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 "fuzzy expert system" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 35
Tytuł:
Hybrydowy model systemu ekspertowego do oceny podatników
Hybrid model of expert system for estimation of taxpayers
Autorzy:
Budziński, Ryszard
Misztal, Leszek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/452818.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
klasyfikacja podatników
teoria zbiorów przybliżonych
rozmyta analiza skupień
metoda AHP
eksploracja danych
taxpayers classification
rough set theory
fuzzy clustering
AHP method
data mining
Opis:
Proponowany model identyfikuje podatników na podstawie ich cech i właściwości, które wskazują na większą możliwość występowania problemów z przestrzeganiem prawa podatkowego. Eliminuje słabości występujące w znanych algorytmach zaliczających się do klasyfikatorów, jak również systemów wnioskujących oraz wspomagających typowanie stosowanych w administracji podatkowej. Jest to możliwe dzięki utworzeniu hybrydowego modelu, który dobrze odzwierciedla zachowania podatników. Model dzięki zastosowaniu nowoczesnych rozwiązań predysponuje do przyszłego utworzenia i uruchomienia w administracji bazującego na nim systemu ekspertowego.
Proposed model identifies taxpayers on the basis of their features and properties that point to bigger possibility of taxation law observance problems. Model eliminates weaknesses of well known classification algorithms, as well as expert systems and taxpayers typing assists applications used wildly in tax offices. It is possible because of designing hybrid model that reflects well behavior of payers. Applying modern concepts in model predisposes it for future implementation of software solution that can be used in taxation administration.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 101-111
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fuzzy expert system for adaptive vessel traffic control on one-way section on navigable canal
Autorzy:
Bugarski, Vladimir
Bačkalić, Todor
Kanović, Željko
Kulić, Filip
Zeković, Miloš
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/374259.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
vessel traffic
one-way section
fuzzy expert system
adaptive control
ruch statków
odcinek jednokierunkowy
regułowe systemy ekspertowe
regulacja adaptacyjna
Opis:
This paper analyses the management process of the vessel traffic control on one-way section on navigable canal with the adaptive time-sequential filter (traffic lights). One-way section on canal significantly decreases waterway capacity and requests special attention in control and regulation of the vessel traffic. The vessel traffic is a stochastic variable, and the vessel traffic control needs to be flexible and adaptive in order to achieve the required traffic flow with minimal delays. On the one-way section, two independent variable vessel flows from opposite directions are encountered, and fixed (predefined) signal plans lead to an increase in vessel delays. An appropriate solution is development of a Fuzzy Control System (FCS) for the vessel traffic control. A control algorithm is designed according to a set of linguistic rules that describes input parameters for the control strategy. The estimated and approximate input parameters are implemented in the algorithm as fuzzy sets. The final result of the developed algorithm is the traffic light scheme (duration of green light for certain direction). The presented control system can be used as an adaptive automatic control system for the vessel traffic control processes on navigable canals or on critical sections of other waterways.
Źródło:
Transport Problems; 2019, 14, 4; 39-50
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fuzzy logic expert system for supply chain resilience modelling and simulation
Autorzy:
Bukowski, L. A.
Feliks, J
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069242.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
resilience
supply chain
uncertainty
fuzzy logic
modelling
simulation
Opis:
The aim of this paper is to present the concept of the supply chain resilience assessment in the case of disruptive events occurrence. Firstly, the methods for modelling uncertainty in terms of their application to assess this type of risk will be discussed, and then the concept of a fuzzy logic expert model enabling a quantitative assessment of supply chain resilience will be presented. Finally the structure of the simulation model has been proposed, which consists of the partial resilience models, namely: security, survivability and recovery ones. In the course of the simulation process, it is possible to identify the rules involved in system output as well as changes in resilience level which account for changes in inputs values.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2015, 6, 3; 31--38
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid model of an expert system for assessing the stability of a production system
Hybrydowy model eksperckiego systemu oceny stabilności systemu produkcyjnego
Autorzy:
Burduk, A.
Grzybowska, K.
Kovács, G.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/362325.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
production system
risk assessment
artificial neural networks
fuzzy logic
stability
variability
system produkcji
ocena ryzyka
sieci neuronowe sztuczne
logika rozmyta
stabilność
zmienność
Opis:
Background: The article presents the concept of control of the production system, which allows to maintain its stability, and thus to implement the established production plans. For this purpose, combinations of simulation models and artificial neural network (ANN) models of the production system have been suggested. The combination of both types of models was possible thanks to the development of a hybrid model of the expert system to assess the possibility of implementing the production plan (objective) depending on the risk size and the level of stability of the production system analysed. The analysed problem - the possibility of implementing production plans depending on the risk size and the level of stability of the production system - is difficult to mathematical modelling. However, based on the data analysis from the simulation model and the ANN model, we can obtain information on the dependences of the corresponding input and output values. Methods: Based on the presented method of managing the production process using computer models, the possibilities of using simulation models and ANN models in assessing the stability and risk of production systems have been analysed. The analysis and comparison of both types of models have been performed due to the construction and the type of input and output data. Results: The direct combination of simulation models and ANN models is not allowed by their different structure, specificity and other types of input and output data. Therefore, the concept of combination of both types of models presented in the article is conducted via a database of expertise and fuzzy inference. Conclusions: For the purpose of controlling the production system, it was suggested to build a hybrid model of an expert system to assess the possibility of achieving the objective depending on the risk size and the level of stability of the production systems.
Wstęp: W artykule przedstawiono koncepcję sterowania systemem produkcyjnym, pozwalającą na zachowanie jego stabilności, a tym samym na realizację założonych planów produkcyjnych. W tym celu zaproponowano połączenia modeli symulacyjnych i modeli sztucznych sieci neuronowych (SSN) systemu produkcyjnego. Połączenie obydwu typów modeli było możliwe dzięki opracowaniu hybrydowego modelu systemu ekspertowego do oceny możliwości realizacji planu produkcji (celu) w zależności od wielkości ryzyka i poziomu stabilności analizowanego systemu produkcyjnego. Analizowany problem – możliwość realizacji planów produkcyjnych w zależności od wielkości ryzyka i poziomu stabilności systemu produkcyjnego – jest trudny do zamodelowania matematycznego. Jednak na podstawie analizy danych, pochodzących z modelu symulacyjnego i modelu ANN, można uzyskać informacje dotyczące zależności odpowiadających sobie wartości wejściowych i wyjściowych. Metody: Na podstawie przedstawionego sposobu zarządzania procesu produkcyjnego z wykorzystaniem modeli komputerowych, przeanalizowano możliwości zastosowania modeli symulacyjnych i modeli ANN w ocenie stabilności i ryzyka systemów produkcyjnych. Dokonano analizy i porównania obydwu typów modeli ze względu na sposób budowy oraz rodzaj danych wejściowych i wyjściowych. Wyniki: Na bezpośrednie połączenie modeli symulacyjnych i modeli SSN nie pozwala ich odmienna budowa, specyfika oraz inne rodzaje danych wejściowych i wyjściowych. Dlatego prezentowana w artykule koncepcja fuzji obydwu typów modeli odbywa się poprzez bazę wiedzy eksperckiej i wnioskowanie rozmyte. Wnioski: Na potrzeby sterowania systemem produkcyjnym, zaproponowano budowę hybrydowego modelu systemu ekspertowego do oceny możliwości realizacji celu w zależności od wielkości ryzyka i poziomu stabilności systemu produkcyjnego.
Źródło:
LogForum; 2018, 14, 4; 507-518
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of a hybrid model of the expert system for assessing the potentiality of manufacturing the assumed quantity of wire harnesses
Hybrydowy model eksperckiego systemu oceny stabilności systemu produkcyjnego
Autorzy:
Burduk, Anna
Grzybowska, Katarzyna
Safonyk, Andrii
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/361998.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Wyższa Szkoła Logistyki
Tematy:
production system
risk assessment
artificial neural networks
fuzzy logic
stability
variability
system produkcji
ocena ryzyka
sztuczne sieci neuronowe
logika rozmyta
stabilność
zmienność
Opis:
Wstęp: W artykule przedstawiono koncepcję sterowania systemem produkcyjnym, pozwalającą na zachowanie jego stabilności, a tym samym na realizację założonych planów produkcyjnych. W tym celu zaproponowano połączenia modeli symulacyjnych i modeli sztucznych sieci neuronowych (SSN) systemu produkcyjnego. Połączenie obydwu typów modeli było możliwe dzięki opracowaniu hybrydowego modelu systemu ekspertowego do oceny możliwości realizacji planu produkcji (celu) w zależności od wielkości ryzyka i poziomu stabilności analizowanego systemu produkcyjnego. Analizowany problem - możliwość realizacji planów produkcyjnych w zależności od wielkości ryzyka i poziomu stabilności systemu produkcyjnego - jest trudny do zamodelowania matematycznego. Jednak na podstawie analizy danych, pochodzących z modelu symulacyjnego i modelu ANN, można uzyskać informacje dotyczące zależności odpowiadających sobie wartości wejściowych i wyjściowych. Metody: Na podstawie przedstawionego sposobu zarządzania procesu produkcyjnego z wykorzystaniem modeli komputerowych, przeanalizowano możliwości zastosowania modeli symulacyjnych i modeli ANN w ocenie stabilności i ryzyka systemów produkcyjnych. Dokonano analizy i porównania obydwu typów modeli ze względu na sposób budowy oraz rodzaj danych wejściowych i wyjściowych. Wyniki: Na bezpośrednie połączenie modeli symulacyjnych i modeli SSN nie pozwala ich odmienna budowa, specyfika oraz inne rodzaje danych wejściowych i wyjściowych. Dlatego prezentowana w artykule koncepcja fuzji obydwu typów modeli odbywa się poprzez bazę wiedzy eksperckiej i wnioskowanie rozmyte. Wnioski: Na potrzeby sterowania systemem produkcyjnym, zaproponowano budowę hybrydowego modelu systemu ekspertowego do oceny możliwości realizacji celu w zależności od wielkości ryzyka i poziomu stabilności systemu produkcyjnego.
Background: Control plays the main role in ensuring the stability of production processes, while digital models of processes and methods of artificial intelligence are used more and more commonly in it. Production of highly diversified items in small lots at low inventory levels is characterised by a much lower stability as compared with largelot manufacturing. Additionally, innovations created for items or processes result in disturbances to current work. Although this turbulence is usually momentary, it may lead to a loss of function or manufacturing stability, which in turn translates into financial losses, as well as losing customers. This paper presents the potential of using simulation models and artificial neural network models to assess the stability of a reorganized production system. Methods: The problem analysed in the paper is that of merging a simulation model with an ANN model by designing a hybrid model. A direct connection of both types of models is not possible due to their various structures, specificity, and different purposes, as well as the various types of input and output data. Therefore, the idea of merging these two types of models through an expert knowledge base and fuzzy inference was proposed. The results from the simulation model and the ANN model were used to gather the knowledge on the production system being analysed. It has been proposed that the output from the simulation model provided knowledge of the risk level, while the output from the ANN model provided knowledge of process stability. Results: The paper presents the idea of projecting a hybrid model of the expert system in order to assess the stability of a reorganized production system. A model of a hybrid expert system was developed to assess the potential of executing the assumed production plans. The level of risk and the level of stability determined by the simulation model and the ANN model are entered into the system. The output from the expert model is the value of the variable determining the potential of achieving the goal. In the construction of the model, fuzzy inference was used, which uses linguistic variables and is characterized by a knowledge system in the form of fuzzy rules "if ... then ...". For both the independent variable and for the dependent variable, a set of membership functions representing accepted linguistic variables was proposed, and then decision rules were determined. The idea of merging simulation models with ANN models was tested on a practical example in production system that manufactures products for dishwashers. Conclusions: The potentiality to execute production plans depending on the level of risk and the level of stability of the production system is too complicated to be modelled mathematically, but based on the analysis of data from the simulation and ANN models, it is possible to obtain information concerning the relations between corresponding input and output values.
Źródło:
LogForum; 2019, 15, 4; 459-473
1734-459X
Pojawia się w:
LogForum
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Expert System Coupled With a Hierarchical Structure of Fuzzy Neural Networks for Fault Diagnosis
Autorzy:
Calado, J. M. F.
Costa, I. S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908283.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
rozpoznanie błędu
wykrywanie błędu
system ekspertowy
sieć neuronowa rozmyta
fault diagnosis
fault detection
fault isolation
shallow knowledge
deep knowledge
expert system
fuzzy neural network
abrupt faults
incipient faults
Opis:
An on-line fault diagnosis system, designed to be robust to the normal transient behaviour of the process, is described. The overall system consists of an expert system cascade with a hierarchical structure of fuzzy neural networks, corresponding to a multi-stage fault detection and isolation system. The fault detection is performed through the expert system by means of fault detection heuristic rules, generated from deep and shallow knowledge of the process under consideration. If a fault is detected, the hierarchical structure of fuzzy neural networks starts and it performs the fault isolation task. The structure of this diagnosis system was designed to allow for the diagnosis of single and multiple simultaneous abrupt and incipient faults from only single abrupt fault symptoms. Also, it combines the advantages of both fuzzy reasoning and neural networks learning capacity. A continuous binary distillation column has been used as a test bed of the current approach. Single, double and triple simultaneous abrupt faults, as well as incipient faults, have been considered. The preliminary results obtained show a good accuracy, even in the case of multiple faults.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 3; 667-687
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie algorytmów wnioskowania klasycznego i rozmytego na przykładzie systemu wspomagania decyzji personalnych menedżera
Comparison of algorithms classic and fuzzy inference on example of manager’s personnel decision support system
Autorzy:
Ćwiklińska, I.
Nowak-Brzezińska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327040.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
regułowe bazy wiedzy
system ekspertowy
wnioskowanie klasyczne
wnioskowanie rozmyte
rule-based knowledge base
expert systems
classic inference
fuzzy inference
Opis:
Celem pracy jest porównanie działania algorytmów wnioskowania dwuwartościowego i rozmytego. Artykuł zawiera opis teoretycznych podstaw działania obu algorytmów, użycia każdego z nich w innej wersji systemu wspomagania decyzji menedżera. Następnie pokazano bazę wiedzy oraz dokładny algorytm wnioskowania, a także przykład użycia w praktyce systemu z wnioskowaniem klasycznym. Ostatnią częścią pracy jest opis analizy podobieństw i różnic pomiędzy algorytmami oraz wynikających z niej wniosków.
The aim of the study is to compare operation of divalent and fuzzy inference. The article contains describing the theoretical basis of operation of both algorithms and illustrated is to use each of them with a different version of the manager’s decision support system. Next is shown knowledge base and accurate inference algorithm and also example of use system of classic inference in practice. The last part of the work is to describe the analysis of the similarities and differences between algorithms and of its conclusions.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2016, 92; 21-30
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sprzętowa implementacja rozmytego systemu ekspertowego
Hardware implementation of a fuzzy expert system
Autorzy:
Dec, G.
Hajduk, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156304.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
systemy ekspertowe
sterowanie rozmyte
rozmyte sieci Petriego
FPGA
expert system
fuzzy control
fuzzy Petri nets
Opis:
W pracy zaproponowano metodę syntezy układu sterującego, specyfikowanego za pomocą rozmytego systemu ekspertowego, zawierającego reguły działania. Przedstawiono sposób modelowania i badania właściwości SE przy użyciu rozmytej sieci Petriego. Pokazano praktyczny przykład zastosowania metody do syntezy sterownika, wykonanego w układzie FPGA.
This paper presents a synthesis method of a control system, that is modeled by a production-rule-based expert system. As a tool for analysis properties of the expert system a fuzzy Petri net is proposed. We show practical application of the described method to develop a parallel controller, that is implemented in a FPGA.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2005, R. 51, nr 1, 1; 34-36
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Komputerowe wspomaganie modelowania procesów termodyfuzyjnych oraz procesów PVD z wykorzystaniem logiki rozmytej
Computer-aided modelling of gas nitriding processes and PVD processes with the utilisation of fuzzy logic
Autorzy:
Dobrodziej, J.
Mazurkiewicz, A.
Wojutyński, J.
Ratajski, J.
Michalski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/257318.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
proces termodyfuzyjny
technologia PVD
logika rozmyta
baza wiedzy
system ekspertowy
knowledge transformation
fuzzy logic
expert system
thermo-diffusive process
PVD technology
Opis:
W artykule przedstawiono metodykę budowy modeli rozmytych wykorzystywanych w systemie ekspertowym przeznaczonym do projektowania warstw wierzchnich i powłok o zakładanych właściwościach eksploatacyjnych. Podstawą prezentowanej metodyki jest współdziałanie bazy danych oraz modeli sztucznej inteligencji, w tym modeli logiki rozmytej. Przedstawiono strukturę informacyjną bazy danych oraz metodę odwzorowywania w niej parametrów i zależności funkcyjnych kompleksowo charakteryzujących materiały podłoża, środowisko procesowe oraz właściwości warstwy wierzchniej. Sformułowano relacje pomiędzy strukturą logiczną bazy danych a modelami rozmytymi procesów termodyfuzyjnych i procesów PVD. Przedstawiono aplikację i możliwości użytkowe systemu ekspertowego w zakresie prognozowania właściwości warstw powierzchniowych. Opracowane modele wykorzystywano w komputerowym wspomaganiu projektowania procesów termodyfuzyjnych i technologii PVD. Przeanalizowano wyniki weryfikacji modeli komputerowych na podstawie badań porównawczych pomiędzy zmierzonymi właściwościami eksploatacyjnymi warstw powierzchniowych konstytuowanych w rzeczywistych procesach technologicznych z wynikami predykcji uzyskanymi przy użyciu opracowanych modeli wnioskowania rozmytego.
The article presents a methodology for constructing fuzzy models that support the efficient design of surface layers and coatings with given maintenance properties. The interaction of artificial intelligence models, including those using fuzzy logic with a database, is presented as the foundation of the method. The article presents the data structure of the database, the method of parameter mapping, and function dependencies that give a comprehensive description of the substrate materials, process milieu, and surface layer properties. The relationship between the logical structure of the database and the fuzzy models of thermo-diffusional and PVD processes is formulated. The application and utility value of the expert system that predicts the surface layers properties is presented. The developed models were used in a computer-aided design of thermo-diffusive processes and PVD technologies. Validation results of the computer models are analysed based on comparative studies between the measured maintenance properties of surface layers created in actual technological processes with the prediction results obtained from the fuzzy inference models.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2008, 2; 45-61
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Development of a fuzzy inference system for avoiding collision of bucket wheel excavator equipped with electromagnetic (EM) sensors with hard rock inclusions
Opracowanie systemu wnioskowania rozmytego dla uniknięcia kolizji koparki wielonaczyniowej kołowej wyposażonej w czujniki elektromagnetyczne (EM) z wtrąceniami nieurabialnymi
Autorzy:
Galetakis, M.
Vafidis, A.
Vasiliou, A.
Kritikakis, G.
Deligiorgis, V.
Michalakopoulos, T.
Apostolopoulos, G.
Roumpos, C.
Pavloudakis, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/169373.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Poltegor-Instytut Instytut Górnictwa Odkrywkowego
Tematy:
fuzzy expert systems
BWE
hard rock inclusions
collision avoidance
system wnioskowania rozmytego
koparka wielonaczyniowa kołowa
wtrącenia nieurabialne
unikanie kolizji
Opis:
This study aims to the development of a Fuzzy Inference System (FIS) that will guide the operator of a Bucket Wheel Excavator (BWE) equipped with geophysical sensors to avoid collision of the excavating buckets with the hard rock formations. The developed FIS uses the probability of occurrence of a hard rock formation (estimated from the measurements of the geophysical sensor) and the operational data of the BWE to estimate the risk for collision and the diggability of the excavated material. The structural and operational characteristics of the used BWEs as well as the applied mining practices were used to modify the structure and the inference rules of the FIS and to maximize the exploitation of the existing factual and experiential knowledge.
W artykule zaprezentowano wyniki badań mających na celu opracowanie Systemu Wnioskowania Rozmytego (FIS), który będzie wspomagał operatora koparki wyposażonej w czujniki geofizyczne, aby uniknąć kolizji koła czerpakowego z twardymi formacjami skalnymi. Opracowany system FIS wykorzystuje prawdopodobieństwo wystąpienia nieurabialnej skały (oszacowanego na podstawie pomiarów czujnika geofizycznego) oraz dane operacyjne koparki w celu oszacowania ryzyka kolizji i urabialności wybieranych utworów. Cechy konstrukcyjne i użytkowe używanych koparek, a także stosowane praktyki górnicze zostały wykorzystane do modyfikacji struktury i zasad wnioskowania FIS oraz maksymalizacji wykorzystania istniejącej wiedzy faktycznej i empirycznej.
Źródło:
Górnictwo Odkrywkowe; 2018, 59, 4; 16-22
0043-2075
Pojawia się w:
Górnictwo Odkrywkowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Propozycja systemu ekspertowego opartego o rozmyte wnioskowanie do oceny jakości węgla
Proposal of an expert system based on fuzzy logic designed for evaluation of coal quality
Autorzy:
Gornig, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/187108.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technik Innowacyjnych EMAG
Tematy:
jakość węgla
ocena jakości węgla
system ekspertowy
coal quality
evaluation of coal quality
expert system
Opis:
W artykule przedstawiono potrzebę utworzenia systemu ekspertowego opartego o rozmyte wnioskowanie do oceny jakości węgla. We wprowadzeniu opisano podstawowe założenia systemu ekspertowego. W dalszej części sprecyzowano pojęcie jakości węgla i opisano parametry węgla pod kątem prognozowanego procesu wzbogacania wytwarzającego produkt handlowy. Ukazano specyfikę zakładu przeróbki węgla, która powinna być uwzględniona w utworzonym systemie ekspertowym.
The paper presents necessity of development of an expert system based on fuzzy logic to be designed for coal quality evaluation. The introduction includes a foredesign (basic assumptions) of an expert system. Next there has been determined a concept of coal quality. Furthermore the parameters of coal have been described regarding a forecasted process of coal preparation aimed at production of a commercial product. A specificity of a coal preparation plant has been shown, which should be taken into account in the expert system to be developed.
Źródło:
Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa; 2010, R. 48, nr 1, 1; 46-51
0208-7448
Pojawia się w:
Mechanizacja i Automatyzacja Górnictwa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Performance comparision of different routing protocols with fuzzy inference system in manet
Autorzy:
Goswami, S
Joardar, S
Das, C B
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/101870.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
MANET
AODV
DSDV
DSR
expert system
control overhead
delay
PDR
NS-2 software
Opis:
An ad hoc wireless network consists of mobile networks which create an underlying architecture for communication without the help of traditional fixed-position routers. There are different protocols for handling the routing in the mobile environment. Routing protocols used in fixed infrastructure networks cannot be efficiently used for mobile ad-hoc networks (MANET), so it requires different protocols. The node moves at different speeds in an independent random form, connected by any number of wireless links, where each node is ready to pass or forward both data and control traffic unrelated to its own use ahead (routing) to other nodes in a flexible interdependence of wireless communication in between. In contrast to infrastructure wireless networks, where the communication between network nodes is take place by a special node known as an access point. It is also, in contrast to wired networks in which the routing task is performed by special and specific devices called routers and switches. In this paper, we consider fuzzy inference system, an attempt has been made to present a model using fuzzy logic approach to evaluate and compare three routing protocols i.e. AODV, DSDV and DSR using effective factor of the number of nodes based on 3 outputs of control overhead, delay and PDR (totally fuzzy system with 4 outputs) in order to select one of these two routing protocols properly under different conditions and based on need and goal. To show efficiency and truth of fuzzy system, three protocols have been evaluated equally using NS-2 simulator and attempt has been made to prove efficiency of the designed fuzzy system by comparing results of simulation of fuzzy system and NS-2 software.
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2015, 9, 27; 149-156
2299-8624
Pojawia się w:
Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Construction of an Expert System Based on Fuzzy Logic for Diagnosis of Analog Electronic Circuits
Autorzy:
Grzechca, D. E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226616.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
analog circuits fault diagnosis
analog system testing
fuzzy set theory
expert system
sensitivity analysis
Opis:
The paper presents construction of the fuzzy logic system to analog circuits parametric fault diagnosis. The classical dictionary construction is replaced by fuzzy rule system. The first part refers to analog fault diagnosis, its techniques, approaches and goals. It clarifies common strategy and define differences between detecting, locating and identifying a fault in analog electronic circuit. The second part is focused on a creation of fuzzy rule expert system with use of sensitivity functions and known circuit topology. To detect, locate and identify a faulty element in a circuit the sensitivity matrix is used. The advantage of the method is its utilization in all, AC, DC and time domain. The fuzzy system, like the classical fault dictionary, can detect and locate single catastrophic faults and, on the contrary to the classical one, it also detects and locates parametric faults. Moreover, it allows identification of these faults, such that sign of the faulty parameter deviation is designated. The method has deterministic character as well as it can be applied on the verification and production stage.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2015, 61, 1; 77-82
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
With using fuzzy logic in the MANET
Autorzy:
Jelodar, H
Aramideh, J
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/102997.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
AODV routing protocol
DSDV routing protocol
fuzzy expert system
MANET
Opis:
Mobile ad hoc networks have consisted of the nodes which are freely displaced. In other words, this network has dynamic topology. Routing protocols find route of forwarding data packets from the source node to the destination node. A routing protocol plays important role in finding the shortest time and the route path. In this paper, considering significance of the subject, attempt has been made to present a model using fuzzy logic approach to evaluate and compare two routing protocols i.e. AODV DSDV using effective factor of the number of nodes based on 2 outputs of delay and throughput rate (totally fuzzy system with four outputs) in order to select one of these two routing protocols properly under different conditions and based on need and goal. To show efficiency and truth of fuzzy system, two protocols have been evaluated completely equally using NS-2 simulator and attempt has been made to prove efficiency of the designed fuzzy system by comparing results of simulation of fuzzy system and NS-2 software.
Źródło:
Advances in Science and Technology. Research Journal; 2014, 8, 22; 19-25
2299-8624
Pojawia się w:
Advances in Science and Technology. Research Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fault diagnosis and identification in the distribution network using the fuzzy expert system
Identyfikacja i diagnoza błędów w elektroenergetycznej sieci rozdzielczej z wykorzystaniem rozmytego systemu eksperckiego
Autorzy:
Kaluđer, S.
Fekete, K.
Jozsa, L.
Klaić, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301153.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
fault diagnosis
alarm processing
fuzzy logic
expert system
distribution network
diagnoza błędów
przetwarzanie alarmów
logika rozmyta
system ekspercki
sieć rozdzielcza
Opis:
In this paper, a fuzzy expert off-line system has been developed for fault diagnosis in the distribution network based on the structural and functional operation of the relay and circuit breakers. Functional operations (correct operation, false operation and failure to operate) of the relays and circuit breakers are described by fuzzy logic. Input data for the proposed fuzzy expert fault diagnosis system (FDS) are status and time stamps of the alarms, associated with relays and circuit breakers. The diagnostic system from a huge number of alarms sets, logically organizes and quantifies the diagnosis. FDS can diagnose correct operation, false operation and failure to operate of the relays and circuit breakers. Also, it can identify and quantify fault location based on the Hamacher’s operator of a fuzzy union. The additional contribution of this paper is in modeling unknown information using linear fuzzy membership function. Statuses of certain components may be unknown due to telemetry failures or are simply unavailable to the operator and proposed FDS can make diagnosis in such a situation. Developed fuzzy expert FDS is tested on the two examples of faults in real life distribution network.
W prezentowanym artykule opracowano rozmyty system ekspercki typu off-line do diagnozowania błędów w elektroenergetycznej sieci rozdzielczej. System bazuje na strukturze i działaniu przekaźnika i wyłączników automatycznych. Działanie (prawidłowe działanie, błędne działanie i brak działania) przekaźników i wyłączników opisano za pomocą logiki rozmytej. Dane wejściowe do proponowanego rozmytego eksperckiego systemu diagnostyki błędów (FDS) stanowią stany i sygnatury czasowe alarmów, związane z przekaźnikami i wyłącznikami. System diagnostyczny logicznie porządkuje i określa ilościowo diagnozę na podstawie ogromnej liczby zestawów alarmów. FDS pozwala zdiagnozować prawidłowe działanie, błędne działanie oraz awarię (brak działania) przekaźników i wyłączników. Ponadto umożliwia identyfikację i lokalizację błędów w oparciu o sumę Hamachera. W artykule dodatkowo omówiono metodę modelowania informacji nieznanych przy użyciu liniowej funkcji przynależności dla zbiorów rozmytych. Stany niektórych elementów mogą być nieznane z powodu awarii telemetrii lub mogą być po prostu niedostępne dla operatora. Proponowany FDS umożliwia postawienie diagnozy w takich sytuacjach. Opracowany rozmyty ekspercki FDS testowano na dwóch przykładach błędów powstałych w funkcjonującej sieci rozdzielczej.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 4; 621-629
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 35

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