Modele i reguły decyzyjne w symptomowej diagnostyce technicznej

• Autorzy: Jastriebow A. , Gad S. , Słoń G.

Warianty tytułu

EN

Models and decision rules in symptom technical diagnostic

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono modele i reguły decyzyjne stosowane w symptomowej diagnostyce technicznej. Modele podzielono na dwie grupy: matematyczne i informacyjne. Opisano kryteria budowy takich modeli. Na podstawie opisanych modeli przedstawiono reguły decyzyjne. Na przykładzie diagnozowania wyposażenia elektrycznego samochodów przedstawiono wyniki symulacyjnej analizy wybranych reguł. Wyniki analizy potwierdzają wysoką efektywność metod opartych na sztucznych sieciach neuronowych.

EN

In the paper models and decision rules, applied in the symptom technical diagnostic, are presented. Models have been split into two groups: mathematical and informative. Criterions of designing of such models are described. On the basis of described models, decision rules have been presented. Results of the simulating analysis of chosen rules have been presented on the example of diagnosing of car's electrical equipment. Results of the analysis confirm high efficiency of methods artificial neural networks.

Słowa kluczowe

PL

model matematyczny; model informacyjny; sztuczna sieć neuronowa; reguła logiczna; reguła numeryczna; diagnostyka; pojazd

EN

mathematical model; informative model; artificial neural network; logic rule; numeric rule; diagnostic; vehicle

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej
• Czasopismo: Diagnostyka
• Rocznik: 2006
• Tom: nr 3(39)
• Strony: 199--208
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Jastriebow A.

autor

Gad S.

autor

Słoń G.

• Politechnika Świętokrzyska, Al. Tysiąclecia P. P. 7, 25-314 Kielce,

Bibliografia

• [1] Cypkin J. Z., Podstawy teorii układów uczących. Moskwa, Wyd. „Nauka”, 1970 (w języku rosyjskim).
• [2] Jastriebow A., Gad S., Słoń G., Zawadzki A., Łaskawski M., Kałwa D., Komputerowy system diagnozowania samochodowego układu elektrycznego oparty na modelach sztucznej inteligencji. Mat. konferencyjne VII Szkoły-Konferencji Metrologia Wspomagana Komputerowo MWK'05, TOM III, Waplewo 2005, str. 257-264.
• [3] Jastriebow A., Kułakowski A. Sztuczne sieci neuronowe w układach decyzyjnych z niepełną informacją. Mat. VI Krajowej Konferencji Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe, Wrocław, 2006 (w druku).
• [4] Jastriebow A., Gad S., Słoń G., Zastosowanie numerycznych algorytmów klasyfikacji w symptomowej diagnostyce technicznej. Materiały XI Konferencji Naukowej Zastosowania Komputerów w Elektrotechnice ZKwE'2006, Poznań 2006, str. 67-69.
• [5] Kasabov N. Foundations of neural networks, fuzzy systems and knowledge engineering. London, The Mit Press Cambridge, Massachusetts, London, 1998.
• [6] Korbicz J., Kościelny J. M., Kowalczuk Z., Cholewa H. (red.). Diagnostyka procesów. Modele. Metody sztucznej inteligencji. Zastosowania. Warszawa, WNT, 2002.
• [7] Krysiak M. Reguły logiczne i sieci neuronowe przy komputerowej realizacji diagnostycznych relacji. Praca dyplomowa inżynierska, prom.: prof. A. Jastriebow, Politechnika Świętokrzyska, Kielce, 2006.
• [8] Wang K. Intelligent condition monitoring and diagnosis systems. Amsterdam, IOS Press, 2003.