Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
W artykule przedstawiono porównanie systemów wnioskowania rozmytego oraz sztucznych sieci neuronowych bazując na identyfikacji odkształceń termicznych napędu posuwów szybkich. Głównym kryterium porównującym metody była różnica między wartością zmierzoną a wartością obliczoną z zastosowaniem wnioskowania rozmytego oraz sieci neuronowych.
W artykule przedstawiono przykłady zastosowań systemów wnioskowania rozmytego do wyznaczenia odkształceń termicznych obrabiarek. Przedstawione systemy zostały skonstruowane na podstawie dwóch problemów, ij. detekcji odkształceń termicznych szlifierki oraz określenia dokładności pozycjonowania napędu posuwów szybkich.
W artykule zaprezentowano podstawy systemu wnioskowania rozmytego o strukturze Mamdani. Przedstawiono metody wyostrzania oraz zwrócono uwagę na parametry wnioskowania jakie należy zdefiniować podczas konstruowania systemu. Pokazano również wyniki przeprowadzonych testów na przykładzie dwóch zadań. Przeprowadzone testy mogą być pomocne w konstruowaniu systemów rozmytych do rozwiązywania zadań diagnostycznych.
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.