Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Fuzzy Rule-base" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-8 z 8
Tytuł:
IoT & WSN based Smart Precision Agriculture
Autorzy:
Jayashree, M. M.
Sangeetha, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1193585.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN
Tematy:
Fuzzy Rule-base
Internet of Things
IoT
Prediction
WSN
Opis:
Now a days, agriculture plays a vital role in Indian economy. Agriculture gets destroyed due to fewer numbers of workers and animal intrusions in the field. So, Agricultural lands are becoming plots. The main objective is to improve the sustainable agriculture by enhancing the technology using wireless sensor technology. Wireless sensor networks and IoT plays a major role in Smart agriculture. IoT attach the sensed values with the internet. WSN involves two levels of prediction such as climate and crop. Temperature, Humidity and pH sensors are used to obtain the characteristic data from the land. Based on temperature and humidity, climate is predicted using fuzzy rules. From the predicted climate and using pH value of the soil, the crop to be grown is predicted. The corresponding decisions sent to the respective land owner’s. The sensors are co-ordinated using the GPS and are connected to the base station in an ad-hoc network using WLAN.
Źródło:
World Scientific News; 2016, 41; 261-266
2392-2192
Pojawia się w:
World Scientific News
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Motion prediction of moving objects in a robot navigational environment using fuzzy-based decision tree approach
Autorzy:
Rajpurohit, V. S.
Manohara Pai, M. M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384387.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
short term motion prediction
fuzzy rule base
rule base optimization
fuzzy predictor algorithm
directional space approach
decision tree approach
Opis:
In a dynamic robot navigation system the robot has to avoid both static and dynamic objects on its way to destination. Predicting the next instance position of a moving object in a navigational environment is a critical issue as it involves uncertainty. This paper proposes a fuzzy rulebased motion prediction algorithm for predicting the next instance position of moving human motion patterns. Fuzzy rule base has been optimized by directional space approach and decision tree approach. The prediction algorithm is tested for real-life bench- marked human motion data sets and compared with existing motion prediction techniques. Results of the study indicate that the performance of the predictor is comparable to the existing prediction methods.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2010, 4, 4; 11-18
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Tworzenie kontentu baz wiedzy IDSS: pełne i zredukowane systemy reguł modeli rozmytych
Creating content of IDSS knowledge bases: full and reduced rule base of fuzzy models
Autorzy:
Tretyakova, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/157480.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
baza reguł
model rozmyty
informacja hydrometeorologiczna
zredukowany system reguł
rule base
fuzzy models
hydrometeorological information
reduced variants of rule base
Opis:
W artykule przedstawiono problem jakości systemów reguł modeli rozmytych dla baz wiedzy inteligentnych systemów wspomagania decyzji (ang. Intelligent Decision Support Systems - IDSS). Problem ten jest rozpatrywany na przykładzie systemów wykorzystujących informację hydrometeorologiczną i wspomagających podejmowanie decyzji dotyczących lepszego zagospodarowania regionów ulegających wpływom niebezpiecznych czynników hydrometeorologicznych. Wymieniono główne charakterystyki stosowane do oceny jakości systemu reguł modelu rozmytego. Akcent położono na wskaźnik kompletności lingwistycznego systemu reguł oraz na problem wyboru z kompletnego systemu reguł zredukowanych wariantów systemów reguł. Zaproponowano podejście do wyboru z pełnego systemu reguł wariantów zredukowanych systemów reguł oraz sformalizowano metodę obliczenia liczby możliwych wariantów zredukowanych systemów reguł z pełnego systemu reguł. Zaprezentowano wyniki modelowania w Matlab Fuzzy Logic na pełnych i zredukowanych systemach reguł.
Various methodological approaches are used in knowledge based engineering for computer intelligent systems. A problem of the quality of rule base of fuzzy models developed for knowledge based IDSS is presented. This problem is considered on example IDSS/hm using the hydrometeorological information and supporting adaptation of regions to dangerous natural phenomena. The IDSS/hm can be included as a subsystem in regional management systems, help region in adaptation. The main characteristics of the quality of rule base of fuzzy models are described. A parameter of the linguistic rule base completeness and a problem of choice of the reduced variants of the rule base of fuzzy model from the complete rule base are emphasized. There is proposed an approach to choice of the reduced variants of rule base from the complete rule base and a formal method for calculating their number. The results of modelling in Matlab Fuzzy Logic on the full and reduced variants of rule base are presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 2, 2; 196-201
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MODEL-ORIENTED DECISION SUPPORT SYSTEM AND FUZZY INFORMATION PROCESSING FOR INCREASING EFFICIENCY OF UNIVERSITY – IT-COMPANY CONSORTIA
Autorzy:
Kondratenko, Yuriy P.
Kondratenko, Galyna V.
Sidenko, Ievgen V.
Kharchenko, Vyacheslav S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453957.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
decision support system
fuzzy logic
linguistic model
membership function
linguistic term
rule base
fuzzyfication
defuzzyfication
university – IT-company consortium
Opis:
In the paper the existing approaches for improving abovementioned collaboration processes, technologies and methodologies based on efficient methods of optimization and decision making, modern computer-based systems and Internet opportunities are been discussed. The main contribution of the authors in this paper is a structure of computerized decision making system (CDMS) which can help partners from education and industry to find the best model of university – IT-company consortia from proposed set of efficient models A1, A2, B, C and their rational combinations.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2015, 16, 1; 157-166
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
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 realizacja procesu dekompozycji lingwistycznej bazy wiedzy systemu wnioskowania przybliżonego
Hardware Implementation of the Knowledge Base Linguistic Decomposition of the Fuzzy Inference System
Autorzy:
Wyrwoł, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155723.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
funkcja przynależności
reguła rozmyta
baza wiedzy
wnioskowanie przybliżone
dekompozycja relacyjna
dekompozycja lingwistyczna
układ reprogramowalny FPGA
membership function
fuzzy rule
fuzzy relation
knowledge base
fuzzy inference
relational decomposition
linguistic decomposition
FPGA
Opis:
Metoda dekompozycji relacji rozmytych M. M. Gupty pozwala ograniczyć nakłady sprzętowe niezbędne w realizacji układowej systemów relacyjnych, jednak charakteryzuje się wysokim nakładem obliczeniowym. Tę niekorzystną własność można wyeliminować poprzez rozszerzenie metody podstawowej na płaszczyznę lingwistyczną. Podejście to pozwala wykorzystać uzyskane wyniki w realizacji zarówno systemów regułowych, relacyjnych, jak i mieszanych. W pracy przedstawiono sprzętowy modułu realizujący proces dekompozycji lingwistycznej bazy wiedzy zaimplementowany w systemie wnioskowania przybliżonego FPGA-FIS.
The hardware cost of the FATI relational fuzzy inference system can be reduced using M. M. Gupta's decomposition technique. It is based at projection operation defined for fuzzy relation. A lot of time is required to compute a global relation and a large memory to store it. In the paper has been proposed a modified M. M. Gupta's decomposition method expanded on linguistic level. It allows reducing hardware cost of the implementation of the FITA or FITA/FATI fuzzy inference systems. It can be implemented as a hardware unit in an FPGA structure to decrease an initialization time of the FPGA-FIS system.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 7, 7; 33-35
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimation of rule base quality of fuzzy models of intelligent decision support systems (IDSS)
Ocena jakości bazy reguł rozmytych modeli inteligentnych systemów wspomagania decyzji
Autorzy:
Tretyakova, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153419.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
baza reguł
środowisko rozmyte
zmienna lingwistyczna
inteligentny system wspomagania decyzji
informacja hydrometeorologiczna
rule base
fuzzy environment
linguistic variable
intelligent decision support system
hydrometeorological information
Opis:
Some problems of design of the fuzzy system rule base for Intelligent Decision Support System (IDSS) are considered. The fuzzy system rule base used at decision making about an accommodation of industrial and social objects in territories, dangerous from the point of view of hydrometeorological factors, is the object of research. An approach to determining the parameter of the fuzzy model rule base completeness is presented. Influence of the fuzzy model input vector structure on decisions offered by IDSS is investigated. Research is carried out with use of the package Matlab Fuzzy Logic.
W artykule autorka rozpatruje wybrane zagadnienia budowy rozmytej bazy reguł Inteligentnego Systemu Wspomagania Decyzji (ISWD) wykorzystującego informację hydrometeorologiczną. Informację hydrometeorologiczną charakteryzuje niepewność i niepełność. Powoduje to trudności w ocenie skutków decyzji podejmowanych na podstawie tej informacji. Jako narzędzie pomocnicze w tym przypadku może służyć ISWD, w którego strukturze zawarte są systemy rozmyte. Jako obiekt badań występuje baza reguł systemu rozmytego, wspomagającego proces podejmowania decyzji o możliwości rozmieszczenia obiektów socjalnych i przemysłowych na terenach zagrożonych niebezpiecznymi czynnikami hydrometeorologicznymi. W artykule autorka przedstawia podejście do określenia wskaźnika kompletności bazy reguł modelu rozmytego oraz wyniki badań wpływu struktury wektora wejścia modelu rozmytego na rozwiązania proponowane przez ISWD. Badania prowadzono przy wykorzystaniu oprogramowania Matlab Fuzzy Logic.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 12, 12; 1488-1490
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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
    Wyświetlanie 1-8 z 8

    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