Neuronowo-rozmyty system syntezy wiedzy z danych – konstrukcja i zastosowania

View

Resource metadata

Title	Neuronowo-rozmyty system syntezy wiedzy z danych – konstrukcja i zastosowania Title variant: Neuro-fuzzy knowledge discovery system - design and applications
Persons	Authors: Adam Tadeusz Głuszek Partner: Systems Research Institute Polish Academy of Sciences, Warsaw
Description	Rozprawa poświęcona jest problematyce budowy systemów syntezy (inaczej odkrywania lub pozyskiwania) wiedzy z danych. Jako teoretyczne narzędzie do budowy tych systemów zaproponowano rozwiązanie z dziedziny inteligencji obliczeniowej (ang. computational intelligence) – neuronowo-rozmyty system syntezy wiedzy z danych, wspomagany w procesie uczenia algorytmem genetycznym. W pracy wyodrębnić można dwie zasadnicze części: część teoretyczną oraz część aplikacyjną. Głównym celem pierwszej części pracy jest szczegółowe przedstawienie struktury oraz sposobu budowy, w tym uczenia, proponowanego oryginalnego neuronowo-rozmytego systemu syntezy wiedzy z danych. Natomiast druga część pracy poświęcona jest obszernemu testowi praktycznej użyteczności proponowanego systemu w różnorodnych zastosowaniach, dotyczących „inteligentnego” modelowania i sterowania, w tym do syntezy wiedzy z chaotycznego szeregu czasowego, do syntezy bazy reguł rozmytych modelujących dynamiczny system przemysłowego pieca gazowego oraz do syntezy bazy wiedzy opisującej strategię sterowania dla problemu parkowania ciężarówki tyłem do rampy. Przedstawiono również wyniki przeprowadzonej w ramach pracy obszernej analizy porównawczej proponowanego systemu z szeregiem metodologii alternatywnych (neuronowo-rozmytych, opartych na teorii drzew regresyjnych oraz regresji liniowej). Ogólnym kryterium porównawczym był poziom kompromisu pomiędzy dokładnością a przejrzystością poszczególnych podejść. (Polish) Description in another language: The subject matter of the dissertation are the problems of designing the knowledge discovery systems from data. A neuro-fuzzy technique supported in its learning phase by a genetic algorithm is proposed as a theoretical tool for designing such systems. This approach belongs to the field of computational intelligence. The work consists of two main parts: a theoretical one and an applicational one. The aim of the first part is to present the structure, building process and the learning of the proposed, original neuro-fuzzy knowledge discovery system. The second part of the work describes the application of the proposed system in various practical problems concerning “intelligent” modelling and control. It comprises knowledge discovery from chaotic time series, rule-based modelling of an industrial gas furnace system and synthetizing the knowledge which represents a control strategy for simulated backing up of a truck to a loading dock. Additionally, the proposed system is compared with some alternative methodologies (neuro-fuzzy techniques, several regression tree methods and linear regression method). The main criterion of comparison of all considered approaches is their performance (i.e., accuracy of functioning) versus interpretability, that is, the transparency and the ability to explain generated actions. (English)
Keywords	"eksploracja danych"@pl, "sieć neuronowa"@pl, "zbiory rozmyte"@pl, "sieci neuronowe"@pl, "inteligencja obliczeniowa"@pl, "sztuczna inteligencja"@pl, "algorytm genetyczny"@pl
Classification	Resource type: thesis Scientific discipline: dziedzina nauk technicznych / informatyka (2011) Destination group: scientists, students, entrepreneurs Harmful content: No
Characteristics	Place of creation: Warszawa Creation time: 2000 Number of pages: 173 Supervisor: Marian Bolesław Gorzałczany Resource language: Polish Location: Warszawa
License	CC BY-SA 4.0
Technical information	Submitter: Justyna Kupczak Availability date: 16-10-2018
Collections	Kolekcja Instytutu Badań Systemowych PAN w Warszawie, Kolekcja e-Biblio IBS PAN

Citation

Copied

Adam Tadeusz Głuszek. Neuronowo-rozmyty system syntezy wiedzy z danych – konstrukcja i zastosowania. [thesis] Available in Atlas of Open Science Resources, . License: CC BY-SA 4.0, https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode.pl. Date of access: DD.MM.RRRR.

Similar resources

Zastosowanie teorii zbiorów rozmytych do optymalizacji struktur organizacyjnych (PN-1978-01)

Janusz Aleksander Kacprzyk, article, chapter, Systems Research Institute Polish Academy of Sciences, Warsaw, Dziedzina nauk społecznych / nauki o zarządzaniu i jakości (2018)

Identyfikacja dynamicznych systemów złożonych z wykorzystaniem sieci neuronowych

Jarosław Drapała, thesis, Wrocław University of Science and Technology, dziedzina nauk matematycznych / informatyka (2011)

E-learning – rozwój e-nauczania na przestrzeni 20 lat na przykładzie Wydziału Chemicznego Politechniki Wrocławskiej

Piotr Wojciechowski, book, Wrocław University of Science and Technology, Dziedzina nauk ścisłych i przyrodniczych / nauki chemiczne (2018)

Magazyn Dzieje się - home radio w czasie pandemii (odcinek 14)

Michał Sałkowski, Agnieszka Barbach, Agata Sibilak, Ida Górska, Dawid Skowroński, Adrianna Wrona, Jakub Husarz, audio, Wrocław University of Science and Technology, Dziedzina nauk społecznych / nauki o komunikacji społecznej i mediach (2018)

Generatywna optymalizacja w planowaniu przestrzennym - koncept miasta przyjaznego ruchowi pieszemu

Judyta Cichocka, article, chapter, Wrocław University of Science and Technology, dziedzina nauk technicznych / architektura i urbanistyka (2011)

Modele komputerowe do wspomagania decyzji technologicznych w oczyszczalni ścieków. Modele komputerowe procesów i obiektów oczyszczalni ścieków dla celów symulacji, prognozowania i sterowania (RB-1998-47-04)

Jan Studziński, Janusz Łomotowski, article, chapter, Systems Research Institute Polish Academy of Sciences, Warsaw, dziedzina nauk technicznych / inżynieria środowiska (2011)