Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2001

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: klasyfikator rozmyto-neuronowy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie rozmytego i rozmyto-neuronowego klasyfikatora w zadaniu rozpoznawania faz lotu

Mieszkowicz-Rolka A., Rolka L.

Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Mechanika

2001

z. 56[186], t.1

79-86

W referacie proponuje się zastosowanie klasyfikatora rozmytego i rozmytego klasyfikatora neuronowego do rozwiązania zadania rozpoznawania faz lotu. Przedstawiona i omówiona została struktura klasyfikatora rozmytego rozwiązującego zadanie rozpoznawania wybranych faz lotu samolotu. Przyjęto, że konstruowanie funkcji przynależności oraz budowa bazy reguł odbywa się w oparciu o wiedzę eksperta, a reguły przyjmuje się w postaci dysjunkcyjno - koniunkcyjnej. Moduł wnioskowania klasyfikatora działa na zasadzie wnioskowania uproszczonego z zastosowaniem operatora implikacji Mamdaniego, zaś funkcje przynależności zbiorów - rozmytych związanych z wyjściem przyjmuje się w postaci singletonów. Tak zbudowany klasyfikator rozmyty stał się punktem wyjścia do konstrukcji rozmytego klasyfikatora neuronowego, który łączy zalety zbiorów rozmytych i zdolność do uczenia jaką posiadają sztuczne sieci neuronowe.

In this paper, application of fuzzy and neuro-fuzzy classifier in flight phases recognition task is proposed. The fuzzy classifier structure applied to recognition of a pIane phases is presented. lt is assumed that the construction of membership functions and the building of the rules base are done using the expert knowledge. The rules have a disjunction-conjunction form. The classifier lnference Module works on simpler inference with Mamdani implication operator. The output membership functions have singletons form. The fuzzy classifier made in this way, is the first step to neuro-fuzzy classifier construction. lt aggregates the advantages of fuzzy sets with artificial neural networks ability to learn.