Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Chronic kidney disease diagnosis using Fuzzy Knowledge Graph Pairs : based inference in the extreme case

Chuan Pham Minh, Long Cu Kim, Lan Luong Thi Hong, Tuan Tran Manh, Hai Pham Van, Tan Nguyen Hong, Son Le Hoang

Annals of Computer Science and Information Systems

|

2022

|

Vol. 33

83--88

EN

Chronic kidney disease is one of the diseases with high morbidity and mortality, commonly occurring in the general adult population, especially in people with diabetes and hypertension. Scientists have researched and developed intelligent medical systems to diagnose chronic kidney disease. Nevertheless, healthcare services remain low in resource-limited areas, and general practitioners are very short of clinical experience. Identifying chronic kidney disease in clinical practice remains challenging, especially for the general practitioner. This study proposes a model to develop a model for improving the efficiency of differential diagnosis. This paper presents a model consisting of a fuzzy knowledge graph pairs-based inference mechanism by accumulating the new rules to enrich the fuzzy rule base. A real-world dataset is gathered in Dien Bien hospital to evaluate the performance of our proposed model.

2

Forecasting the electricity generation of photovoltaic plants

Kuievda Iuliia, Baliuta Serhii, Zinkevich Petro, Stoliarov Oleksandr

Journal of New Technologies in Environmental Science

|

2021

|

Vol. 5, nr 1

40--45

EN

Due to the need in accordance with Ukrainian legislation to submit a day-ahead hourly forecast of electricity generation of solar power plants, the problem of forecasting model quality becomes very important. In the study it is proposed a method of choosing the optimal structure and sensitivity assessment of ANFIS-based forecasting model. In the model the input is solar irradiance, the output is solar panel generation power. The method is based on computational procedures using MATLAB software. For the data set, used in the study, the results, optimal for normalized mean absolute error (NMAE), were achieved on 5 triangular input member functions (trimf), while the error varied within 0.23% depending on number and shape of input member functions. According to the calculations of input error sensitivity of the forecasting model with 5 input trimf membership functions, the increasing of input error up to 8.19% NMAE leads to the raising of the output error in the testing sample up to 5.78%, NMAE. The rather low sensitivity of the model to the input data error allows us to conclude that forecasted meteorological data with a pre-known fixed forecast error can be used as input data.

3

Fuzzy multi agent system for automatic classification and negotiation of QOS in cloud computing

Bakraouy Zineb, Abbass Wissam, Baina Amine, Bellafkih Mostafa

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2020

|

Vol. 14, No. 3

56--64

EN

The use of Multi Agents Systems (MAS), Cloud Computing (CC) and Fuzzy Inference System (FIS) in e-commerce has increased in recent years. The purpose of these systems is to enable users of electronic markets to make transactions in the best conditions and to help them in their decisions. The design and implementation is often characterized by the constant manipulation of information, many of which are imperfect. The use of the multi-agent paradigm for the realization of these systems implies the need to integrate mechanisms that take into account the processing of fuzzy information. This makes it necessary to design multi-agent systems (MAS) with fuzzy characteristics. For the modeling and realization of this system, we chose to use the FMAS model. This paper deals with the presentation of the use of the Fuzzy MAS model for the development of a management and decision support application in a virtual market with high availability. After the presentation of the system to be realized in the first section, we describe in the second section the application of the model FMAS for the design and the realization of this system. We then specify the JADE implementation platform and how the fuzzy agents of our model (Expert, Choice and Query) can be implemented using this platform.

4

An integrated approach for performance evaluation of mining industry: a case study of Iranian Steel Complex

Pezeshkan Mehdi, Hosseini Navid

Gospodarka Surowcami Mineralnymi

|

2020

|

T. 36, z. 3

5--28

EN

The continuous improvement in the industries and organizations hinges upon the evaluation of their performance. In fact, the performance evaluation assists organizations to identify their strengths and weaknesses and, accordingly, enhance their efficiency. As soon as the concept of sustainability was propounded in the engineering based industries, the performance evaluation got more importance due to the environmental issues and social concerns along with the economical aspects. Therefore, this paper is an attempt to propose an approach based on fuzzy best-worst method (BWM) and fuzzy inference system (FIS) in order to evaluate the performance of an Iranian steel complex in terms of sustainability concept. In the proposed approach, the weights of some selected criteria were determined by fuzzy BWM method and, then, the score of the under study industry was calculated in terms of economic, environmental, and social aspects. At the end, an FIS was developed to calculate the final score of the intended industry. In order to check the efficiency of the proposed approach, its performance was measured using expert knowledge as well as real data of a steel complex in Iran. A moderate to high performance has been achieved for the understudy case through conducting the proposed approach. It was suggested that the industry should focus on the criteria with both high weights and low evaluated scores (for example the environmental management technologies and knowledge criterion) to increase its performance evaluation score. The obtained results were indicative of the efficiency of the proposed approach.

PL

Ciągłe doskonalenie branż i organizacji zależy od oceny ich wydajności. W rzeczywistości ocena wyników pomaga organizacjom zidentyfikować ich mocne i słabe strony, a co za tym idzie, zwiększyć ich efektywność. Jak tylko koncepcja zrównoważonego rozwoju została zaproponowana w branżach opartych na inżynierii, ocena wydajności nabrała większego znaczenia ze względu na kwestie środowiskowe i społeczne, a także aspekty ekonomiczne. Artykuł jest próbą zaproponowania podejścia opartego na rozmytej metodzie best-worst (BWM) i rozmytym systemie wnioskowania (FIS) w celu oceny wydajności irańskiego kompleksu stalowego pod kątem koncepcji zrównoważonego rozwoju. W proponowanym podejściu, wagi wybranych kryteriów wyznaczono metodą rozmytą BWM, a następnie obliczono punktację badanej branży pod względem ekonomicznym, środowiskowym i społecznym. Na koniec opracowano rozmyty system wnioskowania FIS, aby obliczyć końcowy wynik dla planowanej branży. Aby sprawdzić efektywność proponowanego podejścia, mierzono jego wydajność, wykorzystując wiedzę ekspercką oraz rzeczywiste dane dotyczące kompleksu stalowego w Iranie. W analizowanym przypadku, poprzez zastosowanie proponowanego podejścia osiągnięto wyniki od umiarkowanych do wysokich. Zasugerowano, że w celu zwiększenia oceny wyników, branża powinna skupić się na kryteriach zarówno o dużej wadze, jak i nisko ocenianych punktach (na przykład technologie zarządzania środowiskowego i kryterium wiedzy). Uzyskane wyniki świadczyły o skuteczności zaproponowanego podejścia.

5

Prediction of Polypropylene Yarn Shrinkage in the Heat-Setting Process Using the Fuzzy Inference System

Dadgar Mehran

Fibres & Textiles in Eastern Europe

|

2020

|

Vol. 28, no. 6 (144)

35--41

EN

In the carpet industry, yarn shrinkage is a very important specification, the percent of which being affected by heat-setting parameters, time and temperature. In order to obtain the best uniform appearance of carpets, the shrinkage of pile yarns should be minimum in the carpet sizing process. Inappropriately heat-set yarn may cause undesirable shrinkage and uneven pile height on carpets after the sizing process. It could be useful for manufacturers to understand the optimum condition of heat setting to obtain the low shrinkage of heat-set yarns before weaving. Therefore, a fuzzy logic model was designed to predict the shrinkage percentage of polypropylene yarn in different heat-setting conditions. Time and temperature are taken into account as input variables, and yarn shrinkage is predicted as the output. For validation of the model, yarn samples were heat set over various periods of time, at different temperatures, and finally yarn shrinkages were measured experimentally. The results of the fuzzy model prediction compared to regression results show that the fuzzy results present a good and better match with experimental results, with an acceptable R2 = 0.97 and average error (2.59%).

PL

W przemyśle dywanowym skurcz przędzy jest bardzo ważną specyfikacją, na procent której mają wpływ parametry utrwalania termicznego, czas i temperatura. Aby uzyskać jak najlepszy jednolity wygląd dywanów, skurcz przędzy runowej w procesie klejenia powinien być minimalny. Nieprawidłowo utrwalona na gorąco przędza może powodować niepożądany skurcz i nierówną wysokość runa na dywanach po zaklejaniu. Dla producentów może być przydatne zrozumienie optymalnych warunków stabilizacji termicznej w celu uzyskania niskiego skurczu przędz utrwalanych termicznie przed tkaniem. Dlatego w pracy zaprojektowano model logiki rozmytej do przewidywania procentowego skurczu przędzy polipropylenowej w różnych warunkach utrwalania termicznego. Czas i temperatura są brane pod uwagę jako zmienne wejściowe, a skurcz przędzy jest przewidywany jako wynik. W celu walidacji modelu próbki przędzy utrwalano termicznie w różnych okresach czasu, w różnych temperaturach, a na koniec zmierzono eksperymentalnie skurcz przędzy. Wyniki predykcji modelu rozmytego w porównaniu z wynikami regresji pokazują, że wyniki rozmyte dobrze korelują z wynikami eksperymentalnymi, przy akceptowalnym R2 = 0,97 i średnim błędzie (2,59%).

6

Cerchar abrasivity index prediction using multi-proxy data. A case study from the Sagdere Formation (Denizli Molasse Basin, Turkey)

Dogruoz Cihan

Archives of Mining Sciences

|

2020

|

Vol. 65, no. 4

787--801

EN

The prediction of rock cuttability to produce the lignite deposits in underground mining is important in excavation. Moreover, the certain geographic locations of rock masses for cuttability tests are also significant to apply and compare the rock cuttability parameters. In this study, sediment samples of two boreholes (Hole-1 and Hole-2) from the Sagdere Formation (Denizli Molasse Basin) were applied to find out the cerchar abrasivity index (CAI), rock quality designations (RQD), uniaxial compressive strengths, Brazilian tensile strengths and Shore hardnesses. The Sagdere Formation deposited in the terrestrial to shallow marine conditions consists mainly of conglomerates, sandstones, shales, lignites as well as reefal limestones coarse to fine grained. A dataset from the fine grained sediments (a part of the Sagdere Formation) have been created using rock parameters mentioned in the study. Dataset obtained were utilized to construct the best fitted statistical model for predicting CAI on the basis of multiple regression technique. Additionally, the relationships among the rock parameters were evaluated by fuzzy logic inference system whether the rock parameters used in the study can be correlated or not. When comparing the two statistical techniques, multiple regression method is more accurate and reliable than fuzzy logic inference method for the dataset in this study. Furthermore, CAI can be predicted by using UCS, BTS, SH and RQD values based on this study.

7

Fuzzy controller of model reduction distillation column with minimal rules

Alawad Nasir, Alseady Afaf

Applied Computer Science

|

2020

|

Vol. 16, no 2

80--94

EN

In this paper the control of a binary distillation column is described. This control is done with fuzzy logic, one with PI- like fuzzy controller and the other with modified PI fuzzy controller, using the minimal rules for fuzzy processing. This work is focused on model reduction of Wood and Berry binary distillation column to get the best performance. It is desired to minimize the rules in order to reduce the computation time to make a faster decision. Comparisons will be made between two versions of fuzzy controllers utilizing reduced rules to verify the outputs. The controlled variables are top composition with high concentration and bottom composition with low. To demonstrate the performance of the fuzzy PI control schemes, results are compared with a classical PI controller and optimal methods, like Differential Evolution (DE), Invasive Weed Optimization (IWO). The proposed structure is able to quickly track the parameter variation and perform better in load disturbances and also for set point changes. Then all the processes of the distillation column with itۥ s fuzzy controllers are simulated in MATLAB software as the results are shown.

8

Genetic algorithm optimization of a SAPF based on the fuzzy- DPC concept

Dahmani Samira, Semmah Abdelhafid, Kadem Mohamed, Wira Patice

Przegląd Elektrotechniczny

|

2019

|

R. 95, nr 7

60--65

EN

This article presents a study on the use of the concept of direct power control (DPC) based on intelligent techniques in the control of a shunt active power filter (SAPF). In order to improve harmonic mitigation and reactive power compensation capabilities, the conventional switching table is replaced by a fuzzy inference system to generate the switching sequences of the shunt active power filter. To ensure an active power exchange stable and efficient, the DC voltage of the SAPF in controlled using an integrated proportional controller (PI) optimized by a heuristic optimization technique based on genetic algorithms (GA). The combination of two intelligent techniques in this proposed control strategy makes it possible to reduce ripples in different variables of the SAPF, to maintain the direct voltage at their reference value and to improve the THD of the grid current. The numerical simulation results obtained under Matlab / Simulink confirm the importance of the SAPF's proposed control technique

PL

W artykule opisano wykorzystanie metody DPC (direct power control) do poprawy parametrów bocznikowego filtru aktywnego SAPF. Konwencjonalna tabela przełączeń jest zastąpiona przez system logiki rozmytej. Do optymalizacji filtru wykorzystano też algorytm genetyczny.

9

Classification based on Gaussian-kernel Support Vector Machine with Adaptive Fuzzy Inference System

Abukhait J., Mansour A. M., Obeidat M.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2018

|

R. 94, nr 5

14--22

EN

In this paper, we propose a new classification approach which combines the advantages of both Gaussian-kernel Support Vector Machine and Adaptive Fuzzy Inference System. Instead of generating a large number of candidate rules as in fuzzy classification, the proposed method adopts the decision trees to generate rules directly from training data. Decision trees provide architecture to generate fuzzy IF–THEN rules from the training data where the fuzzy parameters of the rules would be optimized using Genetic Algorithm. The Gaussian-kernel SVM will be used in the classification phase using the parameters obtained from Particle Swarm Optimization. Experimental results of the proposed approach has proved significantly better accuracy than other state-of-the-art classification methods by testing it on benchmark UCI datasets

PL

Zaproponowano nową metodę klasyfikacji łączącą zalety metod: Gaussian-Kernel Support Vector Machine i Adaptive Fuzzy Interference System. Wykorzystano drzewo decyzyjne do tworzenia zasad klasyfikacji bezpośrednio z danych treningowych. Parametry logiki rozmytej określano wykorxzystując algorytm genetyczny. A parametry SVM wykorzystując lagorytm mrówkowy.

10

A relaying scheme for detection and classification of shunt faults in six-phase transmission system based on DFT-FIS approach

Ashok V., Yadav A.

Journal of Power Technologies

|

2018

|

Vol. 98, nr 2

202--211

EN

Hitherto many schemes based on the fuzzy system have been protected by a three-phase transmission system, but not by a six-phase transmission system. This paper sets out a novel protection scheme based on DFT-FIS approach for detection/classification of shunt faults in a six-phase transmission system. In this scheme, two separate DFT-FIS modules have been designed to detect the presence of fault in any of the six-phase(s) and to identify the presence of ground in the fault loop, thus classifying all 120 types of fault in a six-phase transmission line. The six-phase voltage and current signals are collected at one end of the transmission line only, thus circumvent dependence on a communication link for remote end data. A widerange of fault simulation studies were carried out in MATLAB/Simulink environment for all possible shunt fault combinations by varying fault locations, fault inception angle, fault resistance, short circuit capacity (SCC) of the source and at various fault conditions such as: close-in faults, remote-end faults, high resistance faults, including CT saturation. Furthermore, the relay operation time in fault detection/classification is less than one-cycle (<16.67ms) and since the scheme does not experience any malfunction it is deemed reliable and adaptable.

11

Analiza wrażliwości modelu sterowania relacjami partnerskimi na zmiany funkcji przynależności zmiennych

Radziszewska-Zielina E., Szewczyk B.

Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska

|

2017

|

Vol. 26, No. 2

219--225

PL

W artykule poddano analizie opracowany wcześniej model sterowania relacjami partnerskimi w przedsięwzięciach budowlanych. Model ten oparty jest na wnioskowaniu rozmytym Mamdaniego. Jego zmienne wejściowe stanowią: bieżące oceny poszczególnych parametrów relacji partnerskich, wagi wpływu tych parametrów na czas, koszt, jakość i bezpieczeństwo realizacji przedsięwzięć budowlanych oraz ważność tych kryteriów oceny przedsięwzięcia dla zarządzającego nim. Na ich podstawie określane jest zalecenie do sterowania w odniesieniu do każdego parametru relacji partnerskich. W artykule zbadano wpływ doboru rodzaju funkcji przynależności zmiennych modelu na otrzymywane wyniki. Przeprowadzona analiza wykazała, że wpływ ten jest nieznaczny.

EN

The article analyzes the previously developed model controlling partnering relations in construction projects. This model is based on Mamdani fuzzy inference. Its input variables include: current assessments of particular partnering relation parameters, the weights of these parameters' impact on time, cost, quality and safety of implementation of construction projects, as well as importance of these project assessment criteria for its manager. On the basis of the recommendation is determined to control, for each partnering relation parameter. In the article the influence of the type of membership functions for model variables on the obtained results has been investigated. The analysis has shown that the impact is insignificant.

12

Method for pre-processing of level crossing image

Rybalka R., Honcharov K.

Transport Problems

|

2015

|

T. 10, z. 1

79--86

EN

Actuality of problem in the improvement of transport safety at level crossings (LC) is caused by increasing the number of vehicles and reducing discipline of vehicle drivers. One of ways for solution of this problem is associated with using the video surveillance systems for monitoring danger area of level crossing. In such systems due to the limited bandwidth of data channel usually the image compression techniques are used. In this paper the pre-processing method for compression of images is presented. Proposed method accounts unequal subjective informational content of different LC image regions (using fuzzy logic and wavelet transform). Comparison of this method with plain set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) technique showed that proposed method allows obtaining better result at image compression in terms of reconstruction quality and compression ratio.

RU

Актуальность проблемы повышения безопасности движения на железнодорожных переездах обусловлена увеличением количества автотранспортных средств и снижением дисциплины водителей. Одно из направлений для решения данной проблемы связано с использованием систем видеонаблюдения для мониторинга опасной зоны переезда. С учетом ограниченной полосы пропускания канала передачи данных в таких системах обычно применяется сжатие изображений. В данной работе представлен метод предварительной обработки для сжатия изображений. Предложенный метод учитывает неодинаковое субъективное информационное заполнение различных участков изображения переезда (используя нечеткую логику и вейвлет преобразование). Сравнение данного метода с простым методом пространственно упорядоченных иерархических деревьев (SPIHT) показало, что предложенный метод позволяет получить лучший результат при сжатии изображения с точки зрения качества восстановления и степени сжатия.

13

Fuzzy inference system and prediction

Žák L., Valliš D.

Journal of TransLogistics

|

2015

|

Vol. 1, nr 1

193--202

EN

This paper describes the implementation of fuzzy set theory and Fuzzy Inference System (FIS) for prediction of electric load. The proposed technique utilizes fuzzy rules to incorporate historical weather and load data. The use of fuzzy logic effectively handles the load variations due to special events. The fuzzy logic has been extensively tested on actual data obtained from the Czech Electric Power Company (ˇCEZ) for 24-hour ahead prediction. Test results indicate that the fuzzy rule base can produce results better in accuracy than artificial neural networks (ANNs) method.

14

Modelowanie i symulacja ryzyka projektu

Pisz I., Łapuńka I.

Gospodarka Materiałowa i Logistyka

|

2015

|

nr 6

10--21

PL

Praca przedstawia problematykę zarządzania ryzykiem projektu ze szczególnym uwzględnieniem fazy analizy ryzyka. W pracy przedstawiono autorskie podejście do oceny ilościowej ryzyka. Analiza i kwantyfikacja ryzyka przeprowadzona została z wykorzystaniem modelowania rozmytego w środowisku MATLAB oraz modelowania i symulacji komputerowej w środowisku ADONIS. Przedstawiono przykład kwantyfikacji i hierarchizacji ryzyka na przykładzie rzeczywistego projektu realizowanego w branży energetycznej z wykorzystaniem Rozmytych Systemów Wnioskujących. W przedstawionym przykładzie pokazano wykorzystanie symulacji w programie ADONIS w celu oszacowania wpływu ryzyk na czas i koszt projektu. W pracy nie analizowano wpływu ryzyka na pozostałe cele projektu, tj. zakres, jakość.

EN

The paper presents the problem of project risk management with particular emphasis on the risk assessment. The authors describe own approach to quantitative risk assessment. The proposed approach combine fuzzy modeling in MATLAB environments and modeling in ADONIS environment. The proposed approach has been applied for quantification and prioritization of project risk. An practical example of project has been presented in a chosen enterprise from energy industry. The sources of data used in the example were collected from interview surveys with project experts. Fuzzy Inference Systems are used to identify and assess potential risks. The risks were modelling in ADONIS. The authors used simulation in this system to assess the impact of risks on time and cost of the project. The author did not assess the impact of project risk on the another project aims, ie. scope and quality.

15

Model do oceny stanu systemu zabezpieczeń portu lotniczego

Skorupski J., Uchroński P.

Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska

|

2014

|

z. 83

251--260

PL

Port lotniczy stanowi złożony system antropotechniczny (składa się z wielu elementów powiązanych licznymi relacjami wewnętrznymi), w którym silnie jest zaznaczona rola czynnika ludzkiego. Jednym ze szczegółowych zadań realizowanych przez zarządzającego portem lotniczym (ZPL) jest skonfigurowanie systemu zabezpieczeń portu lotniczego (SZPL), tak aby uzyskać oczekiwany poziom zaufania co do jego bezpieczeństwa. Polega ono na doborze infrastruktury, wyposażenia technicznego, alokacji personelu i środków finansowych niezbędnych do realizacji wszystkich funkcji SZPL. W artykule omówiono elementy składające się na SZPL, które są jednocześnie zmiennymi decyzyjnymi dla zarządzającego portem lotniczym podczas realizacji przez niego zadania konfiguracji SZPL. Zaproponowano rozmytą analizę SZPL opartą na modelu zależności i wpływu poszczególnych elementów systemu na poziom ochrony lotniska. Jego ocena będzie wyrażona wartością zmiennej lingwistycznej, a sposób jej uzyskania będzie uwzględniał ocenę skuteczności systemu kontroli bagażu, systemu kontroli osób, poziomu ochrony zewnętrznej i kultury bezpieczeństwa. W celu zilustrowania istoty metody przedstawiono modele lokalne do oceny poziomu ochrony przed nieuprawnionymi działaniami na terenie lotniska oraz do oceny skuteczności systemu kontroli bagażu rejestrowanego. W pracy przedstawiono sposób uzyskiwania oraz przykładowe parametry przyjętych trapezowych funkcji przynależności dla zmiennych lingwistycznych Napłotowy oraz Wykrywalność materiałów. Proponowana metoda oceny systemu zabezpieczeń lotniska polega na budowie hierarchicznego systemu wnioskowania rozmytego, w którym wyjścia z modeli lokalnych niższego rzędu są wejściami modeli lokalnych wyższego rzędu. System taki jest obecnie tworzony. Wstępne analizy pokazują, że proponowane podejście może być skuteczne jako element systemu wspomagania zarządzającego portem lotniczym w zakresie konfiguracji SZPL.

EN

An airport is a complex human-factors engineering system; it is composed of many elements interconnected with numerous internal relations with a strongly pronounced role of the human factor. One of specific tasks carried out by the airport managing entity (AME) is to configure the airport protection system (APS) so that to attain the expected level of confidence in the airport safety. The task consists in selection of infrastructure, technical equipment, allocation of personnel and financial means that are necessary to perform all functions of the APS. The paper discusses the elements that make up the APS that are both decision variables for the airport operator during the execution of the APS configuration tasks. Fuzzy APS analysis is proposed based on the model of dependency and impact of the individual components of the system at the level of airport security. This assessment will be expressed by the value of linguistic variable. The method to obtain this value would include an assessment of the effectiveness of the baggage inspection system, the passenger inspection system, the level of external protection and security culture. To illustrate the concept of the method, local models to assess the level of protection against unauthorized activities at the airport and to assess the effectiveness of the baggage inspection system are presented. The paper describes a method for obtaining parameters of trapezoidal membership functions which have been adopted for the linguistic variables “Napłotowy” and “Wykrywalność materiałów”. The proposed method of assessing the airport security system involves the construction of a hierarchical fuzzy inference system in which the outputs of the lower-level local models are inputs of higher-order local models. Such a system is being established. Preliminary analyzes show that the proposed approach can be effective as part of a system for supporting the airport operator in configuring APS.

16

Procedura doboru kształtu funkcji przynależności dla układu wnioskującego na przykładzie procesu modelowania podziału zadań przewozowych

Szarata A.

Logistyka

|

2014

|

nr 4

PL

Modelowanie podziału zadań przewozowych jest zagadnienie złożonym i wymaga dostępu do wyników badań ruchliwości prowadzonych w miastach i obszarach zurbanizowanych. W przypadku prowadzenia analiz dla obiektu hipotetycznego (a takim jest w wielu polskich miastach system Park and Ride), klasyczne metody zbierania danych nie znajdują zastosowania. W takim przypadku można zastosować procedurę wnioskowania rozmytego, której fundamentalnym elementem jest kształt funkcji przynależności. Dobór tego kształtu jest złożonym procesem i często wymaga arbitralnego przyjęcia funkcji przynależności. W ramach niniejszego artykułu proponuje się metodę bazującą na ankietach, w których o kształcie funkcji decydują eksperci zaznajomieni z problematyką. Proces ten jest wspomagany dwuetapowym ankietowaniem, wykorzystującym elementy techniki delfickiej. W artykule przedstawiono proces doboru kształtu funkcji przynależności na przykładzie modelowania podziału zadań przewozowych uwzględniającego podróże w systemie Park and Ride.

EN

Modal split modelling is very sophisticated task and requires access to mobility survey results. In the case of modelling of hypothetical object (Park and Ride demand in Polish conditions has such character), typical methods of data collection, i.e. household survey, are not suitable. In such case it is possible to apply fuzzy inference system, which is based on the shape of membership function. In the frame of the paper, it is proposed approach with expert survey, where shape of membership function is estimated by the transport experts, familiarized with multimodal split modelling. The process is supported by two stages inquiry, based on Delphic methodology. The paper presents whole process of membership function shaping, based on modal split modelling process, taking into consideration Park and Ride trips.

17

A Neuro-Fuzzy System Combined with Particle Swarm Optimization for Handwritten Character Recognition

Chang B.-M.

Fundamenta Informaticae

|

2014

|

Vol. 133, nr 4

345--366

EN

A novel character recognition method, called a Neuro-Fuzzy system combined with Particle swarm optimization for Handwritten Character Recognition (NFPHCR), is proposed in this paper. The NFPHCR method integrates Recurrent Neural Network (RNN), Fuzzy Inference System (FIS), and Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to recognize handwritten characters. It employs the RNN to effectively extract oriented features of handwritten characters, and then, these features are applied to create the FIS. Finally, the FIS combined with the PSO algorithm can powerfully estimate similarity ratings between the recognized character and sampling characters in the character database. Experimental results demonstrate that the NFPHCR method achieves a satisfying recognition performance and outperforms other existing methods under considerations.

18

Active Noise Control Using a Fuzzy Inference System Without Secondary Path Modelling

Kurczyk S., Pawelczyk M.

Archives of Acoustics

|

2014

|

Vol. 39, No. 2

243--248

EN

For many adaptive noise control systems the Filtered-Reference LMS, known as the FXLMS algorithm is used to update parameters of the control filter. Appropriate adjustment of the step size is then important to guarantee convergence of the algorithm, obtain small excess mean square error, and react with required rate to variation of plant properties or noise nonstationarity. There are several recipes presented in the literature, theoretically derived or of heuristic origin. This paper focuses on a modification of the FXLMS algorithm, were convergence is guaranteed by changing sign of the algorithm steps size, instead of using a model of the secondary path. A Takagi-Sugeno-Kang fuzzy inference system is proposed to evaluate both the sign and the magnitude of the step size. Simulation experiments are presented to validate the algorithm and compare it to the classical FXLMS algorithm in terms of convergence and noise reduction.

19

Classification of Driver Drowsiness Level using Wireless EEG

Wali M. K., Murugappan M., Badlishah-Ahmad R.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 6

113--117

EN

In this work, wireless Electroencephalogram (EEG) signals are used to classify the driver drowsiness levels (neutral, drowsy, high drowsy and sleep stage1) based on Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT). Two statistical features (spectral centroid, and power spectral density) were extracted from four EEG frequency bands (delta, theta, alpha, and beta) using Fast Fourier Transform (FFT). These features are used to classify the driver drowsiness level using three classifiers namely, subtractive fuzzy clustering, probabilistic neural network, and K nearest neighbour. Results of this study indicates that the best average accuracy of 84.41% is achieved using subtractive fuzzy classifier based on power spectral density feature extracted by db4 wavelet function.

PL

W artykule zaprezentowano możliwość wykorzystania dyskretnej transformaty falkowej do analizy sygnału elektroencefalografii w badaniach senności kierowcy. Parametry statystyczne sygnału analizowano z wykorzystaniem dyskretnej transformaty Fouriera. Stwierdzono że najlepsza dokładność uzyskuje się stosując klasyfikator rozmyty i funkcję falkową db4.

20

Gantry and bridge cranes neuro-fuzzy control by using neural-like structures of geometric transformations

Verbenko I., Tkachenko R.

Czasopismo Techniczne. Automatyka

|

2013

|

R. 110, z. 3-AC

53--68

EN

Fuzzy logic is based on the use of natural language such as ‘far or close’, ‘cold or hot’ and etc. Its application range is very wide, from household appliances to the management of complex industrial processes. Many modern management tasks cannot be simply solved by classical methods because of the very great complexity of mathematical models. However, mathematical transformations are required for using the fuzzy logic theory on a computer and give a possibility to convert linguistic variables to their numerical value in the computer and vice versa. In this paper a gantry and bridge crane control system for managing carts swinging during transporting a load with high accuracy positioning during movement is presented. T-Controller fuzzy inference system as a base for crane management system is described and its main advantages in comparison with traditional systems are delineated. Schema of simplified crane model is introduced.

PL

Logika rozmyta bazuje na pojęciach języka naturalnego, takich jak „blisko lub daleko”, „zimny albo gorący” itp. Zakres zastosowania logiki rozmytej jest bardzo szeroki, począwszy od prostych urządzeń gospodarstwa domowego, a skończywszy na zarządzaniu złożonymi procesami przemysłowymi. Wiele współczesnych zadań planowania i sterowania nie da się rozwiązać za pomocą klasycznych metod, ze względu na zbyt dużą złożoność obliczeniową modelowanych procesów. Wprawdzie przekształcenia matematyczne stanowią wymóg podczas komputerowej realizacji tego typu zadań, jednak podejmująca ją logika rozmyta daje możliwość konwersji informacji zakodowanych w języku naturalnym na odpowiadające im wartości numeryczne. Przedmiotem niniejszego artykułu jest system sterowania suwnicami bramowymi i pomostowymi dla zarządzania wózkami obrotowymi podczas transportu ładunku o wysokiej dokładności pozycjonowania położenia. Jako podstawę systemu zarządzania suwnicą przedstawiono system wnioskowania rozmytego za pomocą T-regulatora rozmytego, podkreślając jego zalety w porównaniu z tradycyjnymi systemami wnioskowania rozmytego. W artykule zawarto również uproszczony schemat modelu suwnicy.