Informacja

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

Wyszukujesz frazę "fuzzy statistic" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Fuzzy modelling as a way of estimating the exploitation parameters
Modelowanie rozmyte wartości parametrów eksploatacyjnych
Autorzy:
Pająk, M.
Kalotka, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/258276.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Technologii Eksploatacji - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
modelowanie rozmyte
algorytmy genetyczne
analiza rozmyta
duże systemy przemysłowe
modelowanie lingwistyczne
fuzzy model
genetic algorithm
fuzzy statistic
data analysis
large-scale system
linguistic modeling
Opis:
To carry out the exploitation process in the proper way, it is necessary to know the values of the exploitation parameters for each moment of the process. It is especially important for large industrial objects. A lot of exploitation parameters are measured on-line, but some of them should be calculated. There are situations when the input information for the calculations are included in the measured data, but its form is entangled. In this paper a fuzzy modelling is proposed as a solution of the described problem. As an example, a fuzzy model of the temperature difference in a condenser of 13K215 steam turbine is considered.
Do poprawnego sterowania procesem eksploatacji niezbędna jest znajomość wartości parametrów eksploatacyjnych w każdy momencie procesu. Jest to szczególnie istotne w przypadku dużych obiektów przemysłowych. Większość parametrów jest mierzona w sposób ciągły. Występują jednak parametry, które są wielkościami wyliczalnymi. Wartości parametrów wyliczalnych określane są na podstawie wielkości mierzonych. Nie zawsze jednak parametry wejściowe do obliczeń są zawarte w wartościach mierzonych w formie jawnej. W opracowaniu zaprezentowana została metoda modelowania rozmytego pozwalająca na stworzenie modelu procesu w przypadku, gdy dane wejściowe dostarczone są w postaci uwikłanej. Jako przykład zastosowania metody przedstawiony został sposób opracowania modelu rozmytego spiętrzenia temperatury w skraplaczu turbiny parowej 13K215.
Źródło:
Problemy Eksploatacji; 2006, 2; 215-229
1232-9312
Pojawia się w:
Problemy Eksploatacji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Detekcja historycznych przemian pokrycia terenu z zastosowaniem elementów logiki rozmytej
Detection of historical land cover changes with the use of fuzzy logic
Autorzy:
Zachwatowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/87808.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Geograficzne
Tematy:
archiwalne mapy topograficzne
Niecka Nidziańska
zmiany pokrycia terenu
zbiory rozmyte
wskaźniki Kappa
analiza ilościowa
archival topographic maps
Nida Basin
land cover changes
fuzzy sets
Kappa statistic
quantitative analysis
Opis:
Opracowanie dotyczy problematyki propagacji błędów z danych źródłowych w procesie porównania archiwalnych map topograficznych. Celem pracy była poprawa skuteczności detekcji historycznych zmian pokrycia terenu. Wykorzystanie potencjału zbiorów rozmytych, w powiązaniu z prostą algebrę map pozwoliło na rozróżnienie zmian pokrycia terenu cechujących się wysokim prawdopodobieństwem zaistnienia od artefaktów będących efektem przesunięć, zniekształceń lub nieostrej klasyfikacji. Walidację wyników przeprowadzono przy użyciu wskaźników podobieństwa Kappa. Omówiono zalety i ograniczenia zastosowanej procedury oraz wskazano kierunki dalszych badań.
This paper regards a problem of error propagation when comparing archival topographic maps. The study aimed at improving the quantitative detection of historical land cover changes. By linking a fuzzy reasoning and a simple map algebra, the uncertainty stemming from dissimilar quality of the archival maps was reduced, which allowed to distinguish between the land cover changes of a high probability and the artefacts stemming from distortions and inaccuracies of the source data. The results were validated with the use of Kappa statistics. At last, the pros and limitations of the presented procedure were discussed and the further research needs specified.
Źródło:
Prace Komisji Krajobrazu Kulturowego; 2012, 16; 84-94
1896-1460
2391-5293
Pojawia się w:
Prace Komisji Krajobrazu Kulturowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MODELING OF GRAIN PRODUCTION PROFITABILITY BY FUZZY LOGIC
MODELOWANIE RENTOWNOŚCI PRODUKCJI ZBОŻA Z WYKORZYSTANIEM LOGIKI ROZMYTEJ
МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕНТАБЕЛЬНОСТИ ЗЕРНОПРОИЗВОДСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
Autorzy:
Hrytsiuk, Petro
Babych, Tetyana
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/576788.pdf
Data publikacji:
2016-12-30
Wydawca:
Międzynarodowy Instytut Innowacji Nauka – Edukacja – Rozwój w Warszawie
Tematy:
mathematical modeling, grain production, statistic model, regression analysis, profitability, yield, crop production, fuzzy logic, membership function
modelowanie matematyczne, produkcja zboża, modelu statystycznego, analiza regresji, rentowność, produktywność, logika rozmyta, funkcja
математическое моделирование, зернопроизводство, статистическая модель, регрессионный анализ, рентабельность, урожайность, нечеткая логика, функция принадлежности
Opis:
Podstawą bezpieczeństwa żywnościowego Ukrainy są wysokie plony zbóż. W związku z tym szczególnie istotną kwestią jest opracowanie niezawodnego modelu matematycznego prognozowania produkcji zboża. Opracowano model szacowania rentowności produkcji zboża z wykorzystaniem analizy regresji i zasady logiki rozmytej. Przeprowadzona została prognoza rentowności produkcji zboża dla roku 2015 w oparciu o trzy różne formuły matematyczne, natomiast uzyskane wyniki predykcji były bardzo zbieżne.
Ukraine is an agrarian state. One of the most important brunches of agriculture sector is grain production. High yield of grain is a basis of Ukrainian food security. Therefore the task of developing a reliable mathematical model forecasting the grain production profitability is actually. Regression analysis and fuzzy simulation principles have been used for building of the grain production profitability depending model. The values profitability forecasting for 2015 obtained by three different methods are convergent to each other.
Основой продовольственной безопасности Украины являются высокие урожаи зерновых культур. Поэтому задача разработки надежной математической модели прогнозирования зернопроизводства является актуальной. С использованием корреляционно-регрессионного анализа и принципов нечеткого моделирования нами построена модель рентабельности производства зерна. Выполнено прогнозирование значения рентабельности производства зерна на 2015 год тремя различными методами, результаты прогнозирования близки между собой.
Źródło:
International Journal of New Economics and Social Sciences; 2016, 4(2); 42-52
2450-2146
2451-1064
Pojawia się w:
International Journal of New Economics and Social Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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