Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: fuzzy expert systems

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Development of a fuzzy inference system for avoiding collision of bucket wheel excavator equipped with electromagnetic (EM) sensors with hard rock inclusions

Galetakis M., Vafidis A., Vasiliou A., Kritikakis G., Deligiorgis V., Michalakopoulos T., Apostolopoulos G., Roumpos C., Pavloudakis F.

Górnictwo Odkrywkowe

2018

R. 59, nr 4

16--22

This study aims to the development of a Fuzzy Inference System (FIS) that will guide the operator of a Bucket Wheel Excavator (BWE) equipped with geophysical sensors to avoid collision of the excavating buckets with the hard rock formations. The developed FIS uses the probability of occurrence of a hard rock formation (estimated from the measurements of the geophysical sensor) and the operational data of the BWE to estimate the risk for collision and the diggability of the excavated material. The structural and operational characteristics of the used BWEs as well as the applied mining practices were used to modify the structure and the inference rules of the FIS and to maximize the exploitation of the existing factual and experiential knowledge.

W artykule zaprezentowano wyniki badań mających na celu opracowanie Systemu Wnioskowania Rozmytego (FIS), który będzie wspomagał operatora koparki wyposażonej w czujniki geofizyczne, aby uniknąć kolizji koła czerpakowego z twardymi formacjami skalnymi. Opracowany system FIS wykorzystuje prawdopodobieństwo wystąpienia nieurabialnej skały (oszacowanego na podstawie pomiarów czujnika geofizycznego) oraz dane operacyjne koparki w celu oszacowania ryzyka kolizji i urabialności wybieranych utworów. Cechy konstrukcyjne i użytkowe używanych koparek, a także stosowane praktyki górnicze zostały wykorzystane do modyfikacji struktury i zasad wnioskowania FIS oraz maksymalizacji wykorzystania istniejącej wiedzy faktycznej i empirycznej.

Probabilistic fuzzy approach to evaluation of logistics service effectiveness

Rudnik K., Pisz I.

Management and Production Engineering Review

2014

Vol. 5, No. 4

66--75

Logistics service providers offer a whole or partial logistics business service over a certain time period. Between such companies, the effectiveness of specific logistics services can vary. Logistics service providers seek the effective performance of logistics service. The purpose of this paper is to present a new approach for the evaluation of logistics service effectiveness, along with a specific computer system implementing the proposed approach - a sophisticated inference system, an extension of the Mamdani probabilistic fuzzy system. The paper presents specific knowledge concerning the relationships between effectiveness indicators in the form of fuzzy rules which contain marginal and conditional probabilities of fuzzy events. An inference diagram is also shown. A family of Yager’s parameterized t-norms is proposed as inference operators. It facilitates the optimization of system parameters and enables flexible adjustment of the system to empirical data. A case study was used to illustrate the new approach for the evaluation of logistics service effectiveness. The approach is demonstrated on logistics services in a logistics company. We deem the analysis of a probabilistic fuzzy knowledge base to be useful for the evaluation of effectiveness of logistics services in a logistics company over a given time period.

Rozmyty model "miękkich" czynników strat czasu pracy

Siemieniak K.

Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie

2006

Nr 45

59-88

Celem tej publikacji jest przedstawienie rozmytego modelu strat czasu pracy, spowodowanych działaniem „miękkich" czynników, mających przede wszystkim aspekt humani-zacyjny. Model ten, powstały jako efekt zastosowania rozmytych systemów ekspertowych, może posłużyć kierownictwu jako źródło wiedzy przydatne we wspomaganiu procesów decyzyjnych mających na celu wyeliminowanie lub przynajmniej częściowe zredukowanie tych strat.

The aim of this publication, is presenting of fuzzy model of working time losses, which are caused by soft factors' effect. These factors have first of all the human aspect. This model, which was arised as a result of fuzzy expert systems' application, can serve as a knowledge source for management to making decisions about elimination or at least partial losses' reduction.