Informacja

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

Wyszukujesz frazę "klasteryzacji danych" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
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
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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