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 "Wrzesień, R." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Examination of informativeness of diagnoses expressed with multiple-valued logic
    Badanie informacyjności diagnoz wyrażanych w logikach wielowartościowych
    Autorzy:
    Duer, S.
    Bernatowicz, D.
    Wrzesień, P.
    Duer, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/210452.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    diagnostyka techniczna
    wnioskowanie diagnostyczne
    logiki wielowartościowe
    sztuczna inteligencja
    technical diagnostics
    diagnostic inference
    multiple-valued logic
    artificial intelligence
    Opis:
    This paper presents the essence of an examination of informativeness in the diagnostic information outputs expressed with multiple-valued logic. The diagnostic test required for the examination was completed on wind turbine equipment. The examination included a constant set of determined diagnostic output values. The DIAG 2 diagnostic system was used for the examination and the diagnostic test. DIAG 2 is a smart diagnostic system capable of any inference k of the set {k = 2, 3, 4}. The examination results were expressed in an Object State Table, separately for each k-valued logic of inference tested.
    W artykule zaprezentowano istotę badania informacyjności diagnoz informacji diagnostycznej wyrażonych w logikach wielowartościowych. Badanie diagnostyczne przeprowadzono dla urządzeń elektrowni wiatrowej. W badaniu wykorzystano stały zbiór wyznaczonych wartości sygnałów diagnostycznych. Podstawą prowadzonych badań był wykorzystany system diagnostyczny (DIAG 2). Inteligentny system diagnostyczny (DIAG 2) posiada możliwość wnioskowania w jednej z dowolnej k-tej logiki wnioskowania ze zbioru {k = 2, 3, 4}. Uzyskane wyniki badania wyrażono w postaci „Tablicy stanów obiektu” oddzielnie dla poszczególnych logik wnioskowania.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 2; 169-178
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Baza wiedzy dotycząca urządzeń farmy wiatrowej w komputerowym systemie ekspertowym
    Knowledge base of wind farm devices in the computer expert system
    Autorzy:
    Duer, R.
    Wrzesień, P.
    Duer, S.
    Bernatowicz, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/211034.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    diagnostyka techniczna
    wnioskowanie diagnostyczne
    logiki wielowartościowe
    sztuczna inteligencja
    technical diagnostics
    diagnostic reasoning
    multivalent logic
    artificial intelligence
    Opis:
    W artykule zaprezentowano problematykę wyznaczania informacji diagnostycznej na potrzeby badania stanu urządzeń farmy wiatrowej. W tym celu przedstawiono i opisano istotę opracowywania modelu funkcjonalno-diagnostycznego na przykładzie urządzeń elektrowni wiatrowej. Na podstawie opracowanego modelu badanego obiektu wyznaczono informację diagnostyczną w postaci zbioru elementów podstawowych oraz zbioru sygnałów diagnostycznych, które są wypracowane przez wyznaczone j-te elementy w i-tych zespołach funkcjonalnych obiektu. W artykule zaprezentowano opis procesu budowania bazy wiedzy dla systemu ekspertowego.
    The article presents the problems of determining diagnostic information for the needs of testing the state of wind farm equipment. To this end, the essence of developing a functional and diagnostic model on the example of wind power plant equipment has been presented and described. Based on the developed model of the examined object, diagnostic information was determined in the form of a set of basic elements and a set of diagnostic signals, which are developed by the designated j-elements in the i-functional units of the object. The article presents a description of the process of building a knowledge base for an expert system.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 2; 179-190
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnosing of a complex technical object in four-valued logic
    Diagnozowanie złożonego obiektu technicznego w logice 4-wartościowej
    Autorzy:
    Duer, S.
    Bernatowicz, D.
    Wrzesień, P.
    Duer, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/209260.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    technical diagnostics
    diagnostic inference
    multiple-valued logic
    artificial intelligence
    diagnostyka techniczna
    wnioskowanie diagnostyczne
    logiki wielowartościowe
    sztuczna inteligencja
    Opis:
    This paper presents the essence of an investigation of a complex technical object with the use of four-valued logic. To this end, an intelligent diagnostic system (DIAG 2) is described. A special feature of this system was its capability of inferring k at {k = 4, 3, 2}, in which case the logic {k = 4} is applied. An important part of this work was to present the theoretical foundations describing the essence of inference in the four-valued logic contemplated. It was also pointed out that the basis for classification of states in the multiple-valued logic of the diagnostic system (DIAG 2) was the permissible interval of changes in the values of diagnostic signal features. Four-valued logic testing was applied to a system of wind turbine equipment.
    W artykule zaprezentowano istotę badania stanu złożonego obiektu technicznego w logice 4-wartościowej. W tym celu zaprezentowano inteligentny system diagnostyczny (DIAG 2). Cechą szczególną tego systemu jest możliwość wnioskowania w k-tej logice przy {k = 4, 3, 2}, w tym przypadku zastosowano logikę {k = 4}. Ważną częścią tego opracowania jest przedstawienie w nim podstaw teoretycznych opisujących istotę wnioskowania w badanych logikach 4-wartościowych. Wskazano także, że podstawą klasyfikowania stanów w logikach wielowartościowych w systemie diagnostycznym (DIAG 2) jest zinterpretowany dopuszczalny przedział zmian wartości cech sygnałów diagnostycznych. Badaniu stanu w logice 4-wartościowej poddano system urządzeń elektrowni wiatrowej.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 1; 33-42
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Diagnostics of low-capacity solar power station equipment with 2- and 3-valued logic
    Diagnostyka urządzeń elektrowni słonecznej małej mocy
    Autorzy:
    Duer, S.
    Wrzesień, P.
    Duer, R.
    Bernatowicz, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/209324.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
    Tematy:
    diagnostyka techniczna
    wnioskowanie diagnostyczne
    logiki wielowartościowe
    sztuczna inteligencja
    technical diagnostics
    diagnostic inference
    multiple-valued logic
    artificial intelligence
    Opis:
    The paper outlines research issues relating to 2- and 3-valued logic diagnoses developed with the diagnostic system (DIAG 2) for the equipment installed at a low-capacity solar power station. The presentation is facilitated with an overview and technical description of the functional and diagnostic model of the low-power solar power station. A model of the low-power solar power station (the tested facility, a.k.a. the test object) was developed, from which a set of basic elements and a set of diagnostic outputs were determined and developed by the number of functional elements j of j. The work also provides a short description of the smart diagnostic system (DIAG 2) used for the tests shown herein. (DIAG 2) is a proprietary work. The diagnostic program of (DIAG 2) operates by comparing a set of actual diagnostic output vectors to their master vectors. The output of the comparison are elementary divergence metrics of the diagnostic output vectors determined by a neural network. The elementary divergence metrics include differential distance metrics which serve as the inputs for (DIAG 2) to deduct the state (condition) of the basic elements of the tested facility.
    W artykule zaprezentowano problematykę badania wypracowanych diagnoz w logice 2- i 3-wartościowej przez system diagnostyczny (DIAG 2) dla urządzeń elektrowni słonecznej. W tym celu przedstawiono i opisano model funkcjonalno-diagnostyczny urządzeń elektrowni słonecznej. Na podstawie opracowanego modelu badanego obiektu wyznaczono zbiór elementów podstawowych oraz zbiór sygnałów diagnostycznych, które są wypracowane przez j-te elementy funkcjonalne obiektu. Przestawiono także krótki opis wykorzystywanego w badaniu inteligentnego systemu diagnostycznego (DIAG 2). System (DIAG 2) jest autorskim opracowaniem. Program diagnostyczny w systemie (DIAG 2) pracuje na zasadzie porównaniu zbioru wektorów sygnałów diagnostycznych z ich wektorami wzorcami. W wyniku porównania sygnałów wyznaczane są przez sieć neuronową elementarne metryki rozbieżności wektorów sygnałów diagnostycznych. Na podstawie metryk odległości różnicowej następuje wnioskowanie systemu co do rozpoznania stanu elementów podstawowych obiektu.
    Źródło:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2018, 67, 3; 185-195
    1234-5865
    Pojawia się w:
    Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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