Modele stochastyczne wybranych parametrów jako wsparcie konstruowania modeli geologicznych przy użyciu ANN i Fuzzy Logic

• Autorzy: Włodarczyk M. , Darłak B.

Warianty tytułu

EN

Stochastic model prepared with the use of ANN and Fuzzy Logic as aid in building of geological models

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy było stworzenie modeli obliczeniowych oraz kompletnych baz danych, do wykorzystania ich w programach wizualizacyjnych za pomocą nowej metody symulacyjnej, tj. logiki rozmytej. Metoda wymagała opracowania odpowiednich funkcji, algorytmów i wielkości rozmytych oraz funkcji decyzyjnych na poziomie lingwistycznym, a także ich weryfikacji za pomocą sieci neuronowych. Wyniki przedstawiono w formie wykresów oraz zobrazowano w postaci grafiki 3D.

EN

The base goal of a project was preparation of new computational models and accompanied with them database for visualization software with the use of fuzzy logic. The problem was solved by creation of functions, algorithms, decision functions on linguistic level and then by comparison of obtained results with the result of ANN simulations. The results were presented as graphs and as a 3D visualizations.

Słowa kluczowe

PL

logika rozmyta; model obliczeniowy; model stochastyczny

EN

computational model; fuzzy logic; stochastic model

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 67, nr 1
• Strony: 7--13
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz.,

Twórcy

autor

Włodarczyk M.

autor

Darłak B.

• Instytut Nafty i Gazu, Kraków

Bibliografia

• 1. Bezdek J.C. at al.: Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms. Plenum, New York 1981.
• 2. Darłak B., Kowalska-Włodarczyk M.: Zastosowanie logiki rozmytej w budowie modeli geologicznych. Nafta-Gaz nr 6, s. 454-461, 2009.
• 3. Darłak B., Kowalska-Włodarczyk M.: Niektóre problemy oceny właściwości skał zbiornikowych z wykorzystaniem sieci neuronowych. Prace IGNiG nr 120, 2003.
• 4. Darłak B., Kowalska-Włodarczyk M.: Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej do uzupełnienia danych zbiornikowych. Przegląd Geologiczny nr 9, t. 49, s. 797-806, 2001.
• 5. Darłak B., Kowalska-Włodarczyk M.: Próba zastosowania logiki rozmytej do interpretacji parametrów petrofizycznych skał zbiornikowych. Nafta-Gaz nr 5, s. 305-413, 2007.
• 6. Łęski J.: Systemy neuronowo rozmyte. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, 2008.
• 7. Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999.
• 8. Piegat A.: Fuzzy modeling and control. ISBN 3-7908, p. 1385-1390, 2001.
• 9. Rutkowski L. i in.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. PWN, 1997.
• 10. Zadeh L.A.: Fuzzy sets. Information and Control, p. 338-353, 1965.