Grupowanie danych w rozmytych podprzestrzeniach

Some data sets contain data clusters not in all dimension, but in subspaces. Known algorithms select attributes and identify clusters in subspaces. The paper presents a novel algorithm for subspace fuzzy clustering. Each data example has fuzzy membership to the cluster. Each cluster is defined in a certain subspace, but the the membership of the descriptors of the cluster to the subspace (called descriptor weight) is fuzzy (from interval [0; 1]) - the descriptors of the cluster can have partial membership to a subspace the cluster is defined in. Thus the clusters are fuzzy defined in their subspaces. The clusters are defined by their centre, fuzziness and weights of descriptors. The clustering algorithm is based on minimizing of criterion function. The paper is accompanied by the experimental results of clustering. This approach can be used for partition of input domain in extraction rule base for neuro-fuzzy systems.Niektóre dane zawierają grupy danych nie we wszystkich wymiarach, ale w pewnych podprzestrzeniach dziedziny. Artykuł przedstawia algorytm grupowania danych w rozmytych podprzestrzeniach. Każdy przykład danych ma pewną rozmytą przynależność do grupy (klastra). Każdy klaster z kolei jest rozpięty w pewnej podprzestrzeni dziedziny wejściowej. Klastry mogą być rozpięte w różnych podprzestrzeniach. Algorytm grupowania oparty jest na minimalizacji funkcji kryterialnej. W wyniku jego działania wypracowane są położenia klastrów, ich rozmycie i wagi ich deskryptorów. Przestawiono także wyniki eksperymentów grupowania danych syntetycznych i rzeczywistyc

Scalanie modeli rozmytych w systemach neuronowo-rozmytych

The merging of fuzzy model is widely used for reduction of rule number in fuzzy model. The supernumerosity of rules is mainly caused by grid partition of input domain. In the paper different cause for model merging is described. It is the need for creation of fuzzy model for large data set. In our solution the models are build basing data subset and then the submodels are merged into one. This approach enables quicker elaboration of submodels with relatively good knowledge generalisation ability without waiting for the whole data set to be processed. With passing time, the subsequent submodels are created and merged to create the better model.Artykuł opisuje scalanie modeli rozmytych w systemach neuronowo-rozmytych wykorzystywane przy tworzeniu modeli dla dużych zbiorów danych. Nieraz zbiory danych są tak duże, że nie jest możliwe wypracowanie modelu od razu dla całego zbioru. Tworzy się zatem modele dla podzbiorów zbioru danych. Uzyskane w ten sposób modele są następnie scalane, by wypracować jeden model. Podejście to jest także korzystne, gdy wszystkie dane nie są dostępne, ale są dostarczane partiami. Wtedy wstępny model jest wypracowany zanim wszystkie dane zostaną dostarczone do systemu. Artykuł przedstawia sposób wyznaczania podobieństwa reguł w modelu rozmytym oraz opisuje system neuronowo-rozmyty budujący i scalający modele wypracowane dla podzbiorów

Analiza nowej metody inicjalizacji systemów neuronowo – rozmytych z wykorzystaniem maszyn wektorów wspierających

The correspondence between support vector machines and neuro-fuzzy systems is very interesting. The full equivalence for classification and partial for regression has been formally shown. The equivalence has very interesting implication. It is a base for a new method of initialization of neurofuzzy systems, ie. for creating of fuzzy rule base. The commonly used methods are based on reversion of item: the premises of fuzzy rules split input domain into region, thus premises of fuzzy rules can be elaborated by partition of input domain. This leads to three main classes of partition of input domain. The above mentioned equivalence results in new way of creating the rule base. Now the input domain is not partitioned, but the premises of fuzzy rules are extracted from support vector. The objective of the paper is to examine the advantages and disadvantages of this new method for creation of fuzzy rule bases for neuro-fuzzy systems.Związek pomiedzy maszynami wektorów podpierajacych i systemami neuronoworozmytymi jest bardzo interesujący. Została wykazana pełna odpowiedniość między tymi systemami dla klasyfikacji i częściowa dla regresji. Odpowiedność ta ma bardzo ważną konsekwencję. Jest podstawa do opracowania nowego sposobu tworzenia bazy reguł dla systemu neuronowo-rozmytego. Dotychczasowe metody opieraja się na podziale przestrzeni wejściowej, a następnie przekształcenia tak powstałych regionów w przesłanki rozmytych reguł. Tutaj możliwe jest przekształcanie wektorów wspierających na przesłanki reguł rozmytych. Celem artykułu jest przebadanie możliwości stosowania takiego podejścia do inicjalizacji systemów neuronowo-rozmytych. Eksperymenty wykazują dosć istotną wadę tego podejścia. W jego wyniku powstają bardzo liczne zbiory reguł rozmytych, co zupełnie przeczy idei interpretowalności wiedzy w systemach neuronowo-rozmytych. Manipulacja pewnymi parametrami umożliwia zmiejszenie liczby reguł, jednak manipulacja ta jest trudna i wymaga wielu prób. Drugą dość istotna wadą jest wyraźnie wyższy błąd wypracowywany przez systemy inicjalizowane przez SVM w porównaniu do systemów, których bazy reguł tworzone sa˛ poprzez podział przestrzeni wejściowej

Cutting edge application of BACnet network. Integrating self-service bike rental, fire protection and lighting systems with freely programmable PLC

Rozpowszechnienie systemów automatyki i sterowania oraz świadomość społeczna szerokiego spektrum jej zastosowania ukształtowały popyt na kompleksowe systemy sterowania o wysokiej uniwersalności, energooszczędności i optymalnym działaniu. Brak rozwiązania rynkowego spełniającego wszystkie kryteria skłonił nas do opracowania sterownika swobodnie programowalnego, który oprócz zarządzania systemami klimatyzacyjno-wentylacyjnymi, ciepłownictwem, systemami oświetlenia, systemami ochrony przeciwpożarowej, obsługi paneli HMI oraz programowalnych termostatów zarządza z powodzeniem również systemem wypożyczalni rowerów. Systemy przeciwpożarowe oparte na sterownikach PLC, pracujących w patentowanej sieci BACnet RING, zwiększają bezpieczeństwo poprzez zabezpieczenie przepływu informacji pomiędzy urządzeniami oraz gwarantowaną informację dotyczącą stanu rzeczywistego kontrolowanych klap przeciwpożarowych, stanu urządzenia nadzorującego, stanu zasilania oraz poprawności wykonania scenariusza pożarowego. Samoobsługowe wypożyczalnie rowerów wykorzystują trzy rodzaje zasilania stacji sterującej, w tym dwóch odnawialnych: energii solarnej oraz energii mechanicznej. Alternatywne pozyskiwanie energii elektrycznej chroni środowisko naturalne oraz zmniejsza koszty eksplantacji systemów wypożyczalni rowerów (SWR). Systemy sterowania oświetleniem pozwalają na wdrożenie inteligentnego zarządzania urządzeniami emitującymi energię świetlną o zróżnicowanym natężeniu. Niskie koszty rozwiązania oraz szybka rozbudowa i montaż pozwalają na aplikację systemów zarówno w małych/średnich, jak i dużych mieszkaniach lub budynkach mieszkalnych. Sterowniki swobodnie programowalne firmy EL-Piast – dzięki uniwersalności, innowacyjności oraz stabilności – pozwalają na kierowanie procesami automatyzacji nawet w nietypowych zastosowaniach. Wykorzystanie opisanych rozwiązań przy zwiększeniu bezpieczeństwa i niezawodności zmniejsza koszty eksplantacji oraz poprawia ergonomię użytkowania. Intuicyjność programowania, gotowe elementy składowe systemów, łatwość montażu, innowacyjne algorytmy sterowania oraz pozyskiwania odnawialnych źródeł energii świadczą o bardzo wysokim poziomie rozwiązań niedostępnych na rynku w takiej formie.The widespread use of automation and control systems and public awareness across a wide range of applications has shaped the demand for comprehensive control systems with high versatility, energy efficiency and optimum performance. The lack of a market solution that meets all the criteria has prompted us to develop a freely programmable controller, which in addition to the management of air conditioning and ventilation systems, heating systems, lighting systems, fire protection systems, HMI panels and programmable thermostats, also manager a bicycle rental system. Fire protection systems based on PLCs operating in the BACnet RING patented network increase security by securing the flow of information between devices and guaranteed information on the state of the real-time fire dampers, the status of the monitoring device, the power status and the correctness of the fire scenario. Self-service bike rentals use three types of power station control, including two renewable solar energy and mechanical energy. Alternative energy generation protects the environment and the colder costs of exploring bike rental systems (SWRs). The lighting control system enables the intelligent management of light-emitting devices of varying intensity. The low cost of the solution and rapid expansion and assembly allow for the application of systems in small/medium or large flats or residential buildings. El-Piast freely programmable controllers, thanks to their versatility, innovation and stability, allow you to drive automation even in non-standard applications. Utilizing the described solutions to increase safety and reliability reduces the cost of exploration and improves the ergonomics of use. Intuitive programming, ready-made components, easy assembly, innovative control algorithms, and renewable energy sources provide a very high level of market-based solutions in this form