This Paper Presents assessment of fuzzy measure Possibility far the electromagnetic field according to voltage fluctuation of the Jechon Area. To cope with substantial electromagnetic analysis, the safety assessment were analyzed the double 154kV T/L, 345kV T/L, Jechon-Ichon Jechon-Youngju, respectively. As the results of case study, in case of 345kV T/L, the electric field value was 11.4927kV/m, magnetic field value was 0.4622G at the Point about 7m away from the line in severest case. Tn assessment of fuzzy measure Possibility for the electromagnetic field, this paper use probability of fuzzy and measure of fuzziness technique.
This paper presents a study on the assessment of fuzzy measure possibility for the electromagnetic field of unbalanced system. It takes into account m untransposed transmission line and unbalanced load. A three phase load flow program was developed which employs a Newton-Raphson method as a tool to analyze system unbalanced. This research presents a method of handling two coupled three phase transmission system unbalance analysis and unbalanced power demand as a function of voltages. In assessment of fuzzy measure possibility for the electromagnetic field, this paper use probability of fuzzy and measure of fuzziness technique.
This paper presents assessment of possibility on the human risk for the electromagnetic field of unbalanced two coupled three-phase transmission line using fuzzy theory. Three phase load flow program was developed which employed a Newton-Raphson method as a tool to analyze system unbalanced. This research presents a method of handling two coupled three phase transmission system unbalance analysis and unbalanced power demand as a function of voltages. As the results of case study, in case of 345[kV] T/L, the electric field intensity was 10.9540[kV/m], magnetic field intensity was 0.2567[G] in severest case. The results showed that the membership of a proposition fuzzy '10.9540 [kV/m] is hazardous' is 0.6349. As the analytic results using the fuzzy qualifier term, the membership in case of very false is 0.1379 and fairly false is 0.6124, respectively. In assessment of fuzzy measure possibility for the electromagnetic field, this paper used probability of fuzzy arid measure of fuzziness technique.
This paper introduces a fuzzy expert systems for fault diagnosis, where the causal relationships between faults and protective devices are defined as fuzzy relations. The uncertainties existing in the fault diagnosis are figured out using the possibility theory and the possibility measure is associated with the fuzzy relation to evaluate the possibilities of faults. Besides, the knowledge base in the expert system is described and explained. In this way, multiple-fault can be handled easily and simultaneously together with single faults.
In possibility framework, we propose two risk measures named Fuzzy Value-at-Risk and Fuzzy Conditional Value-at-Risk, based on Credibility measure. Two portfolio optimization models for fuzzy portfolio selection problems are formulated. Then a chaos genetic algorithm based on fuzzy simulation is designed, and finally computational results show that the two risk measures can play a role in possibility space similar to Value-at-Risk and Conditional Value-at-Risk in probability space.
We study limits of sums of fuzzy numbers with different spreads and different shape functions where addition is defined by the sup-t-norm. We show the existence of the limit of the series of fuzzy numbers and prove the uniform continuity of the limit. Finally we investigate a law of large numbers for sequences of fuzzy numbers.
This paper introduces a statistical approach of intrusion detection and tunes an intrusion detection model using fuzzy ste. We describel the method of applying fuzzy set for NIDES intensity measure. By using fuzzy set, we improve the algorithm for evaluating score value of NIDES, and present a possibility of intrusion detection system.
This paper proposes a method which selects essential elements in a human evaluation model using the Choquet integral based on fuzzy measures, and applies the model to the evaluation of human interface. Three kinds of concepts are defined to select essential elements. Increment Degree implies the increment degree from fuzzy measures of composed elements to the fuzzy measure of a combined element. Average of Increment Degree of an element means the relative possibility of superadditivity of the fuzzy measure of each combined element. Necessity Degree means the selection degree of each combined element as a result of the human evaluation. A task experiment, which consists of a static work and two dynamic works, is performed by the use of some human interfaces. In the experiment, (1) a warning sound which gives an attention to subjects, (2) a color vision which can be distinguished easily or not, (3) the size of working area and (4) a response of confirmation that is given from an interface, are considered as human interface elements. Subjects answer the questionnaire after the experiment. From the data of the questionnaire, fuzzy measures are identified and are applied to the proposed model. Effectiveness of the proposed model is confirmed by the comparison of human interface elements extracted from the proposed model and those from the questionnaire.
본 논문에서는 퍼지 유사 척도가 제시된다. 제시된 퍼지 유사 척도는 유사도를 결정하기 위해서 유크라디안 거리와 함께 데이터와 클러스터 대표값들 사이의 상대적 거리를 고려한다. 클러스터의 경계선은 경쟁이 심한 곳에서는 축소되며 경쟁이 심하지 않은 곳에서는 확장된다. 본 논문의 결과는 상대적 거리를 유사 척도로 사용하는 가능성을 보인다.
This paper presents an study on the knowledge based system for diagnosing the fire causes using the Fuzzy Possibility Measure( FPM ) about the electric-fire ignition. The Ignition values needed for causes diagnosis is computed as FPM for electric-fire ignition based on the internal scale technique that assigns numerically the characteristic difference of facts to the-tin-ear scale. For the convinience of inference, ignition sources are classified into seven types : short, ground fault, leakge of electricity, overcurrent, cord junction overheating, bad Insulation and spark. The system for causes diagnosis of electric-fire is composed of Knowledge Acquisition System, Inference Engine and Man-Machine Interface, The diagnosis system is wrritten in an artificial intelligence langusge “PROLOG” which uses depth-first search and backward chaining schemes in reasoning process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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