Metody sztucznej inteligencji w rozwoju systemów informatycznych dla przedsiębiorstw produkcyjnych i wodociągowych

• Autorzy: Rojek I.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metody sztucznej inteligencji w rozwoju systemów informatycznych dla przedsiębiorstw produkcyjnych i wodociągowych. Obie dziedziny są ważne dla rozwoju gospodarki kraju oraz aktualne na świecie. Interesujące są efekty usystematyzowania tych dziedzin oraz tworzenie narzędzi wspomagania, które prowadzą do opracowania zbioru modeli z udziałem metod sztucznej inteligencji.

EN

In the paper artificial methods in development of information systems for manufacturing and water-supply enterprises were introduced. The classic approaches and the author's approach with use of these methods were presented. The application of artificial intelligence methods is particularly important in critical situation and pronouncement of average in complex technical systems. The improvement of the manufacturing processes and the water-supply systems was made possible through the use of the artificial intelligence methods, new in this area of practice.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna inteligencja; system informatyczny; przedsiębiorstwo

EN

artificial intelligence; information system; enterprise

• Wydawca: Komisja Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Oddział w Gdańsku
• Czasopismo: Metody Informatyki Stosowanej
• Rocznik: 2009
• Tom: nr 2 (19)
• Strony: 101--111
• Opis fizyczny: Bibliogr. 30 poz., rys.

Twórcy

autor

Rojek I.

• Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy, Wydział Matematyki, Fizyki i Techniki

Bibliografia

• [1] Chromiec J., Strzemieczna E. Sztuczna inteligencja: Metody konstrukcji i analizy systemów eksperckich. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, 1994.
• [2] Kacprzyk J., Krawczak M., Zadrożny S. Issues in information technology. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2002.
• [3] Ying Liu, Aixin Sun, Han Tong Loh, Wen Feng Lu, Ee-Peng Lim. Advances of Computational Intelligence in Industrial Systems. Springer-Verlag, Vol. 116, 2008.
• [4] Kosiński W., Hung Son Nguyen, Szczuka M. Inteligencja obliczeniowa – elementy [online]. http://www.impan.gov.pl [dostęp: 2006]
• [5] Tadeusiewicz R. Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, 1993.
• [6] Kacprzyk J. Rozmyte programowanie dynamiczne, w: Kulczycki P., Hryniewicz O.,Kacprzyk J. Techniki informacyjne w badaniach systemowych. WNT, 2007, s. 231-282.
• [7] Piegat A. Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 1999.
• [8] Michalewicz Z. Algorytmy genetyczne+ struktury danych = programy ewolucyjne. WNT, 1996.
• [9] Rutkowska D. Inteligentne systemy obliczeniowe: Algorytmy genetyczne i sieci neuronowe w systemach rozmytych. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, 1997.
• [10] Rejer I. Integracja źródeł wiedzy w modelach rozmytych zależności ekonomicznych. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, 2008
• [11] Rao, M.; Sun, X.; Feng, J. Online intelligent system for operation support. Proceedings of the 3rd World Congress on Intelligent Control and Automation, Vol.1, 2000, s. 363 – 368.
• [12] Yam R.C.M., Tse P.W., Li L., Tu P. (2001) Intelligent Predictive Decision Support System for Condition-Based Maintenance., International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Vol. 17, 2001, s. 383 – 391.
• [13] Schirru R., Pereira C. M. N. A. A Real-Time Artificially Intelligent Monitoring System for Nuclear Power Plants Operators Support. Real-Time Systems, Vol. 27, 2004, s. 71–83.
• [14] Zaremba M. B. Intelligence in Manufacturing Systems: The Pattern Recognition Perspective. 9th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems, 2008, s.19-24.
• [15] Wei S., Gnauck A. Game theory Based Water Quality Models for Reservoir Management. 21st conference Informatics for Environmental Protection ENVIROINFO 2007, Vol. 1, 2007, s. 363-370.
• [16] Farmani R., Ingeduld P., Savic D., Walters G., Svitak Z., Berka J. Real-time modeling of a major water supply system. 8 International Conference on Computing and Control for the Water Industry, Vol. 160, No 2, 2007, s. 103-108.
• [17] Iskenderov A.A. A Mathematical Model of Water Supply System Management. MAIK Nauka/Interperiodica, Water Resources, Vol. 30, No 4, 2003, s. 458-466(9).
• [18] Chung G., Kim J., Kim T-W. System dynamics modeling approach to water supply system. KSCE Journal of Civil Engineering, Vol. 12, No. 4, 2008, s. 275-280.
• [19] Studziński J., Bogdan L. Informatyczny system wspomagania decyzji do zarządzania, sterowania operacyjnego i planowania miejskiego systemu wodno-ściekowego. W: Studziński J., Drelichowski L., Hryniewicz O. (Red.): Rozwój i zastosowania metod ilościowych i technik informatycznych wspomagających procesy decyzyjne, IBS PAN, Badania Systemowe 49, 2006.
• [20] Studziński J. Optymalizacja i zarządzanie operacyjne miejskimi sieciami wodociągowymi. wykład habilitacyjny, IBS PAN, 2005.
• [21] Rojek-Mikołajczak I. Zarządzanie wiedzą w dziale technologicznym przedsiębiorstwa produkcyjnego. IX konferencja Komputerowe Systemy Wielodostępne KSW’2003, Bydgoszcz-Ciechocinek, 2003, s. 43-50.
• [22] Rojek I. Application of artificial intelligence methods in knowledge management in the intelligent database environment, w: Zastosowania Informatyki w nauce, technice i zarządzaniu, IBS PAN, Badania Systemowe, 2005, s. 117-127.
• [23] Rojek I. Learning System of Manufacturing Knowledge Acquisition. An International Journal Image Processing & Communications, Vol. 11, No 1, 2006, s. 19-23.
• [24] Rojek I. Knowledge Discovery for Computer Aided Process Planning Systems. Polish Journal of Environmental Studies, Vol. 16, No. 4A, 2007, s. 268-270, short communication.
• [25] Rojek I. Neural networks as classification models in intelligent CAPP systems. 9th IFAC Workshop on Intelligent Manufacturing Systems, 2008, s. 105-110.
• [26] Rojek I. A concept of a decision support system with a knowledge acquisition module for the water supply and sewage system of a city. Studies&Proceedings Polish Association for Knowledge Management , Vol. 9, 2007, s. 98-104.
• [27] Rojek I. Bazy danych i bazy wiedzy dla miejskiego systemu wodno-ściekowego. BAZY DANYCH – NOWE TECHNOLOGIE, Wydawnictwo Komunikacji i Łączności, 2007, s. 59-66.
• [28] Rojek I. Model of Intelligent Decision Support System Using Methods of Artificial Intelligence. Polish Journal of Environmental Studies, Vol. 17, No. 3B, 2008, s. 375-379.
• [29] Rojek I. Neural Networks as Prediction Models for Water Intake in Water Supply System, Lecture Notes in Artificial Intelligence, LNAI 5097, Springer-Verlag, 2008, s.1109 – 1119
• [30] Rojek I. Opracowanie modelu inteligentnego zarządzania środowiskiem. Badania Operacyjne i Systemowe: Środowisko naturalne, przestrzeń, optymalizacja, IBS PAN, Badania Systemowe, Vol. 63, 2008, s. 79-88