Fuzzy halmazok. 4. előadás2 3 4 Egy hagyományos halmazEgy Fuzzy halmaz.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Adatbázisrendszerek elméleti alapjai 2. előadás
Advertisements

Lekérdezések SQL-ben Relációs algebra A SELECT utasítás
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Alapvető digitális logikai áramkörök
Gépelemek II. előadás 6-7.hét
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Bevezetés az informatikába Farkas János, Barna Róbert
Adatbázisrendszerek elméleti alapjai 6. előadás
Adatbázisrendszerek elméleti alapjai 5. előadás
Programozási alapismeretek 7. előadás. ELTE Szlávi-Zsakó: Programozási alapismeretek 7. előadás2/  Sorozatszámítás.
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Vendéglátás és szállodaszervezés, gazdálkodás
Logika Érettségi követelmények:
. . Egyszerű sín alapú számítógép (2.1. ábra)
Gyorsító tár (cache – ábra)
Máté: Orvosi képfeldolgozás10. előadás1 Több kompartmentes modell, pl.: Lineáris tagok. Pl. k 32 jelentése: a 3-ba a 2-ből jutó tracer mennyisége lineárisan.
Orvosi képfeldolgozás
EKG kapuzott (ECG gated) szív vizsgálat
Máté: Orvosi képfeldolgozás1. előadás1. Máté: Orvosi képfeldolgozás1. előadás2 A leképezés fizikai alapjai Fény, fénykép, mikroszkóp Röntgen sugárzás.
Máté: Orvosi képfeldolgozás3. előadás1 Torzítás. Máté: Orvosi képfeldolgozás3. előadás2 A tárgy nagyítása A forrás nagyítása forrás tárgy kép A tárgy.
Becquerel I. Curie és Joliot Hevesy György
Fuzzy logika Fuzzy következtetési rendszerek 7/20/20141.
Fuzzy rendszerek mérnöki megközelítésben I
előadás1 “A közgazdasági gondolkodás alapjai” 10. kiadás Írta: Paul Heyne, Peter Boettke, és David Prychitko.
előadás1 “A közgazdasági gondolkodás alapjai” 10. kiadás Írta: Paul Heyne, Peter Boettke, és David Prychitko.
Adatbázisrendszerek elméleti alapjai 7. előadás
Halmazelmélet és matematikai logika
BLK Könyvtármenedzsment III. 1. előadás 1 Könyvtármenedzsment III. Szolgáltatások szervezése.
Mágneses rezonancia (MR, MRI, NMR)
Máté: Architektúrák12. előadás1 Operációs rendszer szintje Operating System Machine (OSM) Ezen a szinten programozóknak rendelkezésre állnak a felhasználói.
Fuzzy rendszerek dr. Szilágyi László.
Kifejezések a Pascalban Páll Boglárka. Ismétlés: Ahogy algoritmikából láttuk, a kifejezések a Pascal nyelvben is operátorokból és operandusokból állnak.
Természetes és formális nyelvek Jellemzők, szintaxis definiálása, Montague, extenzió - intenzió, kategóriákon alapuló gramatika, alkalmazások.
Ipari katasztrófák nyomában Kockázatfizika. Ipari katasztrófák nyomában 1. előadás2 ÁgazatAlkalmazott ak BalesetekHalálesetek Bányászat Textilipar
Ipari katasztrófák nyomában 4. előadás1 A szervezettség.
Ipari katasztrófák nyomában 2. előadás1 Természettudományos ismeretek.
Ipari katasztrófák5. előadás1 Eseménykivizsgálás.
Kockázatelemzés (PSA)
Ipari Katasztrófák nyomában 7. előadás1 Biztonsági adatok gyűjtése és elemzése.
Nagy rendszerek biztonsága
Ipari katasztrófák nyomában 4. előadás1 Kezdeti események Feladat: egy valószínűségi modell felállítása, amelyből megbecsülhető a kezdeti esemény valószínűsége;
Példák Egy berendezés meghibásodását vizsgáljuk, azonos T időközök alatt. A meghibásodások száma: n 1,n 2,...,n N. Milyen modell használható? Példa: Egy.
Készítette: Hanics Anikó. Az algoritmus elve: Kezdetben legyen n db kék fa, azaz a gráf minden csúcsa egy-egy (egy pontból álló) kék fa, és legyen minden.
Máté: Orvosi képfeldolgozás6. előadás1 tüdő lép máj Szívizom perfúzió (vérátfolyás) bal kamra jobb kamra A bal kamrai szívizom vérellátásának megítélését.
Radon transzformáció (J. Radon: 1917)
Pénzügyi feladatok VBA támogatása Barna Róbert KE GTK
Pénzügyi feladatok VBA támogatása Barna Róbert KE GTK
Bevezetés az informatikába Farkas János, Barna Róbert
Bevezetés az informatikába 1. előadás
Táblázatkezelés KÉPLETEK.
Osztott adatbázisok.  Gyors ismétlés: teljes redukáló  Teljes redukáló költsége  Természetes összekapcsolások vetítése  Természetes összekapcsolások.
Máté: Orvosi képfeldolgozás10. előadás1 Két kompartmentes modell F = F(t) C A (t)(artériás koncentráció) (flow) k 12 k sejt közötti tér 2. sejten.
Röntgen cső Anód feszültség – + katód anód röntgen sugárzás
Máté: Orvosi képfeldolgozás8. előadás1 Kondenzált képek Transzport folyamat, pl. mukocilliáris klírensz (a légcső tisztulása). ROI kondenzált kép F 1 F.
Üreges mérőhely üreg kristály PMT Nincs kollimátor!
Barna Róbert KE GTK Informatika Tanszék Pénzügyi feladatok VBA támogatása 7. előadás.
Barna Róbert KE GTK Informatika Tanszék Pénzügyi feladatok VBA támogatása 8. előadás.
1 „Még korunk szélhámosainak is tudósnak kell magukat színlelni, mert különben senki sem hinne nekik.” C.F. Weizsacker.
Barna Róbert KE GTK Informatika Tanszék Pénzügyi feladatok VBA támogatása 5. előadás.
Pénzügyi feladatok VBA támogatása Barna Róbert KE GTK
Máté: Orvosi képfeldolgozás5. előadás1 Mozgó detektor: előnyHátrány állójó időbeli felbontás nincs (rossz) térbeli felbontás mozgójó térbeli felbontás.
Máté: Orvosi képfeldolgozás12. előadás1 Regisztrációs probléma Geometriai viszony meghatározása képek között. Megnevezései: kép regisztráció (image registration),
Máté: Orvosi képfeldolgozás5. előadás1 yy xx Linearitás kalibráció: Ismert geometriájú rács leképezése. Az egyes rácspontok képe nem az elméletileg.
Programozás alapjai Készítette: Csiszár Nóra Anita
Előadás másolata:

Fuzzy halmazok

4. előadás2

3

4 Egy hagyományos halmazEgy Fuzzy halmaz

4. előadás5

 A={a1, a2, a3, …, an}  Egy elem halmazba tartozása egyértelműen megállapítható.  Ha beletartozik, úgy ezt egy logikai igaz, ha nem azt egy logikai hamis értékekkel jellemezzük.  Az, hogy egy elem beletartozik-e A-ba 0 vagy 1 értékkel jellemezhető 4. előadás6

 7

 Sztochasztikus: kocka dobás,...  Lingvisztikus: magas ár, alacsony kor,...  Információs: őszinteség, hitelesség,...  Hagyományos halmazok segítségével nem vagy csak nagyon nehezen reprezentálhatók. 4. előadás8

 A fuzzy logika alkalmazása lehetővé teszi a mindennapi életben megszokott, korábban igen nehezen kezelhető nyelvi fogalmak (pl. magas, alacsony, öreg, fiatal) matematikai kezelését. A fuzzy logika a többértékű logikák sorába tartozik, tehát ellentétben a kétértékű logikával, ahol az érték vagy „igaz” vagy „hamis” köztes állapot nincsen, itt az igaz és hamis közti értékeket is meg tudunk különböztetni (pl. talán igaz).  A fuzzy logika műveletei fuzzy halmazokra épülnek 4. előadás9

 1965 L.A Zadeh: a fuzzy halmazok első leírása (a fuzzy időszámítás kezdete)  1973 L.A. Zadeh: az első fuzzy következtető rendszer – fuzzy algoritmusok  1974 E.H. Mamdani: az első működő fuzzy vezérlés (gőzgép vezérlése)  1985 Megjelenik a fuzzy chip (Bell Labs)  1988 Az Omron elkezdi árulni fuzzy szabályozó rendszerét 4. előadás10

4. előadás11

 4. előadás12

 4. előadás13

 4. előadás14

4. előadás15

 4. előadás16

 4. előadás17 supp

 4. előadás18

 4. előadás19

 4. előadás20

 4. előadás21

Figyelem! 4. előadás22

 4. előadás23

4. előadás24

 4. előadás25

 4. előadás26

 4. előadás27

 4. előadás28

 4. előadás29

 4. előadás30