Temat: Zbiory rozmyte - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Zastosowanie rozmytych ocen jakości obróbki do wielokryterialnej optymalizacji parametrów procesu zautomatyzowanego szlifowania
Application of process quality fuzzy assessments to multicriteria optimisation of automated grinding parameters
Autorzy:: Lipiński, D.
Kacalak, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/156865.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: optymalizacja
proces szlifowania
zbiory rozmyte
optimisation
grinding process
fuzzy sets
Opis:: W pracy przedstawiono zastosowanie teorii zbiorów rozmytych do definicji celów i ograniczeń nałożonych na proces szlifowania. Przedstawiono podstawy teoretyczne definicji zbiorów rozmytych dla cech tolerowanych dwu i jednostronnie. Podano przykłady podejmowania decyzji w otoczeniu rozmytym oraz wpływ zastosowanej metody agregacji celów i ograniczeń rozmytych na podejmowane decyzje o doborze parametrów obróbki.
Grinding process, due to its stochastic character resulting from action of a random number of grinding grains of undetermined cutting surface geometry on a workpiece as well as an unknown mechanism of disturbance accumulation, requires taking into consideration in the optimisation process the natural variability of input variables. The paper presents use of the fuzzy set theory [1] for defining the objectives and constraints of grinding process when taking into account its natural variability. Fundamentals of fuzzy set definitions for features with one and two-sided toleration are also given. Application of fuzzy sets allows involving the knowledge from experiments (a-posteriori) as well as from experts (a-priori) in defining the objectives and constraints. Fuzzy definitions of the grinding process objectives and constraints make it possible to use the theory of decision-making in fuzzy environment for optimsation of process parameters [2, 3]. The paper presents some examples of decision making in fuzzy environment and discusses influence of the implemented method of aggregation of fuzzy objectives and constraints on the process parameter selection.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 5, 5; 495-498
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Tworzenie reguł diagnostycznych na podstawie danych
Data-based creation of diagnostic rules
Autorzy:: Straszecka, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/156042.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: zbiory rozmyte
teoria Dempstera-Shafera
reguły diagnostyczne
fuzzy sets
Dempster-Shafer theory
diagnostic rules
Opis:: W pracy przedstawiono metodę tworzenia reguł diagnostycznych o rozmytych przesłankach reprezentujących objawy i nierozmytej konkluzji odpowiadającej diagnozie. Reguły tworzy się na podstawie danych uczących, lecz są one zrozumiałe dla ekspertów i mogą być przez nich weryfikowane. Zbiór reguł dla każdej z diagnoz jest ustalany odrębnie, z zastosowaniem oryginalnego algorytmu eliminacji reguł. Obliczenia dla dwóch benchmarkowych baz danych potwierdzają efektywność proponowanych metod.
A method of diagnostic rule creation is presented in the paper. The rules have fuzzy premises that represent symptoms and a crisp conclusion relevant to the diagnosis. Each rule has an assigned weight that is determined as a value of the basic probability assignment defined in the Dempster-Shafer theory. Having created the rules, there is performed the diagnostic reasoning for a consulted case whose outcomes are values of the Bel belief measure (of the Dempster-Shafer theory) for all diagnostic hypotheses. The hypothesis of the maximal belief is the ultimate conclusion. Membership functions of symptoms and the basic probability assignment are found from the training data. Although the rules are created by means of data, they are understandable for human experts who can interpret and verified them. An individual set of rules is provided for each diagnosis. It results from an original elimination algorithm that is proposed in the paper. The elimination process starts from the complete set of rules and the algorithm indicates rule(s) of the lowest diagnostic significance, which are next deleted. Numerical experiments for two benchmark databases show the properties of the proposed method.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 4, 4; 219-222
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Jednoczesna ocena informacji ilościowej i jakościowej podczas wspomagania diagnostyki medycznej
Simultaneous estimation of quantity and quality information in medical diagnosis support
Autorzy:: Straszecka, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/154309.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: wspomaganie diagnozy medycznej
zbiory rozmyte
teoria Dempstera-Shafera
medical diagnosis support
fuzzy sets
Dempster-Schafer theory of evidence
Opis:: Diagnoza medyczna bazuje na niepełnej i nieprecyzyjnej informacji, dlatego algorytmy wspomagania wnioskowania medycznego muszą spełniać specyficzne wymagania. Praca koncentruje się na jednoczesnej i równoważnej ocenie parametrów medycznych rozmaitej natury: mierzalnych (np. testy laboratoryjne), formułowanych ściśle (ciąża), określanych nieprecyzyjnie (przyrost wagi), a czasem definiowanych w umownej skali (ból). Proponuje się modelowanie wnioskowania medycznego z zastosowaniem teorii Dempstera-Shafera rozszerzonej poprzez zdefiniowanie rozmytych elementów ogniskowych. Pozwala to na reprezentację wiedzy w postaci reguł. W przesłankach tych reguł mogą występować zarówno zmienne ilościowe, jak i jakościowe. Każdej regule jest przypisana wartość bazowego prawdopodobiestwa zdefiniowanego zgodnie z teorią Dempstera-Shafera. Funkcje przynależności charakteryzujące zmienne w przesłankach reguł oraz rozkładu bazowego prawdopodobieństwa można wyznaczyć na podstawie danych uczących. Wniosek diagnostyczny jest wynikiem porównania wartości miar przekonania (Bel) dla kilku hipotez. Przedstawiony model wnioskowania został zweryfikowany się dla 3 niezależnych baz danych dotyczących chorób tarczycy.
Medical diagnosis is based on uncertain and imprecise information. Therefore, algorithms that support medical inference comply with specific requirements. This paper is focused on simultaneous and equal estimation of medical parameters of different nature: measurable (like laboratory tests), precisely formulated (pregnancy), described in an imprecise way (putting on weight), or defined on an assumed scale (pain). It is suggested to model a medical inference in the framework of the Dempster-Shafer theory extended for fuzzy focal elements. By means of the proposed algorithm, diagnostic rules can be formulated. Premises of the rules may include both quantity and quality variables. Each rule is assigned with a value of the basic probability assignment that is defined according to the Dempster-Shafer theory. Membership functions of rule predicates as well as the basic probability assignment are found from training data. The diagnostic conclusion is formulated after a comparison of belief values for several hypotheses. The model of inference is verified for 3 independent data bases of thyroid gland diseases.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 372-375
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "Zbiory rozmyte" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język