Novodobá věda ukazuje, že složitost jevů reálného světa s mnoha vazbami mezi objekty se neustále zvětšuje a vzniká snaha se s ní vyrovnat adekvátními postupy. Jedním z nich je umělá inteligence. V současné době lze sledovat rychlý vývoj metod umělé inteligence. S tímto je často zvláště v technické praxi spojena otázka, jak tyto metody využít k řešení vytčených cílů. V oblasti elektrických strojů se dnes řeší různé problémy, na některých pracovištích je velká pozornost věnována otázkám technické diagnostiky.

Z výše uvedeného je zřejmá motivace autora knihy při koncipování jejího obsahu. Kniha je zaměřena na metody umělé inteligence v diagnostice elektrických strojů. Kniha je členěna do pěti základních kapitol. Názvy kapitol plně vystihují jejich obsah.

V knize je zvláštní důraz kladen na popis a rozbor topologie použitých neuronových sítí a fuzzy systémů, rovněž je pozornost soustředěna na tvorbu expertních systémů.

Čtenáři se dostává do rukou odborná kniha, která je u nás ojedinělá svým obsahem a rovněž v dostupné zahraniční literatuře nemá podobný vzor. Kniha si klade za cíl přiblížit a objasnit široké technické veřejnosti a především pracovníkům zaměřeným na diagnostiku elektrických strojů některé metody umělé inteligence, ukázat na konkrétních příkladech vybrané možnosti její aplikace v diagnostice elektrických strojů a takto přispět k rozvoji technické diagnostiky.

Historie vydání

• 1. vydání - leden 2009 -
• 1. vydání - připravujeme (elektronická kniha ve formátu PDF)

Stručný obsah

1. Stručná historie umělé inteligence
2. Diagnostika elektrických strojů
3. Vybrané vývojové směry umělé inteligence
4. Aplikace metod umělé inteligence v diagnostice izolačních materiálů
5. Aplikace metod umělé inteligence v diagnostice elektrických strojů

Download

• podrobný obsah - ve formátu PDF
• ukázka knihy - ve formátu PDF

• update - zatím žádný není

Recenze lektorů a reakce čtenářů

• zatím žádné nejsou

Odkazy

• www.orgrez.cz - Orgrez a. s.

Keywords

• obsah knihy
  Stručná historie umělé inteligence, Diagnostika elektrických strojů, rozdělení diagnostických metod, Přehled používaných diagnostických metod, Diagnostické metody pro elektrické stroje točivé, Diagnostické metody pro elektrické stroje netočivé, Metoda aktivační energie vodivostních dějů, Metoda aktivační energie polarizačních dějů, Metoda odhadu kritického napětí, Vybrané vývojové směry, Umělé inteligence, Neuronové sítě, Obecný popis, Neuronová síť a její dynamika, Metody učení neuronových sítí, Neuronové sítě Backpropagation, Neuronové sítě RBF, Neuronové sítě LVQ, Simulátory neuronových sítí, Fuzzy systémy, Úvod do fuzzy teorie, Fuzzy množiny a základní operace, Fuzzy relace a operace nad nimi, Jazyková proměnná a fuzzy výroky, Struktura a parametry fuzzy regulátoru, Jazyková aproximace, Fuzzy model Mamdani - model s fuzzy závěry, Fuzzy model Sugeno - model s funkčními závěry, Genetické algoritmy, Podstata genetického algoritmu, Základní pojmy a teorie, Kódování, Principy, znaky a využití genetických algoritmů, Expertní systémy, Obecný popis, Struktura expertních systémů, Historie a přehled expertních systémů, Klasifikace expertních systémů, Diagnostické expertní systémy bez neurčitosti, Programovací jazyky expertních systémů, Diagnostické expertní systémy s neurčitostí, Fuzzy expertní systémy, Adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém, Proces získávání znalostí v expertních systémech, Perspektivy expertních systémů, Aplikace metod umělé inteligence v diagnostice izolačních materiálů, Obecné aspekty aplikace metod umělé inteligence v diagnostice, Úvod do problematiky, Vstupní veličiny diagnostického procesu, Verifikace nekonvenčních diagnostických metod, Volba diagnostických nástrojů, jejich aplikace a hodnocení, Trénovací a testovací množina dat, Neuronové sítě v aktuální diagnostice, Aktuální diagnostika neuronovou sítí Backpropagation, Aktuální diagnostika neuronovou sítí RBF, Aktuální klasifikace neuronovou sítí RBF, Aktuální klasifikace neuronovou sítí LVQ, Neuronové sítě v prognostické diagnostice, Prognostická diagnostika neuronovou sítí Backpropagation, Prognostické diagnostika neuronovou sítí RBF, Prognostická klasifikace neuronovou sítí RBF, Prognostická klasifikace neuronovou sítí LVQ, Fuzzy systémy v aktuální a prognostické diagnostice, Aktuální diagnostika fuzzy modelem Sugeno, Prognostická diagnostika fuzzy prediktorem Sugeno, Genetické algoritmy v optimalizaci parametrů metod umělé inteligence, Optimalizace parametrů neuronové sítě genetickým algoritmem, Optimalizace parametrů fuzzy systému genetickým algoritmem, Aplikace metod umělé inteligence v diagnostice elektrických strojů, Úvod do problematiky, Vstupní veličiny diagnostického procesu, Verifikace nekonvenčních diagnostických metod, Diagnostika s využitím umělé inteligence, Volba diagnostických nástrojů a jejich aplikace, Trénovací a testovací množina dat, Neuronové sítě v aktuální diagnostice, Aktuální diagnostika neuronovou sítí Backpropagation, Aktuální diagnostika neuronovou sítí RBF, Neuronové sítě v prognostické diagnostice, Prognostická diagnostika neuronovou sítí Backpropagation, Prognostická diagnostika neuronovou sítí RBF, Fuzzy systémy v aktuální a prognostické diagnostice, Aktuální diagnostika fuzzy modelem Sugeno, Prognostická diagnostika fuzzy prediktorem Sugeno, Expertní systémy v diagnostice elektrických strojů točivých, Nástroje pro tvorbu expertního systému, Popis a vlastnosti expertního systému, Tvorba a struktura báze znalostí, Vnitřní struktura báze znalostí pravidlového expertního systému ES, Konzultace uživatele s expertním systémem, Ověření funkce expertního systému na reálných datech, Expertní systémy v diagnostice transformátorů, Charakteristika expertního systému pro diagnostiku transformátorů, Tvorba a struktura báze znalostí, Konzultace uživatele s expertním systémem, Ověření funkce expertního systému na reálných datech
• rejstřík knihy
  adaptace, agregace, aktivační energie, aktuální klasifikace neuronovými sítěmi, algoritmus Rete, algoritmus zpětného šíření, ANFIS, antecedent, automatizované získávání znalostí, axon, Bayesovský přístup, báze dat, báze pravidel, báze znalostí, binární kódování, biologický neuron, CLIPS, data pro klasifikaci, data pro modelování, data pro predikci, defuzzifikace, Dempster-Shaferova teorie, diagnostická prognostika, diagnostická veličina, diagnostika, aktuální, elektrických strojů, malá, mimořádná, velká, vstupní, dopředné řetězení, dynamika, adaptivní, aktivní, organizační, elektrický stroj, netočivý, točivý, elektrotechnický materiál, evoluční algoritmy, formální neuron, formulářový vstup, funkce energetická, kriteriální (účelové), přenosové (aktivační), příslušnosti, sigmoida, fuzzifikace, fuzzy aproximace, expertní systém, logika, míra, množina, model Mamdani Sugeno, prediktor Sugeno, přístup, regulace, regulátor, relace, systém, teorie, výroky, FuzzyCLIPS, gen, generace, genetický algoritmus, chromozom, individuum, inference, inferenční mechanizmus, inferenční síť, interaktivní způsob získávání znalostí, izolační materiál, izolační odpor, izolanty, jazyková (lingvistická), aproximace proměnná, jednovrstvý perceptron, klasifikované učení, Kohonenova síť, konsekvent, křížení, Lisp, matematický model neuronu, MATLAB, maximální absolutní chyba, maximální relativní chyba, metoda aktivační energie, polarizačních dějů, vodivostních dějů, defuzzifikační, destruktivní, gradientní, heuristická, nedestruktivní, nekonvenční diagnostická, odhadu kritického napětí, průměru středů, prvního maxima, stejnosměrná, stochastická, středu maxima, středu plochy, středu součtů, střídavá, učení, neuronových sítí, množina dat, testovací, trénovací, modelování, abstraktní, kvalitativní, matematické, nekonvenční, neuronové sítě, semikvalitativní, výpočtové, modul defuzzifikace, modul fuzzifikace, mutace, neuron, neuronová síť, acyklická, Backpropagation, cyklická, LVQ, RBF, vícevrstvá, ohodnocení (fitness), operace somatická, operace synaptická, paradigma, perceptron, permutační kódování, podmnožina, testovací, trénovací, validační, polarizační index, populace, predikce fuzzy systému, predikce neuronovými sítěmi, princip dědičnosti, princip evoluce, princip mutace, princip zdokonalování, prognostická klasifikace neuronové sítě, programový produkt MATLAB, prolog, průběh chybové funkce, přenosová funkce, přeučení sítě, pseudobayesovský přístup, reziduální rozptyl, rozdělení diagnostických metod, ruční způsob získávání znalostí, ruletový mechanizmus selekce, řídicí (inferenční) mechanizmus, samoorganizace, samostatný neuron, selekce, simulátory neuronových sítí, skrytá vrstva, soma, střední absolutní chyba, střední relativní chyba, systém adaptivní neuro-fuzzy inferenční, diagnostický expertní expertní bez neurčitosti, fuzzy, hybridní expertní, identifikace, izolační, nepravidlový expertní, plánovací expertní, pravidlový expertní, prázdný expertní, ESTA, teorie fuzzy míry, teorie pravděpodobnosti, topologie neuronové sítě RBF, tvar funkce příslušnosti, učení bez učitele, učení s učitelem, umělá inteligence, uživatelské rozhraní, vstupní veličina diagnostického procesu, vstupní vrstva, výstupní vrstva, zkouška neelektrická, off-line, on-line, znalosti experta, znalostní báze fuzzy regulátoru, znalostní inženýrství, zpětné řetězení, způsob získávání znalostí, ztrátový činitel.