Ocena ryzyka podejmowania decyzji w systemach inteligentnych

• Autorzy: Duer S.

Warianty tytułu

EN

The risk assessment when deciding in the intelligent systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zawarto analityczne podstawy oceny niejednoznaczności w inteligentnych systemach wspomagających podejmowanie decyzji. Zaprezentowano podstawy oceny wiarygodności informacji w systemach inteligentnych oraz problematykę jej weryfikowania.

EN

The article provides an analytical basis for assessing uncertainties in intelligent decision support systems. Presents the basis for assessing the reliability of information in intelligent systems and the verification problems.

Słowa kluczowe

PL

podejmowanie decyzji; system diagnostyczny; niejednoznaczność rozpoznania

EN

decision making process; diagnostic system; ambiguity of recognition

• Wydawca: Instytut Naukowo-Wydawniczy "TTS" Sp. z o.o
• Czasopismo: TTS Technika Transportu Szynowego
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 20, nr 10
• Strony: 523--530, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., il. kolor., 1 rys., 1 wykr.

Twórcy

autor

Duer S.

• Politechnika Koszalińska, Wydział Mechaniczny, ul. Racławicka 15-17, 75-620 Koszalin

Bibliografia

• 1. Będkowski L., Dąbrowski T.: Podstawy eksploatacji, cz. 2. Wyd. WAT, Warszawa 2006, str. 187.
• 2. Duer S.: Artificial Neural Network-based technique for operation process control of a technical object. Defence Science Journal, 2009, Vol. 59, No. 3, May, pp. 305-313.
• 3. Duer S., Duer R.: Diagnostic system with an artificial neural network which determines a diagnostic information for the servicing of a reparable technical object. Neural Computing & Applications, 2010, Vol. 19, No. 5, pp. 755-766.
• 4. Duer S.: Investigation of the operation process of a repairable technical object in an expert servicing system with an artificial neural network. Neural Computing & Applications, 2010, Vol. 19., No. 5., pp. 767-774.
• 5. Duer S.: Diagnostic system with an artificial neural network in diagnostics of an analogue technical object. Neural Computing & Applications, 2010, Vol. 19., No. 1., pp. 55-60.
• 6. Duer S.: Expert knowledge base to support maintenance of a radar system. Defence Science Journal, 2010, Vol. 60, No. 5., pp. 531-540.
• 7. Duer S.: Qualitative evaluation of the regeneration process of a technical object in a maintenance system with an artificial neural network. Neural Computing & Applications. 2011, Vol. 20, No. 5, pp. 741-752.
• 8. Duer S.: Assessment of the quality of decisions worked out by an artificial neural network which diagnoses a technical object. Neural Computing & Applications. 2011, DOI: 10.1007/s00521-011-0725-0. http://www.springerlink.com/openurl.asp?genre=article&id=doi:10.1007/s00521-011-0725-0
• 9. Duer S.: Modelling of the operation process of repairable technical objects with the use information from an artificial neural network. Expert Systems With Applications. 38 2011, pp. 5867-5878. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2010.11.036.
• 10. Duer S.: Examination of the reliability of a technical object after its regeneration in a maintenance system with an artificial neural network. Neural Computing & Applications. 2011, DOI 10.1007/s00521-011-0723-2 http://www.springerlink.com/openurl.asp?genre=article&id=doi:10.1007/s00521-011-0723-2.
• 11. Duer S.: Applications of an artificial intelligence for servicing of a technical object. Neural Computing & Applications. 2011, DOI: 10.1007/s00521-011-0788-y.
• 12. Duer S. Inteligentny system wspomagający proces odnawiania cech eksploatacyjnych w złożonych obiektach technicznych. Wydawnictwo Politechniki Koszalińskiej. Koszalin 2012, str. 242.
• 13. Nakagawa T.: Maintenance Theory of Reliability. Springer - Verlag London Limited, 2005, p. 264.
• 14. Palkova Z., Okenka I.: Programovanie. Slovak University of Agriculture in Nitra, 2007, p. 203.
• 15. Palkova Z.; Modeling the optimal capacity of an irrigation system using queuing theory. Warszawa : Warsaw University of Life Sciences Press. No. 55 (2010), pp. 5-11.