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

Znaleziono wyników: 5

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote RDM interval method for solving quadratic interval equation
Landowski M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2017
|
R. 93, nr 1
65--68
EN
The main task of uncertainty theory is to find the solution with uncertain variable. The ways of uncertainty description are probability density distribution, possibility distribution or interval. To solve the problem with uncertainty variable the calculation on interval is needed. The article presents the usage of RDM interval arithmetic for solving quadratic interval equation. The results obtained from examples are compared with Moore’s standard interval arithmetic solutions.
PL
Głównym zadaniem teorii niepewnos´ci jest znalezienie rozwiazania ze zmienna˛ niepewna˛. Niepewnos´c´ moz˙na zapisac´ w postaci rozkładu ge˛stos´ci prawdopodobien´stwa, rozkładu moz˙liwos´ci lub przedziału. Do rozwia˛zania zadania ze zmienna˛ niepewna˛ potrzebne sa˛ obliczenia na przedziałach. Artykuł przedstawia wykorzystanie arytmetyki interwałowej RDM do rozwia˛zania interwałowych równan´ kwadratowych. Wyniki otrzymane z przykładów porównano z rozwia˛zaniami standardowej arytmetyki interwałowej Moore’a.
2
Content available Optimal estimator of hypothesis probability for data mining problems with small samples
Piegat A, Landowski M.
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
|
2012
|
Vol. 22, no. 3
629-645
EN
The paper presents a new (to the best of the authors' knowledge) estimator of probability called the "[...] completeness estimator" along with a theoretical derivation of its optimality. The estimator is especially suitable for a small number of sample items, which is the feature of many real problems characterized by data insufficiency. The control parameter of the estimator is not assumed in an a priori, subjective way, but was determined on the basis of an optimization criterion (the least absolute errors).The estimator was compared with the universally used frequency estimator of probability and with Cestnik's m-estimator with respect to accuracy. The comparison was realized both theoretically and experimentally. The results show the superiority of the [...] completeness estimator over the frequency estimator for the probability interval ph (0.1, 0.9). The frequency estimator is better for ph [0, 0.1] and ph [0.9, 1].
3
Content available Surmounting Information Gaps Using Average Probability Density Function
Piegat A., Landowski M.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2009
|
R. 55, nr 10
793-795
EN
In many problems we come across the lack of complete data. The information gap causes that the task seems to be unsolvable. In many cases where the Bayes' networks or Bayes' rule are used, we come across the information gap which is the lack of a priori distribution. The article presents the methods of identifying the average probability density distribution when we know the range of variable and we have some quality knowledge on the distribution. The obtained average probability density distribution minimizes medium squared error. According to the authors' knowledge the average probability density distribution is the novelty in the word literature.
PL
W wielu rzeczywistych problemach często spotykamy się z brakiem danych koniecznych do ich rozwiązania. Dotyczy to zwłaszcza zadań projektowania nowych systemów technicznych, ale i też ekonomicznych, medycznych, agrarnych i innych. Istnienie luk w problemie powoduje, że zadanie wydaje się nierozwiązywalne. W takiej sytuacji, aby w ogóle rozwiązać postawiony problem konieczne jest zaangażowanie ekspertów, którzy są często w stanie podać przybliżone oszacowanie danej brakującej do rozwiązania problemu. Niestety, oszacowania eksperckie zwykle nie są precyzyjnymi liczbami, lecz przedziałami możliwych wartości zmiennej lub też probabilistycznymi rozkładami możliwej wartości brakującej zmiennej. Zatem, aby rozwiązać dany problem konieczne jest wykonywanie operacji na rozkładach gęstości prawdopodobieństwa. Jednym z narzędzi służących do tego celu jest reguła Bayesa. Jest ona np. podstawą do przetwarzania informacji w sieciach wnioskowania probabilistycznego zwanych skrótowo sieciami Bayesa. Zwykle luką informacyjną w tych sieciach jest brak rozkładu a priori zmiennej koniecznego do obliczenia rozkładu a posteriori. W takiej sytuacji, jako rozkład a priori stosowany jest zwykle rozkład równomierny reprezentujący kompletną niewiedzę dotyczącą jakościowych cech rozkładu. Jednak taką wiedzę często posiada ekspert problemu. Artykuł prezentuje metodę identyfikacji przeciętnego rozkładu gęstości prawdopodobieństwa zmiennej dla przypadku, gdy ekspert zna nie tylko zakres możliwych wartości zmiennej, ale także posiada pewną wiedzę o jakościowych cechach rozkładu. Otrzymany z użyciem wiedzy eksperta przeciętny rozkład gęstości prawdopodobieństwa zmniejsza znacznie ryzyko popełnienia katastrofalnie dużych błędów w rozwiązywaniu problemów z lukami informacyjnymi. Według wiedzy autorów koncepcja przeciętnego rozkładu gęstości prawdopodobieństwa jest nowością w literaturze światowej.
4
Content available remote Evaluation of information effects on travellers behaviour: an uncertainty-based approach
Dell'Orco M.
Archives of Transport
|
2000
|
Vol. 12, iss. 4
5-15
EN
Randomness is mostly used in choice models to represent uncertainty and therefore the potential for different choices; in such a case, choice probability is the outcome of model processing. In this paper, instead of Probability theory, the use of Possibility theory is examined in detail, with regard to transportation problems; then, influence of information provision on drivers' behaviour is examined according to Uncertainty-based Information Theory.
PL
W modelowaniu losowych zachowań kierowcy istotna jest metoda określania prawdopodobieństwa podejmowania decyzji wyboru jednego z wielu zachowań. W artykule zamiast teorii prawdopodobieństwa rozpatruje się zastosowanie teorii niepewności w odniesieniu do problemów transportowych. Rozważany jest również wpływ informacji na zachowanie się kierowców zgodnie z teorią niepewności informacji.
5
Uniwersalna procedura obliczania niepewności
Dacko G., Krupiński M.
Aparatura Badawcza i Dydaktyczna
|
2000
|
T. 5, nr 2
109--116
PL
Artykuł przedstawia 32 bitową aplikację programową, pracującą pod kontrolą systemu operacyjnego Windows 95, służącą do opracowania danych zebranych podczas pomiarów, zgodnie z wymaganiami teorii niepewności i zaleceniami międzynarodowymi w tej dziedzinie. Algorytm i interfejs graficzny zaprojektowano tak, aby użytkownik programu, bez wnikania w założenia teoretyczne metod analizy, uzyskiwał szybko — w formie raportu końcowego, ostateczny wynik pomiaru wraz z oceną jego niepewności.
EN
The article presents a 32-bit application for the Windows 95 operational system. The application is meant to analyse the data measured according to the requirements of the uncertainty theory and the international recommendations in this field. The algorithm and the graphic interface have been designed to allow an user to obtain final measurement results and uncertainty evaluation (in a report format) quickly and easily — without going deeply into theoretical assumptions of the analysis method.
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.