Obecnie coraz częściej wykorzystuje się metody sztucznej inteligencji (AI) do budowania systemów ekspertowych, czy opartych na wiedzy. Jednakże, bardzo często podczas zajęć w szkole podstawowej i średniej podczas zajęć z programowania, lub ogólniej kształcenia myślenia komputacyjnego, uczniowie uczą się algorytmów rozwiązujących problemy w warunkach pewności. Wobec tego większość młodych ludzi nie ma okazji rozważania rozwiązań problemów w zakresie logiki rozmytej. Aby nauczyciele informatyki rozważali z uczniami metody sztucznej inteligencji, należy przygotować proste przykłady algorytmów AI. W artykule przedstawiono kilka prostych przykładów zbiorów i relacji rozmytych oraz prostego systemu wnioskującego zakodowanych w C++.
EN
Currently, artificial intelligence (AI) methods are increasingly used to build expert or knowledge-based systems. However, very often during elementary and high school classes while programming classes, or more general, computational thinking training, students learn algorithms that solve problems in conditions of certainty. Therefore, most young people have no opportunity to consider solutions to fuzzy logic problems. For IT teachers to discuss artificial intelligence methods with students, simple AI algorithms should be prepared. The article presents some simple examples of fuzzy sets and relations as well as a simple inference system coded in C++.
The paper aims to present divers’ opinions about the recreational use of the water reservoir in Piechcin with regards to four complex research areas. The study was conducted at the Diving Base in Piechcin located in the Żnin district, the Kuyavian-Pomeranian Voivodeship. The statistical data (divers’ opinions) were obtained employing a direct interview method via a questionnaire. The data were analysed with statistical methods, and the results were verified by applying fuzzy logic relations. The research shows that the owner has adapted and developed a post-mining excavation for divers, allowing for the safe practicing of qualified tourism. The technical and organizational conditions were assessed in two groups of respondents, namely those who expect some changes at the Base, and those who believe that further improvements are unnecessary.
The growing interest in green energy observed in recent years has become the basis for pilot studies on its electricity production role in Poland. The diagnostic survey method allowed us to learn about young people’s opinions on renewable energy sourcesin the context of four identified research areas (the need for RES, planning its installation, costs, environmental impact). The authors proposed a method based on fuzzy logic (fuzzy relations and optimistic fuzzy aggregation norms) to develop and interpret the survey results to understand the selected community’s knowledge about the importance of RES (or not) in the national energy system. The survey shows that although there is no significant difference between respondents in all research areas, rural women are more interested in using green technologies. They have a high self-awareness of their beneficial effects on the environment. Rural respondents, compared to those from the cities, are willing (despite the high cost of equipment) to invest their capital to purchase green energy carriers, which is dictated by their lower knowledge about the forms of external support. Depending on the residence place, respondents selected various government aid programs for renewable energy. People from the city decided mainly on those that would improve the air’s comfort and quality in their place of residence. On the other hand, the rural areas’inhabitants focused their attention on the aid possibilities, which would reduce the energy costs of the farms they run in the future. All the respondents agree that investments in clean energy (coming from natural sources) will translate into broadly understood environmental protection, bringing mutual benefits for everyone.
PL
Obserwowany w ostatnich latach wzrost zainteresowania zieloną energią stał się podstawą do przeprowadzenia pilotażowych badań dotyczących jej roli w produkcji energii elektrycznej w Polsce. Metoda sondażu diagnostycznego pozwoliła poznać opinie młodych ludzi na temat odnawialnych źródeł energii w kontekście czterech zidentyfikowanych obszarów badawczych (konieczność OZE, planowanie jej instalacji, koszty, wpływ na środowisko). Do opracowania i interpretacji wyników badań ankietowych zastosowano metodę opartą na logice rozmytej (relacjach rozmytych i optymistycznych rozmytych normach agregacji), aby lepiej zrozumieć wiedzę wybranej społeczności na temat ważności (lub nie) OZE w krajowym systemie energetycznym. Z badania wynika, że choć nie ma znaczącej różnicy między grupami respondentów we wszystkich obszarach badawczych, to można zauważyć, że kobiety mieszkające na wsi są bardziej zainteresowane wykorzystaniem ekologicznych technologii. Posiadają one wysoką samoświadomość w zakresie ich dobroczynnego wpływu na środowisko. Respondenci wiejscy, w porównaniu z tymi z miasta, są skłonni (pomimo wysokich kosztów urządzeń) angażować własny kapitał na zakup zielonych nośników energii, co jest podyktowane ich niższą wiedzą na temat form wsparcia zewnętrznego. W zależności od pochodzenia wybierano różne rządowe programy pomocowe na OZE. Osoby z miasta decydowały się głównie na te, które w miejscu ich zamieszkania poprawią komfort jakości powietrza atmosferycznego. Z kolei mieszkańcy wsi skupiali swoją uwagę na wykorzystaniu instrumentów pomocowych, dających w przyszłości obniżenie kosztów energii w prowadzonych gospodarstwach rolnych. Wszyscy respondenci są zgodni, że inwestycje w czystą energię przełożą się na szeroko pojętą ochronę środowiska, przynosząc wszystkim obopólne korzyści.
All universities are responsible for assessing the quality of education. One of the required factors is the results of the students’ research. The procedure involves, most often, the preparation of the questionnaire by the staff, which is voluntarily answered by students; then, the university staff uses the statistical methods to analyze data and prepare reports. The proposed EQE method by the application of the fuzzy relations and the optimistic fuzzy aggregation norm may show a closer connection between the students’ answers and the achieved results. Moreover, the objects obtained by the application of the EQE method can be visualized by using the t-SNE technique, cosine between vectors and distances of points in five-dimensional space.
PURPOSE/THESIS: Authors estimate the disciplinary similarity of researchers according to selected academic units with a different cross-section of specializations. The paper presents the model for studying disciplinary diversity of scientific units. The premise of the article is that knowledge of disciplinary profiles of researchers can be applied to create interdisciplinary teams, or one disciplinary team with a focused specializations. APPROACH/METHODS: The approach is based on the visualization and comparison of disciplinary space and space of co-authorship. Fuzzy logic and aggregation norm were used to calculate disciplinary weights of each journal listed in the database. For visualization, new, dimension reduction algorithm t-SNE was applied. Achieved results were verified by using the expert’s knowledge. RESULTS AND CONCLUSIONS: In the evaluation of scientific collaboration, a co-authorship relationship can be complemented by researchers’ disciplinary profiles represented by aggregation norm. Thanks to the continuity of researchers’ publishing activity, the proposed measure based on the disciplinary profile is stable. RESEARCH LIMITATIONS: The sample of both selected teams and journals database is limited. The journals from WoS/Scopus list were considered because analyzed researchers publish articles there. Additionally, during linking these two databases, problems of matching journals titles appeared. PRACTICAL IMPLICATIONS: The authors proposed a model of evaluating scientists’ disciplinary similarity and further, to estimate the potential of their collaboration. ORIGINALITY/VALUE: This approach applies fuzzy logic algorithms to quantifying scientific interests and is another rare instance of practical application of artificial intelligence algorithms (fuzzy logic) in scientometric studies.
PL
CEL/TEZA: Autorzy oceniają podobieństwo dyscyplinarne badaczy wybranych jednostek akademickich o różnej naukowej specjalizacji i przedstawiają model badania różnorodności dyscyplinarnej jednostek naukowych. Założeniem artykułu jest to, że wiedza o profilach dyscyplinarnych badaczy może być wykorzystana do stworzenia zespołów interdyscyplinarnych lub jednego zespołu dyscyplinarnego o ukierunkowanych specjalizacjach. KONCEPCJA/METODY BADAŃ: Metoda oparta jest na wizualizacji oraz porównaniu przestrzeni dyscyplinarnej i współautorstwa. Do obliczenia wag dyscyplinarnych każdego rozważanego czasopisma w bazie danych zastosowano logikę rozmytą i optymistyczną rozmytą normę agregacji. Do wizualizacji zastosowano nowy algorytm redukcji wymiarów t-SNE. Osiągnięte wyniki zostały zweryfikowane przy użyciu wiedzy ekspertów. WYNIKI I WNIOSKI: W ocenie współpracy naukowej relację współautorstwa można uzupełnić profilami dyscyplinarnymi badaczy wyznaczonymi za pomocą rozmytej normy agregacji. Dzięki ciągłości działalności wydawniczej badaczy proponowana miara oparta na profilu dyscyplinarnym jest stabilna. OGRANICZENIA BADAŃ: Próba badawcza jest ograniczona ponieważ autorzy rozważają dwa zespoły naukowców i ich publikacje z dwóch baz danych. Wybrano czasopisma z listy WoS/Scopus, ponieważ analizowani badacze tam publikują artykuły. Ponadto, podczas łączenia tych dwóch baz danych pojawiły się problemy z dopasowaniem tytułów czasopism. ZASTOSOWANIE PRAKTYCZNE: Autorzy zaproponowali model oceny podobieństwa dyscyplinarnego naukowców, a następnie oszacowania potencjału ich współpracy. ORYGINALNOŚĆ/WARTOŚĆ POZNAWCZA: Podejście to stosuje algorytmy rozmytej logiki do kwantyfikacji zainteresowań naukowych i jest kolejnym rzadkim przypadkiem praktycznego zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji (logika rozmyta) w badaniach informatologicznych w szerokim kontekście rozmytej normy agregacji. Dzięki ciągłości działalności wydawniczej badaczy proponowana miara oparta na profilu dyscyplinarnym jest stabilna.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.