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.
Prior to the service evaluation, many kinds of its attributes must be identified on the basis of rational decision owing to complexity and ambiguity inherent in logistics service. there are so many evaluation methods but they are not applicable to logistics service the have property of non-additivity and overlapped attributes. Therefore, probability measure can not used to evaluate logistics service but Fuzzy Measure is required. And the method should be easy to calculate it Recently Fuzzy theory has been applied in Various evaluation problem. Fuzzy evaluation based on Fuzzy theory can accommodate fuzziness in judgement with people through introducing Fuzzy Measure. In this paper, Hierarchical Fuzzy Process is applied to evaluate level of logistics service in Korail and the biggest six logistics companies in the korea which is called 3PL Company. Also Fuzzy Relation Equation which is problem identifying evaluation value at these fuzzy evaluation is applied to verify relation between Input and Output data through @-operation. Therefore, we apply this Fuzzy Relation Equation to Hierarchical Fuzzy Process and verify evaluation value which objects of evaluation are able to possess.
This paper deals with the evaluation problem of complex systems by introducing a fuzzy approach. The authors are functionally supposing a hierarchical structure model of a complex system and give light on the following problems. First for the purpose of clarifying the characteristics of measures the property and differences between two method such as linear and fuzzy viewpoint are discussed through two level-down evaluation process. Second the integrated evaluation process which keeps reversibility between hierarchical levels is discussed and obtained some necessary conditions for reversibility of fuzzy evaluation. From these results it is expected that the fuzzy approach overcomes partly the limitation of reductionism at the hierarchical evaluation of complex systems.
항만공사는 항만을 관리하는데 가장 유용한 형태이다. 우리나라는 이와 같은 항만공사를 곧 부산에 설립하려고 한다. 그러나 가덕도에 위치하는 부산신항은 행정구역으로는 부산과 경상남도에 걸쳐 위치하고 있기 때문에 항만관리체계의 형태가 불투명하다. 연구의 방법론은 속성간 중복도를 고려하여 연산 할 수 있는 계층퍼지분석법(HFP)을 이용하였다.
Fuzzy hierarchical analysis(FHA) has the usefulness to allow decision maker's ambiguities when comparing two alternatives. But, for easiuly appling it to a decision problem, the handling its many data and for decision makers much not knowing fuzzy theory are the obstacles to must be overcomed even if the results of final fuzzy weights can be computed by a personal computer. This paper decribes that FHA is revised, and input/output interfaces are developed to collect input data easily and interprete the fuzzy resultlts. Finally, a fuzzy decision process is suggested with them.
본 논문에서는 계층적인 퍼지추론 기법을 기반으로 한 영양상태 분석 시스템을 제안한다. 제안된 방법에서 계층적인 퍼지 추론 기법은 각 개인의 비만정도와 과거의 영양상태 그리고 식습관 패턴으로부터 영양상태의 변화과정을 분석하기 위해서 사용되었다. 또한 계층 퍼지추론 시스템에서 각 계층의 추론결과들의 신뢰성을 향상시키기 위해서 이전 계층으로부터 얻은 비퍼지화된 추론결과들의 통계적인 정보를 사용하여 다음 계층의 퍼지 소속구간들의 선택방법에 대해서도 논의하였다. 제안된 시스템의 효과성을 보이기 위해서, 65세 이상의 노인 113명의 신체계측 정보와 생화학적 검사로부터 획득한 정보 그리고 영양 밀도 지수(INQ)로부터 영양상태를 평가하였다.
In complex decision making such as ill-defined system, one of the main problem is how to treat ambiguous aspect of the decision making. According to the complexity and ambiguity of the objective systems, many types of evaluation attributes are necessary for the rational decision and the relationship among the attributes become complex and fuzzy. Fuzzy integral is very effective to evalute the complex system with interaction between attributes but how to save the evaluation efforts in the decision making process of grading the membership of the objects or alternative is the problem to be tackled. Because the more object there are to evaluate, the number of decisions to made increase exponentially. Therefore, this paper aimes to propose a new evaluation algorithm based on fuzzy integral which can save the evaluator's efforts in decision making process. The proposed algorithm is constructed as follows : First, compose the fuzzy measure by introducing AHP(Analytical Hierachy Process) & mutual interaction coefficient. Second, generate fuzzy measure value of monotone family set for calculating the fuzzy integral. The effectiveness of the proposed algorithm is investigated through the example and sensitivity of interaction coefficient is illustrated.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.431-434
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2001
Knowledge discovery in databases(KDD) is the process for extracting valid, novel, potentially useful and understandable knowledge form real data. There are many academic and industrial activities with new technologies and application areas. Particularly, data mining is the core step in the KDD process, consisting of many algorithms to perform clustering, pattern recognition and rule induction functions. The main goal of these algorithms is prediction and description. Prediction means the assessment of unknown variables. Description is concerned with providing understandable results in a compatible format to human users. We introduce an efficient data mining algorithm considering predictive and descriptive capability. Reasonable pattern is derived from real world data by a revised neural network model and a proposed fuzzy rule extraction technique is applied to obtain understandable knowledge. The proposed neural network model is a hierarchical self-organizing system. The rule base is compatible to decision makers perception because the generated fuzzy rule set reflects the human information process. Results from real world application are analyzed to evaluate the system\`s performance.
In this paper, fuzzy hierarchical analysis (FHA) is used to explore the process by which the criteria weights of the Taiwan National Quality Award (TNQA) are assigned by TNQA committee members. Each member is allowed to employ fuzzy scales in place of exact scales. Each pairwise comparison of criteria is made through a questionnaire from each TNQA committee member. The membership function of trapezoidal fuzzy numbers is introduced to specify TNQA committee members' intentions. After FHA, the reasonable range of each criterion weight of TNQA is determined. The current criteria weights of TNQA are properly verified.
클라우드 컴퓨팅의 장점에도 불구하고 보안성에 대한 문제들이 많은 사용자들의 선택에 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅의 보안성에 대한 ISO 7498-2 표준의 관련 속성들이 전체 보안 품질에 미치는 상대적 영향도를 평가하였다. 많은 요인들의 영향도를 객관적으로 평가하기 위하여 Fuzzy AHP(Analytic hierarchical process)를 적용하였다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 보안 관련 각 속성들의 상대적 중요성을 구체적으로 수치화 할 수 있었고, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 효율적인 선택 및 개발에 필요한 관리 방법을 제시할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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