Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Publikacje
Pomoc (F2)
[41082] Artykuł:

The maintenance costs estimation of electrical lines with the use of interpretability-oriented genetic fuzzy rule-based systems

(Szacowanie kosztów utrzymania linii energetycznych z wykorzystaniem systemów regułowo-rozmytych zorientowanych na przejrzystość)
Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny   Tom: 8, Strony: 43-47
ISSN:  0033-2097
Opublikowano: 2013
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Procent
udziału
Liczba
punktów
Filip Rudziński orcid logoWEAiIKatedra Informatyki, Elektroniki i Elektrotechniki *9010.00  
Jakub Piekoszewski orcid logo10.00  

Grupa MNiSW:  Publikacja w recenzowanym czasopiśmie wymienionym w wykazie ministra MNiSzW (część B)
Punkty MNiSW: 10


Pełny tekstPełny tekst     Web of Science LogoYADDA/CEON    
Słowa kluczowe:

koszt utrzymania linii energetycznej  system genetyczny regułowo-rozmyty  dokładność  przejrzystość  przejrzystość 


Keywords:

maintenance costs of electrical line  genetic fuzzy rule-based systems  accuracy  interpretability  interpretability 



Streszczenie:

The paper demonstrates an evolutionary technique to design an interpretability-oriented fuzzy rule-based system and its application to estimate the maintenance costs of medium voltage electrical lines. The main goal of the proposed technique is to design the system with not only a relatively high accuracy for estimating the costs, but also with a clear and transparent structure which is easy to interpret by humans. The structure includes easily readable and understandable fuzzy logic rules that represent the knowledge about the considered problem.




Abstract:

Praca demonstruje ewolucyjną technikę projektowania przejrzystych systemów regułowo-rozmytych i jej zastosowanie do szacowania kosztów utrzymania linii energetycznej średniego napięcia. Zaprojektowany system posiada względnie wysoką dokładność i przejrzystą strukturę w formie czytelnych, zrozumiałych i łatwych do interpretacji przez człowieka reguł logicznych, będących kwintesencją wiedzy o rozważanym problemie.



B   I   B   L   I   O   G   R   A   F   I   A
[1] Power D. J. , Decision Support Systems: Frequently Asked Questions, iUniverse (2004).
[2] Cordón O., Herrera F., Sánchez L., Computing the Spanish Medium Electrical Line Maintenance Costs by means of Evolution-Based Learning Processes, IEA/AIE 98 Proc. of the 11th Int. Conf. on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems (1998), 478-486.
[3] Cordón O., Herrera F., Sánchez L., Solving Electrical Distribution Problems Using Hybrid Evolutionary Data Analysis Techniques, Applied Intelligence, 10 (1999), no. 1, 5-24.
[4] Cordón O., Herrera F., Zwir I., A hierarchical knowledge-based environment for linguistic modeling: models and iterative methodology, Fuzzy Sets and Systems, 138 (2003), no. 2, 307-341.
[5] Acosta J., Nebot A., Villar P., Fuertes J. M., Optimization of fuzzy partitions for inductive reasoning using genetic algorithms, Int. J. Systems Science, 38 (2007), no. 12, 991-1011.
[6] Alcalá R., Alcalá-Fdez J., Herrera F., Otero J., Genetic learning of accurate and compact fuzzy rule based systems based on the 2-tuples linguistic representation, Int. J. Approximate Reasoning, 44 (2007), no.1, 45-65.
[7] Pulkkinen P., Koivisto H., Identification of interpretable and accurate fuzzy classifiers and function estimators with hybrid methods, Applied Soft Computing, 7 (2007), no. 2, 520-533.
[8] Luis delaOssa., Gámez J. A., Puerta J. M., Learning weighted linguistic fuzzy rules by using specifically-tailored hybrid estimation of distribution algorithms, Int. J. Approximate Reasoning, 50 (2009), no. 3, 541-560.
[9] Antonelli M., Ducange P., Lazzerini B., Marcelloni F., Learning concurrently partition granularities and rule bases of Mamdani fuzzy systems in a multi-objective evolutionary framework, Int. J. Approximate Reasoning, 50 (2009), no. 7, 1066-1080.
[10] Alcalá R., Ducange P., Herrera F., Lazzerini B., Marcelloni F., A multiobjective evolutionary approach to concurrently learn rule and data bases of linguistic fuzzy-rule-based systems, IEEE Trans. Fuzzy Systems, 17 (2009), no. 5, 1106-1122.
[11] Fazel Zarandi M.H., Rezaee B., Data-driven fuzzy modeling for Takagi-Sugeno-Kang fuzzy system, Information Sciences, 180 (2010), no. 2, 241-255.
[12] Tewari A., Macdonald M., Knowledge-based parameter identification of TSK fuzzy models, Applied Soft Computing, 10 (2010), no. 2, 481-489.