Informacja

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

Wyszukujesz frazę "mathematical logic" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Polioptymalizacja rozmyta w MATLABie
on tools for wood machining
Autorzy:
Tarnowski, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152712.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
polioptymalizacja
optymalizacja wielokryterialna
logika rozmyta
sterowanie rozmyte
kryteria lingwistyczne
model matematyczny
zbiór Pareto
zbiór rozwiązań kompromisowych
poly-optimisation
Multi Attribute Decision Making (MADM)
fuzzy logic
fuzzy control
linguistic criteria
mathematical models
Pareto solutions
trade-off solutions
Opis:
Skutecznym sposobem wdrożenia optymalizacji do praktyki może być wykorzystanie logiki rozmytej do tworzenia modeli matematycznych zadania optymalizacji, jeśli jest dostępna wiedza ekspercka dotycząca obiektu optymalizacji. Dzięki temu: a) unika się żmudnego procesu budowania modelu analitycznego i b) umożliwia się uwzględnienie w modelu rozmytych kryteriów i ograniczeń. W pracy pokazano procedurę wspomagania optymalizacji za pomocą pakietu MATLAB na przykładzie z dwoma i z trzema kryteriami optymalizacji, w ujęciu polioptymalizacyjnym. Wyciągnięto wnioski metodologiczne.
As for now, optimization techniques are not very popular in real engineering, though they are taught at universities and are recognized as very useful in design and management. Probably the main reason is that mathematical models of objects are difficult to device and, what more criteria may not be precisely defined. A way to enhance an effective implementation of optimisation and MADM techniques to a real practice is a fuzzy logic approach to modelling an optimisation problem, if only the expert knowledge is at hand. It yields: a) avoiding the laborious and often not possible process of building an analytical model, b) makes it possible to use fuzzy and imprecise notions and aspects. In the paper there is proposed a procedure how to device and handle such models in the MATLAB environment to get a Pareto set solutions, in poly-optimisation. The methodology is illustrated on an example of a chemical reactor. The poly-optimal control is to be found. First, having stated criteria, as fuzzy and/or non-fuzzy notions (product quality and effectiveness, in the example), an expert arbitrarily defines decision variables (process temperature, time and mixing velocity), and their membership functions, then a mathematical model is established as a set of rules if - then (Fig. 1). This model may be intuitively verified and corrected by graphical presentations, as in Fig. 2. Then, a poly-optimisation is completed: either by survey of all possible solutions (Fig. 3) and reducing the set to the Pareto solutions (Figs. 4 - 6), or by mathematical optimization algorithms. In the example a first approach is adopted. The example is extended: a third non-fuzzy criterion is introduced (cost). (Figs. 7 - 9).Methodological conclusions are formulated, too.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 9, 9; 1059-1062
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modele i reguły decyzyjne w symptomowej diagnostyce technicznej
Models and decision rules in symptom technical diagnostic
Autorzy:
Jastriebow, A.
Gad, S.
Słoń, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327440.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
model matematyczny
model informacyjny
sztuczna sieć neuronowa
reguła logiczna
reguła numeryczna
diagnostyka
pojazd
mathematical model
informative model
artificial neural network
logic rule
numeric rule
diagnostic
vehicle
Opis:
W pracy przedstawiono modele i reguły decyzyjne stosowane w symptomowej diagnostyce technicznej. Modele podzielono na dwie grupy: matematyczne i informacyjne. Opisano kryteria budowy takich modeli. Na podstawie opisanych modeli przedstawiono reguły decyzyjne. Na przykładzie diagnozowania wyposażenia elektrycznego samochodów przedstawiono wyniki symulacyjnej analizy wybranych reguł. Wyniki analizy potwierdzają wysoką efektywność metod opartych na sztucznych sieciach neuronowych.
In the paper models and decision rules, applied in the symptom technical diagnostic, are presented. Models have been split into two groups: mathematical and informative. Criterions of designing of such models are described. On the basis of described models, decision rules have been presented. Results of the simulating analysis of chosen rules have been presented on the example of diagnosing of car's electrical equipment. Results of the analysis confirm high efficiency of methods artificial neural networks.
Źródło:
Diagnostyka; 2006, 3(39); 199-208
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
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