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一种使用最弱三角模和直觉模糊集理论分析工业系统行为的新方法。

A novel approach for analyzing the behavior of industrial systems using weakest t-norm and intuitionistic fuzzy set theory.

作者信息

Garg Harish

机构信息

School of Mathematics and Computer Applications, Thapar University Patiala, Patiala 147004, India.

出版信息

ISA Trans. 2014 Jul;53(4):1199-208. doi: 10.1016/j.isatra.2014.03.014. Epub 2014 Apr 16.

DOI:10.1016/j.isatra.2014.03.014
PMID:24742957
Abstract

The present work investigates the various reliability parameters of industrial systems in terms of membership and non-membership functions by using α-cut and the weakest t-norm based arithmetic operations on triangular intuitionistic fuzzy sets. As the available information about the constituent components of the system is most of the time imprecise, incomplete, vague and conflicting, the management decisions are based on experience. Thus, the objective of this paper is to quantify the uncertainties that make the decisions realistic, generic and extensible for the application domain. Sensitivity of system performance has also been analyzed for showing the effect of taking wrong combinations of reliability parameters. The obtained results computed by the proposed approach are compared with the existing methodologies. The approach has been illustrated through a case study for supremacy.

摘要

本研究通过使用α-截集以及基于三角直觉模糊集的最弱t-模算术运算,从隶属度和非隶属度函数的角度研究工业系统的各种可靠性参数。由于关于系统组成部件的可用信息大多时候是不精确、不完整、模糊且相互矛盾的,管理决策基于经验。因此,本文的目的是量化不确定性,以使决策在应用领域中更现实、通用且可扩展。还分析了系统性能的敏感性,以显示采用错误的可靠性参数组合所产生的影响。将所提方法计算得到的结果与现有方法进行了比较。通过一个案例研究对该方法的优越性进行了说明。

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