Identyfikatory
Warianty tytułu
Application of fuzzy sets with cluster analysis in the classification task of goods. Part 2
Języki publikacji
Abstrakty
Artykuł przedstawia zagadnienia zbiorów rozmytych o metody analizy skupień k-średnich w zadaniu klasyfikacji towarów. Często w analizie danych spotykamy się z niepełnymi i nieprecyzyjnymi danymi. Nieprecyzyjność ta wynika z faktu, że opis cech towarów często podlega subiektywnej ocenie. Klasyczne metody probabilistyczne czy te wywodzące się z teorii statystycznej nie radzą sobie dobrze z klasyfikacją w takich warunkach. Autor z tego względu zastosował rozmytą obserwację cech obiektu/towaru aby jak najdokładniej dokonać klasyfikacji towaru do pewnej grupie. Opracowana metoda zatem jest konkurencyjna w stosunku do metod ABC i XZY ale ze względu na dużą złożoność obliczeniową i konieczność budowy rozmytej bazy reguł postępowania wymaga podejścia numerycznej komputerowej analizy danych.
The paper presents the problems of fuzzy sets for methods of analysis of k-mediated clusters in the task of classification of goods. Often in data analysis we encounter incomplete and imprecise data. This imprecision arises from the fact that the description of the characteristics of the goods is often subject to subjective assessment. Classical probabilistic methods or those derived from statistical theory do not cope well with classification under such conditions. The author therefore used fuzzy observation of the features of the object/commodity to accurately classify the goods to a certain group. The method developed is therefore competitive with the ABC and XZY methods, but due to the high computational complexity and the need to construct a fuzzy rules of procedure, it requires a numerical approach to computer data analysis.
Rocznik
Tom
Strony
1601--1605, CD
Opis fizyczny
Bibliogr. 15 poz., rys., wykr.
Twórcy
autor
- Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu, Instytut Logistyki, Wydział Zarządzania i Finansów
Bibliografia
- 1. Anders A., Instrumenty zarządzania łańcuchem dostaw, red. Ciesielski M., Warszawa 2009.
- 2. Bronsztejn I. N., Simiendiajew K. A., Matematyka. Poradnik encyklopedyczny. PWN, Warszawa 1964.
- 3. Christmas P., EDI Implementation and Security, Elsevier Science Ltd., 1994.
- 4. Croom S. R., Giannakis M., Slack N., Supply Chain Paradigms, w pracy zbiorowej pod red. New, S., Westbrook, R., Understanding Supply Chains. Concepts, Critiques and Features, Oxford University Press, 2004.
- 5. Durkiewicz J., Wprowadzenie do EDIFACT, Warszawa 1992.
- 6. Gewert M., Skoczylas Z., Analiza matematyczna 1. Definicje, twierdzenia, wzory, GiS, Wrocław 2008.
- 7. Gołembska E., Kompendium wiedzy o logistyce, PWN, Warszawa-Poznań 2002.
- 8. Hartman A., Sifonis J., Kador J., Strategie sukcesu w gospodarce internetowej - E-biznes, Warszawa 2001.
- 9. Januszewski A., Funkcjonalność informatycznych systemów zarządzania, t. 1, Zintegrowane systemy transakcyjne, Warszawa 2008.
- 10. Kawa A., Wieczerzycki W., Instrumenty zarządzania logistycznego, Warszawa 2006.
- 11. Lange-Sadzińska K., Ziemecka M., Przewodnik po EDI, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź 2000.
- 12. Majewski J., Informatyka dla logistyka, Poznań 2008.
- 13. Tanenbaum A., Sieci komputerowe, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1988.
- 14. Topolska K. Model systemu informacyjnego w procesie weryfikacji lojalności klientów przedsiębiorstwa produkcyjnego obliczeniowych Autobusy. Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe ISSN 1509-5878 12/2016.
- 15. Topolska K. Metoda oceny zarządzania zużyciem granicznym obiektów technicznych z wykorzystaniem fuzji klasyfikatorów rozmytych i heurystycznych Autobusy. Technika, Eksploatacja, Systemy Transportowe ISSN 1509-5878 6/2016.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-58f47da2-ac81-402b-a0e6-07f9eb92f754