Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Modeling Ecologic Processes of Production

Sławińska M.

Research in Logistics & Production

|

2016

|

Vol. 6, No. 3

217--229

EN

The process of production formed ecologically should be directed on an economical use of resources and optimal steering of the process in view to the elimination of causes of disturbances. Strategic decisions concerning composite technical and social systems take under consideration the knowledge on relations of production processes with the environment and their results caused in the ecosystem. The source of desired information is historical data related to occurrences, accidents and failures. This base of knowledge becomes the funding for created system reparation activities, like mechanisms that compensate shortages. Connecting and coordinating all assets of the enterprise in view to achieve ecological production processes is the basis of the management process, which simultaneously forms mechanisms of mutual stimulation and development. Described standards, models of reliability structures, characteristics of dynamic phenomena, determined limits of tolerance for acceptable values of variables of the process and modeling critical resources support the process.

2

Wnioskowanie w systemach z wiedzą niepełną

Nowak-Brzezińska A.

Studia Informatica

|

2011

|

Vol. 32, nr 2A

377-389

PL

Autorzy niniejszego artykułu prezentują nowe podejście do problemu wiedzy niepełnej w systemach wspomagania decyzji. W tym celu stosowane są metody analizy skupień, służące do grupowania reguł w systemie. Artykuł ten przedstawia wyniki badań na temat wpływu parametrów algorytmu grupowania Agnes na jakość grup.

EN

Authors propose new approach to vagueness problem in decision support systems. To achieve optimal solutions by clustering decision rules, cluster analysis methods are being used. This paper states the results of experiments regarding the influence of Agnes’ algorithm to the quality of clustering process.

3

Application of Bayesian network in the diagnosis of hot-dip galvanising process

Mrzygłód B., Adrian A., Kluska-Nawarecka S., Marcjan R.

Computer Methods in Materials Science

|

2007

|

Vol. 7, No. 2

317-323

EN

This study presents an output of the application of a probabilistic method of inference based on Bayes'' rule in the diagnosis of defects formed during hot-dip galvanising process. The process of creating knowledge representation of the hot-dip galvanising process was disclosed along with a scheme of reasoning in Bayesian network and its implementation in a Norsys Netica packet. The advantages and drawbacks of a probabilistic method of representation of the incomplete and uncertain empirical knowledge were highlighted.

PL

W artykule zaprezentowano wyniki zastosowania probabilistycznej metody wnioskowania, opartej na regule Bayesa, w diagnostyce wad powstających w procesie cynkowania ogniowego. Pokazano proces tworzenia reprezentacji wiedzy dotyczącej procesu cynkowania. Zbudowano sieć przyczynowo-skutkową dla wybranej grupy wad powierzchni wyrobów ocynkowanych i przyczyn ich powstawania. Analizując przyczyny uwzględniano miejsce ich występowania, charakter (rodzaj) i reprezentujące je parametry technologiczne. Schemat wnioskowania w sieciach Bayesa pokazano na przykładzie wybranej wady (nieciągłość powierzchni) i dwóch przyczyn (pH kąpieli topnikującej oraz zanieczyszczenie powierzchni). Do implementacji tej sieci Bayesa wykorzystano pakiet Netica firmy Norsys. Wskazano na zalety i wady probabilistycznej metody reprezentacji niepełnej i niepewnej wiedzy empirycznej.

4

Application of Bayesian networks to diagnostics of hot dip galvanized coasts

Adrian A., Durak J., Mrzygłód B., Kluska-Nawarecka S.

Archives of Foundry Engineering

|

2007

|

Vol. 7, iss. 3

247-252

EN

This study presents an output of the application of a probabilistic method of inference based on Bayes' rule in the diagnosis of defects formed during hot-dip galvanising process of casting products. Bayesian cause-effect network for given group of surface defects and its causes was build. Many factors causing defects was taken into consideration like: technological parameters, technological nodes and character of cause. The advantages and drawbacks of a probabilistic method of representation of the incomplete and uncertain empirical knowledge were highlighted.

5

Precyzyjna reprezentacja wiedzy niepelnej - zbiory rozmyte i przybliżone

Szmuc T.

Geoinformatica Polonica

|

2002

|

T. 4

55-79

PL

Artykuł zawiera przegląd podstawowych pojęć i metod dotyczących dwóch najbardziej znanych podejść do reprezentacji wiedzy niepełnej: zbiorów rozmytych i zbiorów przybliżonych. Pierwsze z nich bazuje na rozszerzeniu funkcji przynależności na przedział [0, 1], natomiast drugie opisuje niedokładność klasyfikacji przez relację równoważności, tzn. elementy nierozróżnialne należą do tych samych klas. Obie teorie, wywodzące się z dążenia do opisu tego samego problemu przyjmują jednak odrębne założenia początkowe, co oczywiście prowadzi do różnych metod analizy i odmiennych obszarów efektywnego zastosowania. Nie oznacza to jednak całkowitej rozłączności tych obszarów, należy również wspomnieć o możliwości komplementarnego stosowania obu podejść. W opracowaniu nieco mniej miejsca poświęcono zagadnieniom zbiorów rozmytych, gdyż teoria jest szerzej znana, natomiast zbiory przybliżone są podejściem młodszym i słabiej rozpowszechnionym. Efektywność metod oferowanych przez tę teorię jest bardzo dobrze widoczna dla tablicowej reprezentacji wiedzy (tablice decyzyjne). Ten sposób reprezentacji wiedzy jest szeroko stosowany w informatyce (systemy regułowe, wspomaganie podejmowania decyzji, analiza danych, klasyfikacja), co przenosi się na szeroki obszar zastosowań. W końcowej części pracy pokazano alternatywny sposób reprezentacji wiedzy - zastosowanie kolorowanych sieci Petriego. Stanowi to nie tylko alternatywne podejście, lecz również umożliwia rozszerzenie klasy analizowanych tablic, m.in. przez możliwości hierarchizacji.

EN

The paper contains an overview of basic notions and methods related to two mostly known approaches to representation of uncertain knowledge, i.e. fuzzy sets and rough sets. The first approach is based on an extension of membership function into interval [0, 1], while the second one describes uncertainty of classification by equivalence relation, i.e. indistinguishable elements belong to the same classes. The both theories starting from the same requirements related to description ofthe same problem, are based on different assumptions, which lead to different analysis methods and different areas of efficient applications. However, the application areas are not totally disjoint, many examples of complement applications of both methods also can be encountered. Presentation of fuzzy sets theory is relatively less detailed, because the theory is widely known. Rough sets theory is relatively younger and not so popular. Efficiency of methods provided by the theory is especially visible in the case of table knowledge representation (decision tables). This knowledge representation is widely used in computer science (rule-based systems, decision support, data analysis, classification). The wide diversity of the applications implies wide range of areas, where the theory can be applied. In the final part of the paper, an alternative way for knowledge representation is shown. This part describes an application of Coloured Petri nets for specification and analysis of decision tables. It is not only an alternative approach, but also provides possibilities for extensions of class of analysed tables, among others by providing hierarchical structure.