Линолеум 22 класс что значит

таблица, что означает 21, 22, 23, 31, 32 и другие классы применения

26.11.2019

При выборе линолеума важную роль играют его изоляционные характеристики, цветовая гамма и стиль оформления, толщина, наличие и тип подложки, противоскользящие и другие свойства. Но главными характеристиками, от которых зависит срок эксплуатации линолеума, является класс его износостойкости и группа истираемости. Именно по этим параметрам подбирается линолеум для применения при определенном уровне нагрузки.

Износостойкостью называется способность материала противостоять механическим нагрузкам, которым он подвергается в ходе эксплуатации, и сопротивляться изнашиванию. На уровень износостойкости напольного покрытия влияют его строение, твердость, шероховатость, особенности обработки и параметры внешнего покрытия. Свойство материала уменьшаться в объеме и массе под воздействием истирающих усилий называется истираемостью. Этот параметр зависит от твердости материала.

Что такое класс износостойкости линолеума

Классы линолеума по износостойкости определяются по европейской системе EN 685. Она подразумевает присвоение напольным покрытиям индексов из 2-х цифр:

1. Первая цифра в индексе обозначает тип помещений, для использования в которых создан данный материал:

• 2 – жилые помещения;
• 3 – офисы, медучреждения, детсады и т.п.;
• 4 – заводские цеха, вокзалы, аэропорты, концертные залы, производства.

2. Вторая цифра в индексе отражает степень допустимой нагрузки на покрытие:

• 1 – малая нагрузка;
• 2 – умеренная;
• 3 – интенсивная;
• 4 – самый износостойкий линолеум.

К примеру, если вам предлагают линолеум 22 класса износостойкости, что это значит? Такое напольное покрытие создано для применения в жилых помещениях с умеренной нагрузкой на пол (детских, гостиных и т.п.). А, например, линолеум 31 класса подходит по характеристикам для использования в офисах, детских или медицинских учреждениях, но только в помещениях с низкими нагрузками на пол (с малой проходимостью и без применения передвижных устройств).

Рекомендации по применению линолеума разных классов

В нижеприведенной таблице описываются возможности применения линолеума в зависимости от класса его износостойкости:

Конечно, эти рекомендации весьма условны, и при желании вы можете использовать в частном доме или квартире линолеум полукоммерческого или коммерческого класса износостойкости. Но при возрастании класса на 1 позицию увеличивается и стоимость напольного покрытия (приблизительно в 1,5–2 раза). Поэтому нужно поразмыслить, материал какого класса износостойкости лучше подходит для конкретного случая. Например, характеристики при применении ПВХ линолеума 34 и 43 класса практически идентичны, а отличия заключаются только в сроке службы:

• полотна 34 класса рассчитаны на 7–20-летнюю эксплуатацию;
• покрытия 43 класса – на 10–25 лет службы.

Что это значит – если вы намерены менять напольное покрытие через 10–15 лет, переплачивать за линолеум более высокого класса применения нецелесообразно.

Классы истираемости линолеума

Выделяют 4 группы истираемости линолеума:
I. F – сильно истираемые полотна;
II. M – линолеумные покрытия умеренной истираемости;
III. P – слабо истираемые полотна;
IV. T – практически неистираемый материал.

Данная классификация соответствует европейскому стандарту EN660-1. Чтобы лучше объяснить, что такое истираемость линолеума, рассмотрим принцип ее определения на практике. К образцу напольного покрытия с определенным усилием прикладывается вращающийся абразивный круг. После 25 000 оборотов выполняется контрольный замер, и по толщине истирания определяется принадлежность материала к тому или иному классу:

Следует различать классификацию линолеума по истираемости и износостойкости. Устойчивость к износу зависит не только от стойкости полотна к истиранию, но и от его толщины (у однослойных покрытий) или толщины верхнего слоя (у многослойных полотен). Например, толстые гомогенные полотна группы М по износоустойчивости будут примерно идентичны тонким покрытиям категории Т.

Дополнительные характеристики

Кроме индекса и буквенного обозначения, при выборе линолеумного покрытия следует обратить внимание и на дополнительные обозначения. В частности, они могут указывать на:

• антистатичность материала;
• малый уровень возгораемости;
• устойчивость к скольжению;
• стойкость к возникновению царапин;
• легкость в уборке;
• устойчивость к бытовой химии;
• сочетаемость с системами теплых полов;
• стойкость к воздействию ультрафиолетовых лучей.

В зависимости от особенностей предстоящей эксплуатации, можно приобрести материал не только различных типов износостойкости и групп истираемости, но и с полезными дополнительными свойствами, такими как:

• Улучшенные показатели звукоизоляции – особенно важное качество при укладке напольного покрытия на бетонное основание или на пол на первом этаже здания.
• Антистатичность (электробезопасность) – свойство материала не накапливать статический заряд. Очень важная характеристика при выборе напольного покрытия для помещений с большим количеством работающей аппаратуры.
• Наличие антибактериального покрытия, препятствующего размножению на поверхности микробов и бактерий. Немаловажный фактор при выборе линолеумных полотен для кухонь, школ, детсадов, медучреждений, детских комнат.
• Свойства противоскольжения – достигаются с помощью механического тиснения или добавления в верхний слой специальных микродобавок. Противоскользящие линолеумные полотна востребованы в коридорах, ванных комнатах, на кухнях и в других помещениях с частыми влажными уборками и в местах, где важно обеспечить хорошее сцепление обуви с поверхностью.

Классификация по материалу изготовления

В зависимости от используемого сырья линолеум бывает:

• Натуральный – производится из джутовой ткани, смолы хвойных деревьев, льняного масла (его минимальное содержание – 30%), известковой или древесно-пробковой муки. Это прочный материал, выдерживающий давление до 16 МПа. Он имеет отличные показатели износоустойчивости, экологически безопасный состав, природные бактерицидные свойства и срок службы 30–40 лет.
• Поливинилхлоридный (ПВХ) линолеум, в т.ч. полотна высокой износостойкости. Такие покрытия бывают одно- и многослойными, на подложке и без нее. Если ПВХ полотно имеет сертификат качества, производится в соответствии с международными стандартами и ГОСТ, оно абсолютно безопасно в использовании. К тому же, такие полотна обеспечивают хорошую теплоизоляцию, эластичны, доступны по цене и предлагаются в богатом ассортименте расцветок.
• Алкидный (глифталевый) – материал, изготавливаемый из модифицированных смол с добавлением неорганических и органических наполнителей. Такие покрытия имеют высокие изоляционные качества, износостойки, не вызывают трудностей в уходе, долговечны. Но они сложны в укладке и обретают хрупкость при значениях температуры ниже 15 °С.
• Релин (резиновый) – двухслойный материал, состоящий из мелких отходов резинового либо битумного сырья, а также из синтетического каучука с пигментными добавками и наполнителями. Обладает хорошими показателями прочности и эластичности, долго служит и не боится воды. Актуален для применения в промышленных и общественных объектах.
• Нитроцеллюлозный – пожароопасный материал, в то же время обладающий массой достоинств: высокой износостойкостью, эластичностью, водостойкостью, отличными прочностными качествами, эстетичным внешним видом, экологической чистотой и долгим сроком службы.

Выводы

Класс износостойкости линолеума, как и группа истираемости, являются очень важными критериями при выборе напольного покрытия. Если вы хотите настелить линолеумный пол на долгие годы, желательно выбрать полотно с запасом износостойкости. Если же вы предпочитаете периодически менять обстановку, можно выбрать более доступное по цене покрытие более низкого класса.

Также при выборе линолеумного полотна большое значение имеют его состав и дополнительные характеристики. Независимо от того, какой материал вам нужен – бытовой или коммерческий, натуральный или синтетический, на подложке или без нее – всегда приобретайте сертифицированную продукцию от известных производителей с хорошей репутацией.

Удачного вам выбора и легкого ремонта!

Что означает ЛИНОЛЕУМ? - Определение LINOLEUM

LINOLEUM означает низкоуровневый оверъязычный интерфейс для чрезвычайно универсального машинного кодирования

Что такое аббревиатура от Low-Level Interfaced Overlanguage для чрезвычайно универсального машинного кодирования?

Низкоуровневый интерфейсный оверъязык для чрезвычайно универсального машинного кодирования может быть сокращен как LINOLEUM

Самые популярные вопросы, которые люди ищут перед тем, как перейти на эту страницу

Аббревиатуры или сленг с аналогичным значением

NOFX - Линолеум Тексты песен | SongMeanings

У меня
Карманов, полных салфеток, пуха и дыр
Там, где все, что для меня важно
Кажется, будто падает прямо на мою ногу
И на пол
Мой ближайший друг линолеум

Линолеум
Поддерживает мою голову
Дает мне кое-что верить
Это я на берегу, прочесываю песок
Металлический счетчик в руке
Спортивный карман, полный мелочи

Это я на улице со скрипкой под подбородком
Играю с ухмылкой
Пою тарабарщину
Вот и я задняя часть автобуса
Это я в камере
Это я в твоей голове
Это я в твоей голове
Это я в твоей голове

Тексты песен прислал Sk {A} narchy_Punk, отредактированный Quirkel

«Линолеум» по написанию Майкла Джона Беркетта

Тексты песен © Universal Music Publishing Group

Тексты песен на LyricFind

Machine Learning - мультиклассовая классификация с несбалансированным набором данных | автор: Javaid Nabi

Проблемы классификации и методы повышения производительности

Проблемы классификации, имеющие несколько классов с несбалансированным набором данных, представляют собой проблему, отличную от проблемы двоичной классификации. Неравномерное распределение делает многие традиционные алгоритмы машинного обучения менее эффективными, особенно при прогнозировании примеров классов меньшинств. Для этого давайте сначала поймем проблему, а затем обсудим способы ее решения.

1. Мультиклассовая классификация: Задача классификации с более чем двумя классами; например, классифицируйте набор изображений фруктов, которые могут быть апельсинами, яблоками или грушами. Классификация на несколько классов предполагает, что каждому образцу присваивается одна и только одна этикетка: фрукт может быть яблоком или грушей, но не обоими одновременно.
2. Несбалансированный набор данных: Несбалансированные данные обычно относятся к проблеме с проблемами классификации, когда классы не представлены одинаково.Например, у вас может быть 3-х классная задача классификации набора фруктов для классификации как апельсины, яблоки или груши всего 100 экземпляров. Всего 80 экземпляров помечены как класс 1 (апельсины), 10 экземпляров - как класс 2 (яблоки), а остальные 10 экземпляров - как класс 3 (груши). Это несбалансированный набор данных и соотношение 8: 1: 1. Большинство наборов данных классификации не имеют точно одинакового количества экземпляров в каждом классе, но небольшая разница часто не имеет значения. Существуют проблемы, при которых дисбаланс классов не просто обычен, а является ожидаемым.Например, в наборах данных, подобных тем, которые характеризуют мошеннические транзакции, нет баланса. Подавляющее большинство транзакций будет относиться к классу «Отсутствие мошенничества», а очень незначительное меньшинство - к классу «мошенничества».

Набор данных, который мы будем использовать в этом примере, - это знаменитый набор данных «20 ​​групп новостей». Набор данных 20 групп новостей представляет собой набор примерно из 20 000 документов групп новостей, разделенных (почти) равномерно по 20 различным группам новостей. Коллекция 20 групп новостей стала популярным набором данных для экспериментов в текстовых приложениях методов машинного обучения, таких как классификация текста и кластеризация текста.

scikit-learn предоставляет инструменты для предварительной обработки набора данных. Дополнительные сведения см. Здесь. Количество статей для каждой группы новостей, приведенное ниже, примерно одинаково.

Удаление некоторых новостных статей из некоторых групп, чтобы сделать общий набор данных несбалансированным, как показано ниже.

Теперь наш несбалансированный набор данных с 20 классами готов для дальнейшего анализа.

Поскольку это проблема классификации, мы воспользуемся подходом, аналогичным описанному в моей предыдущей статье для анализа настроений.Единственная разница в том, что здесь мы имеем дело с проблемой мультиклассовой классификации.

Последний слой в модели - Dense (num_labels, activate = 'softmax') , с классами num_labels = 20 , softmax используется вместо sigmoid. Другое изменение в модели связано с изменением функции потерь на loss = «categoryorical_crossentropy», , которая подходит для мультиклассовых задач.

Обучение модели с набором проверки 20% validation_split = 20 и использованием verbose = 2, мы видим точность проверки после каждой эпохи. Сразу после 10 эпох мы достигаем точности проверки 90%.

Похоже, что точность очень хорошая, но действительно ли модель работает хорошо?

Как измерить производительность модели? Давайте предположим, что мы обучаем нашу модель на несбалансированных данных из более раннего примера фруктов, и поскольку данные сильно смещены в сторону Класса-1 (Апельсины), модель слишком подходит для метки Класса-1 и предсказывает его в большинстве случаев. и мы достигаем точности 80%, что на первый взгляд кажется очень хорошим, но если присмотреться, то, возможно, никогда не удастся правильно классифицировать яблоки или груши.Теперь вопрос в том, что если в данном случае точность не является подходящей метрикой для выбора, то какие метрики использовать для измерения производительности модели?

С несбалансированными классами легко получить высокую точность, фактически не делая полезных прогнозов. Таким образом, точность в качестве метрики оценки имеет смысл только в том случае, если метки классов распределены равномерно. В случае несбалансированных классов матрица путаницы является хорошим методом для обобщения производительности алгоритма классификации.

Матрица неточностей - это измерение производительности алгоритма классификации, где выходные данные могут быть двумя или более классами.

Когда мы внимательно смотрим на матрицу путаницы, мы видим, что классы [ alt.athiesm, talk.politics.misc, soc.religion.christian ], которые имеют очень мало образцов [65,53, 86] соответственно, действительно имеют очень низкие оценки [0,42, 0,56, 0,65] по сравнению с классами с большим количеством образцов, например [ rec.спорт.хоккей, рек.мотоциклы ]. Таким образом, глядя на матрицу путаницы, можно ясно увидеть, как модель работает при классификации различных классов.

Существуют различные методы улучшения производительности несбалансированных наборов данных.

Набор данных повторной выборки

Чтобы сбалансировать наш набор данных, есть два способа сделать это:

1. Недостаточная выборка: Удалить выборки из избыточно представленных классов; используйте это, если у вас огромный набор данных.
2. Передискретизация: Добавьте больше выборок из недостаточно представленных классов; используйте это, если у вас небольшой набор данных.

SMOTE (Техника передискретизации синтетических меньшинств)

SMOTE - это метод передискретизации.Он создает синтетические образцы класса меньшинства. Мы используем пакет python imblearn для избыточной выборки классов меньшинств.

у нас есть 4197 образцов до и 4646 образцов после применения SMOTE, похоже, что SMOTE увеличил выборки классов меньшинств. Мы проверим работоспособность модели с новым набором данных.

Повышена точность проверки с 90 до 94%. Давайте протестируем модель:

Небольшое улучшение точности теста, чем раньше (с 87 до 88%).Давайте теперь посмотрим на матрицу путаницы.

Мы видим, что классы [ alt.athiesm , talk.politics.misc , sci.electronics , soc.religion.christian ] имеют более высокие оценки [0,76, 0,58, 0,75, 0,72], чем раньше Таким образом, модель работает лучше, чем раньше, при классификации классов, хотя точность аналогична.

Другой трюк:

Поскольку классы несбалансированы, как насчет того, чтобы внести некоторую предвзятость по отношению к классам меньшинств? Мы можем оценить веса классов в scikit_learn, используя compute_class_weight и используя параметр ‘class_weight’ при обучении модели.Это может помочь обеспечить некоторую предвзятость по отношению к классам меньшинства при обучении модели и, таким образом, помочь в улучшении производительности модели при классификации различных классов.

Precision-Recall - полезная мера успеха предсказания, когда классы очень несбалансированы. Точность - это мера способности модели классификации идентифицировать только соответствующие точки данных, при отзыве i sa мера способности модели находить все соответствующие случаи в наборе данных .

Кривая точности-отзыва показывает компромисс между точностью и отзывом для разных пороговых значений. Большая область под кривой представляет как высокий уровень отзыва, так и высокую точность, где высокая точность относится к низкому уровню ложноположительных результатов, а высокий уровень отзыва относится к низкому уровню ложноотрицательных результатов.

Высокие баллы для точности и отзыва показывают, что классификатор возвращает точные результаты (точность), а также большую часть всех положительных результатов (отзыв).Идеальная система с высокой точностью и высокой степенью отзывчивости вернет множество результатов, причем все результаты будут правильно помечены.

Ниже приведен график точного отзыва для набора данных 20 групп новостей с использованием scikit-learn.

Мы хотели бы, чтобы площадь кривой P-R для каждого класса была близка к 1. За исключением классов 0, 3 и 18, остальные классы имеют площадь выше 0,75. Вы можете попробовать различные модели классификации и методы настройки гиперпараметров, чтобы улучшить результат.

Мы обсудили проблемы, связанные с классификацией нескольких классов в несбалансированном наборе данных. Мы также продемонстрировали, как использование правильных инструментов и методов помогает нам в разработке более совершенных моделей классификации.

Спасибо за чтение. Код можно найти на Github.

40 Распространенные биномиальные выражения в английском языке

Биномиальная пара - это выражение, содержащее два слова, соединенных конъюнкцией (обычно «и» или «или»). Порядок слов в биномиальной паре обычно фиксирован. Ниже приведен список наиболее распространенных биномов английского языка, которые вам следует выучить.

1. Бит и детали

Значение: мелкие отдельные вещи

Например, Затем есть все остальные штук , связанных со свадьбой: приглашения, фотографии и аренда автомобилей.

2. В целом

Значение: В основном, как правило; за редким исключением

Например, Это было, в общем и целом , обычное представление.

3. Плюс-минус

Значение: приблизительно; плюс-минус какая-то неизвестная сумма.

Например, Он был шести футов ростом, плюс-минус .

4. Суета

Значение: большой объем активности и работы, обычно в шумной обстановке.

Например, Он переехал на ферму своих родителей, чтобы отдохнуть от суеты и суеты большого города.

Например, Я не смогу расслабиться во время этой бури, пока не узнаю, что дети оба здоровы и здоровы.

11.Устал

Значение: скучно до усталости

Например, Мальчик был болен и устал от выполнения своего длительного домашнего задания.

12. Больной и усталый

Значение: раздражен или разочарован чем-то или кем-то до такой степени, что теряет самообладание или терпение.

Например, Она была больна и устала ее дочь приставала к ней, чтобы помочь ей с домашним заданием.

13.Короткое и сладкое

Значение: достаточно короткий по продолжительности, особенно когда речь идет о неприятной задаче.

Например, Сегодня собрание персонала было коротким и приятным .

14. Рано или поздно

Значение: рано или поздно, в неопределенное время в не столь отдаленном будущем.

Например, Рано или поздно он покажет .

15. Пошагово

Значение: последовательно переходить от одного этапа к другому.

Например, Нам показали процесс шаг за шагом .

16. Аккуратный

Значение: В хорошем состоянии; аккуратный.

Например, Дом Ухоженный .

17. Усталость

Значение: скучно до усталости

Например, Мальчик был болен и устал от выполнения своего длительного домашнего задания.

18. Усталость

Значение: раздражен или разочарован чем-то или кем-то до такой степени, что теряет самообладание или терпение.

Например, Она была больна и устала ее дочь приставала к ней, чтобы помочь ей с домашним заданием.

19. Вино и ужин

Значение: развлечь кого-нибудь вкусной едой.

Например, Компания пообедала и пообедала потенциальных клиентов .

20. Вверх и вниз

Значение: попеременно вверх и вниз

Например, Она осмотрела меня вверх и вниз и намекнула, что я могу немного похудеть.

21. Назад и вперед

Значение: переход из одного места или положения в другое и обратно.

Например, назад и вперед движение прилива вызывает эрозию береговой линии.

22. Дальний и широкий

Значение: на большом расстоянии или на большой территории; почти везде.

Например, Люди пришли посмотреть шоу из вдоль и поперек .

23. Громко и ясно

Значение: ясно и понятно.

Например, Сообщение от избирателей прозвучало четко и ясно.

24. Кожа и кости

Значение: истощенный; очень худой, как от недоедания.

Например, Посмотрите на эту голодную собаку; он всего лишь костей и костей.

25. Шансы и окончания

Значение: Разное.

Например, Гараж был заполнен случайным набором из предметов и концов.

26. Замыкание или отключение

Значение: быть решающим фактором в определении успеха чего-либо.

Например, Винс знал, что его способность придумать цепляющий зацеп сделает или сломает его песню.

27.Возьми или оставь

Значение: ситуация должна быть принята без изменений или полностью отвергнута.

Например, В том-то и дело: бери или уходи.

28. Рано или поздно

Значение: рано или поздно, в неопределенное время в не столь отдаленном будущем.

Например, Рано или поздно он покажет .

29. Волей-неволей

Значение: Без учета последствий или воли пострадавших.

Например, Так люди в погоне за деньгами сбивают романы волей-неволей.

30. Усталость

Значение: скучно до усталости

Например, Мальчик был болен и устал от выполнения своего длительного домашнего задания.

31. Короткое и сладкое

Значение: достаточно короткий по продолжительности, особенно когда речь идет о неприятной задаче.

Например, Сегодня собрание персонала было коротким и приятным .

32. Износ

Значение: повреждение или износ в результате обычного использования

Например, Я вожу осторожно и регулярно обслуживаю свой автомобиль, чтобы избежать износа .

33. Взлеты и падения

Значение: периоды положительных и отрицательных событий, настроений или взаимодействий; взлеты и падения.

Например, У Хайди и Майка было взлетов и падений , но они прожили в браке более 60 лет.

34. Постепенно

Значение: небольшое количество за раз.

Например, Я заработал достаточно денег, понемногу , чтобы купить машину.

36. Безупречный

Значение: чистый, безупречный; оригинальный смысл «как новый».

Например, Я вымыл пол на кухне, так что он был безупречным на .

37. Нарезка и кубики

Значение: разбить информацию на более мелкие части или изучить ее с разных точек зрения, чтобы вы могли лучше понять ее

E.г. Стенограммы дебатов были доступны почти сразу, что дало возможность разрезать и нарезать кубиками слов соперников.

38. Выиграйте или проиграйте

Значение: успех или неудача

Например, Выиграйте или проиграйте , вы должны гордиться тем, что зашли так далеко.

39. Что можно и чего нельзя делать

Значение: инструкции и предупреждения о том, что вы должны и не должны делать в конкретной ситуации

E.г. Вот список из , что можно и нельзя для тех, кто планирует начать бизнес.

40. Живи и учись

Значение: учиться на опыте, который дает нам жизнь (часто вы живете и учитесь), сказанное, когда вы слышите или открываете что-то удивительное.

Например, Вы имеете в виду, что я могу получить скидку, потому что мне меньше 26 лет? Что ж, вы живете и выучите - я этого не знал!

Распространенные биномиальные выражения | Изображение

Смотрите также

• 
  Как подобрать ламинат под обои
• 
  Как правильно расстелить линолеум в комнате
• 
  Как сделать полки из ламината своими руками
• 
  Как правильно класть линолеум на дсп
• 
  Как оттереть зеленку с линолеума застарелое пятно
• 
  Как резать углы линолеума
• 
  На что кладется линолеум в квартире
• 
  Сырость под линолеумом что делать
• 
  Ламинат чем натирать
• 
  Класс линолеума 34 43 что это
• 
  Как стелить ламинат своими руками