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 classification" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-25 z 44
Tytuł:
Design of fuzzy rule-based classifiers through granulation and consolidation
Autorzy:
Riid, A.
Preden, J.-S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91638.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
pattern recognition
fuzzy classification
complexity reduction
Opis:
This paper addresses the issue how to strike a good balance between accuracy and compactness in classification systems - still an important question in machine learning and data mining. The fuzzy rule-based classification approach proposed in current paper exploits the method of rule granulation for error reduction and the method of rule consolidation for complexity reduction. The cooperative nature of those methods - the rules are split in a way that makes efficient rule consolidation feasible and rule consolidation itself is capable of further error reduction - is demonstrated in a number of experiments with nine benchmark classification problems. Further complexity reduction, if necessary, is provided by rule compression.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2017, 7, 2; 137-147
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On wavelet based enhancing possibilities of fuzzy classification methods
Autorzy:
Lilik, Ferenc
Solecki, Levente
Sziová, Brigita
Kóczy, László T.
Nagy, Szilvia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384751.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
fuzzy classification
wavelet analysis
fuzzy rule interpolation
structural entropy
Opis:
If the antecedents of a fuzzy classification method are derived from pictures or measured data, it might have too many dimensions to handle. A classification scheme based on such data has to apply a careful selection or processing of the measured results: either a sampling, re‐ sampling is necessary. or the usage of functions, transfor‐ mations that reduce the long, high dimensional observed data vector or matrix into a single point or to a low num‐ ber of points. Wavelet analysis can be useful in such cases in two ways. As the number of resulting points of the wavelet ana‐ lysis is approximately half at each filters, a consecutive application of wavelet transform can compress the me‐ asurement data, thus reducing the dimensionality of the signal, i.e., the antecedent. An SHDSL telecommunication line evaluation is used to demonstrate this type of appli‐ cability, wavelets help in this case to overcome the pro‐ blem of a one dimensional signal sampling. In the case of using statistical functions, like mean, variance, gradient, edge density, Shannon or Rényi en‐ tropies for the extraction of the information from a pic‐ ture or a measured data set, and they don not produce enough information for performing the classification well enough, one or two consecutive steps of wavelet analy‐ sis and applying the same functions for the thus resulting data can extend the number of antecedents, and can dis‐ till such parameters that were invisible for these functi‐ ons in the original data set. We give two examples, two fuzzy classification schemes to show the improvement caused by wavelet analysis: a measured surface of a com‐ bustion engine cylinder and a colonoscopy picture. In the case of the first example the wear degree is to be deter‐ mine, in the case of the second one, the roundish polyp content of the picture. In the first case the applied statisti‐ cal functions are Rényi entropy differences, the structural entropies, in the second case mean, standard deviation, Canny filtered edge density, gradients and the entropies. In all the examples stabilized KH rule interpolation was used to treat sparse rulebases.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2020, 14, 2; 32-41
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Self-configuring hybrid evolutionary algorithm for fuzzy imbalanced classification with adaptive instance selection
Autorzy:
Stanovov, V.
Semenkin, E.
Semenkina, O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91578.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
fuzzy classification
instance selection
genetic fuzzy system
self-configuration
Opis:
A novel approach for instance selection in classification problems is presented. This adaptive instance selection is designed to simultaneously decrease the amount of computation resources required and increase the classification quality achieved. The approach generates new training samples during the evolutionary process and changes the training set for the algorithm. The instance selection is guided by means of changing probabilities, so that the algorithm concentrates on problematic examples which are difficult to classify. The hybrid fuzzy classification algorithm with a self-configuration procedure is used as a problem solver. The classification quality is tested upon 9 problem data sets from the KEEL repository. A special balancing strategy is used in the instance selection approach to improve the classification quality on imbalanced datasets. The results prove the usefulness of the proposed approach as compared with other classification methods.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2016, 6, 3; 173-188
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
FUZZY CLASSIFICATION OF SYMBOLIC OBJECTS
Autorzy:
Machowska-Szewczyk, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453644.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
fuzzy classification
symbolic data
histogram-valued symbolic data
Opis:
The aim of this work is to present fuzzy clustering algorithm for objects, which can be described by mixed feature-type symbolic data and fuzzy data. The main idea is the transformation of mixed feature-type symbolic data and fuzzy data into histogram-valued symbolic data. Fuzzy classification is very useful in case, when classes are difficult separated, mixed objects can be classified into class with the fixed degree of membership.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 2; 51-60
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A framework of a ship domain-based near-miss detection method using Mamdani neuro-fuzzy classification
Autorzy:
Niksa-Rynkiewicz, T.
Szłapczyński, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/260244.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
near-miss
collision risk
ship domain
fuzzy classification
Opis:
Safety analysis of navigation over a given area may cover application of various risk measures for ship collisions. One of them is percentage of the so called near- miss situations (potential collision situations). In this article a method of automatic detection of such situations based on the data from Automatic Identification System (AIS), is proposed. The method utilizes input parameters such as: collision risk measure based on ship’s domain concept, relative speed between ships as well as their course difference. For classification of ships encounters, there is used a neuro-fuzzy network which estimates a degree of collision hazard on the basis of a set of rules. The worked out method makes it possibile to apply an arbitrary ship’s domain as well as to learn the classifier on the basis of opinions of experts interpreting the data from the AIS.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2018, S 1; 14-21
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A multi-case-based assembly management method for the shipbuilding industry
Autorzy:
Iwańkowicz, Remigiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1551812.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
assembly management
shipbuilding
case-based reasoning
fuzzy classification
Opis:
This article describes a method for planning the assembly of ship hulls that focuses on a welding sequence, takes into account subassembly processes and makes use of a previously built database of structures. Different degrees of similarity between structures are taken into account. The described research led to the development of an intelligent hybrid sequencing method for structure assembly that uses fuzzy clustering, case-based reasoning and evolutionary optimization. The method is called ‘Multi-case-Based Assembly Planning (MBAP)’. The method is developed to provide satisfactory solutions with low user effort. The analyses carried out show that the calculations are highly timeefficient. The developed evolutionary algorithm converges on sub-optimal solutions. The MBAP method can be directly implemented by any shipbuilder that assembles hulls. Apart from this, fuzzy clustering integrated with case-based reasoning can be applied in practice. The integration of fuzzy clustering and case-based reasoning has been taken to a level higher than previously described in the literature.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2021, 2; 27-35
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przestrzenne zróżnicowanie poziomu jakości życia w Polsce
Autorzy:
Sompolska-Rzechuła, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/542144.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
quality of life
fuzzy classification
voivodships
jakość życia
klasyfikacja rozmyta
województwa
Opis:
Przedmiotem artykułu jest ocena podobieństwa województw Polski pod względem poziomu jakości życia mieszkańców oraz określenie typologicznych klas województw w zakresie analizowanego zjawiska. Badanie przeprowadzono metodą klasyfikacji rozmytej — C-średnich. Wybór metody wynikał z charakteru badanego zjawiska, które jest trudne do jednoznacznego określenia. W badaniu wykorzystano informacje pochodzące z opracowań GUS oraz dane z Diagnozy Społecznej 2015 dotyczące 2014 r. Przeprowadzona analiza wykazała, że województwa Polski są bardzo zróżnicowane pod względem poziomu jakości życia.
The subject of the article is to assess the similarity of voivodships in Poland in terms of the quality of life of inhabitants and to define typological classes of voivodships concerning the analysed phenomenon. The study was conducted by means of fuzzy classification — C-means. The choice of the method resulted from the nature of the researched phenomenon, which is difficult to identify unequivocally. Data from the CSO studies and the Social Diagnosis 2015 relating to 2014 were used in the research. The analysis proved that Polish voivodships are very different in terms of the quality of life.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 6
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Typologia struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym z zastosowaniem klasyfikacji rozmytej
Typology of agrarian structure of voivodships in dynamic aspect according to fuzzy classification
Autorzy:
Bożek, Jadwiga
Bożek, Bogusław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453301.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
struktura agrarna województw
klasyfikacja rozmyta
dynamika
agrarian structure of voivodships
fuzzy classification
dynamics
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki grupowania województw pod względem podobieństwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002, 2008. Zastosowano metodę klasyfikacji rozmytej. Przyjęto następujące grupy obszarowe gospodarstw: 1-5 ha, 5-10 ha, 10-20 ha, 20-50 ha, 50 i więcej ha. Następnie, poprzez zastosowanie wybranych mierników taksonomicznych, przeprowadzono analizę porównawczą uzyskanych wyników pod względem kierunku i stopnia zmian strukturalnych w wyodrębnionych grupach, jak również zmian w zróżnicowaniu międzygrupowym.
The paper presents the results of grouping procedure carried out for voivodships according to the similarity of agrarian structure of farms for the data from the year 1996, 2002, 2008. Fuzzy classification method was applied. The following areal groups were established:1-5 hectares, 5-10 hectares, 10-20 hectares, 20-50 hectares, 50 hectares and more. Afterwards, by the application of chosen taxonomic measures comparative analysis of the results was carried out with respect the direction and degree of structural changes in delimitated groups as well as changes in differentiation between groups.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2011, 12, 2; 91-100
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Actualization of the distributed knowledge base of ergatic system using the method of fuzzy classification
Aktualizacja rozproszonej bazy wiedzy systemu ergatycznego za pomocą metody klasyfikacji rozmytej
Autorzy:
Perederii, V.
Borchik, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407801.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
knowledge base
fuzzy classification
membership functions
objects
baza wiedzy
klasyfikacja rozmyta
funkcje przynależności
obiekty
Opis:
In the article a method of actualization the distributed knowledge base of ergatic system using the method of fuzzy classification is proposed. As an example we consider the request choice formation of an alternative of decision-making from the knowledge base, according to the values of the input parameters. Genetic algorithm is used for finding optimal solutions. For automation of calculations MATLAB software package was used.
W pracy zaproponowano metodę aktualizacji rozproszonej bazy wiedzy systemu ergatycznego (system maszyna-człowiek) używając rozmytej klasyfikacji. Rozważono przykłady formułowania zapytań, wybór alternatywnych decyzji z bazy wiedzy, zgodnie z wartościami parametrów wejściowych. Celem znalezienia optymalnych rozwiązań zastosowano algorytmy genetyczne. Do automatyzacji obliczeń zastosowano pakiet MATLAB.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2014, 3; 3-5
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Expert System for Automatic Classification of Sound Signals
Autorzy:
Tyburek, Krzysztof
Kotlarz, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/307799.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
audio descriptors
bird species
fuzzy classification of audio signals
MPEG-7
spectral features of sound
Opis:
In this paper, we present the results of research focusing on methods for recognition/classification of audio signals. We consider the results of the research project to serve as a basis for the main module of a hybrid expert system currently under development. In our earlier studies, we conducted research on the effectiveness of three classifiers: fuzzy classifier, neural classifier and WEKA system for reference data. In this project, a particular emphasis was placed on fine-tuning the fuzzy classifier model and on identifying neural classifier applications, taking into account new neural networks that we have not studied so far in connection with sounds classification methods.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2020, 2; 86-90
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Struktura obszarowa gospodarstw rolnych w Polsce na tle innych krajów Unii Europejskiej
Area structure of farms in Poland against the background of other European Union countries
Autorzy:
Bożek, Jadwiga
Szewczyk, Janina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1043935.pdf
Data publikacji:
2020-09-30
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
struktura obszarowa gospodarstw rolnych
użytki rolne
klasyfikacja rozmyta
area structure of farms
farmland
fuzzy classification
Opis:
Celem badania omawianego w artykule jest określenie miejsca Polski wśród krajów Unii Europejskiej (UE) pod względem struktury obszarowej gospodarstw rolnych. Pod uwagę wzięto liczbę gospodarstw w grupach wielkościowych użytków rolnych (UR) oraz zajmowaną przez nie powierzchnię UR. Sytuacja Polski została przedstawiona także w ujęciu regionalnym ze względu na zróżnicowanie rolnictwa. Badanie przeprowadzono na podstawie danych Eurostatu i danych GUS za rok 2016. Uwzględniono następujące grupy obszarowe gospodarstw: do 2 ha UR, 2–5 ha, 5–10 ha, 10–20 ha, 20–50 ha, 50 ha i więcej. Za pomocą metody klasyfikacji rozmytej pogrupowano kraje UE w cztery zbiory złożone z obiektów o podobnej strukturze obszarowej gospodarstw. Wyniki badania pokazały, że Polska znajduje się w grupie krajów o dużym rozdrobnieniu gospodarstw, razem z Chorwacją, Grecją, Hiszpanią, Portugalią, Słowacją, Słowenią i Włochami. Bardziej rozdrobnioną strukturę gospodarstw mają jedynie Bułgaria, Cypr, Rumunia i Węgry. Pod względem powierzchni użytków rolnych skupionej w dużych gospodarstwach sytuacja w rolnictwie polskim przedstawia się niekorzystnie, także w porównaniu do nowych krajów członkowskich UE, takich jak Czechy, Słowacja, Węgry i Bułgaria. W Polsce gospodarstwa największe, o powierzchni co najmniej 50 ha UR, skupiają zaledwie ok. 1/3 ogółu UR i jest to (po Słowenii) najniższy odsetek w całej UE.
The purpose of the article is to find out which group of EU countires determined on the basis of the specific features of the area structure of their farms Poland belongs to. Two aspects of this structure were taken into account: the number of farms in particular size groups of farmland and the area of farmland they occupy. Poland’s situation was also presented in the regional context, taking into consideration the variety of agricultural activity. The research was based on data obtained from Eurostat and Statistics Poland for the year 2016. The following groups of farm area were considered: farmland under 2 hectares, 2–5 hectares, 5–10 hectares, 10–20 hectares, 20–50 hectares and 50 hectares and larger. Based on the fuzzy classification method, EU countries were classified into 4 groups according to the area structure of their farms. The results of the research demonstrated that Poland belongs to a group of countries with a high level of fragmentation of farms, jointly with Croatia, Greece, Spain, Portugal, Slovakia, Slovenia and Italy. Only 4 countries have a more fragmented farm structure: Bulgaria, Cyprus, Romania and Hungary. As regards the proportion of the area of farmland concentrated in large farms, it is unfavourable in Poland, also when compared to new EU member states, such as the Czech Republic, Slovakia, Hungary and Bulgaria. In Poland the largest farms, with an area of at least 50 hectares, account only for about 1/3 of the total farmland, which, except for Slovenia, is the lowest percentage in the entire EU.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 9; 48-62
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
TYPY STRUKTURY OBSZAROWEJ GOSPODARSTW ROLNYCH W KRAJACH UNII EUROPEJSKIEJ W OKRESIE 2005-2013
TYPES OF AGRARIAN STRUCTURE IF FARMS IN EUROPEAN UNION COUNTRIES IN THE PERIOD OF 2005-2013
Autorzy:
Bożek, Jadwiga
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/452788.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
typy struktury agrarnej
kraje UE
klasyfikacja rozmyta
types of agrarian structure
EU countries
fuzzy classification
Opis:
Struktura agrarna krajów Unii Europejskiej jest silnie zróżnicowana. W pracy porównano typy struktury obszarowej gospodarstw rolnych w krajach UE w latach 2005, 2010, 2013. Badania przeprowadzono na podstawie danych Eurostat-u. W oparciu o metodę klasyfikacji rozmytej wyodrębnione zostały grupy krajów podobnych pod względem rozkładu liczby gospodarstw (według grup obszarowych użytków rolnych). Na tej podstawie zidentyfikowano 4 typy struktury agrarnej krajów Unii Europejskiej. W okresie 2005-2013 typy badanej struktury uległy nieznacznym zmianom, natomiast zmienił się skład grup krajów charakteryzujących się danym typem struktury.
The agrarian structure of farms in the countries of the European Union is very differentiated. The paper presents the comparison of the types of the agrarian structure of farms in the EU countries within in the years 2005, 2010 and 2013. The investigation was carried out on the basis of the Eurostat data. The application of the fuzzy set method of objects classification groups of countries thought to be similar with respect to the distribution of number of farms (according to areal groups of arable land). This foundation allowed for identification of 4 types of agrarian structure of EU countries. Within the period 2005-2013 types of the structure under investigation had undergone insignificant changes, although the contents of particular groups of countries of specific type of structure changed.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 2; 200-209
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ZRÓŻNICOWANIE I DYNAMIKA ZMIAN POWIERZCHNI UŻYTKÓW ROLNYCH WEDŁUG GRUP OBSZAROWYCH GOSPODARSTW W KRAJACH UNII EUROPEJSKIEJ W OKRESIE 2010-2013
DIVERSIFICATION AND DYNAMICS OF CHANGES IN THE UTILISED AGRICULTURAL AREA BY FARMS AREAL GROUPS IN THE EUROPEAN UNION COUNTRIES IN THE YEARS 2010-2013
Autorzy:
Bożek, Jadwiga
Kukuła, Karol
Nowak, Czesław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453237.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
powierzchnia użytków rolnych
Unia Europejska
dynamika
klasyfikacja rozmyta
utilised agricultural area
European Union
dynamics
fuzzy classification
Opis:
W pracy przedstawiono zróżnicowanie i dynamikę zmian powierzchni użytków rolnych skupionych w gospodarstwach o różnej wielkości w krajach Unii Europejskiej w latach 2010 – 2013. Badania przeprowadzono na podstawie danych Eurostat-u. Uwzględniono następujące grupy gospodarstw i kierunek zmian badanej struktury w poszczególnych krajach. W oparciu o klasyfikację rozmytą wyodrębniono cztery grupy krajów o podobnym odsetku UR skupionych w gospodarstwach o różnej wielkości.
The present paper discusses the diversification and dynamics of changes in the utilised agricultural area in farms representing different areal groups in the EU in the years 2010-2013. The study has been conducted based on the Eurostat data. The following areal groups have been taken into account Keywords: utilised agricultural area, European Union, dynamics, fuzzy classification
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 4; 561-572
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Przestrzenne zróżnicowanie struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym
The dynamics of spatial diversification of the agrarian structure of voivodeships
Autorzy:
Bożek, Jadwiga
Bogocz, Danuta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/957513.pdf
Data publikacji:
2012-06
Wydawca:
Małopolska Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Tarnowie
Tematy:
struktura agrarna województw
klasyfikacja rozmyta
dynamika zmian
agrarian structure of voivodeships
fuzzy classification
dynamics of changes
Opis:
Celem pracy jest ocena zróżnicowania struktury agrarnej województw w ujęciu dynamicznym w latach 1996–2008. Obliczenia przeprowadzono na podstawie danych statystycznych GUS – liczby i powierzchni gospodarstw rolnych według grup obszarowych dla poszczególnych województw. Korzystając z metody klasyfikacji rozmytej, dokonano grupowania województw pod względem podobieństwa struktury agrarnej dla danych z lat: 1996, 2002, 2008. W wyniku grupowania dla każdego roku otrzymano cztery grupy o takim samym składzie. Grupę I tworzą województwa: małopolskie, śląskie i podkarpackie. Występuje tu największe rozdrobnienie struktury agrarnej. W 2008 roku w województwach tej grupy średnio 82,7% gospodarstw ma powierzchnię 1–5 ha, 14,4% to gospodarstwa o powierzchni 5–10 ha. Pozostałe gospodarstwa stanowią znikomy odsetek: 10–20 ha – 3,3%, 20–50 ha – 1,1%, powyżej 50 ha – 0,3%. Do grupy II należą województwa: łódzkie, mazowieckie i lubelskie, gdzie wskaźniki struktury kształtują się odpowiednio na poziomie: 51,5%, 29,2%, 14%, 4,2% i 0,5%. Najmniej rozdrobniona struktura występuje w województwach grupy III: podlaskim, kujawsko-pomorskim, pomorskim, warmińsko-mazurskim i wielkopolskim. Średni rozkład struktury jest tu najbardziej równomierny: 35,5%, 23%, 25,2%, 13,3% i 3,1%. Grupę IV tworzą województwa: lubuskie, dolnośląskie i opolskie. Średnie wskaźniki struktury przyjmują odpowiednio wartości: 57%, 19,9%, 12,5%, 7,3% i 3,2%. Przeprowadzona analiza dynamiki wykazała, że badana struktura zmienia się w tym samym kierunku i tempie w województwach należących do tej samej grupy typologicznej. Dotyczy to zarówno zmian wskaźników struktury, jak i dynamiki liczebności klas obszarowych.
The aim of the paper is to assess diversification dynamics of the agrarian structure of voivodeships in years 1996-2008. The calculations were made on the basis of statistical data obtained from the Central Statistical Office—the number and area of farms have been grouped by voivodeships. With the use of a fuzzy classification method, voivodeships have been divided into groups of similar agrarian structures according to data of 1996, 2002 and 2008. As a result, 4 groups comprising the same voivodeships in each year have been distinguished. Group I con- sists of Małopolskie, Śląskie and Podkarpackie voivodeships. It is characterized by the highest degree of fragmentation of the agrarian structure. In 2008 around 82% of farms had the area of 1-5 hectares, while 14.4% of them had the area of 5-10 hectares. The remaining farms repre- sent a very small proportion: 10-20 hectares—3.3%, 20-50 hectares—1.1%, more than 50 hec¬tares—0.3%. Group II consists of Łódzkie, Mazowieckie and Lubelskie voivodeships, where structure indices are as follows: 51.5%, 29.2%, 14%, 4.2% and 0.5%. The lowest degree of fragmentation is observed in group III, comprising Podlaskie, Kujawsko-Pomorskie, Pomorskie, Warmińsko-Mazurskie and Wielkopolskie voivodeships. The average structure is more regular in this group: 35.5%, 23%, 25.2%, 13.3% and 3.1%. Group IV consists of Lubuskie, Dolnośląskie and Opolskie voivodeships and average structure indices are as follows: 57%, 19.9%, 12.5%, 7.3% and 3.2%. The analysis of dynamics shows that the investigated structure changes in the same direction and at the same rate in voivodeships from the same typological group, both in respect of changes of structure indices and in respect of the number dynamics of area classes.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie; 2012, 1(20); 21-38
1506-2635
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zmiany struktury obszarowej gospodarstw rolnych w ujęciu grup typologicznych województw
Changes in areastructure of farmsin terms of typological groups of voivodships
Autorzy:
Bożek, Jadwiga
Szewczyk, Janina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/962769.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
struktura obszarowa gospodarstw
województwa
klasyfikacja roz-myta
grupy typologiczne
: area structure
voivodships
fuzzy classification
typological groups
Opis:
Celem badania omawianego w niniejszej pracy jest określenie skali, kierunków zmian oraz stopnia zróżnicowania struktury obszarowej gospodarstw rolnych w Polsce w latach 2010–2016 w ujęciu grup typologicznych województw. Badanie przeprowadzono na podstawie danych GUS dotyczących liczby gospodarstw rolnych według grup obszarowych w układzie województw za lata 2010 i 2016. W analizie przyjęto następujące grupy wielkościowe gospodarstw: do 2 ha użytków rolnych, 2–5 ha, 5–10 ha, 10–20 ha, 20– –50 ha oraz 50 ha i więcej. Opierając się na klasyfikacji rozmytej, wyodrębniono cztery grupy typologiczne, składające się z województw o podobnej strukturze obszarowej gospodarstw. Następnie przedstawiono zmiany w strukturze grup typologicznych i zróżnicowaniu międzygrupowym. We wszystkich grupach stwierdzono spadek ogólnej liczby gospodarstw, głównie gospodarstw do 10 ha, i wzrost liczby gospodarstw powyżej 50 ha, przy czym dynamika i skala zmian były zróżnicowane regionalnie. W największym stopniu zmniejszyła się liczba gospodarstw w województwach o najbardziej rozdrobnionej strukturze agrarnej. Struktura grup typologicznych zmieniła się nieznacznie.
The aim of the research discussed in this paper is to determine the scale, directions of changes and the degree of diversification of area structure of farms in Poland in the period of 2010–2016, in terms of typological groups of voivodships. The research was conducted on the basis of the data of Statistics Poland regarding the number of agricultural farms by size groups in voivodships for the years of 2010 and 2016. The following farm size groups were adopted in the analysis: farmland under 2 ha, farmland of 2–5 ha, farmland of 5–10 ha, farmland of 10–20 ha, farmland of 20–50 ha, and farmland of or over 50 ha. Based on fuzzy classification, four typological groups, consisting of voivodships of a similar area structure, were selected. Next, changes in the structure of typological groups and intergroup differentiation were presented. There occurred a fall in the number of farms up to 10 ha and the growth in the number of farms over 50 ha in all typological groups, but the dynamics and scale of these changes were diverse in regions. The biggest fall has been observed in the number of farms in voivodships with the most fragmented agricultural structure. The structure of typological groups has changed only slightly.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2019, 64, 8; 19-31
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena zróżnicowania udziału lokalnych źródeł biomasy w zaspokojeniu potrzeb cieplnych na obszarach wiejskich województwa świętokrzyskiego
Evaluation of differentiation of local sources of biomass in the to cover the needs of heating in rural areas of the swietokrzyskie province
Autorzy:
Szul, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/883876.pdf
Data publikacji:
2019-11-21
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
Tematy:
obszary wiejskie
zuzycie ciepla
biomasa
potencjal energetyczny
potrzeby cieplne
zrodla biomasy
woj.swietokrzyskie
heating
final energy consumption
biomass technical potential
fuzzy classification
Opis:
Przeprowadzono analizę zużycia ciepła i potencjału energetycznego biomasy w poszczególnych powiatach województwa świętokrzyskiego. Popyt na ciepło na obszarach wiejskich województwa kształtuje się na poziomie ok. 20 PJ, zaś potencjał techniczny biomasy, która może być wykorzystana na cele energetyczne wynosi 5,2 PJ. Na tej podstawie szacuje się, że udział biomasy w pokryciu potrzeb cieplnych na terenie województwa może wynieść 33%. Najwyższy udział biomasy w zaspokojeniu potrzeb cieplnych występuje w powiatach kazimierskim i włoszczowskim, najniższy zaś w powiatach sandomierskim i kieleckim.
The analysis of heat consumption and energy potential of biomass in particular poviats of the Świętokrzyskie Province was carried out. The demand for heat in the rural areas of the voivodship is around 20 PJ, while the biomass technical potential that can be used for energy purposes is 5.2 PJ. On this basis, it is estimated that the share of biomass in the cove-rage of thermal needs in the province may amount to 25%. The highest share of biomass in satisfying thermal needs occurs in the districts of Kazimierza and Włoszczowa, and the lowest in the districts of Sandomierz and Kielce.
Źródło:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna; 2019, 4; 13-16
1732-1719
2719-4221
Pojawia się w:
Technika Rolnicza Ogrodnicza Leśna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new approach for the clustering using pairs of prototypes
Autorzy:
Jezewski, M.
Czabanski, R.
Leski, J.
Horoba, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333693.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
fuzzy clustering
pairs of prototypes
fuzzy rule-based classification
grupowanie rozmyte
pary prototypów
rozmyta klasyfikacja oparta na regułach
Opis:
In the presented work two variants of the fuzzy clustering approach dedicated for determining the antecedents of the rules of the fuzzy rule-based classifier were presented. The main idea consists in adding additional prototypes (’prototypes in between’) to the ones previously obtained using the fuzzy c-means method (ordinary prototypes). The ’prototypes in between’ are determined using pairs of the ordinary prototypes, and the algorithm based on distances and densities finding such pairs was proposed. The classification accuracy obtained applying the presented clustering approaches was verified using six benchmark datasets and compared with two reference methods.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 113-121
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fuzzy classification of European regions in the evaluation of smart growth
Ocena inteligentnego rozwoju regionów europejskich z zastosowaniem klasyfikacji rozmytej
Autorzy:
Markowska, Małgorzata
Jefmański, Bartłomiej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422986.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
fuzzy region classification
fuzzy c-means
Europe 2020
smart growth of regions
rozmyta klasyfikacja regionów
rozmyta metoda c-średnich
Europa 2020
rozwój inteligentny regionów
Opis:
“Europe 2020 Strategy” presents the vision of European economy development, in which smart development, i.e. development based on knowledge and innovation, constitutes one of major priorities. Smart specialization which refers to enterprises, research centres and high schools cooperating in defining the most promising areas of specialization in a given region, represents one of crucial smart development components. Smart specialization refers to both, the concept and the tool, allowing regions and countries to assess their unique position in knowledge-based economy. This knowledge should not be underestimated at the stage of preparing regional and interregional policy assumptions and specifying directions for the distribution of financial means allocated to further development of regions, constructing their advantage in regional space and position in knowledge based economy. Therefore, the essential objective of the hereby study is to distinguish classes of regions in European space with regard to one complex phenomenon, i.e. smart specialization. For this reason both classical and fuzzy classification methods were applied. Such approach facilitated e.g. specifying these regions for which it is difficult to provide clear division regarding their membership in distinguished classes. They are the regions which “keep searching” for their optimum path of smart development and which should be offered particular attention from entities managing development at regional, national and overall EU level.
„Strategia Europa 2020” stanowi wizję rozwoju gospodarki europejskiej, dla której jednym z priorytetów jest rozwój inteligentny czyli oparty na wiedzy i innowacjach. Istotnym elementem inteligentnego rozwoju jest inteligentna specjalizacja obejmująca przedsiębiorstwa, ośrodki badawcze oraz szkoły wyższe, które współpracują na rzecz określenia najbardziej obiecujących obszarów specjalizacji w danym regionie. Stanowi ona zarówno koncepcję jak i narzędzie pozwalające regionom i krajom ocenić ich unikalną pozycję w gospodarce opartej na wiedzy. Trudno przecenić tą wiedzę na etapie formułowania założeń polityk regionalnych i interregionalnych oraz ustalania kierunków dystrybucji środków finansowych przeznaczonych na dalszy rozwój regionów budujących swoją przewagę w przestrzeni regionalnej oraz pozycję w gospodarce opartej na wiedzy. Dlatego zasadniczym celem niniejszego opracowania było wyodrębnienie klas regionów w przestrzeni europejskiej ze względu na zjawisko złożone jakim jest inteligentna specjalizacja. W tym celu zastosowano klasyczne i rozmyte metody klasyfikacji. Podejście takie umożliwiło m.in. wskazanie tych regionów, dla których nie można jednoznacznie określić przynależności do wyodrębnionych klas. Są to regiony „poszukujące” optymalnej ścieżki inteligentnego rozwoju, które winne zostać otoczone szczególną uwagą przez podmioty zarządzające rozwojem zarówno na szczeblu regionalnym, krajowym jak i całej wspólnoty europejskiej.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2012, 59, 1; 74-93
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modified neuro-fuzzy TSK network and its application in electronic nose
Autorzy:
Osowski, S.
Brudzewski, K.
Tran-Hoai, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201226.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
neuro-fuzzy TSK networks
fuzzy clusterization
regression
classification
Opis:
The paper develops the modified structure of the Takagi-Sugeno-Kang neuro-fuzzy network with a theoretical basis for its adaptation. The simplified structure follows from the basic theoretical considerations concerning the way of creating the inference rules. The important point of this solution is the application of the fuzzy clustering algorithm to the input data. The efficiency of the proposed solution has been checked on the examples of regression and classification problems concerning the electronic nose.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2013, 61, 3; 675-680
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Diagnostics of synchronous motor based on sound recognition with application of Linear Predictive Cepstrum Coefficients and fuzzy classifier
Autorzy:
Głowacz, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92999.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
sound recognition
processing
classification
diagnostics
fuzzy classifier
Opis:
This document provides the concept of investigations of acoustic signals of imminent failure conditions of synchronous motor. Measurements were made by recorder OLYMPUS WS-200S. Sound recognition software has been implemented. Algorithms of signal processing and analysis have been used. The system is based on the LPCC algorithm and fuzzy classifier with triangular membership function. Results confirm the correct operation of the system of sound recognition of synchronous motor.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2009, 2(13); 63-72
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Optimising a fuzzy fault classification tree by a single-objective genetic algorithm
Autorzy:
Zio, E.
Baraldi, P.
Popescu, I. C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069595.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
fault classification
decision tree
fuzzy logic
genetic algorithm
Opis:
In this paper a single-objective Genetic Algorithm is exploited to optimise a Fuzzy Decision Tree for fault classification. The optimisation procedure is presented with respect to an ancillary classification problem built with artificial data. Work is in progress for the application of the proposed approach to a real fault classification problem.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2007, 2; 391--400
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of new method of initialisation of neuro - fuzzy systems with support vector machines
Analiza nowej metody inicjalizacji systemów neuronowo – rozmytych z wykorzystaniem maszyn wektorów wspierających
Autorzy:
Simiński, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375675.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
support vector machine (SVM)
neuro-fuzzy systems
classification
regression
Opis:
The correspondence between support vector machines and neuro-fuzzy systems is very interesting. The full equivalence for classification and partial for regression has been formally shown. The equivalence has very interesting implication. It is a base for a new method of initialization of neurofuzzy systems, ie. for creating of fuzzy rule base. The commonly used methods are based on reversion of item: the premises of fuzzy rules split input domain into region, thus premises of fuzzy rules can be elaborated by partition of input domain. This leads to three main classes of partition of input domain. The above mentioned equivalence results in new way of creating the rule base. Now the input domain is not partitioned, but the premises of fuzzy rules are extracted from support vector. The objective of the paper is to examine the advantages and disadvantages of this new method for creation of fuzzy rule bases for neuro-fuzzy systems.
Związek pomiedzy maszynami wektorów podpierajacych i systemami neuronoworozmytymi jest bardzo interesujący. Została wykazana pełna odpowiedniość między tymi systemami dla klasyfikacji i częściowa dla regresji. Odpowiedność ta ma bardzo ważną konsekwencję. Jest podstawa do opracowania nowego sposobu tworzenia bazy reguł dla systemu neuronowo-rozmytego. Dotychczasowe metody opieraja się na podziale przestrzeni wejściowej, a następnie przekształcenia tak powstałych regionów w przesłanki rozmytych reguł. Tutaj możliwe jest przekształcanie wektorów wspierających na przesłanki reguł rozmytych. Celem artykułu jest przebadanie możliwości stosowania takiego podejścia do inicjalizacji systemów neuronowo-rozmytych. Eksperymenty wykazują dosć istotną wadę tego podejścia. W jego wyniku powstają bardzo liczne zbiory reguł rozmytych, co zupełnie przeczy idei interpretowalności wiedzy w systemach neuronowo-rozmytych. Manipulacja pewnymi parametrami umożliwia zmiejszenie liczby reguł, jednak manipulacja ta jest trudna i wymaga wielu prób. Drugą dość istotna wadą jest wyraźnie wyższy błąd wypracowywany przez systemy inicjalizowane przez SVM w porównaniu do systemów, których bazy reguł tworzone sa˛ poprzez podział przestrzeni wejściowej.
Źródło:
Theoretical and Applied Informatics; 2012, 24, 3; 243-254
1896-5334
Pojawia się w:
Theoretical and Applied Informatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Machine fault diagnosis and condition prognosis using classification and regression trees and neuro-fuzzy inference systems
Autorzy:
Tran, V. T.
Yang, B. S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/971018.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
fault diagnosis
classification
induction motors
decision trees
forecasts
fuzzy systems
Opis:
This paper presents an approach to machine fault diagnosis and condition prognosis based on classification and regression trees (CART) and neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). In case of diagnosis, CART is used as a feature selection tool to select pertinent features from data set, while ANFIS is used as a classifier. The crisp rules obtained from CART are then converted to fuzzy if-then rules, employed to identify the structure of ANFIS classifier. The hybrid of back-propagation and least squares algorithm are utilized to tune the parameters of the membership functions. The data sets obtained from vibration signals and current signals of the induction motors are used to evaluate the proposed algorithm. In case of prognosis, both of these models in association with direct prediction strategy for long-term prediction of time series techniques are utilized to forecast the future values of machine operating condition. In this case, the number of available observations and the number of predicted steps are initially determined by false nearest neighbor method and auto mutual information technique, respectively. These values are subsequently utilized as inputs for prediction models. The performance of the proposed prognosis system is then evaluated by using real trending data of a low methane compressor. A comparative study of the predicted results obtained from CART and ANFIS models is also carried out to appraise the prediction capability of these models. The results of the proposed methods in both cases indicate that CART and ANFIS offer a potential for machine fault diagnosis and for condition prognosis.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2010, 39, 1; 25-55
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of modified fuzzy clustering to medical data classification
Autorzy:
Jeżewski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333509.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
grupowanie rozmyte
klasyfikacja
dane medyczne
fuzzy clustering
classification
medical data
Opis:
Classification plays very important role in medical diagnosis. This paper presents fuzzy clustering method dedicated to classification algorithms. It focuses on two additional sub-methods modifying obtained clustering prototypes and leading to final prototypes, which are used for creating the classifier fuzzy if-then rules. The main goal of that work was to examine a performance of the classifier which uses such rules. Commonly used including medical benchmark databases were applied. In order to validate the results, each database was represented by 100 pairs of learning and testing subsets. The obtained classification quality was better in relation to the one of the best classifiers - Lagrangian SVM and suggests that presented clustering with additional sub-methods are appropriate to application to classification algorithms.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2011, 17; 51-57
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Risk-based maintenance assessment in the manufacturing industry: minimisation of suboptimal prioritisation
Autorzy:
Ratnayake, R. M. Chandima
Antosz, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406817.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
classification
fuzzy logic
manufacturing firms
risk based maintenance
risk matrix
Opis:
Manufacturing firms continuously strive to increase the efficiency and effectiveness in the maintenance management processes. Focus is placed on eliminating the unexpected failures which cause unnecessary costs and the production losses. Risk-based maintenance (RBM) strategies enable to address the above through the identification of probability and consequences of potential failures whilst providing a way for prioritisation of maintenance actions based on the risk of possible failures. Such prioritisations enable to identify the optimal maintenance strategy, intervals of maintenance tasks, and optimal level of spare parts inventory. However, the risk assessment activities are performed with the support of a risk matrix. Suboptimal classifications and/or prioritisations arise due to the inherent nature of the risk matrix. This is caused by the fact that there are no means to incorporate actual circumstances at the boundary of the input ranges or at the levels of linguistic data and risk categories. In this paper, a risk matrix is first developed in collaboration with one of the manufacturing firms in Poland. Then, it illustrates the use of fuzzy logic for minimisation of suboptimal prioritisation and/or classifications using a fuzzy inference system (FIS) together with illustrative membership functions and a rule base. Finally, an illustrative risk assessment is also demonstrated to illustrate the methodology.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2017, 8, 1; 38-45
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-25 z 44

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