Wpływ wybranych parametrów systemu wnioskowania Takagi - Sugeno na sprawność klasyfikacji

• Autorzy: Czyszpak T.

Warianty tytułu

EN

Influence of selected parameters of Takagi - Sugeno inference system on classification performance

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule analizowano wpływ wybranych parametrów na sprawność klasyfikacji systemu logiki rozmytej. Do analizy wybrano systemy o strukturze Takagi - Sugeno (FL- TS). Badano wpływ rodzaju funkcji przynależności (FP), rodzaju konkluzji reguły (konkluzje stałe, konkluzje liniowe) oraz metody treningu na poprawne działanie systemu. Testy przeprowadzono na podstawie zadań akademickich o dwóch wejściach. Zadania polegały na klasyfikowaniu wektorów wejściowych do jednej z dwóch klas (stan niski, stan wysoki). Wyniki przeprowadzonych prób mogą być pomocne w implementacjach systemów logiki rozmytej do zadań diagnostycznych.

EN

The paper presents study on influence of selected parameters of fuzzy logic system on classification performance. Takagi - Sugeno (FL- TS) inference systems were considered. Influence of membership function type (FP), type of conclusions (constant conclusion, linear conclusion) and method of training on proper functioning of the systems were analyzed. The conducted tests were based on academic-like tasks with two inputs. The fuzzy logic systems were applied to classify outputs into one of two classes (high state, low state). Results of the research may be helpful in implementation fuzzy logic systems to diagnostic tasks.

• Wydawca: Katedra Budowy Maszyn. Politechnika Śląska
• Czasopismo: Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2004
• Tom: nr 1
• Strony: 229--236
• Opis fizyczny: Bibliogr. 3 poz., 5 rys.

Twórcy

autor

Czyszpak T.

• Katedra Budowy Maszyn, Politechnika Śląska w Gliwicach

Bibliografia

• [1] Sokołowski A., Czyszpak T.: Systemy logiki rozmytej - struktura i konstruowanie. Prace Naukowe Katedry Budowy Maszyn nr 1/2003, Gliwice 2003.
• [2] Sokołowski A., Czyszpak T.: Mamdani versus Takagi - Sugeno fuzzy reasoning for machinę diagnostics. Proc. Of The Symposium on Methods of Artificial Intelligence - AI-METH 2004, Gliwice 2004.
• [3] Takagi H., Hayashi I.: NN-driven fuzzy reasoning. International Journal of Approximate Reasoning, Vol. 5, No. 3, 1991.