Informacja

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

Wyszukujesz frazę "algorytmy rozmyte" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie metod adaptacyjnych w ocenie stanu środowiska glebowego
Applying the adaptive applications in assessment of the environment soil state
Autorzy:
Gruszczyński, S.
Urbański, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385358.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
zarządzanie środowiskiem
SIP
algorytmy eksploracji danych
systemy neuro-rozmyte
FSM
komitety klasyfikatorów
environmental management
data mining algorithms
neuro-fuzzy systems
Feature Space Mapping
classifiers committees
Opis:
W artykule zaprezentowano wyniki uzyskane z prób zastosowania dwóch algorytmów eksploracji danych pochodzących z obserwacji stanu chemicznego gleb w otoczeniu źródeł niezorganizowanej emisji metali ciężkich. Klasyfikacje standardów koncentracji zanieczyszczeń gleb wykonane przy udziale sieci FSM (Feature Space Mapping) oraz komitetów klasyfikatorów (w tym przypadku były to: FSM+IncNet+drzewa decyzyjne i komitet sieci FSM złożony z egzemplarzy różniących się funkcją transferu) wykazały znaczącą przewagę pojedynczego klasyfikatora FSM. Dodatkowo posiada on możliwość wyekstrahowania z bazy danych reguł klasyfikacji, które później jako makroinstrukcje mogą stać się nieodzownym elementem cyfrowych map glebowych i aktywnie uczestniczyć w budowie systemu informacji o przestrzeni. W obydwu przypadkach głównym ograniczeniem, a tym samym efektywnością zastosowania algorytmów była szczupłość danych użytych w analizie. To zdecydowało o użyciu metody walidacji krzyżowej podczas tworzenia modelu klasyfikacyjnego i tym samym narzuciło ostrożne traktowanie nawet bardzo optymistycznych wyników uzyskanych takim modelem.
The paper presents the results of application two data mining coming from the chemical soils state observations, within the unorganized heavy metals emission. Soil pollution concentration standards classification with the use FSM networks, and also classifications committees (in this case: FSM + IncNet + decision trees, and FSM networks Committee which consists of elements differing by transfer function) show a considerable predominance of single FSM classifier. Additionally it has the possibility to extract the classification rules from the data basis which might be in future applied as macroinstruction for preparing the soil digital maps, and actively participate in SIP construction. In both cases the main restriction and also the algorithm application effectivity was a very little amount of data used in the analyses. This brought to the decision of using the cross validation method, during creating the classification model, and thereby imposes to treat very carefully, even very optimistic results obtained by this model.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 1; 29-39
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Trendy i problemy w diagnostyce procesów
Trends and problems in diagnostics
Autorzy:
Korbicz, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328569.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
diagnostyka procesów
model-based structure
układ z modelem
obserwator o nieznanych wejściach
sztuczne sieci neuronowe
logika rozmyta
sieci neuronowo-rozmyte
algorytmy ewolucyjne
process diagnosis
unknown input observers
artificial neural networks
fuzzy logic
neuro-fuzzy systems
evolutionary algorithms
Opis:
W ostatnich latach w systemach detekcji i lokalizacji uszkodzeń dla układów dynamicznych stosuje się zintegrowane ilościowe i jakościowe modele informacji, a większość z nich oparta jest na modelach obliczeń inteligentnych. Celem niniejszej pracy jest prezentacja nowych metod i technik analitycznych oraz obliczeń inteligentnych w systemach diagnostyki procesów. Przyjmując strukturę układu diagnostyki z modelem omawia się możliwości stosowania modeli analitycznych, a przede wszystkim obserwatorów o nieznanych wejściach. Szerzej rozpatruje się alternatywne podejścia oparte na wykorzystaniu metod obliczeń inteligentnych, takich jak sztuczne sieci neuronowe, logika rozmyta, sieci neuronowo-rozmyte oraz algorytmy ewolucyjne do rozwiązywania zadań globalnej optymalizacji. Dla zilustrowania efektywności metod sztucznych sieci neuronowych typu GMDH w układach diagnostyki w końcowej części referatu rozpatruje się problem diagnostyki urządzenia wykonawczego w Cukrowni Lublin.
Recents approaches to Fault Detection and Isolation (FDI) for dynamic systems use methods of integrating quantitative and qualitative model information, and most of these are based on soft computing methods. The purpose of this paper is to present new methods and applications in the field of analytical and soft computing techniques for fault diagnosis of processes. Taking into account the model-based structure of a diagnostics system, possible applications of analytical models, and first of all unknown input observers, are considered. Alternative soft computing methods such as artificial neural networks, fuzzy logic, neuro-fuzzy structures and evolutionary algorithms for global optimization problems are presented and discussed in greater detail. To illustrate the effectiveness of GMDH artificial neural networks in fault diagnosis, an industrial valve actuator system in a sugar factory (Cukrownia Lublin S.A., Poland) is tested.
Źródło:
Diagnostyka; 2004, 30, T. 1; 275-286
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