Primjena fazi logike u BSM za detekciju požara
|
|
- Adrian Morgan
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 INFOTEH-JAHORINA Vol. 13, March Primjena fazi logike u BSM za detekciju požara Mirjana Maksimović Elektrotehnički fakultet Istočno Sarajevo, Bosna i Hercegovina mirjana@etf.unssa.rs.ba Sadržaj Primjena fazi logike u bežičnim senzorskim mrežama (BSM) se pokazala kao obećavajuća jer omogućava kombinaciju i procjenu različitih parametara na vrlo efikasan način. Fazi logika je dobar pristup zbog toga što zahtjevi za njenim izvršenjem mogu lako biti podržani od strane senzorskih čvorova uz istovremeno poboljšanje performansi cjelokupne mreže. Tolerisanje nepouzdanih i nepreciznih senzorskih očitanja i princip blizak ljudskom načinu razmišljanja, pored primjene u smanjenju potrošnje, efikasne raspodjele, lokalizacije, klasterovanja, rutiranja, agregacije podataka, čine je i veoma pogodnim izborom za detekciju događaja i donošenje odluka u BSM. U ovom radu predstavljena je upotreba fazi logike u BSM za detekciju požara, istaknute prednosti i načini za povećanje tačnosti i efikasnosti ovih sistema. Ključne riječi - BSM; detekcija požara; fazi logika; redukcija pravila I. UVOD Kada je riječ o primjeni bežičnih senzorskih mreža (BSM) u detekciji i zaštiti od požara, bez obzira na posebnost aplikacije, mreža treba da bude u stanju da detektuje požar, odnosno da li se desio ili će se desiti. Ali, baš kao i mnogi drugi ljudima prepoznatljivi događaji, pojava požara i nema pravi smisao senzorskom čvoru. Zbog toga su neophodne pogodne tehnike za opisivanje događaja na način koji bi senzorski čvorovi mogli shvatiti. Oblast opisa događaja u BSM još uvijek nije mnogo istražena. Većina radova na temu opisa događaja u BSM koristi krute odnosno crisp vrijednosti za određivanje parametara koji karakterišu događaj. Međutim, očitanja senzora nisu uvijek precizna i tačna. Pored toga, različiti senzori, čak i ako se nalaze blizu jedni drugima, često se razlikuju u vrijednostima koje registruju. Situacija postaje još zamršenija kada je uključen veći broj senzorskih mjerenja od dva što čini određivanje praga detekcije događaja izuzetno teškim. Iz svega prethodno navedenog, vjeruje se da korišćenje preciznih vrijednosti za opisivanje događaja u BSM i nije najpogodniji pristup. Fazi logika, s druge strane, može biti u stanju da se bolje nosi sa problemima koji su izazov za crisp logiku [1, 2]. Fazi logika ima niz osobina koje je čine pogodnom za detekciju događaja u BSM: može da toleriše nepouzdana i neprecizna senzorska očitanja; mnogo je bliža ljudskom načinu razmišljanja nego crisp logika. Npr., ljudi definišu požar kao događaj opisan visokim temperaturama i dimom više nego kao događaj okarakterisan temperaturom iznad 55 0 C i dimnim zamračenjem iznad 15%; u odnosu na ostale klasifikacijske algoritme bazirane na teoriji vjerovatnoće, fazi logika je mnogo intuitivnija i lakša za korišćenje. Nedostatak korišćenja fazi logike je da skladištenje pravila može zahtijevati značajnu količinu memorije jer veličina baze pravila raste eksponencijalno sa brojem lingvističkih promjenljivih. Skladištenje tako velike baze pravila može biti izazov za memorijski ograničene senzorske čvorove. Pored toga, prolaženje kroz kompletnu bazu pravila prilikom svakog novog očitanja usporiće otkrivanje događaja. U nastavku rada su opisani osnovni principi fazi logike kao i načini primjene fazi logike u BSM za detekciju požara. Prije izvođenja zaključaka navedeni su i načini povećanja tačnosti ovakvih sistema i uklanjanje nedostataka istih. II. OSNOVNI PRINCIPI FAZI LOGIKE Fazi skupove definisao je 1965-te godine Lotfi Zadeh kao matematički formalizovan način predstave koji modeliraju neodređenosti u lingvistici [3]. Struktura opšteg sistema fazi logike (FLS) prikazan je na slici 1. Slika 1. Struktura sistema fazi logike Najprije, fazifikator pretvara tačne, krute (crisp) ulazne varijable x X, gdje je X skup mogućih ulaznih varijabli, u fazi lingvističke varijable primjenom odgovarajućih funkcija pripadnosti. Zadeh definiše lingvističke varijable kao promjenljive čije vrijednosti nisu brojevi, već riječi ili rečenice u prirodnom ili vještačkom jeziku. Ulazna varijabla može biti povezana sa jednim ili više fazi skupova u zavisnosti od izračunatog stepena pripadnosti. Zatim, fazifikovane vrijednosti se obrađuju sa ako-onda (if-then) izjavama u skladu sa skupom unaprijed definisanih pravila izvedenih na osnovu znanja iz određenog domena od strane eksperata. U ovoj fazi podsistem za zaključivanje ulazne fazi skupove pretvara u izlazne fazi skupove. Konačno, defazifikator
2 proračunava tačne vrijednosti iz seta izlaznih fazi skupova primjenom pravila. Izlazne tačne vrijednosti predstavljaju kontrolne akcije koje bi se trebale preduzeti. Drugim riječima, ulazne vrijednosti su stanja sistema kojim se upravlja a izlazni signali fazi sistema služe za obavljanje željenog upravljanja. Navedena tri koraka se nazivaju fazifikacija, donošenje odluka, i defazifikacija, respektivno i biće detaljnije objašnjeni u nastavku rada [4]. Prednosti fazi sistema su: koncept fazi logike je veoma lagan; fleksibilnost i široka primjena; tolerantnost na nepreciznost podataka; baziranost na lingvističkim varijablama; projektovanje na bazi iskustva eksperata; primjena u klasičnim problemima kontrole; mogućnost modeliranja nelineranih funkcija "presude, što omogućava rad sa svim vrstama ulazno izlaznih podataka. Postoji nekoliko tipova fazi sistema (Slika 2) [5]: standardni fazi sistem; hijerarhijski fazi sistem; fazi mreža. a) Standardni fazi sistem 1. funkcije pripadnosti; 2. operacije fazi logike; 3. fazi pravila za zaključivanje; A. Fazifikacija Fazifikator pretvara tačnu vrijednost u stepen pripadnosti primjenom odgovarajuće funkcije pripadnosti. Funkcija pripadnosti određuje sa kojom izvjesnošću je tačna vrijednost povezana sa odgovarajućom lingvističkom vrijednošću. Proces fazifikacije se odvija u sljedeća tri koraka: 1. mjeri se vrijednost ulazne veličine u cilju dobijanja krutog ulaza; 2. primjenjuje se skaliranje ulazne veličine na oblast djelovanja; 3. primjenjuju se ulazne funkcije pripadnosti, koje oblast djelovanja pretvaraju u fazi skupove sa određenim labelama i na taj način se dobijaju fazi ulazi. Funkcija pripadnosti (membership function) - definiše fazi skup tako što krutom ulazu iz domena u kome se nalazi, dodjeljuje tačno određenu vrijednost za stepen pripadnosti. Funkcija pripadnosti predstavlja krivu koja definiše preslikavanje tačaka (pojedinačnih mjerenja) iz ulaznog vektora u pripadajuću vrijednost iz intervala od 0 do 1. Funkcije pripadnosti mogu da imaju različite oblike. Neki od najčešće korišćenih oblika su: trouglasti, trapezoidni i Gausova kriva [4]. Trapezoidne i trouglaste funkcije pripadnosti su pogodne za operacije u realnom vremenu, jer ih karakeriše nekompleksnost izračunavanja i dovolјna tačnost. Zvonast oblik omogućava finiju i vjerniju predstavu funkcije pripadnosti, ali je njegova implementacija vrlo složena. b) Hijerarhijski fazi sistem Slika 2. c) fazi mreža Fazi sistemi Tri osnovna pojma pomoću kojih fazi logika modeluje neodređenost u odlučivanju su: B. Odlučivanje Fazi pravilima za zaključivanje se opisuje ponašanje sistema, odnosno međusobna zavisnost fazi skupova različitih opisnih promjenljivih. Iako izgleda da su fazi pravila - slobodne jezičke forme, ona imaju ograničen skup jezičkih izraza i strogu sintaksu. Jezik fazi pravila je veoma jednostavan. Svako pravilo je u formi AKO je x = A i,... i y i = B i, ONDA je z = C i, i=1,2,...,n. Navedeni primjer pravila predstavlja opšti oblik, sa proizvoljnim brojem uzroka i posljedica [6]. Najčešće korišćene fazi tehnike zaključivanja su Mamdani i Sugeno. Mamdani fazi process zaključivanja se odvija u četiri koraka: fazifikacija ulaznih varijabli, procjena pravila, agregacija izlaznih podataka i defazifikacija. Mamdani stil zaključivanja zahtijeva pronalaženje centra dvodimenzionalnog oblika integracijom kontinualno promjenljive funkcije. Mamdani fazi sistem je jednostavna metoda na bazi pravila koja ne zahtijeva komplikovane proračune i koji može primjeniti pravilo ako-onda za kontrolu sistema. Sugeno stil fazi zaključivanja je vrlo sličan Mamdani metodi s tim što Sugeno ima drugačiji rezultat pravila jer umjesto fazi skupa Sugeno koristi matematičku funkciju ulazne promjenljive [7]. Glavna razlika između Mamdani i Sugeno stila je u tome što su funkcije pripadnosti izlaza Sugena linearni ili konstantni. Razlika se sastoji i u posljedicama fazi pravila, pa se samim time i procedure
3 prikupljanja i defazifikacije razlikuju. Broj ulaznih fazi promjenljivih u Sugeno fazi sistemu zaključivanja zavisi od broja i lokacija ekstrema funkcije koje treba aproksimovati. U Sugeno metodi potrebno je primjeniti veliki broj pravila kako bi se aproksimirala periodična i veoma oscilatorna funkcija. Mamdani sistem je lakše formirati u poređenju sa Sugeno metodom [8]. Obrada pravila ili fazi zaključivanje, koristi tehniku zvanu "min-max" zaključivanje da izračuna numeričke zaključke iz pravila, a na osnovu vrijednosti ulazne promjenljive u sistem (vrijednost krutog ulaza). Različita pravila mogu imati različitu jačinu (različit stepen istinitosti) i na taj način mogu da proizvedu konkurentne rezultate. Obrada pravila se sastoji u određivanju minimalne vrijednosti uzroka u pravilu, za koju se zatim uzima da predstavlja istinitosnu vrijednost pravila. Ova vrijednost pravila se primjenjuje na posljedice u pravilu. Može da se desi, da jedna labela opisne izlazne promjenljive, odnosno jedan fazi izlaz, bude posljedica koja se dobija primjenom više različitih fazi pravila. Ako se to desi, onda se taj fazi izlaz postavlja na maksimalnu dobijenu vrijednost. Rezultat obrade pravila je kompletan skup vrijednosti fazi izlaza, koje predstavljaju uticaj svih pravila, čija je istinitosna vrijednost veća od nule. Ovakav način obrade naziva se "min-max" odlučivanje. C. Defazifikacija Defazifikacija je proces kombinovanja svih fazi izlaza, tako da se kao rezultat iz fazi regulatora dobije krut izlaz (tačno određena brojna vrijednost izlazne veličine iz sistema). Znači, defazifikacija predstavlja obrnut proces od fazifikacije, u kome se od fazi izlaza, primjenom izlaznih funkcija pripadnosti, dobija krut izlaz. Na osnovu toga kako se vrši ova transformacija, defazifikatori su podijeljeni u više kategorija. Najčešće se koriste sljedeći defazifikatori: LOM, SOM, MOM, COG i COA. III. PRIMJENA FAZI LOGIKE U SISTEMIMA ZA DETEKCIJU POŽARA Senzori se generalno smatraju nepouzdanim i nepreciznim. Zbog toga, da bi se povećala vjerovatnoća prisustva nekog događaja u posmatranoj sredini, često su potrebna očitanja sa više senzora i/ili očitanja tokom nekog vremenskog perioda. Ovo se može postići instrumentacijom logike opisa događaja sa vremenskom i prostornom semantikom čime se značajno može smanjiti broj lažnih alarma [1]. U slučaju detekcije požara senzorska mreža je već raspoređena u cilju monitoringa zgrade i aktiviranja alarma u slučaju pojave požara. Brojni senzori temperature i dima raspoređeni su u svakoj prostoriji, kao i u hodnicima. Monitoring zgrade je podijeljen po spratovima i glavni čvor se nalazi na svakom spratu. Ostali senzorski čvorovi na spratu šalju svoje očitane vrijednosti glavnom čvoru, koji na osnovu ovih očitavanja, utvrđuje da li postoji požar ili ne. Detekcija požara može biti zasnovana npr. na četiri sljedeće vrijednosti: temperatura (T), brzina promjene temperature (ΔT), dimno zamračenje (S), i brzina promjene dimnog zamračenja (ΔS). Lingvističke vrijednosti za sve četiri promjenljive mogu biti klasifikovane kao niska (L-low), srednja (M-medium) i visoka (H-high). Na narednim slikama su date funkcije pripadnosti izlaza i ulaza u sistem fazi logike, kao i tabela pravila za detekciju požara [1, 2]. Slika 3. Slika 4. TABELA I. Funkcije pripadnosti za ulazne lingvističke varijable Funkcija pripadnosti pouzdanosti prisustva požara BAZA PRAVILA ZA DETEKCIJU POŽARA NA OSNOVU REZULTATA OČITANJA SENZORA U cilju povećanja tačnosti šeme detekcije, potrebna su najmanje dva očitanja temperature i jedno očitanje senzora dima. Tabela II. pokazuje primjer baze pravila za ovaj scenario detekcije požara. TABELA II. FAZI PRAVILA ZA DETEKCIJU POŽARA Rule T 1 ΔT 1 T 2 ΔT 2 S ΔS Confidence 1. L L L L L L L 2. L L L L L M L 3. L L L L L H L 4. L L L L M L L M M M M M M M M 729. H H H H H H H
4 Izvršavanje pravila u bazi pravila generiše višestruke oblike predstavljajući modifikovane funkcije pripadnosti. Defazifikacija je transformacija ovog skupa procenata u jednu konkretnu vrijednosti [2]. U radu [9] autori koriste probabilističke funkcije pripadnosti i fazi konačne automate koji kombinuju automatiku i fazi logiku za detekciju plamena. Funkcije pripadnosti korišćene u ovom radu su prikazani na slici 5: ugljen-monoksida) od strane aktiviranih senzorskih čvorova i izračunava srednju vrijednost ovih parametara. Na osnovu srednje vrijednosti senzorskih očitavanja, sistem fazi logike daje vjerovatnoću događaja u crisp formi. Slika 7. Funkcije pripadnosti temperature, svjetla, vlažnosti, CO i vjerovatnoće požara Slika 5. Funkcije pripadnosti Algoritam predložen u ovom radu pokazuje bolje performanse detekcije u poređenju sa drugim metodama. U radu [10] autori predlažu algoritam za fuziju podataka sa više senzora korišćenjem fazi logike za detekciju požara. U predloženoj metodi, svaki senzorski čvor je opremlјen sa različitim senzorima (temperature, vlažnosti, inteziteta svjetlosti i uglјen monoksida - CO) (Slika 6.). Pouzdanost je od vitalnog značaja za inženjera i projektanata u sigurnosnom sistemu. Shodno tome, otkazi rada komponenti ili podsistema je predmet njihove klјučne zabrinutosti. Za kvantitativne procjene pouzdanosti takvih sistema, potrebni su podaci o otkazima ili neuspjesima komponenti ili podsistema. U principu, takvi podaci ili nisu snimlјeni ili nisu prisutni u jezičkoj formi (dobro, loše itd). Za kvantitativnu procjenu pouzdanosti, uobičajena probabilistička razmatranja se čine neadekvatnim. U radu [11], pristup konvencionalne analize stabla otkaza (FTA - fault tree analaysis) integrisan sa fazi teorijom se koristi za procjenu pouzdanosti sistema detektora požara koristeći fazi mogućnosti otkaza komponente (podsistema). U radu [12] autori predlažu D-Fler, distribuirani mehanizam zaključivanja, opšte namjene u BSM (Slike 8. i 9.). Slika 6. Struktura sistema fazi logike sa više senzora Korišćenjem više od jednog senzora obezbjeđuju se dodatne informacije o stanju okruženja. Obrada i fuzija ovih različitih senzorskih signala se izvodi pomoću predloženog sistema zasnovanog na fazi pravilima. Svi različiti senzorski signali se prikupljaju na glavnom čvoru i obrađuju pomoću fazi pravila. Fuzijom više podataka pobolјšava se pouzdanost i tačnost detekcije i na taj način smanjuje se stopa lažnih alarma. U predloženom algoritmu parametri događaja su detektovani postavljanjem praga vrijednosti u detektoru (Slika 7.). Tek kada senzorski čvorovi otkriju parametar događaja poredeći sa graničnom vrijednošću, aktiviraće predajnik i prenijeti informaciju na baznu stanicu. Glavni čvor prima parametre (temperatura, vlažnost, intezitet svjetlosti, koncentracija Slika 8. Struktura D-FLER Slika 9. Funkcije pripadnosti i baza pravila
5 D-Fler koristi fazi logiku za fuziju sopstvenih podataka i zapažanja od strane susjednih čvorova da bi se proizveo precizniji i pouzdaniji rezultat. Autori su simulacijama D-Flera za detekciju požara pokazali da D-Fler postiže bolje vrijeme detekcije uz smanjenje stope lažnih alarma. Osim toga, implementirali su D-Fler na realnim senzorskim čvorovima i analizirali overhead, numeričku tačnost i vrijeme izvršenja. Struktura D-Fler je prikazana na slici 8. a funkcije pripadnosti i baza pravila na slici 9. IV. POVEĆANJE TAČNOSTI I OTKLANJANJE NEDOSTATAKA SISTEMA BAZIRANIH NA UPOTREBI FAZI LOGIKE Jedan od glavnih ciljeva prilikom dizajniranja sistema detekcije događaja je da je sistem tačan i da je broj lažnih alarma nizak. Način da se to postigne jeste da se u proces odlučivanja uključe očitavanja iz više senzora. Npr., ako tri senzora u istoj prostoriji šalju izvještaje koji ukazuju na požar, vjerovatnoća da postoji realan požar u toj prostoriji je veoma visok. U principu, postoji negativna korelacija između udaljenosti između senzora koji izvještavaju o požaru i vjerovatnoće da taj izvještaj bude istinit. Zbog toga je potrebno uključiti koncept lokacije u logiku detekcije događaja. Ovo se može postići povećavanjem pravila u bazi pravila sa lingvističkom varijablom koja će služiti kao prostorni čuvar [1]. Ova varijabla će iskazati zahtijev o udaljenosti između senzora koji izvještavaju. Ova varijabla se može definisati kao rastojanje i može imati sljedeće vrijednosti: blizu, udaljeno, i daleko. Uključivanje promjenljive rastojanje u bazu pravila dodaje dodatnu kolonu čime se mijenja format i broj pravila [13]. Za dalje smanjenje broja lažnih alarma potrebno je uzeti u obzir i vremenske osobine posmatranog događaja. Vjerovatnoća detekcije događaja je veća ukoliko je vremensko rastojanje između očitavanja senzora kraće i obrnuto. Dodavanje vremenske semantike je važno za BSM posebno zbog prirode senzorske komunikacije. Moguće je da poruke u BSM kasne zbog zagušenja mreže ili lošeg rutiranja. Shodno tome, pouzdana baza pravila za detekciju događaja treba da uzme u obzir vrijeme trajanja očitavanja senzora. Da bi se prilagodili ovome, potrebno je uključiti još jednu lingvističku varijablu koja bi služila kao čuvar vremena [1]. Ova promjenljiva vrijeme predstavlja razliku u generacijskim vremenima senzorskih očitanja. Npr., vrijeme može imati tri vrijednosti - kratko, srednje i dugo. Na ovaj način, informacije o periodu u kome su generisana senzorska očitavanja su uključena u proces odlučivanja [14]. Nedostatak korišćenja fazi logike je da skladištenje pravila može zahtijevati značajnu količinu memorije. Broj pravila raste eksponencijalno sa brojem promjenljivih. Sa n promjenljivih od kojih svaka može da ima m vrijednosti, broj pravila je m n. Dodavanjem prostornih i vremenskih parametara u proces odlučivanja, broj pravila se dalje povećava. Kako senzorski čvorovi imaju ograničenu memoriju, skladištenje svih pravila na svakom čvoru možda neće biti razumno. Pored toga, stalno prolaženje velikih baza pravila može značajno usporiti otkrivanje događaja. Da bi se riješio ovaj problem, potrebno je dizajnirati tehnike za smanjenje veličine baze pravila a da se u isto vrijeme ne utiče na tačnost detekcije događaja. U knjizi [15] autor razmatra dvije šeme za redukciju baze pravila. Prednost predloženih metoda jeste pojednostavljenje simulacija i efikasno korišćenje vremena računanja. Ove dvije metode rade na fundamentalno različitim premisama. Prva metoda, dekompozicija singularne vrijednosti SVD (singular value decomposition) koristi koncept linearne algebre i transformaciju koordinata za dobijanje redukovanog mapiranja u različitim koordinatnim sistemima. Drugi metod, poznatiji kao metod češlja za brzo zaključivanje je rezultat logičkog Bulovog teoretskog dokaza koji transformiše sistem sa više ulaza i jednim izlazom u seriju pravila jedan ulaz-jedan izlaz. Prednosti svake od metoda su različite i one definišu različite potrebe za razvoj modela. SVD metod dozvoljava da se odabere stepen redukcije, odnosno smanjenja pravila na osnovu analize greške. Metod češlja obezbjeđuje dobru skalabilnost pod čim autor podrazumjeva da dodavanjem nove promjenljive broj pravila raste linearno a ne eksponencijalno. Zbog toga, metod češlja dozvoljava korisniku brzu simulaciju sa transparentnim pravilima (jedan ulaz-jedan izlaz). Za smanjenje broja pravila koje pored rješavanja gore navedenih problema omogućavaju i kompromis između troškova vremena i prostora i tačnosti detekcije događaja koja je ključni cilj prilikom projektovanja, autori radova [1, 2] su dizajnirali sljedeće tri tehnike: 1) Razdvajanje baze pravila Prva stvar koja se može uraditi da bi se smanjila veličina baze pravila jeste da se odvoje pravila na osnovi potrebna da se znaju. Na taj način, svaki čvor čuva samo pravila koja odgovaraju tipu senzora koje ima. Ako su, npr., neki od čvorova opremljeni samo sa senzorima temperature, oni ne treba da skladište cijelu bazu pravila. Umjesto toga, oni skladište manju modifikovanu bazu (Tabela III) TABELA III. BAZA PRAVILA ZA SENZOR TEMPERATURE Rule T ΔT Confidence 1. L L L 2. L M L 3. L H M 4. M L L 5 M M M 6. M H H 7. H L M 8. H M H 9. H H H Ova baza pravila sadrži samo pravila sa lingvističkim varijablama na osnovu vrijednosti senzora temperature. Na ovaj način, logika detekcije događaja na svakom čvoru uzima u obzir samo pravila koja su relevantna za očitanja senzora čvora. Ovaj proces razdvajanja pojednostavljuje proces odlučivanja i čini prolaženje kroz bazu bržim. Baza pravila za senzore dima i druge tipove senzora može biti konstruisana na sličan način
6 2) Kombinovanje pravila sa sličnim ishodima Pravila 1 i 2 u Tabeli III. imaju isti ishod i samo se razlikuju u vrijednostima ΔT. Ova konstatacija važi i za pravila 8. i 9. Kombinovanjem ovih pravila može se smanjiti veličina baze pravila kao što je učinjeno u Tabeli IV. TABELA IV. REDUKOVANA BAZA PRAVILA SENZORA TEMPERATURE Rule T ΔT Confidence 1. L M L 2. L H M 3. M L L 4. M M M 5 M H H 6. H L M 7. H M H 3) Nepotpuna baza pravila Baza pravila se smatra potpunom ako postoje pravila za svaku moguću kombinaciju ulaznih promjenljivih. Međutim, samo neke od tih kombinacija imaju ishode koji su važni za sistem za detekciju događaja. Npr., samo senzorska očitanja koja zadovoljavaju i vremenska i prostorna ograničenja mogu zadovoljiti pravila koja mogu aktivirati alarm. Dakle, pravila sa varijablom rastojanje koja uključuje udaljeno ili daleko mogu biti uklonjena iz baze. Ovim korakom se ostaje samo na trećini prvobitnog broja pravila u bazi pravila. Slično, primjenom istog pristupa na varijablu vrijeme i uklanjanje pravila sa srednje i dugim vrijednostima vremena smanjuje bazu pravila za još dvije trećine. Pored toga, ako se izuzmu pravila sa posljedicama koje nisu od interesa u sistemu detekcije događaja, npr. pravila koja ukazuju da nema požara, veličina baze pravila će se smanjiti još više. Kao rezultat toga, smanjenjem nivoa kompletnosti baze pravila, značajno se smanjuje broj pravila koji bi trebali da se čuvaju od strane senzorskih čvorova. Ovaj proces dotjerivanja, međutim, treba da se obavlja veoma pažljivo u cilju spriječavanja eliminisanja važnih posljedica. U cilju obezbjeđenja da sistem zna kako da postupi ako nije zadovoljeno ni jedno od pravila u bazi pravila, potrebno je definisati default pravilo, odnosno pravilo koje se izvršava ukoliko ni jedno drugo pravilo nije zadovoljeno. V. ZAKLJUČAK Uprkos nekolicini glavnih nedostataka BSM, kao što su ograničena energija, memorija i računarske sposobnosti, BSM je oblast koja se brzo razvija i njena primjena je vrlo široka. Integracija soft computing tehnologija, kao što je fazi logika, u senzorske čvorove je dobra ideja jer vodi ka značajnim poboljšanjima performansi mreže, prije svega u smanjenju potrošnje i povećanju životnog vijeka. Fazi logika je posebno pokazala svoju moć u detekciji događaja i procesima donošenja odluka. U ovom radu je predstavljena njena primjena u sistemima za detekciju požara. Poredeći sa crisp vrijednostima, fazi logika omogućava algoritmu detekcije da zadrži visok stepen tačnosti bez obzira na fluktuacije senzorskih očitanja. Glavni nedostatak primjene fazi logike u BSM jeste veliki broj pravila. Ista se mogu redukovati primjenom neke od tehnika redukcije ne utičući na tačnost sistema. Kao zaključak može se reći da je fazi logika moćan alat koji se koristi u BSM pristupima jer omogućava efikasnu kombinaciju parametara i u stanju je da se izvršava na čvorovima malih resursa koji čine BSM. LITERATURA [1] K. Kapitanova, S. H. Son, K.D. Kang, Event Detection in Wireless Sensor Networks - Can Fuzzy Values Be Accurate?, Ad Hoc Netw., Vol. 49, pp , 2010 [2] K. Kapitanova, S. H. Son, K.D. Kang, Using fuzzy logic for robust event detection in wireless sensor networks, Ad Hoc Netw., 2011 [3] L.A. Zadeh, Fuzzy sets, Information and Control 8, pp , 1965 [4] J.Ignjatović, Fazi relacije, automati i jezici, Doktorska disertacija, PMF Niš, 2007 [5] A. Gegov, Fuzzy Rule Based Networks, University of Portsmouth, UK [6] L. Matić, Razvoj algoritma za minimizaciju snage gubitaka elektromotornog servo pogona sa asinhronim motorom, Magistarski rad, ETF Beograd, 1999 [7] I. P. M. Marcos, A. J. Álvares, L. F. A. Realpe, Methodology for the building of a fuzzy expert system for predictive maintenance of hydroelectric power plants, ABCM Symposium Series in Mechatronics - Vol. 5, Section III, pp , 2012 [8] S. N. Sivanandam, S. Sumathi, S. N. Deepa, Introduction to Fuzzy Logic using MATLAB, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007 [9] S. J. Ham, B. C. Ko, J. Y. Nam, Fire-Flame Detection based on Fuzzy Finite Automation, International Conference on Pattern Recognition, 2010 [10] P. Manjunatha, A.K. Verma, A. Srividya, Multi-Sensor Data Fusion in Cluster based Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Logic Method, IEEE Region 10 Colloquium and the Third ICIIS, INDIA 2008 [11] R.K. Bhardwaj, S.C.Malik, Fuzzy Reliability Evaluation of a Fire Detector System, International Journal of Computer Applications ( ) Volume 43 No.3, April 2012 [12] M. Marin-Perianu, P. Havinga, D-FLER: A Distributed Fuzzy Logic Engine for Rule-based Wireless Sensor Networks, in UCS, 2007 [13] P. Bolourchi, Intelligent Decision Making Based on Fuzzy Logic System in Remote Wireless Communication, Master Thesis, Eastern Mediterranean University, Gazimağusa, North Cyprus, 2012 [14] M. Maksimović, V. Vujović, D. Kosmajac, Fuzzy rule reduction influence on system s accuracy, TELFOR 2013, pp [15] T. J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Aplications, Wiley, 2004 ABSTRACT The use of fuzzy logic in Wireless Sensor Networks (WSNs) is shown to be a promising technique since it allows combining and evaluating diverse parameters in an efficient manner. Fuzzy logic is a good approach because the requirements for its execution can easily be supported by sensor nodes at the same time improving the performance of the entire network. Tolerating unreliable and inaccurate sensor readings and its principle close to human thinking, in addition to applications in reducing consumption, efficient distribution, localization, clustering, routing, data aggregation, make the fuzzy logic also most suitable choice for the events detection and decision making in the BSM. This paper presents the use of fuzzy logic in BSM for fire detection, highlighting its benefits and ways to increase the accuracy and efficiency of these systems. FUZZY LOGIC USAGE IN WSN FOR FIRE DETECTION Mirjana Maksimović
SIMPLE PAST TENSE (prosto prošlo vreme) Građenje prostog prošlog vremena zavisi od toga da li je glagol koji ga gradi pravilan ili nepravilan.
SIMPLE PAST TENSE (prosto prošlo vreme) Građenje prostog prošlog vremena zavisi od toga da li je glagol koji ga gradi pravilan ili nepravilan. 1) Kod pravilnih glagola, prosto prošlo vreme se gradi tako
More informationGUI Layout Manager-i. Bojan Tomić Branislav Vidojević
GUI Layout Manager-i Bojan Tomić Branislav Vidojević Layout Manager-i ContentPane Centralni deo prozora Na njega se dodaju ostale komponente (dugmići, polja za unos...) To je objekat klase javax.swing.jpanel
More informationEduroam O Eduroam servisu edu roam Uputstvo za podešavanje Eduroam konekcije NAPOMENA: Microsoft Windows XP Change advanced settings
Eduroam O Eduroam servisu Eduroam - educational roaming je besplatan servis za pristup Internetu. Svojim korisnicima omogućava bezbedan, brz i jednostavan pristup Internetu širom sveta, bez potrebe za
More informationUlazne promenljive se nazivaju argumenti ili fiktivni parametri. Potprogram se poziva u okviru programa, kada se pri pozivu navode stvarni parametri.
Potprogrami su delovi programa. Često se delovi koda ponavljaju u okviru nekog programa. Logično je da se ta grupa komandi izdvoji u potprogram, i da se po želji poziva u okviru programa tamo gde je potrebno.
More informationBiznis scenario: sekcije pk * id_sekcije * naziv. projekti pk * id_projekta * naziv ꓳ profesor fk * id_sekcije
Biznis scenario: U školi postoje četiri sekcije sportska, dramska, likovna i novinarska. Svaka sekcija ima nekoliko aktuelnih projekata. Likovna ima četiri projekta. Za projekte Pikaso, Rubens i Rembrant
More informationAMRES eduroam update, CAT alat za kreiranje instalera za korisničke uređaje. Marko Eremija Sastanak administratora, Beograd,
AMRES eduroam update, CAT alat za kreiranje instalera za korisničke uređaje Marko Eremija Sastanak administratora, Beograd, 12.12.2013. Sadržaj eduroam - uvod AMRES eduroam statistika Novine u okviru eduroam
More informationPort Community System
Port Community System Konferencija o jedinstvenom pomorskom sučelju i digitalizaciji u pomorskom prometu 17. Siječanj 2018. godine, Zagreb Darko Plećaš Voditelj Odsjeka IS-a 1 Sadržaj Razvoj lokalnog PCS
More informationPROJEKTNI PRORAČUN 1
PROJEKTNI PRORAČUN 1 Programski period 2014. 2020. Kategorije troškova Pojednostavlj ene opcije troškova (flat rate, lump sum) Radni paketi Pripremni troškovi, troškovi zatvaranja projekta Stope financiranja
More informationPodešavanje za eduroam ios
Copyright by AMRES Ovo uputstvo se odnosi na Apple mobilne uređaje: ipad, iphone, ipod Touch. Konfiguracija podrazumeva podešavanja koja se vrše na računaru i podešavanja na mobilnom uređaju. Podešavanja
More informationStruktura indeksa: B-stablo. ls/swd/btree/btree.html
Struktura indeksa: B-stablo http://cis.stvincent.edu/html/tutoria ls/swd/btree/btree.html Uvod ISAM (Index-Sequential Access Method, IBM sredina 60-tih godina 20. veka) Nedostaci: sekvencijalno pretraživanje
More informationKAPACITET USB GB. Laserska gravura. po jednoj strani. Digitalna štampa, pun kolor, po jednoj strani USB GB 8 GB 16 GB.
9.72 8.24 6.75 6.55 6.13 po 9.30 7.89 5.86 10.48 8.89 7.30 7.06 6.61 11.51 9.75 8.00 7.75 7.25 po 0.38 10.21 8.66 7.11 6.89 6.44 11.40 9.66 9.73 7.69 7.19 12.43 1 8.38 7.83 po 0.55 0.48 0.37 11.76 9.98
More informationBENCHMARKING HOSTELA
BENCHMARKING HOSTELA IZVJEŠTAJ ZA SVIBANJ. BENCHMARKING HOSTELA 1. DEFINIRANJE UZORKA Tablica 1. Struktura uzorka 1 BROJ HOSTELA BROJ KREVETA Ukupno 1016 643 1971 Regije Istra 2 227 Kvarner 4 5 245 991
More informationCJENOVNIK KABLOVSKA TV DIGITALNA TV INTERNET USLUGE
CJENOVNIK KABLOVSKA TV Za zasnivanje pretplatničkog odnosa za korištenje usluga kablovske televizije potrebno je da je tehnički izvodljivo (mogude) priključenje na mrežu Kablovskih televizija HS i HKBnet
More informationBušilice nove generacije. ImpactDrill
NOVITET Bušilice nove generacije ImpactDrill Nove udarne bušilice od Bosch-a EasyImpact 550 EasyImpact 570 UniversalImpact 700 UniversalImpact 800 AdvancedImpact 900 Dostupna od 01.05.2017 2 Logika iza
More informationSAS On Demand. Video: Upute za registraciju:
SAS On Demand Video: http://www.sas.com/apps/webnet/video-sharing.html?bcid=3794695462001 Upute za registraciju: 1. Registracija na stranici: https://odamid.oda.sas.com/sasodaregistration/index.html U
More informationFAZI ADAPTIVNI KONTROLER KAO OSNOVA INDUSTRIJSKOG RAZVOJA
FAZI ADAPTIVNI KONTROLER KAO OSNOVA INDUSTRIJSKOG RAZVOJA Tihomir Latinović 1, Zora Konjović 2, Danilo Obradović 3 Rezime: Dizajn fazi kontrolera zahtjeva mnogo više odluka u fazi dizajna nego što je uobičajeno,
More informationCJENIK APLIKACIJE CERAMIC PRO PROIZVODA STAKLO PLASTIKA AUTO LAK KOŽA I TEKSTIL ALU FELGE SVJETLA
KOŽA I TEKSTIL ALU FELGE CJENIK APLIKACIJE CERAMIC PRO PROIZVODA Radovi prije aplikacije: Prije nanošenja Ceramic Pro premaza površina vozila na koju se nanosi mora bi dovedena u korektno stanje. Proces
More informationTRENING I RAZVOJ VEŽBE 4 JELENA ANĐELKOVIĆ LABROVIĆ
TRENING I RAZVOJ VEŽBE 4 JELENA ANĐELKOVIĆ LABROVIĆ DIZAJN TRENINGA Model trening procesa FAZA DIZAJNA CILJEVI TRENINGA Vrste ciljeva treninga 1. Ciljevi učesnika u treningu 2. Ciljevi učenja Opisuju željene
More informationSTRUČNA PRAKSA B-PRO TEMA 13
MAŠINSKI FAKULTET U BEOGRADU Katedra za proizvodno mašinstvo STRUČNA PRAKSA B-PRO TEMA 13 MONTAŽA I SISTEM KVALITETA MONTAŽA Kratak opis montže i ispitivanja gotovog proizvoda. Dati izgled i sadržaj tehnološkog
More informationIZDAVANJE SERTIFIKATA NA WINDOWS 10 PLATFORMI
IZDAVANJE SERTIFIKATA NA WINDOWS 10 PLATFORMI Za pomoć oko izdavanja sertifikata na Windows 10 operativnom sistemu možete se obratiti na e-mejl adresu esupport@eurobank.rs ili pozivom na telefonski broj
More informationNejednakosti s faktorijelima
Osječki matematički list 7007, 8 87 8 Nejedakosti s faktorijelima Ilija Ilišević Sažetak Opisae su tehike kako se mogu dokazati ejedakosti koje sadrže faktorijele Spomeute tehike su ilustrirae a izu zaimljivih
More informationMogudnosti za prilagođavanje
Mogudnosti za prilagođavanje Shaun Martin World Wildlife Fund, Inc. 2012 All rights reserved. Mogudnosti za prilagođavanje Za koje ste primere aktivnosti prilagođavanja čuli, pročitali, ili iskusili? Mogudnosti
More informationKlasterizacija. NIKOLA MILIKIĆ URL:
Klasterizacija NIKOLA MILIKIĆ EMAIL: nikola.milikic@fon.bg.ac.rs URL: http://nikola.milikic.info Klasterizacija Klasterizacija (eng. Clustering) spada u grupu tehnika nenadgledanog učenja i omogućava grupisanje
More informationSTABLA ODLUČIVANJA. Jelena Jovanovic. Web:
STABLA ODLUČIVANJA Jelena Jovanovic Email: jeljov@gmail.com Web: http://jelenajovanovic.net 2 Zahvalnica: Ovi slajdovi su bazirani na materijalima pripremljenim za kurs Applied Modern Statistical Learning
More informationTRAJANJE AKCIJE ILI PRETHODNOG ISTEKA ZALIHA ZELENI ALAT
TRAJANJE AKCIJE 16.01.2019-28.02.2019 ILI PRETHODNOG ISTEKA ZALIHA ZELENI ALAT Akcija sa poklonima Digitally signed by pki, pki, BOSCH, EMEA, BOSCH, EMEA, R, A, radivoje.stevanovic R, A, 2019.01.15 11:41:02
More informationTutorijal za Štefice za upload slika na forum.
Tutorijal za Štefice za upload slika na forum. Postoje dvije jednostavne metode za upload slika na forum. Prva metoda: Otvoriti nova tema ili odgovori ili citiraj već prema želji. U donjem dijelu obrasca
More informationUvod u relacione baze podataka
Uvod u relacione baze podataka 25. novembar 2011. godine 7. čas SQL skalarne funkcije, operatori ANY (SOME) i ALL 1. Za svakog studenta izdvojiti ime i prezime i broj različitih ispita koje je pao (ako
More informationMINISTRY OF THE SEA, TRANSPORT AND INFRASTRUCTURE
MINISTRY OF THE SEA, TRANSPORT AND INFRASTRUCTURE 3309 Pursuant to Article 1021 paragraph 3 subparagraph 5 of the Maritime Code ("Official Gazette" No. 181/04 and 76/07) the Minister of the Sea, Transport
More informationECONOMIC EVALUATION OF TOBACCO VARIETIES OF TOBACCO TYPE PRILEP EKONOMSKO OCJENIVANJE SORTE DUHANA TIPA PRILEP
ECONOMIC EVALUATION OF TOBACCO VARIETIES OF TOBACCO TYPE PRILEP EKONOMSKO OCJENIVANJE SORTE DUHANA TIPA PRILEP M. Mitreski, A. Korubin-Aleksoska, J. Trajkoski, R. Mavroski ABSTRACT In general every agricultural
More informationWWF. Jahorina
WWF For an introduction Jahorina 23.2.2009 What WWF is World Wide Fund for Nature (formerly World Wildlife Fund) In the US still World Wildlife Fund The World s leading independent conservation organisation
More informationKorak X1 X2 X3 F O U R T W START {0,1}
1) (8) Formulisati Traveling Salesman Problem (TSP) kao problem traženja. 2) (23) Dato je prostor stanja sa slike, sa početnim stanjem A i završnim stanjem Q. Broj na grani označava cijenu operatora, a
More informationAdvertising on the Web
Advertising on the Web On-line algoritmi Off-line algoritam: ulazni podaci su dostupni na početku, algoritam može pristupati podacima u bilo kom redosljedu, na kraju se saopštava rezultat obrade On-line
More informationENR 1.4 OPIS I KLASIFIKACIJA VAZDUŠNOG PROSTORA U KOME SE PRUŽAJU ATS USLUGE ENR 1.4 ATS AIRSPACE CLASSIFICATION AND DESCRIPTION
VFR AIP Srbija / Crna Gora ENR 1.4 1 ENR 1.4 OPIS I KLASIFIKACIJA VAZDUŠNOG PROSTORA U KOME SE PRUŽAJU ATS USLUGE ENR 1.4 ATS AIRSPACE CLASSIFICATION AND DESCRIPTION 1. KLASIFIKACIJA VAZDUŠNOG PROSTORA
More informationANALIZA PRIKUPLJENIH PODATAKA O KVALITETU ZRAKA NA PODRUČJU OPĆINE LUKAVAC ( ZA PERIOD OD DO GOD.)
Bosna i Hercegovina Federacija Bosne i Hercegovine Tuzlanski kanton Ministarstvo prostornog uređenja i zaštite okolice ANALIZA PRIKUPLJENIH PODATAKA O KVALITETU ZRAKA NA PODRUČJU OPĆINE LUKAVAC ( ZA PERIOD
More informationWELLNESS & SPA YOUR SERENITY IS OUR PRIORITY. VAŠ MIR JE NAŠ PRIORITET!
WELLNESS & SPA YOUR SERENITY IS OUR PRIORITY. VAŠ MIR JE NAŠ PRIORITET! WELLNESS & SPA DNEVNA KARTA DAILY TICKET 35 BAM / 3h / person RADNO VRIJEME OPENING HOURS 08:00-21:00 Besplatno za djecu do 6 godina
More informationNOVI ALGORITMI ZA POVEĆANJE VEROVATNOĆE
UNIVERZITET U BEOGRADU ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET Žilbert A. Tafa NOVI ALGORITMI ZA POVEĆANJE VEROVATNOĆE FORMIRANJA SIGURNIH SENZORSKIH BARIJERA KORIŠĆENJEM MOBILNIH ČVOROVA doktorska disertacija Beograd,
More informationRANI BOOKING TURSKA LJETO 2017
PUTNIČKA AGENCIJA FIBULA AIR TRAVEL AGENCY D.O.O. UL. FERHADIJA 24; 71000 SARAJEVO; BIH TEL:033/232523; 033/570700; E-MAIL: INFO@FIBULA.BA; FIBULA@BIH.NET.BA; WEB: WWW.FIBULA.BA SUDSKI REGISTAR: UF/I-1769/02,
More informationDEFINISANJE TURISTIČKE TRAŽNJE
DEFINISANJE TURISTIČKE TRAŽNJE Tražnja se može definisati kao spremnost kupaca da pri različitom nivou cena kupuju različite količine jedne robe na određenom tržištu i u određenom vremenu (Veselinović
More informationUNIVERZITET U BEOGRADU RUDARSKO GEOLOŠKI FAKULTET DEPARTMAN ZA HIDROGEOLOGIJU ZBORNIK RADOVA. ZLATIBOR maj godine
UNIVERZITETUBEOGRADU RUDARSKOGEOLOŠKIFAKULTET DEPARTMANZAHIDROGEOLOGIJU ZBORNIKRADOVA ZLATIBOR 1720.maj2012.godine XIVSRPSKISIMPOZIJUMOHIDROGEOLOGIJI ZBORNIKRADOVA IZDAVA: ZAIZDAVAA: TEHNIKIUREDNICI: TIRAŽ:
More informationANALIZA PRIMJENE KOGENERACIJE SA ORGANSKIM RANKINOVIM CIKLUSOM NA BIOMASU U BOLNICAMA
ANALIZA PRIMJENE KOGENERACIJE SA ORGANSKIM RANKINOVIM CIKLUSOM NA BIOMASU U BOLNICAMA Nihad HARBAŠ Samra PRAŠOVIĆ Azrudin HUSIKA Sadržaj ENERGIJSKI BILANSI DIMENZIONISANJE POSTROJENJA (ORC + VRŠNI KOTLOVI)
More informationPERSONAL INFORMATION. Name: Fields of interest: Teaching courses:
PERSONAL INFORMATION Name: E-mail: Fields of interest: Teaching courses: Almira Arnaut Berilo almira.arnaut@efsa.unsa.ba Quantitative Methods in Economy Quantitative Methods in Economy and Management Operations
More informationPOSEBNA POGLAVLJA INDUSTRIJSKOG TRANSPORTA I SKLADIŠNIH SISTEMA
Master akademske studije Modul za logistiku 1 (MLO1) POSEBNA POGLAVLJA INDUSTRIJSKOG TRANSPORTA I SKLADIŠNIH SISTEMA angažovani su: 1. Prof. dr Momčilo Miljuš, dipl.inž., kab 303, mmiljus@sf.bg.ac.rs,
More informationKooperativna meteorološka stanica za cestovni promet
Kooperativna meteorološka stanica za cestovni promet Marko Gojić LED ELEKTRONIKA d.o.o. marko.gojic@led-elektronika.hr LED Elektronika d.o.o. Savska 102a, 10310 Ivanić Grad, Croatia tel: +385 1 4665 269
More information3D GRAFIKA I ANIMACIJA
1 3D GRAFIKA I ANIMACIJA Uvod u Flash CS3 Šta će se raditi? 2 Upoznavanje interfejsa Osnovne osobine Definisanje osnovnih entiteta Rad sa bojama Rad sa linijama Definisanje i podešavanje ispuna Pregled
More informationUticaj parametara PID regulatora i vremenskog kašnjenja na odziv i amplitudno-faznu karakteristiku sistema Simulink
LV6 Uticaj parametara PID regulatora i vremenskog kašnjenja na odziv i amplitudno-faznu karakteristiku sistema Simulink U automatizaciji objekta često koristimo upravljanje sa negativnom povratnom vezom
More informationSTRUKTURNO KABLIRANJE
STRUKTURNO KABLIRANJE Sistematski pristup kabliranju Kreiranje hijerarhijski organizirane kabelske infrastrukture Za strukturno kabliranje potrebno je ispuniti: Generalnost ožičenja Zasidenost radnog područja
More informationANALIZA POUZDANOSTI I RIZIKA OD OTKAZA POPRAVLJIVIH TEHNIČKIH SISTEMA RELIABILITY AND RISK ANALYSIS FROM FAILURE OF REPAIRABLE TECHNICAL SYSTEMS
4. Konferencija ODRŽAVANJE 2016 Zenica, B&H, 02-04 juni 2016. ANALIZA POUZDANOSTI I RIZIKA OD OTKAZA POPRAVLJIVIH TEHNIČKIH SISTEMA RELIABILITY AND RISK ANALYSIS FROM FAILURE OF REPAIRABLE TECHNICAL SYSTEMS
More informationOtpremanje video snimka na YouTube
Otpremanje video snimka na YouTube Korak br. 1 priprema snimka za otpremanje Da biste mogli da otpremite video snimak na YouTube, potrebno je da imate kreiran nalog na gmailu i da video snimak bude u nekom
More informationUniverzitet u Beogradu Matematički fakultet. Mašina pravila ekspertski sistem dokazivanja zasnovan na pravilima. master rad
Univerzitet u Beogradu Matematički fakultet Mašina pravila ekspertski sistem dokazivanja zasnovan na pravilima master rad Student: Miloš Radosavljević 1024/2011 Mentor: prof. dr Miroslav Marić septembar,
More informationCiljevi. Poslije kompletiranja ove lekcije trebalo bi se moći:
Pogledi Ciljevi Poslije kompletiranja ove lekcije trebalo bi se moći: Opisati pogled Formirati novi pogled Vratiti podatke putem pogleda Izmijeniti postojeći pogled Insertovani, ažurirati i brisati podatke
More informationPRIMENA FUZZY LOGIKE I VEŠTAČKIH NEURONSKIH MREŽA U PROCESU DONOŠENJA ODLUKE ORGANA SAOBRAĆAJNE PODRŠKE
PRIMENA FUZZY LOGIKE I VEŠTAČKIH NEURONSKIH MREŽA U PROCESU DONOŠENJA ODLUKE ORGANA SAOBRAĆAJNE PODRŠKE Pamučar D. Dragan, Vojna akademija, Prodekanat za planiranje i organizaciju nastave, Beograd Sažetak:
More informationDr Smiljan Vukanović, dis
NAPREDNI SISTEMI UPRAVLJANJA SAOBRAĆAJEM SVETLOSNIM SIGNALIMA SU DEO ITS-A. DA ILI NE? ADVANCED TRAFFIC SIGNAL CONTROL SYSTEMS ARE A PART OF ITS. YES OR NO? Dr Smiljan Vukanović, dis Rezultat rada na projektu
More informationImplementacija sparsnih matrica upotrebom listi u programskom jeziku C
INFOTEH-JAHORINA Vol. 10, Ref. E-I-15, p. 461-465, March 2011. Implementacija sparsnih matrica upotrebom listi u programskom jeziku C Đulaga Hadžić, Ministarstvo obrazovanja, nauke, kulture i sporta Tuzlanskog
More informationIdejno rješenje: Dubrovnik Vizualni identitet kandidature Dubrovnika za Europsku prijestolnicu kulture 2020.
Idejno rješenje: Dubrovnik 2020. Vizualni identitet kandidature Dubrovnika za Europsku prijestolnicu kulture 2020. vizualni identitet kandidature dubrovnika za europsku prijestolnicu kulture 2020. visual
More informationKAKO GA TVORIMO? Tvorimo ga tako, da glagol postavimo v preteklik (past simple): 1. GLAGOL BITI - WAS / WERE TRDILNA OBLIKA:
Past simple uporabljamo, ko želimo opisati dogodke, ki so se zgodili v preteklosti. Dogodki so se zaključili v preteklosti in nič več ne trajajo. Dogodki so se zgodili enkrat in se ne ponavljajo, čas dogodkov
More informationTema 2: Uvod u sisteme za podršku odlučivanju (VEŽBE)
Tema 2: Uvod u sisteme za podršku odlučivanju (VEŽBE) SISTEMI ZA PODRŠKU ODLUČIVANJU dr Vladislav Miškovic vmiskovic@singidunum.ac.rs Fakultet za računarstvo i informatiku 2013/2014 Tema 2: Uvod u sisteme
More informationMRS. MRSLab03 Metodologija Razvoja Softvera Vežba 03 LAB Dijagram aktivnosti
MRS LAB 03 MRSLab03 Metodologija Razvoja Softvera Vežba 03 Dijagrami aktivnosti 1. Dijagram aktivnosti Dijagram aktivnosti je UML dijagram koji modeluje dinamičke aspekte sistema. On predstavlja pojednostavljenje
More informationTEHNIĈKO VELEUĈILIŠTE U ZAGREBU ELEKTROTEHNIĈKI ODJEL Prof.dr.sc.KREŠIMIR MEŠTROVIĆ POUZDANOST VISOKONAPONSKIH PREKIDAĈA
TEHNIĈKO VELEUĈILIŠTE U ZAGREBU ELEKTROTEHNIĈKI ODJEL Prof.dr.sc.KREŠIMIR MEŠTROVIĆ POUZDANOST VISOKONAPONSKIH PREKIDAĈA SF6 PREKIDAĈ 420 kv PREKIDNA KOMORA POTPORNI IZOLATORI POGONSKI MEHANIZAM UPRAVLJAĈKI
More informationUNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA. Nastavni predmet:
UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA Nastavni predmet: Predavanja br. 7 i 8: Savremene metode i tehnike razvoja i integracije CAPP sistema Doc. dr Dejan Lukić Novi Sad, 2014. god. Opšti model
More informationINSTALIRANJE SOFTVERSKOG SISTEMA SURVEY
INSTALIRANJE SOFTVERSKOG SISTEMA SURVEY Softverski sistem Survey za geodeziju, digitalnu topografiju i projektovanje u niskogradnji instalira se na sledeći način: 1. Instalirati grafičko okruženje pod
More informationNEURO-FAZI PRISTUP PRI PROCENI BROJA POST EXPRESS POŠILJAKA
XXVI Simpozijum o novim tehnologijama u poštanskom i telekomunikacionom saobraćaju PosTel 2008, Beograd, 16. i 17. decembar 2008. NEURO-FAZI PRISTUP PRI PROCENI BROJA POST EXPRESS POŠILJAKA Branka Dimitrijević,
More informationMeđimursko veleučilište u Čakovcu. Stručni studij računarstva. Anteja Vuk Maček
Stručni studij računarstva Anteja Vuk Maček Modeliranje neuro-fuzzy sustava za klasifikaciju kandidata pomoću ANFIS-a Završni rad br. 24-RAČ-R-23 Čakovec, 24 Stručni studij računarstva Anteja Vuk Maček
More informationNIS PETROL. Uputstvo za deaktiviranje/aktiviranje stranice Veleprodajnog cenovnika na sajtu NIS Petrol-a
NIS PETROL Uputstvo za deaktiviranje/aktiviranje stranice Veleprodajnog cenovnika na sajtu NIS Petrol-a Beograd, 2018. Copyright Belit Sadržaj Disable... 2 Komentar na PHP kod... 4 Prava pristupa... 6
More informationModelling Transport Demands in Maritime Passenger Traffic Modeliranje potražnje prijevoza u putničkom pomorskom prometu
Modelling Transport Demands in Maritime Passenger Traffic Modeliranje potražnje prijevoza u putničkom pomorskom prometu Drago Pupavac Polytehnic of Rijeka Rijeka e-mail: drago.pupavac@veleri.hr Veljko
More informationSkalabilni klaster algoritmi Seminarski rad iz Istraživanja podataka
Skalabilni klaster algoritmi Seminarski rad iz Istraživanja podataka Maljković Mirjana 079/008 Smer Informatika, master studije Matematički fakultet, Beograd Sadržaj Sadržaj... Uvod... 3 Definicija klasterovanja...
More informationDC MILIAMPERSKA MERNA KLJESTA,Procesna merna kljesta KEW KYORITSU ELECTRICAL INSTRUMENTS WORKS, LTD. All rights reserved.
DC MILIAMPERSKA MERNA KLJESTA,Procesna merna kljesta KEW 2500 KYORITSU ELECTRICAL INSTRUMENTS WORKS,LTD Funkcije DC Miliamperska Procesna merna kljesta Kew2500 Za merenja nivoa signala (od 4 do 20mA) bez
More informationPriprema podataka. NIKOLA MILIKIĆ URL:
Priprema podataka NIKOLA MILIKIĆ EMAIL: nikola.milikic@fon.bg.ac.rs URL: http://nikola.milikic.info Normalizacija Normalizacija je svođenje vrednosti na neki opseg (obično 0-1) FishersIrisDataset.arff
More informationOTAL Pumpa za pretakanje tečnosti
OTAL Pumpa za pretakanje tečnosti Pretače tečnost bezbedno, brzo i čisto, na ručni i nožni pogon, različiti modeli Program OTAL pumpi je prisutan na tržištu već 50 godina. Pumpe su poznate i cenjene zbog
More informationProgramiranje. Nastava: prof.dr.sc. Dražena Gašpar. Datum:
Programiranje Nastava: prof.dr.sc. Dražena Gašpar Datum: 21.03.2017. 1 Pripremiti za sljedeće predavanje Sljedeće predavanje: 21.03.2017. Napraviti program koji koristi sve tipove podataka, osnovne operatore
More informationDEMONSTRACIJA UPOTREBE LOKATORA KVAROVA U DISTRIBUTIVNOJ MREŽI
Naučno-stručni simpozijum Energetska efikasnost ENEF 15, Banja Luka, 5-. septembar 15. godine Rad po pozivu DEMONSTRACIJA UPOTREBE LOKATORA KVAROVA U DISTRIBUTIVNOJ MREŽI Predrag Mršić, Đorđe Lekić, Čedomir
More informationBear management in Croatia
Bear management in Croatia Djuro Huber Josip Kusak Aleksandra Majić-Skrbinšek Improving coexistence of large carnivores and agriculture in S. Europe Gorski kotar Slavonija Lika Dalmatia Land & islands
More informationOdređivanje pozicije mobilnih GSM korisnika korišćenjem Support Vector Regression metode
INFOTEH-JAHORINA Vol. 11, March 2012. Određivanje pozicije mobilnih GSM korisnika korišćenjem Support Vector Regression metode Majda Petrić, Nataša Nešković, Aleksandar Nešković Katedra za telekomunikacije,
More informationDEVELOPMENT OF SMEs SECTOR IN THE WESTERN BALKAN COUNTRIES
Zijad Džafić UDK 334.71.02(497-15) Adnan Rovčanin Preliminary paper Muamer Halilbašić Prethodno priopćenje DEVELOPMENT OF SMEs SECTOR IN THE WESTERN BALKAN COUNTRIES ABSTRACT The shortage of large markets
More information1. Instalacija programske podrške
U ovom dokumentu opisana je instalacija PBZ USB PKI uređaja na računala korisnika PBZCOM@NET internetskog bankarstva. Uputa je podijeljena na sljedeće cjeline: 1. Instalacija programske podrške 2. Promjena
More informationСТРУКТУРА СТАНДАРДА СИСТЕМАМЕНАЏМЕНТАКВАЛИТЕТОМ
1 СТРУКТУРА СТАНДАРДА СИСТЕМАМЕНАЏМЕНТАКВАЛИТЕТОМ 2 ПРИНЦИПИ МЕНАЏМЕНТА КВАЛИТЕТОМ 3 ПРИНЦИПИ МЕНАЏМЕНТА КВАЛИТЕТОМ 4 ПРИНЦИПИ МЕНАЏМЕНТА КВАЛИТЕТОМ Edwards Deming Не морате то чинити, преживљавање фирми
More informationMODELIRANJE RIZIKA U LOGISTIČKIM PROCESIMA SA PRIMENOM U TRANSPORTNOM OSIGURANJU
UNIVERZITET U BEOGRADU SAOBRAĆAJNI FAKULTET Vladimir M. Gajović MODELIRANJE RIZIKA U LOGISTIČKIM PROCESIMA SA PRIMENOM U TRANSPORTNOM OSIGURANJU DOKTORSKA DISERTACIJA Beograd, 2015 UNIVERSITY OF BELGRADE
More informationULOGA FAZI MATEMATIKE U EKONOMSKOM ODLUČIVANJU USING FUZZY MATHEMATICS FOR DECISION MAKING IN ECONOMICS
Ivan Pavkov Miloš Japundžić ULOGA FAZI MATEMATIKE U EKONOMSKOM ODLUČIVANJU Sažetak: Tradicionalno, ekonomski modeli su zasnovani na klasičnoj matematici utemeljenoj na aristotelovskoj dvoelementnoj logici.
More informationPower System Stabilizer(PSS) Design Using ANFIS Algorithm and Comparing the Results with conventional and fuzzy PSS
J. Basic. Appl. Sci. Res., ()458-469,, TextRoad Publication IS 9-44X Journal of Basic and Applied Scientific Research www.textroad.com Power System Stabilizer(PSS) Design Using ANFIS Algorithm and Comparing
More information1.7 Predstavljanje negativnih brojeva u binarnom sistemu
.7 Predstavljanje negativnih brojeva u binarnom sistemu U decimalnom brojnom sistemu pozitivni brojevi se predstavljaju znakom + napisanim ispred cifara koje definišu apsolutnu vrednost broja, odnosno
More informationFAZI LOGIČKI SISTEM ZA ODREĐIVANJE BROJA AKTIVNIH ŠALTERA U ŠALTER SALI POŠTE 1
XXXI Simpozijum o novim tehnologijama u poštanskom i telekomunikacionom saobraćaju PosTel 2013, Beograd, 3. i 4. decembar 2013. FAZI LOGIČKI SISTEM ZA ODREĐIVANJE BROJA AKTIVNIH ŠALTERA U ŠALTER SALI POŠTE
More information3. Strukturna sistemska analiza... 2 3.1. Uvod... 2 3.1.1. Sadržaj... 2 3.1.2. Ciljevi... 3 3.2. Analiza sistema... 3 3.2.1. Sistem... 3 3.2.2. Analiza sistema... 4 3.2.3. Modelovanje sistema... 6 3.2.3.1.
More informationAutomatske Maske za zavarivanje. Stella, black carbon. chain and skull. clown. blue carbon
Automatske Maske za zavarivanje Stella Podešavanje DIN: 9-13 Brzina senzora: 1/30.000s Vidno polje : 98x55mm Četiri optička senzora Napajanje : Solarne ćelije + dve litijumske neizmenjive baterije. Vek
More informationULOGA STABLA ODLUKE U VREDNOVANJU INVESTICIONIH PROJEKATA USING DECISION TREES FOR INVESTMENT PROJECT EVALUATING
Stručni rad Škola biznisa Broj 4/2012 UDC 330.322:005.21 Ivan Pavkov Dragan Jočić ULOGA STABLA ODLUKE U VREDNOVANJU INVESTICIONIH PROJEKATA Sažetak: Stabla odluke su se koristila za grafički prikaz alternativa
More informationKABUPLAST, AGROPLAST, AGROSIL 2500
KABUPLAST, AGROPLAST, AGROSIL 2500 kabuplast - dvoslojne rebraste cijevi iz polietilena visoke gustoće (PEHD) za kabelsku zaštitu - proizvedene u skladu sa ÖVE/ÖNORM EN 61386-24:2011 - stijenka izvana
More informationRJEŠAVANJE BUGARSKOG SOLITERA
SVEUČILIŠTE U SPLITU PRIRODOSLOVNO MATEMATIČKI FAKULTET ZAVRŠNI RAD RJEŠAVANJE BUGARSKOG SOLITERA Bože Brečić Split, rujan 2015. Sadržaj 1. Uvod... 1 1.1. Povijest bugarskog solitera... 1 1.2. Slični
More informationKONFIGURACIJA MODEMA. ZyXEL Prestige 660RU
KONFIGURACIJA MODEMA ZyXEL Prestige 660RU Sadržaj Funkcionalnost lampica... 3 Priključci na stražnjoj strani modema... 4 Proces konfiguracije... 5 Vraćanje modema na tvorničke postavke... 5 Konfiguracija
More information1.UVOD. Ključne reči: kriptografija, algoritmi, AES, performanse
MODELIRANJE PERFORMANSI RAZLIČITIH IMPLEMENTACIJA ALGORITMA AES POMOĆU M5' METODE MODELLING THE PERFORMANCE OF VARIOUS AES ALGORITHM IMPLEMENTATIONS USING M5' METHOD Boris Damjanović, Fakultet organizacionih
More informationUVOD U REGISTRACIJU SLIKA
UDC: 621.397.3 : 004 004.932 UVOD U REGISTRACIJU SLIKA Kapetan mr Boban Bondžulić, dipl. inž., bondzulici@yahoo.com, Vojna akademija Rezime: U radu su dati osnovni pojmovi koji se koriste u registraciji
More informationSveučilište u Zagrebu Fakultet prometnih znanosti Zavod za inteligentne transportne sustave Katedra za primijenjeno računarstvo
Sveučilište u Zagrebu Fakultet prometnih znanosti Zavod za inteligentne transportne sustave Katedra za primijenjeno računarstvo Vježba: #7 Kolegij: Umjetna inteligencija Tema: Neuronske mreže - primjena
More informationPOSTUPAK IZRADE DIPLOMSKOG RADA NA OSNOVNIM AKADEMSKIM STUDIJAMA FAKULTETA ZA MENADŽMENT U ZAJEČARU
POSTUPAK IZRADE DIPLOMSKOG RADA NA OSNOVNIM AKADEMSKIM STUDIJAMA FAKULTETA ZA MENADŽMENT U ZAJEČARU (Usaglašeno sa procedurom S.3.04 sistema kvaliteta Megatrend univerziteta u Beogradu) Uvodne napomene
More informationFAZIFIKACIJA GABOROVOG FILTRA I NJENA PRIMENA U DETEKCIJI REGISTARSKIH TABLICA
UNIVERZITET U NOVOM SADU FAKULTET TEHNIČKIH NAUKA KATEDRA ZA TELEKOMUNIKACIJE I OBRADU SIGNALA FAZIFIKACIJA GABOROVOG FILTRA I NJENA PRIMENA U DETEKCIJI REGISTARSKIH TABLICA Doktorska disertacija Kandidat:
More informationKOMPARATIVNA ANALIZA PREDIKTIVNIH TEHNIKA RUDARENJA PODATAKA
SVEUČILIŠTE U SPLITU EKONOMSKI FAKULTET DIPLOMSKI RAD KOMPARATIVNA ANALIZA PREDIKTIVNIH TEHNIKA RUDARENJA PODATAKA MENTOR: STUDENT: izv.prof.dr.sc. Mario Jadrić Frane Ivanišević Split, rujan 2016 2 SAŽETAK
More informationSVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE
SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE ZAVRŠNI RAD Ivan Džolan Zagreb, 2017 SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE ZAVRŠNI RAD Mentor: Dr. sc. Biserka Runje, dipl.
More informationCALCULATION OF COSTS BY ABC METHODS
UDK: 657.474.5 DOI: 10.7251/APE1818014B Stručni rad OBRAČUN TROŠKOVA ABC METODOM CALCULATION OF COSTS BY ABC METHODS Sažetak Nemanja Budimir 8 Agencija za knjigovodstvene poslove BUDIMIR Tradicionalni
More informationDANI BRANIMIRA GUŠICA - novi prilozi poznavanju prirodoslovlja otoka Mljeta. Hotel ODISEJ, POMENA, otok Mljet, listopad 2010.
DANI BRANIMIRA GUŠICA - novi prilozi poznavanju prirodoslovlja otoka Mljeta Hotel ODISEJ, POMENA, otok Mljet, 03. - 07. listopad 2010. ZBORNIK SAŽETAKA Geološki lokalitet i poucne staze u Nacionalnom parku
More informationUvod. Metod. J. Anthr. Sport Phys. Educ. 2 (2018) 2: Original scientific paper DOI: /jaspe
J. Anthr. Sport Phys. Educ. 2 (2018) 2: 43 47 Original scientific paper DOI: 10.26773/jaspe.180408 Attitudes of Consumers from the Sarajevo Canton in Bosnia and Herzegovina toward Advertising through Sport
More informationCRNA GORA
HOTEL PARK 4* POLOŽAJ: uz more u Boki kotorskoj, 12 km od Herceg-Novog. SADRŽAJI: 252 sobe, recepcija, bar, restoran, besplatno parkiralište, unutarnji i vanjski bazen s terasom za sunčanje, fitnes i SPA
More informationThird International Scientific Symposium "Agrosym Jahorina 2012"
10.7251/AGSY1203656N UDK 635.1/.8 (497.6 Republika Srpska) TENDENCY OF VEGETABLES DEVELOPMENT IN REPUBLIC OF SRPSKA Nebojsa NOVKOVIC 1*, Beba MUTAVDZIC 2, Ljiljana DRINIC 3, Aleksandar ОSTOJIC 3, Gordana
More informationDr.Miroljub Banković, prof. Kragujevac, 2008.
VISOKA TEHNIČKA ŠKOLA STRUKOVNIH STUDIJA KRAGUJEVAC Skripta iz predmeta PROJEKTOVANJE INFORMACIONIH SISTEMA Dr.Miroljub Banković, prof. Kragujevac, 2008. SADRŽAJ OSNOVI TEORIJE SISTEMA... 3 DEFINICIJE
More informationEn-route procedures VFR
anoeuvres/procedures Section 1 1.1 Pre-flight including: Documentation, mass and balance, weather briefing, NOTA FTD FFS A Instructor initials when training 1.2 Pre-start checks 1.2.1 External P# P 1.2.2
More information