.pl/content/pdf/10.1007%2F978-3-030-22741-8_37.pdf

  • keywords: multi-agent systems, machine learning, production planning, casting production

    Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Jarosław Koźlak, Bartłomiej Śnieżyński

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1007/978-3-030-22741-8_37

6