PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 17

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  fuzzy models
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available Tworzenie kontentu baz wiedzy IDSS: pełne i zredukowane systemy reguł modeli rozmytych
Tretyakova T.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2012
|
R. 58, nr 2
196-201
PL
W artykule przedstawiono problem jakości systemów reguł modeli rozmytych dla baz wiedzy inteligentnych systemów wspomagania decyzji (ang. Intelligent Decision Support Systems - IDSS). Problem ten jest rozpatrywany na przykładzie systemów wykorzystujących informację hydrometeorologiczną i wspomagających podejmowanie decyzji dotyczących lepszego zagospodarowania regionów ulegających wpływom niebezpiecznych czynników hydrometeorologicznych. Wymieniono główne charakterystyki stosowane do oceny jakości systemu reguł modelu rozmytego. Akcent położono na wskaźnik kompletności lingwistycznego systemu reguł oraz na problem wyboru z kompletnego systemu reguł zredukowanych wariantów systemów reguł. Zaproponowano podejście do wyboru z pełnego systemu reguł wariantów zredukowanych systemów reguł oraz sformalizowano metodę obliczenia liczby możliwych wariantów zredukowanych systemów reguł z pełnego systemu reguł. Zaprezentowano wyniki modelowania w Matlab Fuzzy Logic na pełnych i zredukowanych systemach reguł.
EN
Various methodological approaches are used in knowledge based engineering for computer intelligent systems. A problem of the quality of rule base of fuzzy models developed for knowledge based IDSS is presented. This problem is considered on example IDSS/hm using the hydrometeorological information and supporting adaptation of regions to dangerous natural phenomena. The IDSS/hm can be included as a subsystem in regional management systems, help region in adaptation. The main characteristics of the quality of rule base of fuzzy models are described. A parameter of the linguistic rule base completeness and a problem of choice of the reduced variants of the rule base of fuzzy model from the complete rule base are emphasized. There is proposed an approach to choice of the reduced variants of rule base from the complete rule base and a formal method for calculating their number. The results of modelling in Matlab Fuzzy Logic on the full and reduced variants of rule base are presented.
2
The role of fuzzy modeling in creation of knowledge base's for intelligent decision's support systems in the conditions of the dangerous hydrometeorological phenomenon threat
Tretyakova T.
Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
|
2009
|
Vol. 50, nr 11
18-22
EN
The design of fuzzy models is one of the problems in creation of the intelligent systems supporting a choice of strategy of reaction to threats of the nature. In this paper are submitted some methodological approaches for creation of knowledge bases for intelligent decision support systems for bodies of regional management which are intended to realization of protective actions.
PL
Do przygotowania zawartości baz wiedzy inteligentnych systemów doradczych i nauczania (trenażerów), wykorzystując wyniki estymacji informacji hydrometeorologicznej proponuje się wykorzystywać zbiory rozmyte i logikę rozmytą Lotfi Zadeha, które pozwalają sformalizować wiedzę jakościową i operować tą wiedzą. W artykule przedstawiono schemat blokowy procesu wyboru strategii reagowania na niebezpieczne zjawiska natury oraz przykładowe zbiory rozmyte i zmienne lingwistyczne, pozwalające sformalizować wiedzę jakościową dla inteligentnych systemów tej klasy.
3
Content available Wykorzystanie modeli Mamdaniego do predykcji dobowych obciążeń wiejskich sieci elektroenergetycznych
Małopolski J., Trojanowska M.
Inżynieria Rolnicza
|
2008
|
R. 12, nr 9(107)
205-211
PL
Opracowano modele z wnioskowaniem typu Mamdani do dobowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich, jako charakterystycznej grupy użytkowników energii. W pracy modele zbudowano dla wszystkich dni tygodnia, oddzielnie modelując profil dnia, wartość średnią mocy dobowej oraz odchylenie standardowe przebiegu dobowego obciążenia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność takich modeli do krótkoterminowej predykcji i ich atrakcyjność ze względu na niski nakład pracy potrzebny do opracowania.
EN
Mamdani type concluding models were developed for twenty-four hour forecasting of electric energy demand for rural consumers, being characteristic group of energy users. For the research purposes the models were built for all weekdays, with separate modelling of day profile, twenty-four hour power average value and standard deviation of twenty-four hour load progress. Completed analysis proved usefulness of these models for short-term prediction, and their attraction due to low amount of labour necessary to prepare them.
4
Content available remote Fuzzy modelling of temperature difference in 200 MW power unit condenser using genetic fuzzy systems
Pająk M.
Control and Cybernetics
|
2008
|
Vol. 37, no 3
565-583
EN
Energy generation is one of the most complicated industrial processes. Because of its complexity, there is no accurate conventional model of a power unit. Fuzzy logic concepts might be effectively implemented in this field. In the paper a universal method of creating a fuzzy logic model is presented. To check the usefulness of the method in the case of real industrial issues, a fuzzy model of temperature difference in a condenser was automatically generated. The modelling experiment and the assessment of model quality are presented in the paper.
5
Content available Krótkoterminowe prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich przy wykorzystaniu modeli Mamdaniego
Trojanowska M., Małopolski J.
Problemy Inżynierii Rolniczej
|
2007
|
R. 15, nr 3
35-42
PL
W pracy zbudowano modele z wnioskowaniem typu Mamdani do godzinowego prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną odbiorców wiejskich, jako charakterystycznej grupy użytkowników energii. Ze względu na charakter zmienności obciążeń opracowano odrębne modele dla typowych dni tygodnia. Przeprowadzona analiza wykazała przydatność tych modeli do krótkoterminowej predykcji i ich konkurencyjność w stosunku do modeli neuronowych.
EN
The models with Mamdani type of concluding were developed in order to predict the hourly demand of electric energy supplies to the rural customers as a characteristic group of electricity users. Because of the character of demands' variability, separate models for typical week-days were designed. The analysis that was carried out, showed the usefulness of these models to make the short-term predictions and their competitiveness in relation to the neural models.
6
Content available PExSim - a novel approach to the problem of the investigation of complex dynamic systems in an industrial environment
Janiszowski K., Wnuk P.
Problemy Eksploatacji
|
2006
|
nr 4
17-35
EN
An approach to dynamic systems investigation based on a simulation kernel with a different auxiliary function is described. A proposed methodology is focused on processes, working in a more or less complex technology environment and integrates different approaches for the simulation of components of the investigated systems. It is realised in the form of an elastic programmable software package. A basic assumption of this proposition was a possibility of connecting this software with a real environment using standard electronic interfaces for the software emulation of parts of the technologic system. The package structure is very flexible thanks to plugin technology. Plugins are objects can represent the following: parts of control at the direct and supervising level, actuators and controllers, data processing elements (transducers, measurement units or sensors), dynamic systems described by differential systems of known components or identified, statistic models of a dynamic part system or table represented relations. All these forms are integrated in one platform and will work in real time; hence, it will be possible to use them as complex models of technologic installation. Responses of this type of system can be used for the simulation of technologic system behaviour in different or even extreme states, the testing of alarm and safety software, the verification of intended control modifications, system prediction of future states of the system, the training of control staff, etc.
PL
Niniejszy artykuł opisuje metodę badania dynamiki systemów w oparciu o łączoną symulację modeli tworzonych różnymi technikami. Zaproponowana metodologia jest przeznaczona głównie dla procesów przemysłowych. Artykuł opisuje elastyczne środowisko symulacji stworzone przez autorów w trakcie prac. Jednym z podstawowych założeń podczas tworzenia oprogramowania było umożliwienie prowadzenia symulacji w czasie rzeczywistym przy połączeniu z urządzeniem (układem sterowania za pomocą kart wejść) wyjść. Struktura pakietu umożliwia jego łatwe rozszerzanie dzięki mechanizmowi wtyczek. Wtyczki implementują bloki odpowiadające elementom układu sterowania, dokonujące przetwarzania sygnałów, opisujące elementy wykonawcze czy też części instalacji technologicznej na bazie równań fizykochemicznych lub identyfikowanego, nieliniowego modelu rozmytego. Oprogramowanie można stosować do symulacji instalacji technologicznych w celach testów działania systemów alarmowych i bezpieczeństwa, weryfikacji układów sterowania, przewidywania przyszłych stanów systemu czy też szkolenia załogi.
7
Metoda zagęszczania pomiarów dynamicznych dla racjonalnego przechowywania informacji o procesie
Janiszowski K., Kamińska M.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2005
|
R. 51, nr 9 bis
100--102
PL
W niniejszym artykule poruszana jest problematyka przetwarzania danych pomiarowych, zawierających informacje o dynamice procesu, w procesie identyfikacji. Proponowany jest algorytm zagęszczania danych, stosowany do określenia modeli rozmytych o strukturze TSK. Rozwiązanie to pozwala na wielokrotne zredukowanie liczby danych bez istotnej utraty informacji o dynamice procesu, a także na ich efektywne gromadzenie w celu diagnostyki.
EN
Following article contains the discussion of measurement data processing in identification of system dynamics. The proposed algorithm is focused on compacting data used to identify of TSK models. This solution significantly reduces amount of data without the loss of information about the process dynamics. The reduced data set can be effectively stored for diagnostic purposes.
8
Content available Porównanie przydatności wybranych modeli rozmytych do predykcji zapotrzebowania energii elektrycznej na terenach wiejskich
Trojanowska M., Małopolski J.
Inżynieria Rolnicza
|
2005
|
R. 9, nr 7
367--374
PL
W pracy porównywano przydatność opartych na teorii zbiorów rozmytych modeli Mamdaniego i modeli Takagi-Sugeno do prognozowania miesięcznego zapotrzebowania energii elektrycznej na terenach wiejskich. Posłużono się przy tym danymi dotyczącymi sprzedaży energii elektrycznej przez wybraną spółkę dystrybucyjną odbiorcom wiejskim z obszaru województwa małopolskiego w latach 1993–2002. Przeprowadzone obliczenia wykazały większą trafność prognoz opracowanych w oparciu o modele Takagi-Sugeno.
EN
The paper compares applicability of fussy Madmani and akagi-Sugeno models, based on the theory of fussy sets, for predicting monthly demand for electric energy in rural areas. For that purpose data was used, regarding sales of electric energy by a selected distribution company to rural subscribers from the Małopolskie Voivodeship between 1993 – 2002. The calculations performed revealed better accuracy of forecasts developed based on the Takagi-Sugeno models.
9
Content available Enhancements of Fuzzy Q-Learning algorithm
Głowaty G.
Computer Science
|
2005
|
Vol. 7
77-87
EN
Fuzzy Q-Learning algorithm combines reinforcement learning techniques with fuzzy modelling. It provides a flexible solution for automatic discovery of rules for fuzzy systems in the process of reinforcement learning. In this paper we propose several enhancements to the original algorithm to make it more performant and more suitable for problems with continuous-input continuous-output space. Presented improvements involve generalization of the set of possible rule conclusions. The aim is not only to automatically discover an appropriate rule-conclusions assignment, but also to automatically define the actual conclusions set given the all possible rules conclusions. To improve algorithm performance when dealing with environments with inertness, a special rule selection policy is proposed.
PL
Algorytm Fuzzy Q-Learning pozwala na automatyczny dobór reguł systemu rozmytego z użyciem technik uczenia ze wzmocnieniem. W niniejszym artykule zaproponowana została zmodyfikowana wersja oryginalnego algorytmu. Charakteryzuje się ona lepszą wydajnością działania w systemach z ciągłymi przestrzeniami wejść i wyjść. Algorytm rozszerzono o możliwość automatycznego tworzenia zbioru potencjalnych konkluzji reguł z podanego zbioru wszystkich możliwych konkluzji. Zaproponowano także nową procedurę wyboru reguł dla polepszenia prędkości działania w systemach z bezwładnością.
10
Genetic optimization of structure and parameters of TSK fuzzy models
Wnuk P.
Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
|
2004
|
Vol. 45, nr 8-9
1-3
EN
The paper presents genetic approach to identification of fuzzy model in Takagi-Sugeno-Kanga form. The presented method is focused on identification of the number of membership functions as well as all theirs parameters. Classic genetic algorithm with newly developed genetic operators and stop conditions was used tor model identification. ldentification results obtained for nonlinear, second order process model, used as a benchmark example, are included.
PL
W niniejszym artykule zamieszczono opis identyfikacji modeli rozmytych Takagi-Sugeno-Kanga przy wykorzystaniu algorytmów genetycznych. Przedstawiona metoda służy do optymalizacji zarówno liczby jak i parametrów liczbowych funkcji przynależności. Wykorzystano klasyczną formę algorytmu genetycznego oraz nowo opracowane wersje operatorów genetycznych i warunek zatrzymania optymalizacji. Jako przykład zamieszczono wynik identyfikacji modelu nieliniowego obiektu drugiego rzędu często przyjmowanego jako benchmark.
11
Content available remote Sub-optimal fuzzy controller synthesis method taking into account control signal amplitude constraints
Sibielak M.
Archives of Control Sciences
|
2003
|
Vol. 13, no. 3
361-374
EN
A method for a sub-optimal fuzzy controller synthesis taking into account the control signal amplitude constraint is presented in the paper. The control system evaluation utilizes a quadratic factor based on the vector of the state variables exclusively. An assumption is made that variations of any control signal component fall in the predetermined range. The synthesis method was developed for a TSK (Takagi-Sugeno-Kanga) fuzzy controller. The inference rules contain fuzzy antecedents and funtional consequents. The fuzzy controller synthesis method requires the knowledge of the nonlinear model of the plant. The paper provides the example of synthesis of fuzzy controller for vibroisolation system, taking into account the constraints imposed on the basis of an already known model of the plant to be vibro-isolated.
12
Content available remote Relations of granular worlds
Pedrycz W., Vukovich G.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2002
|
Vol. 12, no 3
347-357
EN
In this study, we are concerned with a two-objective development of information granules completed on a basis of numeric data. The first goal of this design concerns revealing and representing a structure in a data set. As such it is very much oriented towards coping with the underlying relational aspects of the experimental data. The second goal deals with a formation of a mapping between information granules constructed in two spaces (thus it concentrates on the directional aspect of information granulation). The quality of the mapping is directly affected by the information granules over which it operates, so in essence we are interested in the granules that not only reflect the data but also contribute to the performance of such a mapping. The optimization of information granules is realized through a collaboration occurring at the level of the data and the mapping between the data sets. The operational facet of the problem is cast in the realm of fuzzy clustering. As the standard techniques of fuzzy clustering (including a well-known approach of FCM) are aimed exclusively at the first objective identified above, we augment them in order to accomplish sound mapping properties between the granules. This leads to a generalized version of the FCM (and any other clustering technique for this matter). We propose a generalized version of the objective function that includes an additional collaboration component to make the formed information granules in rapport with the mapping requirements (that comes with a directional component captured by the information granules). The additive form of the objective function with a modifiable component of collaborative activities makes it possible to express a suitable level of collaboration and to avoid a phenomenon of potential competition in the case of incompatible structures and the associated mapping. The logic-based type of the mapping (that invokes the use of fuzzy relational equations) comes ...
13
Content available remote On fuzzy models in economic data analyses
Walaszek-Babiszewska A., Kowal A.
Management
|
2000
|
Vol. 4, no 1
101-111
EN
In this paper we discuss rule-based fuzzy models of systems. Two types of models are considered: the linguistic model (Mamdani model) and the Takagi-Sugeno model. We show also chosen clustering method which can be used to determin the input-output fuzzy sets and the number of rules in a rule base. The clustering method and the types of model s have been used to create the fuzzy description of some economic data.
PL
W artykule omawiamy rozmyte modele systemów oparte o reguły. Rozpatrywane są dwa typy modeli: modele lingwistyczne (modele Mamdaniego ) oraz model Takagi-Sugeno. Pokazujemy również jedną z metod klasteringu, która może być zastosowana do określenia wejściowych i wyjściowych zbiorów rozmytych oraz liczy reguł w bazie reguł. Omówiona metoda klasteringu i rodzaje modeli zostały zastosowane do utworzenia rozmytego opisu pewnych danych ekonomicznych.
14
Content available remote Hybrid control problems of coal flotation process
Kaula R.
Archives of Mining Sciences
|
2000
|
Vol. 45, nr 4
511-526
EN
In Poland, the most often used control systems of a coal flotation process are based on a doses stabilization system. An operation of this system is limited to the stabilization of reagent doses, based on measurements of concentration and feed flow intensity. In practice, the flotation process is running under conditions of different industrial disturbances. These are reasons that doses stabilization system, in many cases, doesn't stabilize the process qualitative parameters. This problem can be solved by the feedback control system. In order to practically use formulated control algorithms, it is necessary to determine dynamic models describing the input and output behaviour of the flotation process. High changes of mineral characteristics and plant properties can be a cause of significant changes of model parameters. It can makes that sensitivity limits of a conventional control system will stay overflow. In order to ensure a required control quality, there is necessary to tune control algorithm during algorithms realization. It can be realized by a hybrid control system. In the paper rules for a design of the hybrid control system have been presented. Basic assumptions of the hybrid control system have been given. A fuzzy logic for description of dynamic models of coal flotation process has been applied. The analytical examples of dynamic models parameters determining based on a knowledge base system have been presented. A numerical example a formation of the flotation process dynamic model has been shown.
PL
Stosowane w Polsce układy sterowania procesem flotacji węgla związane są z układami stabilizacji dawek odczynników flotacyjnych. Jednak ze względu na zakłócenia występujące w procesie flotacji stosowanie tych układów nie zapewnia stabilizacji jakości produktów wzbogacania. Możliwość taką stwarza zastosowanie pętli sprzężenia zwrotnego w układzie sterowania. Obecnie prowadzone są badania teoretyczne dotyczące układów automatycznej regulacji zawartości popiołu w odpadach z procesu flotacji węgla. W celu wykorzystania opracowanych algorytmów regulacji na obiekcie przemysłowym, niezbędna jest eksperymentalna weryfikacja przyjętych modeli dynamicznych. Modele dynamiczne są użyteczne przy założeniu, że sterowany obiekt jest stacjonarny. Dzięki temu wystarcza jednorazowa identyfikacja obiektu i zakłóceń oraz jednorazowe nastawianie parametrów przyjętego algorytmu regulacji. Założenia te jednak często są niesłuszne. Właściwości dynamiczne obiektu przemysłowego mogą się zmieniać w bardzo szerokim zakresie. Dlatego w celu zapewnienia wymaganej jakości sterowania konieczne jest dostrajanie algorytmu regulacji podczas realizacji tych algorytmów. Jednym ze sposobów takiej realizacji jest układ regulacji adaptacyjnej w pętli sprzężenia zwrotnego obiektu. Innym podejściem do realizacji dostrajania parametrów regulatora jest zastosowanie układu regulacji z systemem opartym na wiedzy (KBS — knowledge based system). System KBS, związany z nadzorowaniem operacji w pętli zamkniętej, jest systemem uzupełniającym i rozszerzającym konwencjonalny algorytm sterowania. Regulator taki można nazwać systemem ekspertowym z nadzorem (SECS — supervisory expert control system), a sterowanie tego typu sterowaniem hybrydowym. System SECS wykorzystuje podstawy logiki rozmytej. W artykule podano zasady tworzenia modeli rozmytych TSK oraz ich zastosowanie do opisu dynamiki obiektu. Omówiono koncepcje sterowania hybrydowego przemysłowego procesu flotacji węgla. Przedstawiono podstawowe założenia takiego sterowania. Podano przykłady analityczne wyznaczania parametrów modelu dynamicznego flotownika na podstawie bazy wiedzy (KBS) oraz zmierzonych w poprzednich chwilach czasu wartości wielkości wyjściowej i wielkości wejściowej obiektu. Przedstawiono przykład obliczeniowy wyznaczania parametrów modelu dynamicznego flotownika. Na podstawie badań symulacyjnych otrzymano przebieg czasowy wielkości wyjściowej modelu obiektu i porównano z przebiegiem czasowym otrzymanym na podstawie pomiarów obiektu przemysłowego.
15
Content available remote Fuzzy modeling in econometric studies
Walaszek-Babiszewska A.
Management
|
1999
|
Vol. 3, no 1
83-91
PL
W artykule zostały zaprezentowane wybrane elementy tzw. modelowania rozmytego, które mogą być przydatne w badaniach ekonometrycznych, w warunkach niepełnej informacji na temat zmiennych i procesów. Przedstawione modele rozmyte dotyczą pojedynczych zmiennych skalarnych i wektorów, funkcji o wartościach rozmytych i relacji na zmiennych lingwistycznych. Zaprezentowane modele Mamdaniego stanowią podstawę tzw. wnioskowania przybliżonego, które oparte o sposób rozumowania człowieka, znajduje zastosowanie w systemach ekspertowych.
16
Content available remote A neuro-fuzzy approach to system modelling. Part II. Applications
Gorzałczany M. B.
Archives of Control Sciences
|
1998
|
Vol. 7, no. 3/4
267-284
EN
The description of behaviour of complex and ill-defined systems and processes is usually based on a combination of two types of knowledge and data: a qualitative, fuzzy knowledge which contains elements of uncertainty and vagueness and often is expressed in the form of linguistic rules usually provided by a domain expert, and a quantitative, nonfuzzy information which appears in the form of measurements and other numerical data. Part I (ACS No. 1/2 1998) of this paper presents a methodology for modelling of complex systems which can effectively represent, process and generalize both mentioned-above types of system's knowledge. The proposed methodology combines artificial neural networks with some elements of the theory of fuzzy sets and fuzzy logic, yielding a structure that can be called a fuzzy neural network or a neuro-fuzzy system. Two examples of the application of our approach in the area of system modelling are presented in Part II of the paper.
17
Content available remote A neuro-fuzzy approach to system modelling. Part I. Methodology
Gorzałczany M. B.
Archives of Control Sciences
|
1998
|
Vol. 7, no. 1/2
121-140
EN
Description of behaviour of complex and ill-defined systems and processes is usually based on a combination of two types of knowledge and data: a qualitative, fuzzy knowledge which contains elements of uncertainty and vagueness, and often is expressed in the form of linguistic rules usually provided by a domain expert, and quantitative, nonfuzzy information which appears in the form of measurements and other numerical data. Part I of this paper presents a methodology for modelling of complex systems which can effectively represent, process and generalize both above-mentioned types of system's knowledge. The proposed methodology combines artificial neural networks with some elements of the theory of fuzzy sets and fuzzy logic, yielding a structure that can be called a fuzzy neural network or a neuro-fuzzy system. Two examples of application of our approach in the area of system modelling are presented in Part II of the paper (ACS No. 3/4 1998).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.