Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytm clusteringu

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

An unsupervised learning method for comparing the quality of the soft computing algorithms in analog systems diagnostics

Bilski P.

Przegląd Elektrotechniczny

2010

R. 86, nr 11a

242-247

The paper presents the method of assessing the difficulty of the analog system for the diagnostics using soft computing algorithms. As the latter exploit knowledge from data sets obtained from simulations of the diagnosed systems, the method estimates the diagnostic difficulty of the system based on the data set analysis. This allows comparison of various systems and diagnostic methods. The versatile method of the data sets’ difficulty based on the graph clustering algorithm is proposed and explained. It is applied to test fuzzy logic and rough sets against the sixth order Butterworth lowpass filter. Conclusions and future prospects supplement the paper.

W artykule przedstawiono metodę oceny trudności diagnostyki systemów analogowych opartej na metodach sztucznej inteligencji. Wykorzystuje ona zbiory danych uzyskiwane w wyniku symulacji diagnozowanych systemów. Możliwe jest dzięki temu porównywanie różnych systemów oraz metod diagnostycznych. Przedstawiona jest metoda oceny oparta na clusteringu grafowym. Następnie przedstawione jest jej wykorzystanie do porównania wyników diagnostyki filtru dolnoprzepustowego Butterwortha szóstego rzędu przy użyciu zbiorów przybliżonych oraz logiki rozmytej. Na końcu umieszczono wnioski oraz rozważania na temat zastosowań metody.