Informacja

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

Wyszukujesz frazę "fuzzy rules" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Cellular automata: structures and some applications
Automaty komórkowe: struktura i pewne zastosowania
Autorzy:
Burzyński, M.
Cudny, W.
Kosiński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/282005.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:
cellular automata
traffic flow
fuzzy rules
Opis:
A new approach to the modelling of various nature phenomena such as predator and prey ecological system, heat transport, spreading of oil slick and traffic flow is introduced. Cellular automata (CA) are discrete dynamical systems whose behaviour is completely specified in terms of simple local relations. They are mathematical models of spatialy distributed processes; however they can lead to an appropriate simulation of comlex dynamic processes. Applications to heat transfer and problems of environmental simulations are done. A discrete automaton model with fuzzy rules to simulate one-way traffic flow is also described. Results of simulations are consistent with phenomena observed in reality. It gives a base to propose the cellular automata tool as an option in modelling and solving problems of complex (and some times, not completely known) nature.
W pracy zaprezentowano metodę modelowania układów i zjawisk obserwowanych w przyrodzie, takich jak dynamika systemu ekologicznego drapieżnik-ofiara, przewodzenie ciepła, rozprzestrzenianie się plamy ropy naftowej po wycieku na wodzie czy ruch strumienia pojazdów na drodze miejskiej. Metodę oparto na tzw. automatach komórkowych, które są układami dyskretnymi o zachowaniach ściśle zdeterminowanych prostymi relacjami o charakterze lokalnym. Automaty komórkowe to matematyczne modele procesów przestrzennych, mogące z powodzeniem opisywać złożone zjawiska dynamiczne. W pracy przedstawiono aplikację do zagadnienia przewodzenia ciepła oraz kilku symulacji środowiskowych. Przedstawiono także model automatowy z regułami rozmytymi opisujący jednokierunkowy ruch pojazdów na drodze. Wyniki symulacji okazały się zgodne z obserwacjami rzeczywistych układów. Zachęcające rezultaty badań skłaniają do postrzegania automatów komórkowych jako efektywnej opcji w modelowaniu i rozwiązywaniu problemów o złożonej (czasem nie całkiem rozpoznanej) naturze.
Źródło:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2004, 42, 3; 461-482
1429-2955
Pojawia się w:
Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wiarygodność reguł rozmytych otrzymanych w procesie uczenia
The credibility of the fuzzy rules obtained in learning process
Autorzy:
Zajdel, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155208.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
reguły rozmyte
proces uczenia
fuzzy rules
learning process
Opis:
Opisano miniaturowy robot mobilny Khepera. Zaprezentowano układ nawigacyjny realizujący zadanie omijania przeszkód w oparciu o regulator rozmyty Takagi - Sugeno. Zdefiniowano współczynnik wiarygodności reguł otrzymanych w wyniku uczenia. Zaprezentowano wyniki sterowania robotem mobilnym Khepera.
The Khepera miniature robot is described. The fuzzy control system to obstacle avoidance is proposed. The Takagi - Sugeno system with rules obtained in learning process was used. A credibility factor of learned rules is proposed. The experiment result is presented.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2003, R. 49, nr 4, 4; 28-30
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Model of Correspondence of Passenger Transportation on the Basis of Fuzzy Logic
Autorzy:
Fornalchyk, Ye.
Bilous, A.
Demchuk, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/410734.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
Tematy:
fuzzy logic
transportation correspondence
membership function
basis of fuzzy rules
route attractiveness
Opis:
The article dwells upon possibilities of the implementation of smooth calculation methods for predicting the demand for passenger transportation. The developed model which is based on fuzzy logic successfully solves the problem with traffic assignment – formation of passenger throughput for each traffic route. The model of correspondence takes into account such defining factors as fare on the route, average headway on it and fullness of the vehicle saloon. Different combination of these factors forms attractiveness as a criterion of an optimal route for a prospective passenger. It is determined that the lower saloon fullness, transportation fare and headway, the higher attractiveness is. Using the reasoned criterion, it is possible to allocate the total number of prospective passengers according to each existing route.
Źródło:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2015, 4, 2; 59-64
2084-5715
Pojawia się w:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Photovoltaic Power Plant power output prediction using fuzzy rules
Przewidywana moc wyjściowa elektrowni fotowoltaicznej określona przy użyciu zasad rozmytych
Autorzy:
Prokop, L.
Misak, S.
Snášel, V.
Krömer, P.
Platoš, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/159865.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Elektrotechniki
Tematy:
elektrownia fotowoltaniczna
zasady rozmyte
przewidywanie
photovoltaic power plant
fuzzy rules
prediction
Opis:
Photovoltaic Power Plants (PVPP) are classified as power energy sources with non-stabile supply of electric energy. It is necessary to back up power energy from PVPP for stabile electric network operation. We can set an optimal value of back up power energy with using a variety of prediction models and methods for PVPP Power output prediction. Fuzzy classi?ers and fuzzy rules can be informally defined as tools that use fuzzy sets or fuzzy logic for their operations. In this paper, we use genetic programming to evolve a fuzzy classi?er in the form of a fuzzy search expression to predict PVPP Power output.
Elektrownie fotowoltaiczne (EF) są klasyfikowane jako źródła prądu elektrycznego o niestabilnej dostawie energii elektrycznej. Dla stabilnej pracy sieci elektrycznej konieczne jest wspieranie dostawy prądu z EF. Możemy ustalić optymalną wartość wspierającej dostawy prądu, stosując różne modele przewidywania i metody dla predykcji mocy wyjściowej z EF. Możliwe jest nieformalne określenie rozmytych klasyfikatorów i zasad jako narzędzi do ich działania, opartych na zbiorach rozmytych i logice rozmytej. W tej pracy stosujemy genetyczne programowanie do opracowania klasyfikatora rozmytego wyrażenia poszukiwania mocy wyjściowej EF.
Źródło:
Prace Instytutu Elektrotechniki; 2012, 258; 167-177
0032-6216
Pojawia się w:
Prace Instytutu Elektrotechniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Efficient image retrieval by fuzzy rules from boosting and metaheuristic
Autorzy:
Korytkowski, Marcin
Senkerik, Roman
Scherer, Magdalena M.
Angryk, Rafal A.
Kordos, Miroslaw
Siwocha, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91856.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
image retrieval
fuzzy rules
local image features
pobieranie obrazu
lokalne funkcje obrazu
Opis:
Fast content-based image retrieval is still a challenge for computer systems. We present a novel method aimed at classifying images by fuzzy rules and local image features. The fuzzy rule base is generated in the first stage by a boosting procedure. Boosting meta-learning is used to find the most representative local features. We briefly explore the utilization of metaheuristic algorithms for the various tasks of fuzzy systems optimization. We also provide a comprehensive description of the current best-performing DISH algorithm, which represents a powerful version of the differential evolution algorithm with effective embedded mechanisms for stronger exploration and preservation of the population diversity, designed for higher dimensional and complex optimization tasks. The algorithm is used to fine-tune the fuzzy rule base. The fuzzy rules can also be used to create a database index to retrieve images similar to the query image fast. The proposed approach is tested on a state-of-the-art image dataset and compared with the bag-of-features image representation model combined with the Support Vector Machine classification. The novel method gives a better classification accuracy, and the time of the training and testing process is significantly shorter.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2020, 10, 1; 57-69
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of Fuzzy System with Neural Aggregation FSNA with classical TSK fuzzy system in anti-collision problem of USV
Autorzy:
Szymak, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/260160.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
neuro-fuzzy system
neural aggregation of fuzzy rules
cooperative co-evolution
anti-collision of USV
Opis:
The paper presents the research whose the main goal was to compare a new Fuzzy System with Neural Aggregation of fuzzy rules FSNA with a classical Takagi-Sugeno-Kanga TSK fuzzy system in an anti-collision problem of Unmanned Surface Vehicle USV. Both systems the FSNA and the TSK were learned by means of Cooperative Co-evolutionary Genetic Algorithm with Indirect Neural Encoding CCGA-INE. The paper includes an introduction to the subject, a description of the new FSNA and the tuning method CCGA-INE, and at the end, numerical research results with a summary. The research includes comparison of the FSNA with the classical TSK system in the anti-collision problem of the USV.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2017, 3; 3-14
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An approach to guidelines implementation in e-health system supporting chronic care
Implementacja wytycznych medycznych w telemedycznym systemie opieki przewlekłej
Autorzy:
Szwed, P.
Duplaga, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/282186.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
e-health system
medical guidelines
fuzzy rules
systemy telemedyczne
wytyczne medyczne
reguły rozmyte
Opis:
Guidelines developed in line with Evidence-Based Medicine paradigm usually take form of narrative recommendations formulated on the basis of available evidence resulting from clinical trials and other types of studies. For past ten years there were developed several Formal Guidelines Representation languages that attempted to express them in form of algorithms or processes. Analysis of specific requirements related to e-health and in particular telemonitoring systems indicated, that a process oriented formalization of guidelines is in this case inappropriate, as such systems should be reactive, event driven and enable adaptation to cope with the quality of entered data. In this paper we describe an approach to guidelines implementation in the e-health system. Contrary to various FGR languages developed earlier the decision support will be based on the set of fuzzy rules that on the technical level will be implemented as XQuery transformations of XML data. We discuss this approach on an example related to the management of bronchial asthma, as customization of the system to this disease was selected as one of the proof-of-concept exemplifications of the system.
Wytyczne medyczne tworzone zgodnie z paradygmatem medycyny opartej na dowodach mają formę tekstowych rekomendacji popartych opisem przeprowadzonych badań klinicznych i obserwacji. W ostatnich dziesięciu latach rozwijano szereg języków formalnej reprezentacji wytycznych, za pomocą których przedstawiano je w postaci algorytmów lub procesów. Analiza wymagań związanych z systemami typu e-health, a zwłaszcza systemów telemonitorowania wskazała, że procesowo zorientowana formalizacja wytycznych jest dla nich niewłaściwa, ponieważ takie systemy powinny być reaktywne, sterowane zdarzeniowo i powinny mieć wbudowane mechanizmy adaptacji pozwalające na dostosowanie się do zmiennej jakości wprowadzanych danych. W procesie telemonitorowania zaproponowano wykorzystanie rozmytych reguł, które będą zaimplementowane jako transformacje XQuery dla danych XML. Podejście to jest dyskutowane na przykładzie astmy oskrzelowej, ponieważ wsparcie dla tej choroby zostało wybrane jako przykład wdrożenia systemu.
Źródło:
Automatyka / Automatics; 2013, 17, 2; 241-252
1429-3447
2353-0952
Pojawia się w:
Automatyka / Automatics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Type-2 fuzzy logic systems in applications: managing data in selective catalytic reduction for air pollution prevention
Autorzy:
Niewiadomski, Adam
Kacprowicz, Marcin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2031133.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
Selective Catalytic Reduction
SCR
fuzzy management of DeNOx filter
fuzzy logic systems
”engineering” fuzzy implications
learning fuzzy rules
Opis:
The article presents our research on applications of fuzzy logic to reduce air pollution by DeNOx filters. The research aim is to manage data on Selective Catalytic Reduction (SCR) process responsible for reducing the emission of nitrogen oxide (NO) and nitrogen dioxide (NO2). Dedicated traditional Fuzzy Logic Systems (FLS) and Type-2 Fuzzy Logic Systems (T2FLS) are proposed with the use of new methods for learning fuzzy rules and with new types of fuzzy implications (the so-called ”engineering implications”). The obtained results are consistent with the results provided by experts. The main advantage of this paper is that type-2 fuzzy logic systems with ”engineering implications” and new methods of learning fuzzy rules give results closer to expert expectations than those based on traditional fuzzy logic systems. According to the literature review, no T2FLS were applied to manage DeNOx filter prior to the research presented here.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2021, 11, 2; 85-97
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Knowledge-based in medical decision support system based on subjective intelligence
Autorzy:
Fujita, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/951649.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
medical diagnosis
ontology
subjective intelligence
reasoning
fuzzy rules
diagnostyka medyczna
ontologia
inteligencja
rozumowanie
reguły rozmyte
Opis:
Emotional Intelligence as cybernetics approach is using cognitive reasoning to collect the subjective attribute of human subject interacted with a system for providing technical advice. This talk contributes in new Cybernetics paradigm on using multidisciplinary in decision making. It is related to the construction of Avatar that can interact with human subject for collecting subjective attributes (emotional and cognitive) and objective attributes (physical), for decision making. paper extends reasoning issues on medical diagnosis related to Virtual Doctor System (VDS). Intuitionistic fuzzy aggregation functions have been used to represent concept reflective to the mental model of the VDS. The VDS project used two physical ontology model and mental ontology model aligned on medical ontology for reasoning. In this paper the mental ontology related to medical diagnosis is the main emphasis. The mental Ontology is represented as two models: Emotion state model, and ego state model. The attributes of mental state are represented as fuzzy intuitionistic criteria. The emotion state related attributes are represented using harmonic hybrid weighted Ordered Intuitionistic fuzzy aggregation function. The ego state related attributes are represented using Bonferroni hybrid weighted average aggregate function. The both aggregate functions as well as the physical ontology aggregate functions are aligned on medical knowledge based for producing aligned inquiry for reasoning in medical knowledge. The model is built for testing.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 13-19
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Neural methods of knowledge extraction
Autorzy:
Duch, W.
Adamczak, R.
Grąbczewski, K.
Jankowski, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/206250.pdf
Data publikacji:
2000
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
diagnostyka medyczna
optymalizacja
reguła logiczna
reguła rozmyta
wspomaganie decyzji
data mining
decision support
fuzzy rules
logical rules
medical diagnosis
optimization
Opis:
Contrary to the common opinion, neural networks may be used for knowledge extraction. Recently, a new methodology of logical rule extraction, optimization and application of rule-based systems has been described. C-MLP2LN algorithm, based on constrained multilayer perceptron network, is described here in details and the dynamics of a transition from neural to logical system illustrated. The algorithm handles real-valued features, determining appropriate linguistic variables or membership functions as a part of the rule extraction process. Initial rules are optimized by exploring the accuracy/simplicity tradeoff at the rule extraction stage and the one between reliability of rules and rejection rate at the optimization stage. Gaussian uncertainties of measurements are assumed during application of crisp logical rules, leading to "soft trapezoidal" membership functions and allowing to optimize the linguistic variables using gradient procedures. Comments are made on application of neural networks to knowledge discovery in the benchmark and real life problems.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2000, 29, 4; 997-1017
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A comparative study of fuzzy logic-based models for groundwater quality evaluation based on irrigation indices
Analiza porównawcza modeli opartych na logice rozmytej do oceny jakości wód podziemnych na podstawie wskaźników nawadniania
Autorzy:
Vadiati, Meysam
Nalley, Deasy
Adamowski, Jan
Nakhaei, Mohammad
Asghari-Moghaddam, Asghar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/293164.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
fuzzy inference model
fuzzy rules
irrigation indices
Mamdani model
Sarab Plain
model Mamdaniego
model wnioskowania rozmytego
reguły rozmyte
równanie Saraba
wskaźniki irygacyjne
Opis:
Groundwater quality modelling plays an important role in water resources management decision making processes. Accordingly, models must be developed to account for the inherent uncertainty that arises from the sample measurement stage through to the data interpretation stages. Artificial intelligence models, particularly fuzzy inference systems (FIS), have been shown to be effective in groundwater quality evaluation for complex aquifers. Applying fuzzy set theory to groundwater-quality related decision-making in an agricultural production context, the Mamdani, Sugeno, and Larsen fuzzy logic-based models (MFL, SFL, and LFL, respectively) were used to develop a series of new, generalized, rule-based fuzzy models for water quality evaluation using widely accepted irrigation indices. Rather than drawing upon physiochemical groundwater quality parameters, the present study employed widely accepted agricultural indices (e.g., irrigation criteria) when developing the MFL, SFL and LFL groundwater quality models. These newly-developed models, generated significantly more consistent results than the United States Soil Laboratory (USSL) diagram, addressed the inherent uncertainty in threshold data, and were effective in assessing groundwater quality for agricultural uses. The SFL model is recommended because it had the best performance in terms of accuracy when assessing groundwater quality using irrigation indices.
Modelowanie jakości wód podziemnych odgrywa ważną rolę w procesach podejmowania decyzji dotyczących zarządzania zasobami wodnymi. W związku z tym należy opracować modele uwzględniające naturalną niepewność, która pojawia się od etapu pomiaru próbki, aż do interpretacji danych. Wykazano, że modele sztucznej inteligencji, w szczególności systemy wnioskowania rozmytego (FIS), są skuteczne w ocenie jakości wód podziemnych w odniesieniu do złożonych warstw wodonośnych. Zastosowanie teorii zbiorów rozmytych do podejmowania decyzji związanych z jakością wód podziemnych w kontekście produkcji rolnej, modele oparte na logice rozmytej Mamdaniego, Sugeno i Larsena (odpowiednio MFL, SFL i LFL) zostały wykorzystane do opracowania serii nowych, uogólnionych modeli, opartych na regułach rozmytych, do oceny jakości wody z wykorzystaniem powszechnie akceptowanych wskaźników nawadniania. Zamiast czerpać z jakościowych parametrów fizykochemicznych wód gruntowych, w niniejszym badaniu zastosowano powszechnie przyjęte wskaźniki rolne (np. kryteria nawadniania) podczas opracowywania modeli jakości wód podziemnych MFL, SFL i LFL. Za pomocą tych nowo opracowanych modeli, wygenerowano znacznie bardziej spójne wyniki niż z zastosowaniem diagramu Amerykańskiego Laboratorium Gleby (USSL), uwzględniono nieodłączną niepewność danych progowych. Modele te były skuteczne w ocenie jakości wód podziemnych do zastosowań rolniczych. Model SFL jest zalecany, ponieważ miał najlepszą efektywność pod względem dokładności w ocenie jakości wód podziemnych z użyciem wskaźników nawadniania.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2019, 43; 158-170
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evolutionary algorithms and fuzzy sets for discovering temporal rules
Autorzy:
Matthews, S. G.
Gongora, M. A.
Hopgood, A. A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330148.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
fuzzy association rules
temporal association rules
multi objective evolutionary algorithm
reguła asocjacji rozmytej
wieloobiektowy algorytm ewolucyjny
Opis:
A novel method is presented for mining fuzzy association rules that have a temporal pattern. Our proposed method contributes towards discovering temporal patterns that could otherwise be lost from defining the membership functions before the mining process. The novelty of this research lies in exploring the composition of fuzzy and temporal association rules, and using a multi-objective evolutionary algorithm combined with iterative rule learning to mine many rules. Temporal patterns are augmented into a dataset to analyse the method’s ability in a controlled experiment. It is shown that the method is capable of discovering temporal patterns, and the effect of Boolean itemset support on the efficacy of discovering temporal fuzzy association rules is presented.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2013, 23, 4; 855-868
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Fuzzy If-Then Rule-Based Nonlinear Classifier
Autorzy:
Łęski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908190.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
informatyka
classifier design
fuzzy if-then rules
generalization control
mixture of experts
Opis:
This paper introduces a new classifier design method that is based on a modification of the classical Ho-Kashyap procedure. The proposed method uses the absolute error, rather than the squared error, to design a linear classifier. Additionally, easy control of the generalization ability and robustness to outliers are obtained. Next, an extension to a nonlinear classifier by the mixture-of-experts technique is presented. Each expert is represented by a fuzzy if-then rule in the Takagi-Sugeno-Kang form. Finally, examples are given to demonstrate the validity of the introduced method.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2003, 13, 2; 215-223
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Probabilistic-fuzzy knowledge-based system for managerial applications
Autorzy:
Rudnik, K.
Walaszek-Babiszewska, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407276.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
system kierowniczy
system oparty na wiedzy
system rozmyty
knowledge-based system
fuzzy system
probability of fuzzy events
fuzzy association rules
manager decision
Opis:
The paper deals with an inference system with probabilistic-fuzzy knowledge base as a tool which can help users in analyzing complete uncertainty of real problems in the company using fuzzy sets and probability. In the mentioned system, knowledge is saved in the weighted IFTHEN fuzzy rules, where the weights constitute marginal probabilities of the fuzzy events in the antecedents and conditional probabilities of the fuzzy events in the consequents. Moreover, the paper presents a proposal of the use of fuzzy association rules as a method of automatic knowledge base extraction in the inference system. For this purpose a modification of the PF-Growth algorithm is described. A numerical example is analyzed by using wind speed prediction process. The correct estimation of wind speed, as the potential energy resource, is necessary for control of the wind turbine work and it is important for the localization process of wind turbines, production planning and estimating cost-effectiveness of such investments.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2012, 3, 1; 49-61
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Fuzzy System with ε-insensitive Learning of Premises and Consequences of if-then Rules
Autorzy:
Łęski, J. M.
Czogała, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908547.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
system rozmyty
zdolność uogólnienia
modelowanie rozmyte
fuzzy system
generalization ability
extraction of fuzzy if-then rules
global ε-insensitive learning
local ε-insensitive learning
Opis:
First, a fuzzy system based on if-then rules and with parametric consequences is recalled. Then, it is shown that the global and local ε-insensitive learning of the above fuzzy system may be presented as a combination of both an ε-insensitive gradient method and solving a system of linear inequalities. Examples are given of using the introduced method to design fuzzy models of real-life data. Simulation results show an improvement in the generalization ability of a fuzzy system trained by the new method compared with the traditional and other ε-insensitive learning methods.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 2; 257-273
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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