- Tytuł:
-
Samoorganizacyjne modelowanie rozmyte z wykorzystaniem metod klasteryzacji danych
Self-organizing fuzzy modelling with data clustering methods - Autorzy:
-
Kapłon, T.
Prusak, A. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/286845.pdf
- Data publikacji:
- 2011
- Wydawca:
- Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
- Tematy:
-
modelowanie rozmyte
analiza skupień
pulsacja
fuzzy modelling
cluster analysis
pulsation - Opis:
-
W pracy przedstawiono proces samoorganizacyjnego modelowania rozmytego z wykorzystaniem metod klasteryzacyjnych. Wykonano szereg modeli rozmytych typu Mamdaniego sygnału pulsacji w doju maszynowym krów i porównano ich jakość przeprowadzając analizę błędów. W procesie konstrukcji modeli stosowano algorytmy analizy skupień takie jak: K-means, fuzzy C-means, samouczące się sztuczne sieci neuronowe uczące się w trybie zwycięzca bierze wszystko i zwycięzca bierze większość. Przedstawiono ponadto własną koncepcję konfiguracji trapezowych i trójkątnych funkcji przynależności opartą na odchyleniu standardowym odległości elementów skupiska od jego centrum.
The study presents the process of a self-organizing fuzzy modelling by data clustering method. The Mamdani type models of pulsation signal in a cow machine milking cluster were made and error analysis was carried out. Different clustering algorithms like: K-means, fuzzy C-means, Self-Organizing Maps in Winner Takes All or Winner Takes Most training methods were used in the process of the model construction. Moreover, an original idea of trapeze and triangle-membership functions in the fuzzy variables based on a standard deviation of distance data in a cluster from its centroid were presented. - Źródło:
-
Inżynieria Rolnicza; 2011, R. 15, nr 6, 6; 69-76
1429-7264 - Pojawia się w:
- Inżynieria Rolnicza
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł