The conventional fault tree and reliability analysis gives in many cases insufficient information concerning the relative frequencies of hazard events. This stems from that the basic events are not stationary and ergodic, and therefore the tolerances of the induced and top events cannot be calculated reliably based on the classical probability theory. To overcome this difficulty, the paper considers the relative frequencies of the basic events as fuzzy numbers and uses instead of probability, possible considerations for evaluating the mean values and tolerances of the top events. The possibility distribution of the basic events can be approximated based on heuristic considerations. This paper shows the use of these operators for constructing fault trees. The use of the method for numerical calculation is demonstrated on a field safety problem.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.10a
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pp.387-390
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1997
퍼지 속성 공간(fuzzy property space)은 데이터베이스의 각 객체를 분류하고 분석하는데 유용한 도구로서 사용됨을 보였다[1]. 이는 수학적인 속성 집합 이론(property set theory)[2]에 근간을 두고 만들어진 이론으로, 데이터의 분석에 무척 유리한 도구로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 근래에 들어 많은 연구가 이루어지고 있는 분산 데이터베이스 환경(distributed database management)에서 이를 응용해보고자 시도하였다. 즉, 분산 환경에서 어떠한 객체의 데이터를 상호 교환하고자 하는 간단한 상호 작용(object interoperability)을 수행함에 있어, 각 시스템은 이들 상호간의 규약에 의한 합치(object integration)를 이룰 수 있어야 한다. 여기에 퍼지 속성 공간을 이용하여, 가장 근사한 합치를 이룰 수 있도록 하는 것이다. 예를 들어, A와 B 두 개의 시스템에서 객체의 상호 작용을 수행한다. 하면, A시스템의 하나의 객체를 두 개의 공통된 속성 공간에 위치시키고, B라는 시스템에서 이를 다시 해석하여 자신의 데이터베이스에 입력으로 받아들이는 방식을 채택하여 상호 작용의 연산을 설계하는 방식이다.
This paper proposes a new methodology for adequacy evaluation of composite power system considering an ambiguity of overload of transmission lines. Nodal arrival powers under considering an ambiguity of overload of transmission lines can be evaluated using the proposed method. Fuzzy set theory has been used in order to consider the permission level of overload of transmission lines. The problem of adequacy evaluation has been formulated using fuzzy linear programing. The effectiveness of the proposed method considering permissible overload of transmission lines has been demonstrated on the IEEE RTS.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.1
no.2
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pp.131-140
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1997
콘크리트 교량을 저렴하고 신속하게 상태 평가를 하기 위하여 성능 지수(Performance Index)를 제안한다. 이 기법은 육안 검사에 의하여 발견된 결함의 범위와 심각도를 사용하여 콘크리트 교량의 전반적인 상태를 신속하게 등급화 하고 콘크리트 교량의 노출 조건을 고려하여 콘크리트 성능을 정량적으로 평가한다. 또한 본 연구에서는 상기한 성능 지수 기법의 타당성을 증명할 수 있는 정밀 안전 진단 시험결과를 활용하여 6개의 주요 노후화 원인을 고려하는 또 다른 성능 지수를 제안한다. 이러한 두 상태 평가 방법이 영국의 실제 교량 상태 평가 자료를 바탕으로 한 상태 평가 결과를 퍼지 집합 이론(fuzzy set theory)으로 분석한 결과와 비교하여 방법의 정당성 및 신뢰성을 논의한다.
This paper presents a generalized multi-parameter distribution method for the convolution of linear combination of random variables to calculate system load flow in a conventional probabilistic approach and also presents a conceptual possibilistic approach using fuzzy set theory to manage uncertainties. The probability distribution function is transformed into an appropriate possibilistic representation under the compromise between the transformation consistency and the human updating experience. The IEEE 25-bus system is used to demonstrate the capability of the proposed algorithm.
It is effectively removed noise in the image using FCNN(Fuzzy Cellular Neural Network) applying fuzzy theory to CNN(Cellular Neural Network) structure and HD(Hausdorff Distance) commonly used measures for object matching. HD calculates the distance between two point set of pixels in two-dimensional binary images without establishing correspondence. Also, this method is proposed in order to improve the operation speed. In this paper, $\alpha$-LTSHD(Least Trimmed Square HD) operator applying $\alpha$-Trimmed to LTSHD, one field of HD, is applied to FCNN structure, and it is proposed as the modified method in order to remove noise in the image. Also, it is made a comparison with the other filters by using MSE and SNR after removing noise using the FCNNS which are applied $\alpha$-LTSHD operator through the computer simulation. In a result, FCNN performance which is applied the proposed $\alpha$-LTSHD demonstrated the superiority to the other filters in the noise removal.
This study deals with the application of knowledge-based engineering and a methodology for the assessment & measurement of reliability, availability, maintainability, and safety of industrial systems using fault-tree representation. A fuzzy methodology for fault-tree evaluation seems to be an alternative solution to overcome the drawbacks of the conventional approach. To improve the quality of results, the membership functions must be approximated based on heuristic considerations. Conventionally, it is not always easy to obtain a system reliability for components with different individual failure probability density functions(p.d.f.), We utilize fuzzy set theory to solve the adequacy of the conventional probability in accounting and processing of built-in uncertainties in the probabilistic data. The purpose of this study is to propose the framework of knowledge-based engineering through integrating the various sources of knowledge involved in a FTA.
This paper presents the novel fault diagnostic expert system based on dissolved gas analysis(DGA) techniques in power transformer. The uncertainty of key gas analysis, norm threshold, and gas ratio boundaries are managed by using a fuzzy set concept. The uncertainty of rules are handled by fuzzy measures. Trend analysis through the monthly increment of key gas and DGA analysis are combined by the Dempster-Shafer theory, and the state of transformer and confidence factor are yielded by using this combined analysis. To verify the effectiveness of the proposed diagnosis technique, the expert system has been tested by using KEPCO's transformer gas records.
This paper presents the algorithm using fuzzy inference that preestimates each link speed changed by different kinds of road situations. The elements we are considered are time zone, rainfall probability information and lane control information. This paper is consists of three parts. First of all we set up the fuzzy variables, and preestimate link speed changed by various road situations. For this process, we build the membership functions for each fuzzy variable and establish the fuzzy inference relations to find how fuzzy variables influence on link speed. Second, using backtracking method, we search the shortest route influenced by link speed changed by fuzzy inference. Third, we apply this algorithm to hypothetical network and find the shortest path. As a result, it is shown that this algorithm choose appropriate roundabout path according to the changing road situations.
Decision tree induction is a kind of useful machine learning approach for extracting classification rules from a set of feature-based examples. According to the partitioning style of the feature space, decision trees are categorized into univariate decision trees and multivariate decision trees. Due to observation error, uncertainty, subjective judgment, and so on, real-world data are prone to contain some errors in their feature values. For the purpose of making decision trees robust against such errors, there have been various trials to incorporate fuzzy techniques into decision tree construction. Several researches hove been done on incorporating fuzzy techniques into univariate decision trees. However, for multivariate decision trees, few research has been done in the line of such study. This paper proposes a fuzzy decision tree induction method that builds fuzzy multivariate decision trees named fuzzy oblique decision trees, To show the effectiveness of the proposed method, it also presents some experimental results.
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