Projekty finansowane przez NCN
Teoria zbiorów przybliżonych w hybrydowych systemach decyzyjnych dla przypadków interwałowych i niekompletnych danych wejściowych
2012/05/B/ST6/03620
Słowa kluczowe:
dane niekompletne systemy decyzyjne zbiory przybliżone
Deskryptory:
- ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
Panel:
ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne
Jednostka realizująca:
Politechnika Częstochowska, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki
woj. śląskie
Konkurs: OPUS 3 - ogłoszony 2012-03-15
Przyznana kwota: 423 320 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2013-03-01
Zakończenie projektu: 2015-03-24
Planowany czas trwania projektu: 24 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt rozliczony
Zakupiona aparatura
- Wysokowydajny komputer przenośny. Za kwotę 7 000 PLN
- Wysokowydajny komputer przenośny. Za kwotę 6 051 PLN
Dane z raportu końcowego/rocznego
- Publikacje w czasopismach (2)
- Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (5)
- Publikacje książkowe (7)
- Incomplete data-driven learning of rough neuro-fuzzy systemsAutorzy:Bartosz A. Nowak, Robert K. Nowicki, Rafał SchererCzasopismo:Fuzzy Sets and Systems (), Wydawca: Elsevier B.V.Status:ZłożonaDoi:10.1016/j.fss - link do publikacji
- A new method for classification of imprecise data using fuzzy rough fuzzificationAutorzy:Robert K. Nowicki, Janusz T. StarczewskiCzasopismo:Information Sciences (rok: 2017, tom: 414, strony: 33-52), Wydawca: Elsevier B.V.Status:OpublikowanaDoi:10.1016/j.ins.2017.05.049 - link do publikacji