IRTUM – Institutional Repository of the Technical University of Moldova

Fuzzy functions of expert knowledge encapsulated within statistical workflow data

Show simple item record

dc.contributor.author CARBUNE, Viorel
dc.date.accessioned 2020-10-07T11:42:27Z
dc.date.available 2020-10-07T11:42:27Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.citation CARBUNE, Viorel. Fuzzy functions of expert knowledge encapsulated within statistical workflow data. In: Journal of Engineering Science. 2020, Vol. 27(3), pp. 146-155. ISSN 2587-3474. eISSN 2587-3482. en_US
dc.identifier.uri https://doi.org/10.5281/zenodo.3949686
dc.identifier.uri http://repository.utm.md/handle/5014/10528
dc.description.abstract Taking over the skills of the human expert will make it possible to develop decision-making algorithms in conditions of uncertainty for industrial applications. Fuzzy sets are used in different fields and estimating membership functions is one of the most important issues in the design of fuzzy systems that depends directly on the identification of used method. This article presents an approach to this problem that can provide solutions in specific cases. In this context, a method of extracting the knowledge of the human expert is developed and it allows to retrieve specific expertise and the construction of algorithms for decision support systems. The conditions to apply the method and identify membership functions as well as the automation process of this stage are analyzed. There is proposed a method to determine trapezoidal or custom membership functions. The approach presented in this paper can be applied to the analysis and research of decision making in conditions of uncertainty. A case study is presented that reflects the applicability of the proposed method and algorithms. en_US
dc.description.abstract Preluarea cunoștințelor sau abilităților expertului uman va face posibilă dezvoltarea algoritmilor de luare a deciziilor în condiții de incertitudine pentru aplicațiile industriale. Mulțimile fuzzy sunt utilizate în diferite domenii, iar estimarea funcțiilor de apartenență este una dintre cele mai importante probleme în proiectarea sistemelor fuzzy, care depinde direct de metoda de identificare utilizată. Acest articol prezintă o abordare a acestei probleme care poate oferi soluții în cazuri specifice. În acest context, este dezvoltată o metodă de extragere a cunoștințelor expertului uman care permite preluarea abilităților specifice și construirea algoritmilor pentru sistemele de suport decizional. Sunt analizate condițiile de aplicare a metodei și de identificare a funcțiilor de apartenență, precum și procesul de automatizare a acestei etape. Se propune o metodă pentru determinarea funcțiilor trapezoidale sau de apartenență personalizată. Abordarea prezentată în acest articol poate fi aplicată analizei și cercetării luării deciziilor în condiții de incertitudine. Este prezentat un studiu de caz care reflectă aplicabilitatea metodei și algoritmilor propuși.
dc.language.iso en en_US
dc.publisher Tehnica UTM en_US
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject industrial applications en_US
dc.subject fuzzy sets en_US
dc.subject fuzzy systems en_US
dc.subject decision support systems en_US
dc.subject aplicații industriale en_US
dc.subject mulțimi fuzzy en_US
dc.subject sisteme fuzzy en_US
dc.subject sisteme de suport decizional en_US
dc.title Fuzzy functions of expert knowledge encapsulated within statistical workflow data en_US
dc.type Article en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Browse

My Account