Wykaz publikacji wybranego autora

Piotr Kulczycki, prof. dr hab. inż.

profesor zwyczajny

Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej
WFiIS-kis, Katedra Informatyki Stosowanej i Fizyki Komputerowej


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / informatyka techniczna i telekomunikacja


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0001-8641-8886 orcid iD

ResearcherID: A-2132-2017

Scopus: 6603841914

PBN: 5e70927b878c28a0473967fc

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • [artykuł w czasopiśmie, 2016]
  • TytułA complete algorithm for the reduction of pattern data in the classification of interval information
    AutorzyPiotr A. KOWALSKI, Piotr KULCZYCKI
    ŹródłoInternational Journal of Computational Methods. — 2016 vol. 13 no. 3, s. 1650018-1–1650018-26
  • keywords: data analysis, data sample reduction, sensitivity method for artificial neural networks, classification of imprecise information, interval data

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1142/S0219876216500183

2
  • [artykuł w czasopiśmie, 2015]
  • TytułA convenient ready-to-use algorithm for a conditional quantile estimator
    AutorzyPiotr KULCZYCKI, Małgorzata Charytanowicz, Antoni Leon Dawidowicz
    ŹródłoApplied Mathematics & Information Sciences. — 2015 vol. 9 no. 2, s. 841–850
  • keywords: conditional quantile, ready-to-use numerical algorithm, conditioning variables of continuous, real, binary, non parametric estimation, discrete types, categorized types

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.12785/amis/090233

3
  • [artykuł w czasopiśmie, 2016]
  • TytułAn algorithm for conditional multidimensional parameter identification with asymmetric and correlated losses of under- and overestimations
    AutorzyPiotr KULCZYCKI, Małgorzata Charytanowicz
    ŹródłoJournal of Statistical Computation and Simulation. — 2016 vol. 86 no. 5, s. 1032-1055
  • keywords: identification of vector of parameters, conditioning factors, Bayes approach, asymmetrical loss function, distribution free method, numerical algorithm, non parametric estimation

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1080/00949655.2015.1049606

4
5
  • [artykuł w czasopiśmie, 2020]
  • TytułApplication of Complete Gradient Clustering Algorithm for analysis of wildlife spatial distribution
    AutorzyMałgorzata Charytanowicz, Kajetan Perzanowski, Maciej Januszczak, Aleksandra Wołoszyn-Gałęza, Piotr KULCZYCKI
    ŹródłoEcological Indicators. — 2020 vol. 113 art. no. 106216, s. 1–7
  • keywords: clustering, spatial analysis, spatial distribution, unsupervised classification, European bison, kernel estimators

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.ecolind.2020.106216

6
  • [artykuł w czasopiśmie, 2015]
  • TytułBayes classification for nonstationary patterns
    AutorzyPiotr KULCZYCKI, Piotr Andrzej KOWALSKI
    ŹródłoInternational Journal of Computational Methods. — 2015 vol. 12 no. 2, s. 1550008-1–1550008-19
  • keywords: artificial neural networks, classification, data analysis, pattern nonstationarity, pattern size reduction, classifier adaptation, statistical kernel estimators, Bayes approach

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1142/S0219876215500085

7
8
  • [artykuł w czasopiśmie, 2022]
  • TytułHabitat suitability for wisents in the Carpathians – a model based on presence only data
    AutorzyMałgorzata Charytanowicz, Kajetan Perzanowski, Maciej Januszczak, Aleksandra Wołoszyn-Gałęza, Piotr KULCZYCKI
    ŹródłoEcological Informatics. — 2022 vol. 69 art. no. 101626, s. 1–10
  • keywords: statistical analysis, kernel density estimation, European bison, spatial modelling, habitat suitability, environmental parameters

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1016/j.ecoinf.2022.101626

9
10
11
12
13
14
  • [artykuł w czasopiśmie, 2016]
  • TytułSurvey of object-based data reduction techniques in observational astronomy
    AutorzySzymon ŁUKASIK, André Moitinho, Piotr A. KOWALSKI, António Falcão, Rita A. Ribeiro, Piotr KULCZYCKI
    ŹródłoOpen Physics. — 2016 vol. 14 iss. 1, s. 579–587. — tekst: https://goo.gl/tHZTZj
  • keywords: big data, feature extraction, astronomy, dimensionality reduction, data condensation

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1515/phys-2016-0064