We introduce the category ISet(H) of intuitionistic H-fuzzy sets and show that ISet(H) satisfies all the conditions of a topological universe except the terminal separator property. And we study the relation between Set(H) and ISet(H).
Atanassov introduced another fuzzy object, called intu- itionistic fuzzy set as a generalization of the concept of fuzzy subset. The aim of this paper is the elaboration of a representation theory of involutive interval-valued Łukasiewicz-Moisil algebras by using the notion of intuitionistic fuzzy sets.
International Journal of Reliability and Applications
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v.16
no.1
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pp.15-26
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2015
Present study investigates the fuzzy reliability of some systems using intuitionistic fuzzy Weibull lifetime distribution, in which the lifetime parameters are assumed to be fuzzy parameter due to uncertainty and inaccuracy of data. Expressions for fuzzy reliability, fuzzy mean time to failure, fuzzy hazard function and their ${\alpha}$-cut have been discussed when systems follow intuitionistic fuzzy Weibull lifetime distribution. A numerical example is also taken to illustrate the methodology to calculate the fuzzy reliability characteristics of systems.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.389-393
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2004
In this paper, we introduce the concept of level subgroups of an intuitionistic fuzzy subgroup, and study some properties of level subgroups in the first part of the paper. These level subgroups in turn play an important role in the characterization of all intuitionistic fuzzy subgroups of a prime cyclic group.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2008.04a
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pp.311-312
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2008
Fuzzy logic is introduced by Zadeh in 1965. It has been continuously developed by many mathematicians and knowledge engineers all over the world. A lot of papers concerning with the history of mathematics and the mathematical education related with fuzzy logic, but there is no paper concerning with Zadeh. In this article, we investigate his life and papers about fuzzy logic. We also compare two-valued logic, three-valued logic, fuzzy logic, intuisionistic logic and intuitionistic fuzzy sets. Finally we discuss about the expression of intuitionistic fuzzy sets.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.10
no.4
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pp.259-262
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2010
Study about fuzzy entropy and similarity measure on intuitionistic fuzzy sets (IFSs) were proposed, and analyzed. Unlike fuzzy set, IFSs contains uncertainty named hesistancy, which is contained in fuzzy membership function itself. Hence, designing fuzzy entropy is not easy because of ununified entropy definition. By considering different fuzzy entropy definitions, fuzzy entropy is designed and discussed their relation. Similarity measure was also presented and verified its usefulness to evaluate degree of similarity.
This paper introduces the method to develop two main types of the fuzzy OEE (Overall Equipment Effectiveness) models via triangular membership function for measuring uncertainty. The fuzzy OEE includes model type 1 and model type 2. The model type 1 is used when the theoretical machine speed only reflects the time loss whereas model type 2 is used when the actual machine speed reflects both time and speed loss. Model type 2 has shown to perform a lower availability rate and a higher performance rate compared to model type 1. In addition, the fuzzy UPH (Unit Per Hour) which is derived from using the fuzzy OEE is presented to satisfy demand uncertainty. The fuzzy UPH can easily measure the fuzzy tact time and cycle time by reciprocating itself. Finally, this study demonstrates the fuzzy OEE models using IVIFS (Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Set) based on the characterization via membership function, non-membership function and hesitant function. For the purpose of analyzing the fuzzy system OEE, the OEE for each machine of plant structure is considered triangular interval-valued intuitionistic fuzzy number. Regardless of plant structure, the validity degree of fuzzy membership function of system OEE decreases when the number of machine with worst value of the validity degree increases. Corresponding examples are presented in this paper for practitioner to understand the applicability and practicability of the proposed fuzzy OEE methods.
After the introduction of fuzzy sets by Zadeh [8], there have been a number of generalizations of fundamental concept. The notion of intuitionistic fuzzy sets introduced by Atanassov is one among them. An intuitionistic fuzzy set is also called a bifuzzy set according to [5]. In this paper, we apply the concept of a bifuzzy set to (implicative) ideals in pseudo MV-algebras. The notion of a bifuzzy (implicative) ideal of a pseudo MV-algebra is introduced, and some related properties are investigated. Conditions for a bifuzzy set to be a bifuzzy ideal are given, and characterizations of a bifuzzy (implicative) ideal are provided. Using a family of ideals, bifuzzy ideals are established.
Fuzzy logic is introduced by Zadeh in 1965. It has been continuously developed by many mathematicians and knowledge engineers all over the world. A lot of papers concerning with the history of mathematics and the mathematical education related with fuzzy logic, but there is no paper concerning with Zadeh. In this article, we investigate his life and papers about fuzzy logic. We also compare two-valued logic, three-valued logic, fuzzy logic, intuisionistic logic and intuitionistic fuzzy sets. Finally we discuss about the expression of intuitionistic fuzzy sets.
Multimodal medical image fusion is the process of retrieving valuable information from medical images. The primary goal of medical image fusion is to combine several images obtained from various sources into a distinct image suitable for improved diagnosis. Complexity in medical images is higher, and many soft computing methods are applied by researchers to process them. Intuitionistic fuzzy sets are more appropriate for medical images because the images have many uncertainties. In this paper, a new method, based on Sugeno's intuitionistic fuzzy set (SIFS), is proposed. First, medical images are converted into Sugeno's intuitionistic fuzzy image (SIFI). An exponential intuitionistic fuzzy entropy calculates the optimum values of membership, non-membership, and hesitation degree functions. Then, the two SIFIs are disintegrated into image blocks for calculating the count of blackness and whiteness of the blocks. Finally, the fused image is rebuilt from the recombination of SIFI image blocks. The efficiency of the use of SIFS in multimodal medical image fusion is demonstrated on several pairs of images and the results are compared with existing studies in recent literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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