In Jøsang's subjective logic, the fusion operator is not able to fuse three or more opinions at a time and it cannot consider the effect of time factors on fusion. Also, the base rate (a) and non-informative prior weight (C) could not change dynamically. In this paper, we propose an Improved Subjective Logic Model with Evidence Driven (ISLM-ED) that expands and enriches the subjective logic theory. It includes the multi-agent unified fusion operator and the dynamic function for the base rate (a) and the non-informative prior weight (C) through the changes in evidence. The multi-agent unified fusion operator not only meets the commutative and associative law but is also consistent with the researchers's cognitive rules. A strict mathematical proof was given by this paper. Finally, through the simulation experiments, the results show that the ISLM-ED is more reasonable and effective and that it can be better adapted to the changing environment.
Junfeng, Tian;Jiayao, Zhang;Peipei, Zhang;Xiaoxue, Ma
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3926-3945
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2018
In Jøsang's trust model, trust evaluation is obtained through operators, but there are problems with the mutuality and asymmetry of trust and the impact of event weight on trust evaluation. Trust evaluation is updated dynamically and continuously with time and the process of interactions, but it has not been reflected in Jøsang's model. Therefore, final trust evaluation is not accurate, and malicious fraud cannot be prevented effectively. This causes the success rate of interaction to be low. To solve these problems, a new dynamic trust model is proposed based on extended subjective logic (DTM-ESL). In DTM-ESL, the event weight and the mutuality of trust are fully considered, the original one-way trust relationship is extended to a two-way trust relationship, discounting and consensus operators are improved, and trust renewal is designed based on event weight. The viability and effectiveness of this new model are verified by simulation experiments.
이 논문은 확률의 해석에 대한 고전적 해석인 주관적 해석과 객관적 해석의 문제점을 진단함으로써 이를 극복할 수 있는 새로운 확률해석의 가능성을 제공한다. 직관적으로는 그럴듯한 객관적 확률해석은 확률개념에 의존하지 않는 정의를 제공할 수 없다는 점에서 그 정당성을 의심받아 왔다. 주관적 확률해석의 경우에는 주어진 사건군에 대한 무지에서 우리가 어떻게 확률이라는 일정한 정보를 뽑아낼 수 있는지에 대한 문제에 대해 명확한 답을 제공하지 못하고 있는 상황이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 확률을 주어진 사건군의 특정 측면에 대한 일반화를 제공하는 이론적인 구조로 이해할 것을 제안한다.
Existing assessment methodologies present a considerable problem because of fuzzy situation of deterioration mechanism of concrete bridges; namely, qualitative, subjective or inconsistent. This paper discusses current assessment methods in aspect of uncertainty. The expert system, COBDA, is developed for consistent and fast assessment of deteriorantion of concrete bridges. Briefly introduced in this paper are the structure of expert system and several methodologies for decision making of deterioration situation and providing repair option. COBDA is configured by PROLOG for logic approach and expert system shell based on Bayesian subjective probability. The methodologies are illustrated and discussed by comparison of condition assessment results in a case study.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권1호
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pp.32-35
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2004
Human ability to perceive colors is a very subjective matter. The task of measuring and analyzing appropriate colors from colored images, which matches human sensitivity for perceiving colors, has been a challenge to the research community. In this paper we propose a novel approach, which involves the use of fuzzy logic and reasoning to analyze the RGB color intensities extracted from sensory inputs to understand human sensitivity for various colors. Based on this approach, an intelligent system has been built to predict the subject's personality. The results of experiments conducted with this system are discussed in the paper.
We determined the reference axis for the subjective estimation of X-ray images. The used images are the noised image and the noise plus signal image. The used subjective estimation method is the curve of Receiver Operation Characteristic. To determine the evaluation reference axis between the noise image and the image with signal, Fuzzy Logic System is used.
The evaluation of food taste is one of the important activities of human consciousness and it is practiced by sensory analysis using 5 terminal sensorial consciousness among many other functions. These consciousness activities may be conducted by 3 way branching transformation (3-WBT) logic, which choose one out of 3 options under the multi-layered consciousness decision making system. On the basis of this logic, cognitive sensory evaluation (CSE) method was developed to carry out questionnaire survey covering objective and subjective issues during consumption of food for pregnant women. The results of the CSE for several food items was presented with the Table-pattern called CSET covering consciousness factors and their effects on the food consumers.
Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis (FMECA) is an extension of FMEA which includes a criticality analysis. The criticality analysis is used to chart the probability of failure modes against the severity of their consequences. The result highlights failure modes with relatively high probability and severity of consequences, allowing remedial effort to be directed where it will produce the greatest value. However, there are several limitations. Measuring severity of failure consequences is subjective and linguistic. Since The result of FMECA only gives qualitative and quantitative informations, it should be re-analysed to prioritize critical units. Fuzzy set theory has been introduced by Lotfi A. Zadeh (1965). It has extended the classical set theory dramatically. Based on fuzzy set theory, fuzzy logic has been developed employing human reasoning process. IF-THEN fuzzy rule based assessment approach can model the expert's decision logic appropriately. Fault tree analysis (FTA) is one of most common fault modeling techniques. It is widely used in many fields practically. In this paper, a simple fault tree analysis is proposed to measure the severity of components. Fuzzy rule based assessment method interprets linguistic variables for determination of critical unit priorities. An rail-way transforming system is analysed to describe the proposed method.
Since introducing the "Theory of Constraints" by Goldratt, its effect was verified by lots of scholars, men of enterprise. These days it is also introducing and studying in this country with good results. The objective of this study is to show how to determine the constraint resources on DBR scheduling. Actually, previous studies based on the line which just think a load/capacity rate on doing scheduling. This study will show a scheduling method which reflects multi-parameters. It could be a standard to reflect real manufacturing surroundings. On calculating a priority of each resources, we classified factors with subjective and objective factors. And we propose a decision model to incorporate values assigned by a group of experts on different factors to select a critical resource. On deploying this model, SN ratio of Taguchi method for each of subjective and objective factors will be used. And we propose a procedure which is organized with 7 steps. To understand the logic, a numerical manufacturing simulation will be presented. This method is a incorporating decision model on determining the constraint on multi parameters with experts.h experts.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권1호
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pp.31-36
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2010
Many clustering algorithms have been used in diverse fields. When we need to group given data set into clusters, many clustering algorithms based on similarity or distance measures are considered. Most clustering works have been based on hierarchical and non-hierarchical clustering algorithms. Generally, for the clustering works, researchers have used clustering algorithms case by case from these algorithms. Also they have to determine proper clustering methods subjectively by their prior knowledge. In this paper, to solve the subjective problem of clustering we make empirical comparisons of popular clustering algorithms which are hierarchical and non hierarchical techniques using Silhouette measure. We use silhouette information to evaluate the clustering results such as the number of clusters and cluster variance. We verify our comparison study by experimental results using data sets from UCI machine learning repository. Therefore we are able to use efficient and objective clustering algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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