Temat: fuzzy clustering - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: A new heuristic possibilistic clustering algorithm for feature selection
Autorzy:: Kacprzyk, J.
Owsinski, J. W.
Viattchenin, D. A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/384599.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: feature selection
fuzzy correlation measure
possibilistic clustering
heuristic possibilistic clustering
fuzzy cluster
Opis:: The paper deals with the problem of selection of the most informative features. A new effective and efficient heuristic possibilistic clustering algorithm for feature selection is proposed. First, a brief description of basic concepts of the heuristic approach to possibilistic clustering is provided. A technique of initial data preprocessing is described and a fuzzy correlation measure is considered. The new algorithm is described and then illustrated on the well-known Iris data set benchmark and the results obtained are compared with those by using the conventional, well-known and widely employed method of principal component analysis (PCA). Conclusions and suggestions for future research are given.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 2; 40-46
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Automatic generation of fuzzy inference systems using heuristic possibilistic clustering
Autorzy:: Viattchenin, D. A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/384377.pdf
Data publikacji:: 2010
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: possibilistic clustering
fuzzy cluster
typical point
tolerance threshold
fuzzy rule
Opis:: The interpretability and flexibility of fuzzy classification rules make them a popular basis for fuzzy controllers. Fuzzy control methods constitute a part of the areas of automation and robotics. The paper deals with the method of extracting fuzzy classification rules based on a heuristic method of possibilistic clustering. The description of basic concepts of the heuristic method of possibilistic clustering based on the allotment concept is provided. A general plan of the D-AFC(c)-algorithm is also given. A method of constructing and tuning of fuzzy rules based on clustering results is proposed. An illustrative example of the method's application to the Anderson's Iris data is carried out. An analysis of the experimental results is given and preliminary conclusions are formulated.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2010, 4, 3; 36-44
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Extracting fuzzy classifications rules from three - way data
Autorzy:: Kacprzyk, J.
Owsinski, J. W.
Viattchenin, D. A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/385102.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: three-way data
possibilistic clustering
fuzzy cluster
typical point
fuzzy rule
Opis:: The paper deals in the conceptual way with the problem of extracting fuzzy classification rules from the three-way data meant in the sense of Sato and Sato [7]. A novel technique based on a heuristic method of possibilistic clustering is proposed. A description of basic concepts of a heuristic method of possibilistic clustering based on concept of an allotment is provided. A preprocessing technique for three-way data is shown. An extended method of constructing fuzzy classification rules based on clustering results is proposed. An illustrative example of the method’s application to the Sato and Sato’s data [7] is provided. An analysis of the experimental results obtained with some conclusions are given.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 2; 47-57
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: A direct algorithm of possibilistic clustering with partial supervision
Autorzy:: Viattchenin, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/385026.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: clustering
fuzzy tolerance
fuzzy cluster
membership degree
allotment
typical point
labeled object
and partial supervision
Opis:: Fuzzy clustering plays an important role in intelligent systems design and the respective methods constitute a part of the areas of automation and robotics. This paper describes a modification of a direct algorithm of possibilistic clustering that takes into account the information coming from the labeled objects. The clustering method based on the concept of allotment among fuzzy clusters is the basis of the new algorithm. The paper provides the description of basic ideas of the method and the plan of the basic version of a direct possibilistic-clustering algorithm. A plan of modification of the direct possibilistic-clustering algorithm in the presence of information from labeled objects is proposed. An illustrative example of the method's application to the Sneath and Sokal's two-dimensional data in comparison with the Gaussian-clustering method is carried out. Preliminary conclusions are formulated.
Źródło:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2007, 1, 3; 29-38
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:: Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Inteligentny model wskaźnika zagrożenia pożarowego w kopalni węgla
Intelligent fire hazards indicator model in coal mine
Autorzy:: Mrozek, B.
Felka, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/276623.pdf
Data publikacji:: 2012
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: przenośniki taśmowe
zagrożenie pożarowe
klasteryzacji danych
model rozmyty
belt conveyor
fire hazard
data clustering
fuzzy model
Opis:: Istotny wpływ na wykrywanie zagrożenia pożarowego przenośników taśmowych w kopalniach węgla mają wartości takich parametrów, jak: stężenie tlenku węgla (CO) i cyjanowodoru (HCN) oraz wartości sygnałów z czujników dymu. Wielkości te są uwzględniane podczas wyznaczania wartości wskaźnika zagrożenia pożarowego. Zbudowano rozmyty model wskaźnika zagrożenia pożarowego w oparciu o laboratoryjne dane pomiarowe wymienionych wielkości. Model rozmyty wygenerowano z danych numerycznych przy zastosowaniu czterech algorytmów rozmytej klasteryzacji, które zaimplementowano w kodzie środowiska MATLAB. Uzyskane wyniki pokazano w tabelach i na wykresach. Do budowy i wizualizacji projektowanego modelu rozmytego wykorzystano funkcje oraz interfejsy Fuzzy Logic Toolbox.
Significant influence on detecting the fire hazard of belt conveyor in the coal mine have values such parameters as concentration of carbon monoxide (CO), concentration of hydrogen cyanide (HCN) and signals from smoke detectors. Those values are used to set the fire risk index. Fuzzy model of the fire risk index was built based on laboratory data measurements. Fuzzy model was generated from the above numerical data using four algorithms of fuzzy clustering, implemented in the MATLAB code. The results are shown in tables and graphs. MATLAB and Fuzzy Logic Toolbox library (functions and interfaces) were used to design and visualize the proposed fuzzy model.
Źródło:: Pomiary Automatyka Robotyka; 2012, 16, 2; 540-545
1427-9126
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "fuzzy clustering" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język