Wykorzystanie teorii zbiorów przybliżonych w problematyce powierzchniowej trwałości zmęczeniowej

• Autorzy: Libera, M.

Warianty tytułu

EN

Using the theory of approximate sets in the issue of superficial fatigue life

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W niniejszej pracy podjęto próbę sprawdzenia, czy istnieje możliwość wykorzystania teorii zbiorów przybliżonych do rozwiązywania problemów powierzchniowej trwałości zmęczeniowej. Stwierdzono, że istnieje metoda, która umożliwia stworzenie akceptowalnego rankingu parametrów opisujących stan warstwy wierzchniej, ze względu na istotność ich wpływu na powierzchniową trwałość zmęczeniową. Jest to metoda sekwencyjnej eliminacji cech, w której miarą jakości zbioru cech jest wynik testów klasyfikacyjnych wykonanych według algorytmu LEM2 opartego na regułach decyzyjnych generowanych z wykorzystaniem teorii zbiorów przybliżonych.

EN

In this work an attempt was taken up at checking if there is a possibility of using the theory of approximate sets for solving the problems of superficial fatigue life. In the result it was stated that there exists a method, that makes possible to create an acceptable ranking of parameters that describe the state of a surfice layer and their influence on the superficial fatigue life is significant. The method consists in sequentional elimination of features. The measure of quality of a feature set is, in this method, the result of classification tests carried out according to the algorithm LEM2 based on the decisional rules generated with using the theory of approximate sets.

Słowa kluczowe

PL

powierzchniowa trwałość zmęczeniowa; teoria zbiorów przybliżonych

EN

superficial fatigue life; theory; approximate sets

• Czasopismo: Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
• Rocznik: 2001
• Tom: Vol. 46, nr 3
• Strony: 16-21
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., tab.

Twórcy

autor

Libera, M.

• Politechnika Poznańska, Instytut Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych

Bibliografia

• [1] Waligóra W., Libera M., Nowicki W., Woźniak D., Pawełczyk K.: Analiza wpływu rozrzutu wartości parametrów warstwy wierzchniej na rozrzut powierzchniowej trwałości zmęczeniowej elementów łożysk tocznych. Problemy Eksploatacji 2/2000 (37), s. 431-440.
• [2] Bolc L., Zaremba J.: Wprowadzenie do uczenia się maszyn. Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1992.
• [3] Dougherty, J., Kohavi R. and Sahami M., Supervised and Unsupervised Discretizations of Continuous Features, In: Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning, Morgan Kaufmann Publishers, 1995, pp. 194-202.
• [4] Chmielewski M., Grzymala-Busse J., Global Discretiza-tion of Continuous Attributes as Preprocessing for Machine Learning, In: Lin T.Y., Wildberger A.M., (eds), Soft Computing, Socjety for Computer Simulation, San Diego 1995, pp. 294-301.
• [5] Dougherty, J., Kohavi R. and Sahami M., Supervised and Unsupervised Discretizations of Continuous Features, In: Proceedings of the 12th International Conference on Machine Learning, Morgan Kaufmann Publishers, 1995, pp. 194-202.
• [6] Grzymala-Busse J.W., ‘LERS - A system for learning from examples based on rough sets', In: Slowinski R., (ed.), Intelligent Decision Support. Handbook of Applications and Advances of the Rough Set Theory, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1992, pp. 3-18.
• [7] Slowinski, R., Stefanowski, J. and Susmaga, R., Rough Set Analysis of Attribute Dependencies in Technical Diagnostics, In: Tsumoto, S., Kobayashi, S., Yokomori, T., Tanaka, H. and Nakamura A., (eds), Proceedings of the 4th International Workshop on Rough Sets, Fuzzy Sets and Machine Discovery, Tokyo 1996, pp. 437-440.
• [8] HYPERLINK: „http://aragorn.pb.bialystok.p1/~radev/ai/przblzb.doc"
• [9] http://sound.eti.pgsda.pl/SRS/zbiory_przybli_one.html
• [10] Kohavi, R.; ‘MLC++. Machine Learning library in C++', http://robotics/stanford.edu/users/ronnyk/mlc.html.