Archívum

• Bánki Közlemények Spring (2018)

  Évf. 1 szám 1 (2018)

• Bánki Közlemények Summer (2018)

  Évf. 1 szám 2 (2018)

• Bánki Közlemények Autumn/Winter (2018)

  Évf. 1 szám 3 (2018)

   

• Bánki Közlemények Spring/Summer (2019)

  Évf. 2 szám 1 (2019)

• Bánki Közlemények Autumn/Winter (2019)

  Évf. 2 szám 2 (2019)

• Bánki Közlemények (2020)

  Évf. 3 szám 1 (2020)

• Válogatás a SzaFARI 2019 konferencia tanulmányaiból

  Évf. 2 szám 3 (2019)

• Bánki Közlemények Spring/Summer (2021)

  Évf. 4 szám 1 (2021)

• Bánki Közlemények/Bánki Reports Autumn (2023)

  Évf. 5 szám 1 (2023)

  Tisztelt Olvasó!

   A Bánki Közlemények 2023. évi 1. száma zömében a számítási intelligencia módszerein alapuló mérnöki rendszerek gyakorlati alkalmazhatóságát bemutató tanulmányokat közöl, melyek az Óbudai Egyetem Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Karán működő Fuzzy Rendszerek Tudományos Műhely támogatásával készültek.

  A kötet a Magyar Fuzzy Társaság idei jubileumi éve előtt is tiszteleg, hiszen a társaság idén ünnepli fennállásának 25. évfordulóját. A Magyar Fuzzy Társaság a Neumann János Számítógép-tudományi Társaság szakosztályaként működik, érdeklődési köre magában foglalja mindazokat a diszciplinákat, amelyeket a „Soft Computing”, „Intelligent Techniques”, „Computational Intelligence” összefoglaló nevekkel illetnek. Működése így nem korlátozódik pusztán a fuzzy logikára és a fuzzy halmazok elméletére, hanem magában foglalja a fuzzy technológiákat, neurális hálózatokat, genetikus algoritmusokat, a bizonytalanság modellezését, hibrid rendszereket és ezek alkalmazásait is.

  A lágy számítási módszerek méltán népszerűek a mérnöki feladatok megoldásában, hiszen képesek figyelembe venni és kezelni az adatokban és a kiértékelés folyamatában felmerülő bizonytalanságot, pontatlanságot, szubjektivitást, valamint optimalizálási feladatokban és komplex rendszerek esetén is hatékony megoldást nyújtanak. A kötet tanulmányainak sokszínűsége lehetőséget ad a fuzzy logika és a mesterséges neurális hálózatok szerteágazó alkalmazási lehetőségeinek bemutatására.

  Bepillantást nyerhetünk az iparban alkalmazható neurális háló alapú minőségellenőrzés megvalósításába. Különböző eljárásokkal meghatározhatók a gyenge pontok, amiket célszerű vizsgálni. A tanulmány munkaállomásokat vizsgál az ajánlatkészítés, felmérés fázisától kezdve, a soron követkető a tervezési lépést, majd a gyártást és végezetül a szerelést is figyelembe véve.

  Egy másik tanulmányban szintén a mesterséges neurális hálózati modellt alkalmazták a távközlési vállalattól elpártoló ügyfelek számának előrejelzésére. A lemorzsolódás okainak feltárása nagyon fontos a vállalat jövőbeli marketingdöntéseinek meghozatalában. Az így létrejövő ügyfél-besorolási modell pontossága növelhető az ügyféladatok kiegyensúlyozott halmazának képzésével.

  Kriptográfia témakörében a kötet egy olyan tanulmányt közöl, ami a tudományterületen jól használható Python könyvtárakkal foglalkozik. Egy vállalati modellen keresztül szemlélteti, hogy az adatok hogyan haladnak át a protokollon és hogyan dolgozzák fel azokat. A titkosítás során a gépi tanulás módszereivel dolgozik.

  A kötetben megtalálható a mesterséges intelligencia orvosi alkalmazhatóságát bemutató tanulmány is, amely a legnagyobb hangsúlyt a hematológiában való alkalmazásra helyezi. Az ilyen algoritmusok többnyire nagyobb pontossággal és hatékonysággal rendelkeznek, mint amit az ember nyújtani tudna. A tanulmányban bemutatott példa a vörösvértestek, fehérvérsejtek és vérlemezkék kimutatásával foglalkozik.

  Egy optimalizálási probléma evolúciós algoritmussal történő megoldása is helyet kapott a kötetben. A feladat a klasszikus „Utazó ügynök” problémához hasonló útvonal optimalizációval foglalkozik. A vizsgált feladat a Formula-1-es versenynaptár, illetve a nagydíj helyszínek földrajzi elhelyezkedésének koordinátái alapján az optimális, vagyis a legrövidebb útvonal meghatározása.

  A fuzzy megközelítés öntözőrendszerbeli alkalmazhatóságával foglalkozó tanulmány célja az ültetett növények vízigényének becslése, és a szükséges öntözési idő kiszámítása annak érdekében, hogy elérhető legyen a talaj ideális nedvességtartama, és ezzel a növények számára a megfelelő mennyiségű víz biztosítható legyen.

  A szerkesztőség nevében hasznos olvasást kívánok!

  Dr. habil Laufer Edit

  Vendégszerkesztő

   

• Bánki Közlemények/Bánki Reports Spring (2024)

  Évf. 6 szám 1 (2024)