KLASYFIKACJA ROZMYTA W OCENIE POZIOMU ZAAWANSOWANIA ORGANIZACJI DO DZIA ANIA W INTERNECIE

Podobne dokumenty
LIST EMISYJNY nr 3 /2014 Ministra Finansów

Dobór zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego

Graf skierowany. Graf zależności dla struktur drzewiastych rozgrywających parametrycznie

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS

Ocena siły oddziaływania procesów objaśniających dla modeli przestrzennych

Model klasyczny gospodarki otwartej

Modele powszechnych przesiewowych noworodków. wad słuchu'

ROZWIĄZUJEMY PROBLEM RÓWNOWAŻNOŚCI MASY BEZWŁADNEJ I MASY GRAWITACYJNEJ.

Metody optymalizacji. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Próba określenia miary jakości informacji na gruncie teorii grafów dla potrzeb dydaktyki

BADANIE ZALEśNOŚCI POMIĘDZY WARTOŚCIĄ WYKŁADNIKA HURSTA A SKUTECZNOŚCIĄ STRATEGII INWESTYCYJNYCH OPARTYCH NA ANALIZIE TECHNICZNEJ WPROWADZENIE

Dobór zmiennych do modelu ekonometrycznego

Wartości wybranych przedsiębiorstw górniczych przy zastosowaniu EVA *

WYKŁAD 11 OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA

PRÓBA OCENY KIERUNKÓW I TEMPA ZMIAN INFRASTRUKTURY TRANSPORTOWEJ W KRAJACH NOWO PRZYJĘTYCH I ASPIRUJĄCYCH DO UNII EUROPEJSKIEJ

WYBRANE ASPEKTY MODELOWANIA OBSŁUGI TRANSPORTOWEJ W PODSYSTEMACH DYSTRYBUCJI

Zawiadomienie o wyborze najkorzystniejszej oferty

STANDARDY EMISJI ZANIECZYSZCZEŃ DO POWIETRZA Z PROCESÓW ENERGETYCZNEGO SPALANIA PALIW ANALIZA ZMIAN

Temat: Problem minimalnego drzewa Steinera. Definicja problemu. Zastosowania. Algorytm dokładny Hakimi. Algorytmy aproksymacyjne.

Planowanie adresacji IP dla przedsibiorstwa.

ZWIĄZEK FUNKCJI OMEGA Z DOMINACJĄ STOCHASTYCZNĄ

Instrumenty rynku pracy dla osób poszukuj cych pracy, aktualnie podlegaj cych ubezpieczeniu spo ecznemu rolników w pe nym zakresie.

KLUCZ PUNKTOWANIA ODPOWIEDZI

Kognitywistyka II r. Teoria rzetelności wyników testu. Teorie inteligencji i sposoby jej pomiaru (4) Rzetelność czyli dokładność pomiaru

MIERNICTWO WIELKOŚCI ELEKTRYCZNYCH I NIEELEKTRYCZNYCH

KIERUNKI ZMIAN STRUKTURY AGRARNEJ WOJEWÓDZTW WEDŁUG GRUP TYPOLOGICZNYCH (PROGNOZA DO ROKU 2020)

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Uwagi: LABORATORIUM WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW. Ćwiczenie nr 16 MECHANIKA PĘKANIA. ZNORMALIZOWANY POMIAR ODPORNOŚCI MATERIAŁÓW NA PĘKANIE.

Katalog usług Kariera i Praca dlastudenta.pl

GEOMETRIA PŁASZCZYZNY

stopie szaro ci piksela ( x, y)

Struktura danych = system relacyjny U, U uniwersum systemu - zbiór relacji (operacji) na strukturze danych

KOLOKACJA SYSTEMÓW BEZPRZEWODOWYCH NA OBIEKTACH MOBILNYCH

KLASYFIKACJA SPEKTRALNA Z WYKORZYSTANIEM ODLEG O CI GDM 1

EGZAMIN MATURALNY 2011 MATEMATYKA

2 Przykład C2a C /BRANCH C. <-I--><Flux><Name><Rmag> TRANSFORMER RTop_A RRRRRRLLLLLLUUUUUU 1 P1_B P2_B 2 S1_B SD_B 3 SD_B S2_B

dr inż. Małgorzata Langer Architektura komputerów

Opis ćwiczeń na laboratorium obiektów ruchomych

REZONATORY DIELEKTRYCZNE

ZACHOROWALNOŚĆ NA KIŁĘ I RZEŻĄCZKĘ W EUROPEJSKICH KRAJACH POSTKOMUNISTYCZNYCH W OKRESIE TRANSFORMACJI USTROJOWEJ

ι umieszczono ladunek q < 0, który może sie ι swobodnie poruszać. Czy środek okregu ι jest dla tego ladunku po lożeniem równowagi trwa lej?

Analiza obecnej sytuacji Miasta Lublin według kluczowych elementów

KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI Próbna Matura z OPERONEM. Matematyka Poziom rozszerzony

SIEMENS GIGASET REPEATER

Sprawozdanie EKSPERTYZA SYSTEMU WG: DIN EN ISO 9001:2000 DIN EN ISO 14001:2005 OHSAS 18001:2007. Valeo Service Sp. z o.o. Warszawa.

MODELOWANIE USŁUG TRANSPORTOWYCH W OBSZARZE DZIAŁANIA CENTRUM LOGISTYCZNO-DYSTRYBUCYJNEGO

ĆWICZENIE 3 REZONANS W OBWODACH ELEKTRYCZNYCH

Projektowanie i analiza zadaniowa interfejsu na przykładzie okna dialogowego.

Modelowanie przepływu cieczy przez ośrodki porowate Wykład III

s FAQ: NET 09/PL Data: 01/08/2011

O MIERNIKACH DOKŁADNOŚCI PROGNOZ EX POST W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH O SILNYM NATĘŻENIU SEZONOWOŚCI

Symulacje komputerowe w fizyce Autor: Maciej Matyka ISBN: Format: B5, stron: 194 Zawiera CD-ROM

Elektroenergetyczne sieci rozdzielcze SIECI 2004 V Konferencja Naukowo-Techniczna

Wykład 9. Model ISLM: część I

MORSKI ASPEKT POLSKIEJ POLITYKI TRANSPORTOWEJ I TRANZYTOWEJ

- substancje zawierające swobodne nośniki ładunku elektrycznego:

ANALIZA MODALNA. ...kady ptak lubi słucha swojego piewu... ROZDZIAŁ VI

PROJEKT Umowa sprzedaży węgla energetycznego dla ciepłowni w Sokółce. 1 Przedmiot Umowy

DOLNOŚLĄSKA WOJEWÓDZKA KOMENDA OCHOTNICZYCH HUFCÓW PRACY

Pi lat programu promocji kultury przedsibiorczoci PRZEDSI BIORSTWO FAIR PLAY

Zawiadomienie o wyborze najkorzystniejszej oferty

Rodzajowy rachunek kosztów Wycena zuŝycia materiałów

DOLNOŚLĄSKA WOJEWÓDZKA KOMENDA OCHOTNICZYCH HUFCÓW PRACY

IV Powiatowy Konkurs Matematyka, Fizyka i Informatyka w Technice Etap finałowy 1 kwietnia 2016

INFORMACJA O ZAMÓWIENIU SEKCJA I: ZAMAWIAJ CY

ROZKŁAD NORMALNY. 2. Opis układu pomiarowego

OPTYMALIZACJA PROCESÓW POPRZEZ ICH BENCHMARKING

WPŁYW STOPNIA ROZDROBNIENIA JABŁKA NA WARTOCI EFEKTYWNEGO WSPÓŁCZYNNIKA DYFUZJI WODY PODCZAS SUSZENIA W WARUNKACH KONWEKCJI WYMUSZONEJ

Koła Gospodyń Wiejskich nowe rozdanie

TERMODYNAMIKA PROCESOWA. Wykład V

Instrukcja obsługi programu MechKonstruktor

BADANIE MOŻLIWOŚCI POGŁĘBIANIA SPECJALIZACJI PRZEDMIOTOWEJ SYSTEMÓW PRODUKCYJNYCH

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI

CHARAKTERYSTYKI UŻYTKOWE I WZORCOWANIE SZEROKOPASMOWYCH MIERNIKÓW NADFIOLETU

KLUCZ PUNKTOWANIA ODPOWIEDZI

BILANS. Janusz Zaleski Prezes Zarz¹du

Wyznaczanie profilu prędkości płynu w rurociągu o przekroju kołowym

Bazy danych Transakcje

Rys1 Rys 2 1. metoda analityczna. Rys 3 Oznaczamy prdy i spadki napi jak na powyszym rysunku. Moemy zapisa: (dla wzłów A i B)

Wstp. Warto przepływu to

Zastosowanie programu Microsoft Excel do analizy wyników nauczania

BADANIE SILNIKA WYKONAWCZEGO PRĄDU STAŁEGO

AKADEMIA INWESTORA INDYWIDUALNEGO CZĘŚĆ II. AKCJE.

Funkcja obliczajca wartoci elementów cigu Fibonacciego Cig Fibbonaciego: F(1)=1 F(2)=1 F(n)=F(n-1)+F(n-2) dla n>2

Program SMS4 Monitor

ZASTOSOWANIE ALGORYTMU EWOLUCYJNEGO DO OPTYMALNEJ LOKALIZACJI ŁĄCZNIKÓW W SIECI ROZDZIELCZEJ ŚREDNIEGO NAPIĘCIA

MONITORING STACJI FOTOWOLTAICZNYCH W ŚWIETLE NORM EUROPEJSKICH

L(x, 0, y, 0) = x 2 + y 2 (3)

Adres strony internetowej zamawiaj cego:

6.2. Baza i wymiar. V nazywamy baz-

Rys1. Schemat blokowy uk adu. Napi cie wyj ciowe czujnika [mv]

11. DYNAMIKA RUCHU DRGAJĄCEGO

MOJA PRACA KWESTIONARIUSZ DO POMIARU PRZYSTOSOWANIA DO PRACY*

INSTRUKCJA ARCHIWALNA ~STAROSTWA POWIATU GRODZISKIEGO

1) Grafy eulerowskie własnoci algorytmy. 2) Problem chiskiego listonosza

Postanowienia ogólne

Temat 4 - Model ISLM

WYDZIAŁ FIZYKI, MATEMATYKI I INFORMATYKI POLITECHNIKI KRAKOWSKIEJ Instytut Fizyki LABORATORIUM PODSTAW ELEKTROTECHNIKI, ELEKTRONIKI I MIERNICTWA

Transkrypt:

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECISKIEGO NR 508 STUDIA INFORMATICA NR 22 2008 WALDEMAR WOLSKI KLASYFIKACJA ROZMYTA W OCENIE POZIOMU ZAAWANSOWANIA ORGANIZACJI DO DZIAANIA W INTERNECIE Wpowadzenie Póba oceny zdolnoci i poziomu zaawansowania oganizacji do dziaania w sieci oaz planowanie pzyszych dziaa, któe pozwoliyby na gadkie pzechodzenie do intenetowego biznesu, wymaga okelenia zakesu podstawowych bada. W tym celu dokonano klasyfikacji pzedsibiostw, ozpatujc cztey gupy czynników diagnostycznych jako zmienne 1, i skonstuowano taksonomiczny mienik ozwoju 2 do ich oceny. Mienik ten jest wielkoci syntetyczn bdc wypadkow wszystkich cech (zmiennych) z poszczególnych fim i oganizacji dziaajcych w ónych sektoach gospodaki, pozwala on okeli poziom ich zaawansowania w ealizacji pzedsiwzi e-biznesowych. Natomiast te same czynniki analizowane na poziomie fimy i oganizacji umoliwi okelenie stopnia zaawansowania do dziaa w sieci i poziomu spawnoci w planowaniu pzedsiwzi w nowej gospodace. 1 Dane ódowe do bada pozyskano, dziki intenetowej aplikacji, któ mona uuchomi pod adesem http://szafi.univ.szczecin.pl/~wwolski/ankieta/ankieta.html. 2 Poces analizy pzepowadzono za pomoc metody klasyfikacji ozmytej, stosujc waiant algoytmu ISODATA, po. G.H. Ball, D.J. Hall, A clusteing technique fo summaizing multivaiate data, Behavioal Science 1987, n 12.

70 Waldema Wolski 1. Klasyfikacja sektoów gospodaki metod ozmyt Poces konstuowania taksonomicznego mienika ozwoju w klasyfikacji ozmytej spowadza si do gupowania obiektów w sytuacji, gdy ganice midzy wydzielonymi gupami obiektów mog by nieoste, to znaczy ozmyte. Jeeli mamy maciez obsewacji obiektów 3, w któej kady z obiektów xi jest opisany pzez watoci cech diagnostycznych x k (k = 1..., n), to moemy okeli odzin zbioów ozmytych K 1... K P, gdzie liczba P jest z góy okelona w pzedziale 1 < P < N, oaz funkcj f K (x i ) : U- > [0,1], gdzie x i U, odwzoowujc pzynaleno kadego obiektu do zbiou ozmytego, pzy czym K spenia nastpujce zaoenia: 0 f 1, dla i = (1,..., n), p = (1,..., N) N f 1, dla i = (1,..., n) (1) p1 n i1 f 0, dla p = (1,..., N), gdzie: p liczba klas ozmytych, f funkcja (stopie) pzynalenoci i-tego obiektu do p-tej klasy ozmytej. Dokonanie klasyfikacji pzynalenoci obiektów do klas ozmytych mo- emy dokona, stosujc iteacyjn metod opat na pojciu waonego odka cikoci. Punktem wyjcia tej metody jest okelenie liczby klas ozmytych oaz watoci pocztkowych funkcji pzynalenoci speniajcej waunek (1), pozwalajcej iteacyjnie wyznaczy waony odek cikoci kadej nowej klasy ozmytej nastpujco: 3 Obiekty epezentowane s pzez pzedsibiostwa/fimy nalece do wybanych sektoów gospodaki.

Klasyfikacja ozmyta... 71 g pk N ( f i1 N ( f i1 1 ) 2 1 ) z 2 ik dla p 1, 2,..., P k 1, 2,..., K (2) gdzie: f funkcja (stopie) pzynalenoci i-tego obiektu do p-tej klasy ozmytej, z znomalizowana wato k-tej zmiennej w i-tym obiekcie, ik g pk znomalizowana wato k-tej cechy dla ozmytego odka cikoci p-tej klasy w -tym koku algoytmu. Majc wyliczone ozmyte odki cikoci w -tej iteacji, moemy wyznaczy odlegoci i-tego obiektu od odka cikoci p-tej klasy ozmytej nastpujco: d 1 K 2 2 ( zik g pk ) k 1 (3) gdzie: d odlego i-tego obiektu od odka cikoci p-tej klasy w -tym koku. Nastpnie wyznaczamy now wato funkcji pzynalenoci dla nowej kasy ozmytej, zakadajc: jeli wyliczona odlego d 0, to ( d ) f dla p 1,2,..., P k 1,2,..., K (4) N 1 ( d ) i1 1

72 Waldema Wolski jeli wyliczona odlego d = 0, to f 1, gdy, p k 0, gdy, p k (5) Jeli obliczone watoci (co do watoci bezwzgldnej) z nastpnej i popzedniej funkcji pzynalenoci bd si óni nieznacznie o wato blisk zeu, speniajc nieówno 1 max f f, dla > 0, to i, p koczymy iteacj, w pzeciwnym azie obliczamy wato funkcji pzynalenoci nowej klasy ozmytej. 2. Klasyfikacja obiektów do klas ozmytych Klasyfikacj pzynalenoci obiektów do klas ozmytych wykonano, stosujc iteacyjn metod wedug algoytmu ISODATA. Punktem wyjcia dla tej metody jest okelenie pocztkowej liczby klas ozmytych natualnym mienikiem klasyfikacji jest wspóczynnik koelacji liniowej. Im jest wikszy, tym klasyfikacja jest lepsza, i na odwót, im jest mniejszy, tym klasyfikacja jest gosza. Jako klasyfikacji TMZS Wspóczynnik koelacji 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0-0,05-0,1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 Liczba klas Rys. 1. Jako klasyfikacji fim z wybanych sektoów ódo: opacowanie wasne.

Klasyfikacja ozmyta... 73 Klasyfikacje wykonano, opieajc si na watociach taksonomicznego mienika ozwoju policzonego metod klasyczn 4. Jako klasyfikacji pzedstawiono na ysunku 1. Jak wida, maksymalna wato wspóczynnika koelacji pzypada dla tzech klas. Udzia ilociowy poszczególnych fim do klas pzedstawiono na ysunku 2. 60 50 niepzygotowane Liczba fim 40 30 dobze zaawansowane ednio zaawansowane 20 10 0 Gupy I II III Rys. 2. Klasyfikacja ozmyta pzy uyciu jako cechy wskanika TMSZ ódo: opacowanie wasne. Natomiast w tabeli 1 pokazano udzia pocentowy sektoów 5 (ban) w poszczególnych klasach. 4 Metoda zapoponowana pzez Z. Hellwiga, po. W. Pluta, Wielowymiaowa analiza poównawcza w badaniach ekonomicznych, PWE, Waszawa 1997. 5 1 Budownictwo, 2 Dom i Biuo, 3 Doadztwo i badania, 4 Edukacja i nauka, 5 Ekologia, 6 Hutownie, 7 Infomatyka i komputey, 8 Motoyzacja, 9 Pawo, ubezpieczenia i finanse, 10 Podukcja, 11 Biua makleskie, 12 Reklama, 13 Sklepy, 14 Ubezpieczenia, 15 Spot, 16 Telekomunikacja, 17 Taking, 18 Tanspot, 19 Tuystyka, 20 Usugi dla ludnoci, 21 Usugi dla fim, 22 Zdowie, 23 Poligafia, 99 Inne.

74 Waldema Wolski Udzia pocentowy ban wedug TMZS w klasyfikacji ozmytej dla tzech klas Tabela 1 Gupa piewsza Gupa duga Bana Liczba Udzia Liczba Udzia fi1 Bana f fim % fim % i2 7 4 20,00 0,8815 6 2 8,70 0,74843 1 2 10,00 0,5746 9 2 8,70 0,97774 12 2 10,00 0,5736 99 2 8,70 0,99811 22 2 10,00 0,9858 13 1 5,00 0,9953 Gupa tzecia Bana Liczba fim Udzia % f i 3 1 5 10,20 0,7578 6 4 8,16 0,6499 4 3 6,12 0,4961 5 2 4,08 0,6222 ódo: opacowanie wasne. W tabeli 1 pzedstawiono watoci funkcji pzynalenoci f sektoów, któe nale do poszczególnych gup ozmytych. Bane chaakteyzujce si najwyszymi stopniami funkcji pzynalenoci s epezentantami klas. W gupie piewszej znalazy si wszystkie fimy, któe w ujciu klasycznym miay wiksze watoci TMZS od 0,344 i mniejsze od 0,201. Pozostaa cz fim, któych watoci TMZS byy mniejsze ni 0,201, znalazy si w nowej gupie tzeciej. Poównujc wyniki klasyfikacji klasycznej z metod pozdkowania ozmytego (na podstawie wskanika TMZS), mona zauway, e ganice, jakie wystpoway pomidzy fimami badzo dobze zaawansowanymi i dobze zaawansowanymi, byy badzo mae, std w klasyfikacji ozmytej wszystkie znalazy si w jednej gupie. Natomiast cz ban z gupy dugiej pzesuna si do gupy ostatniej, znacznie powikszajc liczb fim niepzygotowanych do powadzenia dziaalnoci w Intenecie. Liteatua Hatman A., Sifonis J., E-biznes. Stategie sukcesu w gospodace intenetowej, KE Libe, Waszawa 2001. Jajuga K., O sposobach okelania liczby klas w zagadnieniach klasyfikacji i klasyfikacji ozmytej, AE, Wocaw 1984.

Klasyfikacja ozmyta... 75 Pluta W., Wielowymiaowa analiza poównawcza w badaniach ekonomicznych, PWE, Waszawa 1997. CLASSIFICATION IN FUZZY OF ADVANCING ORGANIZATION FOR OPERATION IN INTERNET Summay The companies began to think on how applying the new infomatics technologies may stengthen thei stategic competitiveness on the maket of goods and sevices. Theefoe, it became necessay to wok out the stategy of the best possible oganization stuctue, infomatics systems, and of the choice of economic conditions elating to outlays (costs) in connection with the expected pofits (income) of the planned undetaking. Tanslated by Waldema Wolski

76 Waldema Wolski