Advanced search
Advanced search
Advanced search
Advanced search
Advanced search
Książka = Book ; KS/3/2005/R14P01
Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences
[4], 3-10 pages ; 21 cm ; Bibliography p. 9-10
W danej pracy omawia się problemy niepewności modeli sztucznej inteligencji w układach diagnostyki. W szczególności rozpatruje się niepewność modeli neuronowych typu GMDH oraz rozmyto-neronowych typu Takagi-Sugeno. W badaniach wykorzystano metodę ograniczonych wartości błędów do estymacji parametrów analizowanych modeli. Pokazano, że wyznaczone przedziały ufności sygnałów wyjściowych modeli można zastosować do określenia adaptacyjnych progów decyzyjnych, w sensie przedziału ufności sygnału re~iduum. Załączony na końcu pracy przykład odpornego układu diagnostyki dla silnika prądu stałego ilustruje możliwości wykorzystania niepewnego modelu rozmyto-neuronowego.
Creative Commons Attribution BY 4.0 license
Copyright-protected material. [CC BY 4.0] May be used within the scope specified in Creative Commons Attribution BY 4.0 license, full text available at: ; -
Systems Research Institute of the Polish Academy of Sciences
Library of Systems Research Institute PAS
Oct 15, 2021
Feb 1, 2021
0
https://rcin.org.pl./publication/193080