Modelling uncertainty in an advisory system for mining works planning in hard coal mines

• Autorzy: Brzychczy E.

Warianty tytułu

PL

Modelowanie niepewności w systemie doradczym dla potrzeb planowania robót górniczych w kopalniach węgla kamiennego

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents considerations on the description of uncertainty in the knowledge base of advisory system designed for the needs of planning preparatory and exploitation works in the hard coal mines. In the paper the selected models of uncertainty representation in the expert systems were reviewed. General characteristic of the advisory system was presented with examples of uncertainty models in the aspect of acquiring knowledge from data as well.

PL

W artykule przedstawiono rozważania na temat opisu niepewności w bazie wiedzy systemu doradczego projektowanego dla potrzeb planowania robót przygotowawczych i eksploatacyjnych w kopalniach węgla kamiennego. W pracy dokonano przeglądu wybranych modeli odwzorowania niepewności w systemach ekspertowych oraz ogólną charakterystykę projektowanego systemu doradczego. Przedstawiono również wybrany sposób opisu niepewności w projektowanym systemie doradczym w aspekcie pozyskiwania wiedzy z danych.

Słowa kluczowe

EN

expert system; uncertainty; modelling; planning; mining; hard coal

PL

system ekspertowy; niepewność; modelowanie; planowanie; roboty górnicze; węgiel kamienny

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: AGH Journal of Mining and Geoengineering
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 36, no. 3
• Strony: 65--77
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Brzychczy E.

• AGH University of Science and Technology, Krakow

Bibliografia

• [1] Brzychczy E., Magda R., Franik T., Kęsek M., Woźny T., Napieraj A.: An expert system for supporting mine production planning in multi-plant mining enterprises. 22nd World Mining Congress, Red. S.Eskikaya, Istambul 2011.
• [2] Brzychczy E.: The planning optimization system for underground hard coal mines. Archives of Mining Sciences, vol.56, no 2, 2011.
• [3] Cholewa W., Pedrycz W.: Systemy doradcze. Skrypt Uczelniany Nr 1447 Politechniki Śląskiej, Gliwice 1987.
• [4] Cichosz P.: Systemy uczące się. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2004.
• [5] Grychowski T.: Hazard Assessment Based on Fuzzy Logic. Archives of Mining Sciences vol.53, no 4, 2008.
• [6] Grzymala-Busse J.W.: Managing Uncertainty in Expert Systems. Kluwer Academic Publishers, 1991.
• [7] Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka. Red. J.S. Zieliński, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2000.
• [8] Jagielski J.: Inżynieria wiedzy. Uniwersytet Zielonogórski, Zielona Góra 2005.
• [9] Kruse R., Schwecke E., Heinsohn J.: Uncertainty and Vagueness in Knowledge Based Systems, Springer- Verlag, 1991.
• [10] Łęski J.: Systemy neuronowo-rozmyte. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2008.
• [11] Mulawka J.: Systemy ekspertowe. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996.
• [12] Napieraj A.: Warunki geologiczno-górnicze a systemy mechanizacyjne stosowane w przodkach ścianowych kopalń — wybrane zagadnienia W: Materiały Krakowskiej Konferencji Młodych Uczonych 2008 (Sympozja i Konferencje KKMU; nr 3), Kraków 2008.
• [13] Niederliński A.: Regułowo-modelowe systemy ekspertowe rmse, Wyd. Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice 2006.
• [14] Rutkowski L.: Metody i techniki sztucznej inteligencji. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2005.
• [15] Shortliffe E.: Computer Based Medical Consultations: MYCIN. Elsevier, New York 1976.
• [16] Starzyńska W.: Statystyka praktyczna. Wyd. Naukowe PWN, Warszawa 2002.
• [17] Walley P.: Measures of uncertainty in expert systems. Artificial Intelligence, 83, 1996.
• [18] Wang L. X., Mendel J. M.: Generating fuzzy rules by learning from examples. IEEE Transactions in Systems, Man and Cybernetics, vol. 22, no 6, 1992.