Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Koncepcja modelu predykcji rzeczywistych kosztów realizacji obiektów budowlanych

Plebankiewicz E.

Materiały Budowlane

|

2016

|

nr 8

116--119

PL

W fazie realizacji obiektu budowlanego często pojawiają się znaczne różnice pomiędzy kosztorysem ofertowym a rzeczywistymi kosztami robót. W artykule przedstawiono koncepcję modelu predykcji wzrostu kosztów realizacji obiektu budowlanego w stosunku do zaplanowanych w ofercie przetargowej. Założeniem modelu jest wyznaczenie prawdopodobieństwa wzrostu kosztów elementów obiektu, w przypadku których jest ono największe. Do wyselekcjonowania elementów podlegających ocenie zaproponowano rozmytą metodę wnioskowania Mamdaniego. W modelu predykcji rzeczywistych kosztów wykorzystano relacje rozmyte oraz złożenie relacji max – min.

EN

In the realization phase of a building, there are often significant differences between the pre-tender cost estimateand the actual costs of the works. The article presents the concept of the model predicting the increasing costs of a building in relation to those planned in the tender. The purpose of the model is to determine the likelihood of the increase in the costs for object elements for which it is the greatest. For the selection of elements to evaluate the method of Mamdani’s fuzzy inference is proposed. The model of actual costs prediction uses fuzzy relations and the composition of max-min relations.

2

Sprzętowa implementacja algorytmów dekompozycji lingwistycznej opartych na podziale bazy wiedzy w układzie FPGA

Wyrwoł B.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2009

|

R. 55, nr 7

511-514

PL

Układowe realizacje systemów wnioskowania przybliżonego wymagają często znacznych nakładów. Zmniejszenie ich jest możliwe poprzez zastosowanie metody dekompozycji Gupty i przedstawieniu systemu jako struktury hierarchicznej. W celu wyeliminowania jej niekorzystnych własności konieczny jest wstępny podział bazy wiedzy. Zaproponowana została metoda najlepszego wyboru wykorzystująca wybrane algorytmy podziału, zaimplementowana w sprzętowym systemie wnioskowania przybliżonego FPGA-FIS.

EN

The hardware cost of a fuzzy inference system can be reduced using the Gupta's relational decomposition technique [1]. The system can be represented as a hierarchical architecture that comprises a set of Single Input Single Output subsystems (Fig. 1). The decomposition has some disadvantages, computation of the global relation ℜ is an extremely time-consuming process and a large memory is necessary to store it. They can be eliminated if projection is expanded on linguistic level and decomposition is used for the knowledge base (1), (Fig. 2) [2]. The projection operation (on relational or linguistic level) in some cases can lead to inevitable loss of information because of its approximate nature [3]. To avoid the inference error (the output result is more fuzzy than that obtained in the classical system architecture (3)) methods for partitioning (5) the knowledge base KB[Y , XK,? , X1] into p subbases without inconsistent rules (4) are proposed [4]. In Section 3 the methods based on partitioning towards a defined input linguistic variable (Fig. 3) and elimination of the inconsistent rules (Fig. 4) are described [5, 6]. The algorithms are simple and fast but the results are not optimal in all cases (hardware cost depends on the number of subsystems p, Tab. 1). Thus, the method of the best choice is proposed and implemented in the FPGA fuzzy inference system as a DMU (Decomposition Management Unit) module (Fig. 6).

3

Dekompozycja lingwistyczna bazy wiedzy systemu wnioskowania przybliżonego z eliminacją reguł sprzecznych

Wyrwoł B.

Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania

|

2008

|

Vol. 49, nr 11

234-236

PL

W artykule przedstawiono metodę dekompozycji relacyjnej Gupty przeniesioną na płaszczyznę lingwistyczną i wykorzystaną w realizacjach regułowych systemów wnioskowania przybliżonego (FITA) strukturze hierarchicznej. Pozwala ona obniżyć nakłady sprzętowe i obliczeniowe. Wynik wnioskowania uzyskiwany z takiego systemu jest bardziej rozmyty, niż uzyskany z systemu o klasycznej strukturze. W artykule omówiona została technika dekompozycji wykorzystująca podział bazy wiedzy systemu wnioskowania przybliżonego. Pozwala ona zmniejszyć lub całkowicie wyeliminować nadmiarową rozmytość wyniku wnioskowania.

EN

The paper presents Gupta's relational decomposition technique expanded on linguistic level. The method can be used to implement First Inference Then Aggregation fuzzy hierarchical inference systems. It allows a decrease in the hardware cost of the fuzzy system or in the computing time of the final result. The inference result of the hierarchical system using decomposition technique is more fuzzy than of the classical system. The paper describes a linguistic decomposition technique based on partitioning the knowledge base of the fuzzy inference system. It allows to decrease or even totally remove a redundant fuzziness of the inference result.

4

Nieprzewidziane roboty budowlane jako zdarzenia i relacje rozmyte

Konior J.

Przegląd Budowlany

|

2006

|

R. 77, nr 2

36-39