Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: interval fuzzy sets

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

A Revised TOPSIS Method Based on Interval Fuzzy Soft Set Models with Incomplete Weight Information

Yang Y., Peng X.

Fundamenta Informaticae

2017

Vol. 152, nr 3

297--321

Soft set theory was originally proposed by Molodtsov in 1999 as a general mathematical tool for dealing with uncertainty. However, it has been pointed out that classical soft set model is not appropriate to deal with imprecise and fuzzy problems. In order to handle these types of problems, some fuzzy extensions of soft set theory are presented, yielding fuzzy soft set theory. As a further research, in this work, we first propose concepts of interval fuzzy sets and interval fuzzy soft sets, define some operations on them and study some of their relevant properties, especially, the dual laws are discussed with respect to difference operation in interval fuzzy soft set theory. We then introduce a revised Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution (TOPSIS) method and choice value method for interval fuzzy soft set which the weight information is completely unknown. Meanwhile, an analysis of computation complexity is employed, also the discriminative power of two methods are shown. Finally, two illustrative examples are employed to show that they can be successfully applied to problems that contain uncertainties.

Przedziałowe systemy rozmyte typu 2 w zarządzaniu emisją tlenków azotu

Kacprowicz M.

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

2015

nr 1

20--23

Artykuł jest kontynuacją badań nad możliwościami zastosowań systemów rozmytych oraz systemów rozmytych wyższych rzędów do sterowania filtrami powietrza. Artykuł prezentuje również autorskie implikacje rozmyte i wykorzystanie ich w interwałowym sterowniku rozmytym typu 2. Zmiennie wejściowe, którymi są poziomy stężenia tlenków azotu, opisane są przy użyciu interwałowych zbiorów rozmytych typu 2. Przy użyciu reguł typu IF-THEN sterownik oblicza wartość nastaw filtra. Uzyskane wyniki są w bardzo wysokim stopniu zgodne z danymi przekazanymi przez eksperta.

This article is a continuation of research on the possibilities of applications of fuzzy systems and fuzzy systems of higher order to control the air filters. The article presents the author’s fuzzy implications and use of them in the interval type 2 fuzzy controller. Variable inputs which are the concentration’s levels of nitrogen oxides described by linguistic variables, interval type 2 fuzzy sets using the rules of the type IF-THEN controller calculates the filter settings. The results are highly correlated to a data provided by the expert.