Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "linguistic system" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Estimation of rule base quality of fuzzy models of intelligent decision support systems (IDSS)
    Ocena jakości bazy reguł rozmytych modeli inteligentnych systemów wspomagania decyzji
    Autorzy:
    Tretyakova, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/153419.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    baza reguł
    środowisko rozmyte
    zmienna lingwistyczna
    inteligentny system wspomagania decyzji
    informacja hydrometeorologiczna
    rule base
    fuzzy environment
    linguistic variable
    intelligent decision support system
    hydrometeorological information
    Opis:
    Some problems of design of the fuzzy system rule base for Intelligent Decision Support System (IDSS) are considered. The fuzzy system rule base used at decision making about an accommodation of industrial and social objects in territories, dangerous from the point of view of hydrometeorological factors, is the object of research. An approach to determining the parameter of the fuzzy model rule base completeness is presented. Influence of the fuzzy model input vector structure on decisions offered by IDSS is investigated. Research is carried out with use of the package Matlab Fuzzy Logic.
    W artykule autorka rozpatruje wybrane zagadnienia budowy rozmytej bazy reguł Inteligentnego Systemu Wspomagania Decyzji (ISWD) wykorzystującego informację hydrometeorologiczną. Informację hydrometeorologiczną charakteryzuje niepewność i niepełność. Powoduje to trudności w ocenie skutków decyzji podejmowanych na podstawie tej informacji. Jako narzędzie pomocnicze w tym przypadku może służyć ISWD, w którego strukturze zawarte są systemy rozmyte. Jako obiekt badań występuje baza reguł systemu rozmytego, wspomagającego proces podejmowania decyzji o możliwości rozmieszczenia obiektów socjalnych i przemysłowych na terenach zagrożonych niebezpiecznymi czynnikami hydrometeorologicznymi. W artykule autorka przedstawia podejście do określenia wskaźnika kompletności bazy reguł modelu rozmytego oraz wyniki badań wpływu struktury wektora wejścia modelu rozmytego na rozwiązania proponowane przez ISWD. Badania prowadzono przy wykorzystaniu oprogramowania Matlab Fuzzy Logic.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 12, 12; 1488-1490
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sprzętowa implementacja algorytmów dekompozycji lingwistycznej opartych na podziale bazy wiedzy w układzie FPGA
    Hardware implementation of linguistic de-composition algorithms based on partitioning the knowledge base in the FPGA chip
    Autorzy:
    Wyrwoł, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/972152.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    funkcja przynależności
    reguła rozmyta
    reguła sprzeczna
    relacja rozmyta
    baza wiedzy
    dekompozycja relacyjna
    dekompozycja lingwistyczna
    system regułowy FITA
    system relacyjny FATI
    wnioskowanie przybliżone
    FPGA
    membership function
    fuzzy rule
    inconsistent rule
    fuzzy relation
    knowledge base
    relational decomposition
    linguistic decomposition
    First Inference Then Aggregation system (FITA)
    First Aggregation Then Inference system (FATI)
    fuzzy inference
    Opis:
    Układowe realizacje systemów wnioskowania przybliżonego wymagają często znacznych nakładów. Zmniejszenie ich jest możliwe poprzez zastosowanie metody dekompozycji Gupty i przedstawieniu systemu jako struktury hierarchicznej. W celu wyeliminowania jej niekorzystnych własności konieczny jest wstępny podział bazy wiedzy. Zaproponowana została metoda najlepszego wyboru wykorzystująca wybrane algorytmy podziału, zaimplementowana w sprzętowym systemie wnioskowania przybliżonego FPGA-FIS.
    The hardware cost of a fuzzy inference system can be reduced using the Gupta's relational decomposition technique [1]. The system can be represented as a hierarchical architecture that comprises a set of Single Input Single Output subsystems (Fig. 1). The decomposition has some disadvantages, computation of the global relation ℜ is an extremely time-consuming process and a large memory is necessary to store it. They can be eliminated if projection is expanded on linguistic level and decomposition is used for the knowledge base (1), (Fig. 2) [2]. The projection operation (on relational or linguistic level) in some cases can lead to inevitable loss of information because of its approximate nature [3]. To avoid the inference error (the output result is more fuzzy than that obtained in the classical system architecture (3)) methods for partitioning (5) the knowledge base KB[Y , XK,? , X1] into p subbases without inconsistent rules (4) are proposed [4]. In Section 3 the methods based on partitioning towards a defined input linguistic variable (Fig. 3) and elimination of the inconsistent rules (Fig. 4) are described [5, 6]. The algorithms are simple and fast but the results are not optimal in all cases (hardware cost depends on the number of subsystems p, Tab. 1). Thus, the method of the best choice is proposed and implemented in the FPGA fuzzy inference system as a DMU (Decomposition Management Unit) module (Fig. 6).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 7, 7; 511-514
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies