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 "rule based inference" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-11 z 11
    Tytuł:
    A hierarchical inferential method for indoor scene classification
    Autorzy:
    Jiang, J.
    Liu, P.
    Ye, Z.
    Zhao, W.
    Tang, X.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330842.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    indoor scene classification
    semantic hierarchical structure
    rule based inference
    Markov logic network
    struktura hierarchiczna
    regułowy system wnioskowania
    sieć logiczna Markova
    Opis:
    Indoor scene classification forms a basis for scene interaction for service robots. The task is challenging because the layout and decoration of a scene vary considerably. Previous studies on knowledge-based methods commonly ignore the importance of visual attributes when constructing the knowledge base. These shortcomings restrict the performance of classification. The structure of a semantic hierarchy was proposed to describe similarities of different parts of scenes in a fine-grained way. Besides the commonly used semantic features, visual attributes were also introduced to construct the knowledge base. Inspired by the processes of human cognition and the characteristics of indoor scenes, we proposed an inferential framework based on the Markov logic network. The framework is evaluated on a popular indoor scene dataset, and the experimental results demonstrate its effectiveness.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 4; 839-852
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wnioskowanie w systemach z wiedzą niepełną w przedsięwzięciach inżynieryjnych
    Inference processes in incomplete knowledge systems in engineering projects
    Autorzy:
    Szelka, J.
    Wrona, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/391027.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    wnioskowanie w przedsięwzięciach inżynieryjnych
    regułowe systemy wnioskowania
    wnioskowanie przy niepełnej wiedzy
    wnioskowanie w oparciu o przypadki
    hybrydowe systemy wnioskowania inżynierskiego
    inference in engineering projects
    rule-based inference systems
    inference with incomplete knowledge
    case-based reasoning
    hybrid engineering inference systems
    Opis:
    Rozwiązanie sytuacji problemowej w obszarze przedsięwzięć inżynieryjnych wymaga często wykorzystania metod heurystycznych. W procesie wnioskowania zazwyczaj wykorzystuje się typowe, charakteryzujące się znaczną dostępnością, narzędzia reprezentacji i przetwarzania wiedzy – regułowe systemy ekspertowe. Do istotnych ograniczeń tego typu systemów należy jednak zaliczyć możliwość wnioskowania jedynie w tych przypadkach, dla których wiedza o sytuacji problemowej jest kompletna. Warunek ten nie zawsze udaje się spełnić, a szczególnie trudne staje się to w sytuacjach kryzysowych, często nietypowych i obarczonych dodatkowymi ograniczeniami. Choć wypracowano wiele różnorodnych rozwiązań pozwalających na skuteczne wnioskowanie w warunkach niepełnej wiedzy, to dotychczasowe przypadki ich wykorzystania w procesach wnioskowania inżynierskiego należy uznać za nieliczne. Zasadną wydaje się próba oceny możliwości zastosowania tego typu rozwiązań w przedsięwzięciach inżynieryjnych, w kontekście specyfiki tych przedsięwzięć.
    A substantial number of engineering problems can be qualified as heuristic ones. Inference processes, allowing for their solution, are most frequently performed with rule-based expert systems. Such systems, however, are significantly limited by their possibility of inference only if complete knowledge is possessed, which is not always the case in practice (in particular in crisis situations). It is then indispensable to employ other methods and tools. Given the specificity of engineering projects, it seems that case-based reasoning (CBR) is an appropriate solution in this respect. In conjunction with rule-based inference mechanisms, it may constitute a complementary solution, allowing for efficient inference in problem situations in which the level of knowledge completeness varies.
    Źródło:
    Budownictwo i Architektura; 2014, 13, 4; 407-415
    1899-0665
    Pojawia się w:
    Budownictwo i Architektura
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolution-fuzzy rule based system with parameterized consequences
    Autorzy:
    Czekalski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908394.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    strategia ewolucyjna
    system rozmyty
    system hybrydowy
    evolutionary strategy
    fuzzy inference system
    off-line learning
    hybrid system
    Opis:
    While using automated learning methods, the lack of accuracy and poor knowledge generalization are both typical problems for a rule-based system obtained on a given data set. This paper introduces a new method capable of generating an accurate rule-based fuzzy inference system with parameterized consequences using an automated, off-line learning process based on multi-phase evolutionary computing and a training data covering algorithm. The presented method consists of the following steps: obtaining an initial set of rules with parameterized consequences using the Michigan approach combined with an evolutionary strategy and a covering algorithm for the training data set; reducing the obtained rule base using a simple genetic algorithm; multi-phase tuning of the fuzzy inference system with parameterized consequences using the Pittsburgh approach and an evolutionary strategy. The paper presents experimental results using popular benchmark data sets regarding system identification and time series prediction, providing a reliable comparison to other learning methods, particularly those based on neuro-fuzzy, clustering and \epsilon-insensitive methods. An examplary fuzzy inference system with parameterized consequences using the Reichenbach implication and the minimum t-norm was implemented to obtain numerical results.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2006, 16, 3; 373-385
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Separating I/O from application logic for rule-based control systems
    Autorzy:
    Wojnicki, I.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/375884.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    rule
    rule-based
    inference
    I/O
    control system
    Opis:
    One of the main reasons of using a rule-based approach to program control systems is that they can be formally verified. For such systems communication with the environment is often encoded within the knowledge base. Such inclusion may lead to issues with portability, extendibility, maintainability, and interoperability. The paper proposes a four layer architecture to solve these issues. A proof-of-concept RBS, targeted at control systems, and an example case are also given.
    Źródło:
    Decision Making in Manufacturing and Services; 2011, 5, 1-2; 79-89
    1896-8325
    2300-7087
    Pojawia się w:
    Decision Making in Manufacturing and Services
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    HeaRT rule inference engine in intelligent systems
    Wykorzystanie regułowego silnika wnioskującego HeaRT w systemach inteligentnych
    Autorzy:
    Bobek, S.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/275293.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    silniki wnioskowania
    reguły
    systemy regułowe
    inference engine
    rules
    rule-based systems
    Opis:
    Rules are one of the most important knowledge representation methods. Rule-based expert systems proved to be a successful AI technology in a number of areas. Building such systems requires creating a rule-base, as well as providing an effective inference mechanism that fires rules appropriate in a given context. Building and maintaining such a rule-base is a very difficult task and can be supported by a sepcially designed tools. Due to the fact that inference engines usually are parts of such tools it is difficult to integrate such expert systems with external software. In this paper a custom inference engine was presented, that implements three inference algorithms and can be easily integrated with other systems. Its usage in selected intelligent systems was also described.
    Reguły są jedną z najważniejszych metod reprezentacji wiedzy. Systemy ekspertowe oparte na regułowej bazie wiedzy są istotną technologią w zastosowaniach sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach. Budowanie takich systemów wymaga stworzenia bazy wiedzy, jak również dostarczenia wydajnego mechanizmu pozwalającego na uruchamianie reguł i wnioskowanie. Budowanie bazy wiedzy i zarządzanie nią jest bardzo trudnym zadaniem. Może ono być wspierane poprzez narzędzia przeznaczone do tego celu, jednak ponieważ silniki wnioskujące zazwyczaj stanowa integralną część takich narzędzi, integracja ich z zewnętrznym oprogramowanie stanowi jeszcze trudniejsze zadanie. W niniejszym artykule opisany został nowy regułowy silnik wnioskujący, pozwalający na stosowanie kilku algorytmów wnioskowania i łatwą integrację z innymi systemami. Przedstawione zostało również jego zastosowanie w wybranych inteligentnych systemach komputerowych.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2011, 15, 12; 226-228
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A skeleton rule-based expert system of new generation
    Autorzy:
    Brzozowski, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384945.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    expert system
    artificial intelligence
    computer program
    algorithm
    inference process
    fact
    rule
    technical diagnostics
    Opis:
    The paper presents skeleton rule-based expert system of a new generation, named EXPERT 3.0, worked out and programmed by the Author. Notion of a new generation refers here to implementation of a knowledge base of the system in a form of a computer database; previous skeleton expert systems implemented knowledge bases as text files. At first, a theory of expert systems, as one of the branches of Artificial Intelligence, is briefly presented. Then the Author’s original algorithms of the system are described in the paper. Using the EXPERT 3.0 system, execution of the inference processes: forward, backwards or mixed, as well as of falsification of the main hypothesis, is possible. The EXPERT 3.0 system may be loaded with any number of parallel knowledge bases from such domains as technical, medical or financial diagnostics, as well as providing equipment, forecast and many other systems; in the paper, the inference process is illustrated by an example of the diagnostics of the damage to a MKM33 coal mill, working in a 200 MW power unit. Finally, conclusions and recommendations are formulated in the paper.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2013, 7, 3; 10-21
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A programmable inference controller meeting highest safety requirements
    Autorzy:
    Vogrin, P.
    Halang, W. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384548.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    safety methoded control
    safety-licensing
    programmable electronic system
    set-pair preprocessor
    rule-based control
    fuzzy control
    Opis:
    A programmable controller suited for automation applications of highest safety criticality is presented. Its features are input conditioning by low-resolution analogue-to-digital converters, inference by look-up in rule set tables, strictly periodic and jitter-free operation, high speed and simplicity of design. A fail-safe supervisor immediately initiates an emergency shut-down in case of a malfunction. The software in form of rule base tables can easily be verified by inspection. This device is used to implement control algorithms working with set-point preprocessors, which calculate internal set-point graphs of controlled variables in such a way that very high controller gains are attainable and, thus, stability is increased. The performance of these „SPP” controllers is closer to the „best physically possible”, and much more predictable than the one of conventional control structures. The otherwise conficting design objectives stability, safety, high speed, small energy consumption, or steady and harmonic temporal controller output values can nearly all be achieved.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2010, 4, 1; 8-19
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    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:
    Hybrid Learning of Interval Type-2 Fuzzy Systems Based on Orthogonal Least Squares and Back Propagation for Manufacturing Applications
    Autorzy:
    Mendez, G.
    Hernandez, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384517.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    type-2 fuzzy inference systems
    type-2 neuro-fuzzy systems
    hybrid learning
    uncertain rule-based fuzzy logic systems
    Opis:
    This paper presents a novel learning methodology based on the hybrid algorithm for interval type-2 (IT2) fuzzy logic systems (FLS). Since in the literature only back-propagation method has been proposed for tuning of both antecedent and consequent parameters of type-2 fuzzy logic systems, a hybrid learning algorithm has been developed. The hybrid method uses recursive orthogonal least-squares method for tuning of consequent parameters as well as the back-propagation method for tuning of antecedent parameters. The systems were tested for three types of inputs: a) interval singleton b) interval type-1 (T1) non-singleton, c) interval type-2 non-singleton. The experimental results of the application of the hybrid interval type-2 fuzzy logic systems for scale breaker entry temperature prediction in a real hot strip mill were carried out for three different types of coils. They proved the feasibility of the systems developed here for scale breaker entry temperature prediction. Comparison with type-1 fuzzy logic systems shows that the hybrid learning interval type-2 fuzzy logic systems improve performance in scale breaker entry temperature prediction under the tested condition.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2008, 2, 1; 23-32
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sprzętowa implementacja algorytmów dekompozycji lingwistycznej opartych na podziale bazy wiedzy w układzie FPGA
    Hardware implementation of linguistic de-composition algorithms based on partitioning the knowledge base in the FPGA chip
    Autorzy:
    Wyrwoł, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/972152.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    funkcja przynależności
    reguła rozmyta
    reguła sprzeczna
    relacja rozmyta
    baza wiedzy
    dekompozycja relacyjna
    dekompozycja lingwistyczna
    system regułowy FITA
    system relacyjny FATI
    wnioskowanie przybliżone
    FPGA
    membership function
    fuzzy rule
    inconsistent rule
    fuzzy relation
    knowledge base
    relational decomposition
    linguistic decomposition
    First Inference Then Aggregation system (FITA)
    First Aggregation Then Inference system (FATI)
    fuzzy inference
    Opis:
    Układowe realizacje systemów wnioskowania przybliżonego wymagają często znacznych nakładów. Zmniejszenie ich jest możliwe poprzez zastosowanie metody dekompozycji Gupty i przedstawieniu systemu jako struktury hierarchicznej. W celu wyeliminowania jej niekorzystnych własności konieczny jest wstępny podział bazy wiedzy. Zaproponowana została metoda najlepszego wyboru wykorzystująca wybrane algorytmy podziału, zaimplementowana w sprzętowym systemie wnioskowania przybliżonego FPGA-FIS.
    The hardware cost of a fuzzy inference system can be reduced using the Gupta's relational decomposition technique [1]. The system can be represented as a hierarchical architecture that comprises a set of Single Input Single Output subsystems (Fig. 1). The decomposition has some disadvantages, computation of the global relation ℜ is an extremely time-consuming process and a large memory is necessary to store it. They can be eliminated if projection is expanded on linguistic level and decomposition is used for the knowledge base (1), (Fig. 2) [2]. The projection operation (on relational or linguistic level) in some cases can lead to inevitable loss of information because of its approximate nature [3]. To avoid the inference error (the output result is more fuzzy than that obtained in the classical system architecture (3)) methods for partitioning (5) the knowledge base KB[Y , XK,? , X1] into p subbases without inconsistent rules (4) are proposed [4]. In Section 3 the methods based on partitioning towards a defined input linguistic variable (Fig. 3) and elimination of the inconsistent rules (Fig. 4) are described [5, 6]. The algorithms are simple and fast but the results are not optimal in all cases (hardware cost depends on the number of subsystems p, Tab. 1). Thus, the method of the best choice is proposed and implemented in the FPGA fuzzy inference system as a DMU (Decomposition Management Unit) module (Fig. 6).
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2009, R. 55, nr 7, 7; 511-514
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Knowledge discovery in data in construction projects
    Odkrywanie wiedzy z danych w przedsięwzięciach budowlanych
    Autorzy:
    Szelka, J.
    Wrona, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/230754.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    wnioskowanie
    przedsięwzięcie budowlane
    odkrywanie wiedzy
    dane
    reprezentacja
    wiedza regułowa
    inference
    engineering project
    discovering knowledge
    data
    rule-based knowledge
    representation
    Opis:
    Decision-making processes, including the ones related to ill-structured problems, are of considerable significance in the area of construction projects. Computer-aided inference under such conditions requires the employment of specific methods and tools (non-algorithmic ones), the best recognized and successfully used in practice represented by expert systems. The knowledge indispensable for such systems to perform inference is most frequently acquired directly from experts (through a dialogue: a domain expert - a knowledge engineer) and from various source documents. Little is known, however, about the possibility of automating knowledge acquisition in this area and as a result, in practice it is scarcely ever used. lt has to be noted that in numerous areas of management more and more attention is paid to the issue of acquiring knowledge from available data. What is known and successfully employed in the practice of aiding the decision-making is the different methods and tools. The paper attempts to select methods for knowledge discovery in data and presents possible ways of representing the acquired knowledge as well as sample tools (including programming ones), allowing for the use of this knowledge in the area under consideration.
    Problemy decyzyjne w obszarze przedsięwzięć budowlanych charakteryzują się w wielu przypadkach słabym poziomem ustrukturyzowania. W procesie wnioskowania stosuje się wówczas często metody heurystyczne. Wśród nich szczególne znaczenie należy przypisać wnioskowaniu eksperckiemu. Informatyczne wspomaganie tych przedsięwzięć jest realizowane przy użyciu systemów ekspertowych. Jednym z ważniejszych czynników warunkujących skuteczność wnioskowania jest jakość wiedzy, wykorzystywanej do wypracowania decyzji. Przedsięwzięcie pozyskiwania wiedzy od ekspertów dziedzinowych zaliczane jest do najbardziej pracochłonnych i kosztownych etapów tworzenia bazy wiedzy. Znaczny poziom złożoności procesów związanych z akwizycją wiedzy eksperckiej w obszarze przedsięwzięć budowlanych, jej czasochłonność i duże koszty stały się przesłanką do poszukiwania innych możliwości w zakresie pozyskiwania wiedzy (w tym – automatyzacji pozyskiwania wiedzy).
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2016, 62, 2; 217-228
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-11 z 11

      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