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 entropy" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Badanie klasyfikatora rozmytego z wykorzystaniem entropii rozmytej
    Study of fuzzy classifier based on fuzzy entropy
    Autorzy:
    Sosnowski, Z. A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/404093.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
    Tematy:
    klasyfikator rozmyty
    rozmyta entropia
    fuzzy classifier
    fuzzy entropy
    Opis:
    W pracy przedstawiono architekturę klasyfikatora rozmytego opartego na entropii rozmytej oraz zbadano jego wydajność na standardowych zestawach danych: Iris i Wisconsin breast cancer. Wyniki symulacji pokazują, że przedstawiony klasyfikator daje zadawalające wskaźniki klasyfikacji.
    In this paper, we present the architecture of fuzzy classifier based on fuzzy entropy and examine its performance on Iris and Wisconsin breast cancer data sets. Simulation results show that the presented classifier has a satisfactory classification rate.
    Źródło:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2012, 3, 2; 99-106
    2081-6154
    Pojawia się w:
    Symulacja w Badaniach i Rozwoju
    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:
    Rozmyta metoda SAW z wagami uzyskanymi za pomocą rozmytej entropii
    The Fuzzy SAW Method and Weights Determined Based on Fuzzy Entropy
    Autorzy:
    Kacprzak, Dariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/964983.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    iczby rozmyte
    metoda SAW
    entropia
    wagi obiektywne
    zmienne lingwistyczne
    fuzzy numbers
    entropy
    objective weights
    linguistic variables
    SAW method
    Opis:
    W pracy przedstawiono nowe podejście do rozmytej metody SAW w której wykorzystano rozmytą entropię. Umożliwia ono wskazanie wariantu końcowego za pomocą metody FSAW, gdy decydenci wykorzystują liczby rozmyte lub zmienne lingwistyczne. Ponadto prezentowana metoda pozwala uniknąć subiektywizmu decydenta i nieprecyzyjność spowodowanej przez niepełną wiedzę, osądy, opinie i preferencje decydentów
    The paper presents a new approach to the fuzzy SAW method, which uses fuzzy entropy. It allows to identify the best alternative by the application FSAW method if decision makers use fuzzy numbers or linguistic variables. Moreover, the presented method allows to avoid subjectivity and imprecision caused by incomplete knowledge, judgments, opinions and preferences of decision makers.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2018, 65, 1; 25-40
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evaluating organizational antifragility via fuzzy logic : the case of an Iranian company producing banknotes and security paper
    Autorzy:
    Ghasemi, A.
    Alizadeh, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/969063.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    antifragility
    X-events
    triangular fuzzy number
    entropy technique
    linguistic term
    Euclidean distance
    liczba rozmyta trójkątna
    entropia
    termin lingwistyczny
    odległość euklidesowa
    Opis:
    The concept of antifragility has received much attention from researchers in recent years. Contrary to fragile systems which fail when exposed to stressors, antifragile systems prosper and improve in response to unpredictability, volatility, randomness, chaos and disturbance. The implications of antifragility goes beyond resilience or robustness. A resilient system resists stress and remains the same; while an antifragile system improves. Taleb argues that antifragility is required for dealing with events that he called black swans or X-events, which are scarce, unpredictable, and extreme events. Such events come as a surprise and have major consequences. The concept of antifragility was developed by Taleb in a socioeconomic context, not in industrial production. However, the authors think that this concept may have its greatest practical utilization when applied to industrial environments. Thus, they focused on this concept in the article aiming to investigate the level of antifragility in an organization. In order to perform this, the authors used a case study based on an Iranian manufacturer of banknotes and security paper (TAKAB). Firstly, a questionnaire was designed based on 7 criteria related to antifragility using the five-point Likert scale and a triangular fuzzy number for each linguistic term is defined. In the next phase, the weight of each component was obtained using the entropy technique. In the final stage, the Euclidean distance between the aggregated fuzzy antifragility index (FAI) and each linguistic term used during this case study was calculated. Finally, based on these results, the level of the organization’s antifragility was assessed as satisfactorily antifragile, based on the minimum Euclidean distance.
    Źródło:
    Operations Research and Decisions; 2017, 27, 2; 21-43
    2081-8858
    2391-6060
    Pojawia się w:
    Operations Research and Decisions
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A fuzzy approach to option pricing in a Levy process setting
    Autorzy:
    Nowak, P.
    Romaniuk, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330572.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    option pricing
    Lévy process
    minimal entropy
    martingale measure
    fuzzy sets
    Monte Carlo simulation
    wycena opcji
    entropia minimalna
    zbiór rozmyty
    symulacja Monte Carlo
    Opis:
    In this paper the problem of European option valuation in a Levy process setting is analysed. In our model the underlying asset follows a geometric Levy process. The jump part of the log-price process, which is a linear combination of Poisson processes, describes upward and downward jumps in price. The proposed pricing method is based on stochastic analysis and the theory of fuzzy sets.We assume that some parameters of the financial instrument cannot be precisely described and therefore they are introduced to the model as fuzzy numbers. Application of fuzzy arithmetic enables us to consider various sources of uncertainty, not only the stochastic one. To obtain the European call option pricing formula we use the minimal entropy martingale measure and Levy characteristics.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 3; 613-622
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Reliability-based design optimization under fuzzy and interval variables based on entropy theory
    Oparta na teorii entropii niezawodnościowa optymalizacja konstrukcji dla zmiennych rozmytych i przedziałowych
    Autorzy:
    Gao, Huiying
    Zhang, Xiaoqiang
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301253.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    fuzzy variables
    interval variables
    reliability-based design optimization
    entropy
    worst-case analysis
    zmienne rozmyte
    zmienne przedziałowe
    niezawodnościowa optymalizacja konstrukcji
    entropia
    analiza najgorszego przypadku
    Opis:
    Reliability-based design optimization under fuzzy and interval variables is important in engineering practice. The interval Monte Carlo simulation (IMCS), extremum method, and saddlepoint approximation (SPA) can be used for reliability optimization issues contain only interval variables. Thus, how to deal with the fuzzy variables is critical for system reliability analysis and optimization design. The α-level cut method can be applied to deal with fuzzy variables but it is complex and computationally expensive. Therefore, an equivalent conversion method based on entropy theory is proposed in this paper, which can convert the fuzzy variables to the normal random variables to avoid the complex integral process. According to the equivalent conversion method, the entropybased sequential optimization and reliability assessment (E-SORA) is developed in combination with the worst case analysis (WCA) for reliability-based design optimization under fuzzy and interval variables. A numerical example about the reliability design of the crank-link mechanism under fuzzy and interval variables is solved by the E-SORA, double-loops method, and α-level cut algorithm, respectively, is used to demonstrate the accuracy and efficiency, and the results show that the proposed method is feasible for reliability-based design optimization under fuzzy and interval variables.
    Zagadnienie optymalizacji niezawodnościowej konstrukcji w przypadkach, gdy mamy do czynienia ze zmiennymi rozmytymi i przedziałowymi odgrywa ważną rolę w praktyce inżynierskiej. Problemy optymalizacji niezawodności, w których wykorzystuje się tylko zmienne przedziałowe można z powodzeniem rozwiązywać stosując przedziałową symulację Monte Carlo, metodę ekstremum czy aproksymację metodą punktu siodłowego. Kluczowe znaczenie dla analizy niezawodności oraz projektowania optymalizacyjnego systemów ma zatem sposób postępowania ze zmiennymi rozmytymi. Wprawdzie zmienne rozmyte można przekształcać do zmiennych interwałowych za pomocą metody alfa-przekrojów, jest to jednak metoda skomplikowana i kosztowna obliczeniowo. Dlatego w niniejszym artykule zaproponowano równoważną metodę konwersji opartą na teorii entropii, która umożliwia przekształcanie zmiennych rozmytych do normalnych zmiennych losowych, pozwalając w ten sposób pominąć złożony proces całkowania. W oparciu o tę metodę, opracowano entropijną metodę optymalizacji sekwencyjnej i oceny niezawodności (ESORA), którą, w połączeniu z analizą najgorszego przypadku, można stosować do niezawodnościowej optymalizacji konstrukcji przy zmiennych rozmytych i przedziałowych. W przykładzie numerycznym, metodę E-SORA zastosowano w połączeniu z metodą podwójnej pętli do rozwiązania problemu niezawodnościowego projektowania mechanizmu korbowego przy zmiennych rozmytych i przedziałowych. Trafność i skuteczność proponowanej metody oceniano za pomocą algorytmu alfa-przekrojów. Wyniki pokazują, że proponowana metoda stanowi odpowiednie narzędzie do przeprowadzania optymalizacji niezawodnościowej konstrukcji w przypadku gdy zmienne mają charakter rozmyty i przedziałowy.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2019, 21, 3; 430-439
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Knowledge-based clustering as a conceptual and algorithmic environment of biomedical data analysis
    Autorzy:
    Pedrycz, W.
    Gacek, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333706.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    wiedza i dane
    grupowanie rozmyte
    bliskość
    włączenie
    nadzór częściowy
    niepewność
    entropia
    knowledge and data
    fuzzy clustering
    guidance mechanisms
    proximity
    inclusion
    partial supervision
    uncertainty
    entropy
    Opis:
    While a genuine abundance of biomedical data available nowadays becomes a genuine blessing, it also posses a lot of challenges. The two fundamental and commonly occurring directions in data analysis deal with its supervised or unsupervised pursuits. Our conjecture is that in the area of biomedical data processing and understanding where we encounter a genuine diversity of patterns, problem descriptions and design objectives, this type of dichotomy is neither ideal nor the most productive. In particular, the limitations of such taxonomy become profoundly evident in the context of unsupervised learning. Clustering (being usually regarded as a synonym of unsupervised data analysis) is aimed at determining a structure in a data set by optimizing a given partition criterion. In this sense, a structure emerges (becomes formed) without a direct intervention of the user. While the underlying concept looks appealing, there are numerous sources of domain knowledge that could be effectively incorporated into clustering mechanisms and subsequently help navigate throughout large data spaces. In unsupervised learning, this unified treatment of data and domain knowledge leads to the general concept of what could be coined as knowledge-based clustering. In this study, we discuss the underlying principles of this paradigm and present its various methodological and algorithmic facets. In particular, we elaborate on the main issues of incorporating domain knowledge into the clustering environment such as (a) partial labelling, (b) referential labelling (including proximity and entropy constraints), (c) usage of conditional (navigational) variables, (d) exploitation of external structure. Presented are also concepts of stepwise clustering in which the structure of data is revealed via a series of refinements of existing domain granular information.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2004, 7; KB13-22
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fuzzy comprehensive model of manufacturing industry transfer risk based on economic big data analysis
    Autorzy:
    Sun, Tong
    Liu, Chunzhi
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2173644.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    economic big data
    manufacturing industry
    industrial transfer risk
    entropy weight method
    fuzzy model
    duże zbiory danych ekonomicznych
    przemysł wytwórczy
    ryzyko transferu przemysłowego
    metoda wag entropii
    model rozmyty
    Opis:
    Aiming at the problems of low accuracy, low efficiency and low stability of traditional methods and recent developments in advanced technology incite the industries to be in sync with modern technology. With respect to various available techniques, this paper designs a fuzzy comprehensive evaluation model of the manufacturing industry for transferring risk based on economic big-data analytics. The big-data analysis method is utilized to obtain the data source of fuzzy evaluation of the manufacturing industry to transfer risk using data as the basis of risk evaluation. Based on the risk factors, the proposed model establishes the risk index system of the manufacturing industry and uses the expert evaluation method to design the scoring method of the evaluation index system. To ensure the accuracy of the evaluation results, the manufacturing industry’s fuzzy comprehensive model is established using the entropy weight method, and the expert evaluation results are modified accordingly. The experimental results show that the highest efficiency of the proposed method is 96%, the highest accuracy of the evaluation result is 75%. The evaluation result’s stability is higher than the other existing methods, which fully verifies the effectiveness and can provide a reliable theoretical basis for enterprise risk evaluation research.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 2; art. no. e139959
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    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