본 논문은 Fuzzy Measure를 이용한 화재감지기의 사고판정을 결정하는 방법을 제시한 것으로 Belief measere를 기본으로하여 Dempster의 결합 Rule을 사용하였다. 감지기에서의 화재 판정 결정은 화재(F), 비화재(N)의 2가지로 하였으며, 이를 판정하기 위해 현재 사용되고있는 열, 연기감지기에 대한 정정값에 대해 Fuzzy Rule을 적용하여 시뮬레이션 하였다. 그 결과 Fuzzy Rule의 수를 많이 적용할수록, 최종동작은 Bel(F)의 값을 높게 할수록 확실한 화재 판별이 가능함을 입증하였다.
One of the main problems in evaluating complex objects, such as an ill-defined system, is how to treat ambiguous aspect of the evaluation. Due to the Complexity and ambiguity of the objects, many types of evaluation attributes should be identified based on the rational dsision. One of these attributes is an analytical hierarchy process (AHP). the weight of evaluation attribtes in AHP however comes from the probability measure based on the additivity. Therefore, it is notapplicable to the objects which have the property of non-additivity. In the previous studies by other researchers they intriduced the Hierarchical Fuzzy Integral method or mergd AHP and fuzzy measure for the analysis of the overlaps among the evaluation objects. But, they need more anlyses in terms of transformation of the probability measure into fuzzy measure which fits for the additivity and overlapping coefficient which affects to the fuzzy measure. Considering these matters, this paper deals that, ⅰ) clarifying the relation between the fuzzy and probability measure adopted in AHP, ii) calculating directly the family of fuzzy measure from the overlapping coefficient and probability measure. A simple algorithm for the calculation of fuzzy measures and set family of those from the above results is also proposed. Finally, the effectiveness of the algorithm developed by applying this to the problems for estimation of safety in ship berthing and for evaluation of ports in competition is verified. This implied that the new algoritnm gives better description of the system evaluation.
모호함의 측도를 위하여 퍼지 엔트로피와 거리측도 그리고 유사측도와의 관계를 이용하여 새로운 퍼지 측도를 제안하였다. 제안된 퍼지 엔트로피는 거리측도를 이용하여 구성된다. 거리측도는 일반적으로 사용되는 해밍 거리를 이용하였다. 또한 집합사이의 유사성을 측정하기 위한 유사측도를 거리 측도를 이용하여 구성하였고, 제안한 퍼지 엔트로피와 유사측도를 증명을 통하여 타당성을 확인하였다.
모호함의 측도를 위하여 퍼지 엔트로피와 거리측도 그리고 유사측도와의 관계를 이용하여 새로운 퍼지 측도를 제안하였다. 제안된 퍼지 엔트로피는 거리측도를 이용하여 구성된다. 거리측도는 일반적으로 사용되는 해밍 거리를 이용하였다. 또한 집합사이의 유사성을 측정하기 위한 유사측도를 거리 측도를 이용하여 구성하였고, 제안한 퍼지 엔트로피와 유사측도를 증명을 통하여 타당성을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권4호
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pp.275-280
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2010
Verification of efficiency in data management fuzzy entropy and similarity measure were discussed and verified by applying reliable data selection problem and numerical data similarity evaluation. In order to calculate the certainty or uncertainty fuzzy entropy and similarity measure are designed and proved. Designed fuzzy entropy and similarity are considered as dissimilarity measure and similarity measure, and the relation between two measures are explained through graphical illustration. Obtained measures are useful to the application of decision theory and mutual information analysis problem. Extension of data quantification results based on the proposed measures are applicable to the decision making and fuzzy game theory.
Fuzzy entropy is designed for non-convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Design procedure of convex fuzzy membership function is represented through distance measure, furthermore characteristic analysis for non-convex function are also illustrated. Proof of proposed fuzzy entropy is discussed, and entropy computation is illustrated.
Representation and quantification of fuzziness are required for the uncertain system modelling and controller design. Conventional results show that entropy of fuzzy sets represent the fuzziness of fuzzy sets. In this literature, the relations of fuzzy enropy, distance measure and similarity measure are discussed, and distance measure is proposed. With the help of relations of fuzzy entropy, distance measure and similarity measure, fuzzy entropy is proposed by the distance measure. Finally, proposed entropy is applied to measure the fault signal of induction machine.
The similarity measure is constructed for non-convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. Comparison with convex fuzzy membership function is carried out, furthermore characteristic analysis for non-convex function are also illustrated. Proposed similarity measure is proved and the usefulness is verified through example. In example, usefulness of proposed similarity is pointed out.
Recently, Fuzzy theory has been applied in evaluation problem. Fuzzy evaluation based on Fuzzy theory can accommodate fuzziness of judgement with people through introducing Fuzzy measure. Representative Fuzzy evaluation is Fuzzy Integral using Fuzzy measure. Definite methodology using Fuzzy Integral HFI(Hierarchical Fuzzy Integrals), HFEA(Hierarchical Fuzzy Evaluation Algorithm), HFP(Hierarchical Fuzzy Process), etc. In this paper, we deal with problem identifying evaluation value using Fuzzy Relation Equation at these Fuzzy evaluation. We verify relation between Input data and Output data through @-operation and apply this to HFP. And that we verify evaluation value which objects of evaluation are able to possess.
In this paper we introduce the integration of scalar valued functions with respect to a generalized fuzzy number measure which we call the generalized fuzzy number valued Bartle integral. We first establish some properties of the generalized fuzzy number measures and then study the generalized fuzzy number valued Bartle integrals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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