@misc{Korbicz_Józef._Autor_XV_2005,
 author={Korbicz, Józef. Autor},
 copyright={Creative Commons Attribution BY 4.0 license},
 address={Warszawa},
 journal={Książka = Book},
 howpublished={online},
 year={2005},
 publisher={Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk},
 publisher={Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences},
 language={pol},
 abstract={W danej pracy omawia się problemy niepewności modeli sztucznej inteligencji w układach diagnostyki. W szczególności rozpatruje się niepewność modeli neuronowych typu GMDH oraz rozmyto-neronowych typu Takagi-Sugeno. W badaniach wykorzystano metodę ograniczonych wartości błędów do estymacji parametrów analizowanych modeli. Pokazano, że wyznaczone przedziały ufności sygnałów wyjściowych modeli można zastosować do określenia adaptacyjnych progów decyzyjnych, w sensie przedziału ufności sygnału re~iduum. Załączony na końcu pracy przykład odpornego układu diagnostyki dla silnika prądu stałego ilustruje możliwości wykorzystania niepewnego modelu rozmyto-neuronowego.},
 title={XV Krajowa Konferencja Automatyki : Warszawa, 27-30 czerwca 2005. t. 3 * Sztuczna inteligencja * Niepewność modeli sztucznej inteligencji w układach diagnostyki procesów (referat problemowy)},
 type={Text},
}