Made available in DSpace on 2015-03-03T15:48:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IvanM_TESE.pdf: 1798098 bytes, checksum: 03ae24b47cf77f2591da995af74bd268 (MD5) Previous issue date: 2013-12-06 / In the literature there are several proposals of fuzzi cation of lattices and ideals concepts. Chon in (Korean J. Math 17 (2009), No. 4, 361-374), using the notion of fuzzy order relation de ned by Zadeh, introduced a new notion of fuzzy lattice and studied the level sets of fuzzy lattices, but did not de ne a notion of fuzzy ideals for this type of fuzzy lattice. In this thesis, using the fuzzy lattices de ned by Chon, we de ne fuzzy homomorphism between fuzzy lattices, the operations of product, collapsed sum, lifting, opposite, interval and intuitionistic on bounded fuzzy lattices. They are conceived as extensions of their analogous operations on the classical theory by using this de nition of fuzzy lattices and introduce new results from these operators. In addition, we de ne ideals and lters of fuzzy lattices and concepts in the same way as in their characterization in terms of level and support sets. One of the results found here is the connection among ideals, supports and level sets. The reader will also nd the de nition of some kinds of ideals and lters as well as some results with respect to the intersection among their families. Moreover, we introduce a new notion of fuzzy ideals and fuzzy lters for fuzzy lattices de ned by Chon. We de ne types of fuzzy ideals and fuzzy lters that generalize usual types of ideals and lters of lattices, such as principal ideals, proper ideals, prime ideals and maximal ideals. The main idea is verifying that analogous properties in the classical theory on lattices are maintained in this new theory of fuzzy ideals. We also de ne, a fuzzy homomorphism h from fuzzy lattices L and M and prove some results involving fuzzy homomorphism and fuzzy ideals as if h is a fuzzy monomorphism and the fuzzy image of a fuzzy set ~h(I) is a fuzzy ideal, then I is a fuzzy ideal. Similarly, we prove for proper, prime and maximal fuzzy ideals. Finally, we prove that h is a fuzzy homomorphism from fuzzy lattices L into M if the inverse image of all principal fuzzy ideals of M is a fuzzy ideal of L. Lastly, we introduce the notion of -ideals and - lters of fuzzy lattices and characterize it by using its support and its level set. Moreover, we prove some similar properties in the classical theory of - ideals and - lters, such as, the class of -ideals and - lters are closed under intersection. We also de ne fuzzy -ideals of fuzzy lattices, some properties analogous to the classical theory are also proved and characterize a fuzzy -ideal on operation of product between bounded fuzzy lattices L and M and prove some results.

Este trabalho apresenta duas metodologias baseadas em lógica fuzzy para automatizar o diagnóstico de defeito em equipamentos mecânicos, além de fazer uma comparação de seu desempenho utilizando um caso experimental. As duas metodologias estudadas são: o sistema de inferência fuzzy e o algoritmo baseado em Fuzzy C-Means. O alarme estatístico é uma metodologia existente atualmente na indústria com este objetivo e que será utilizado neste trabalho para comparação de desempenho. Para realizar os testes, foram desenvolvidos programas que permitiram criar alarmes e sistemas fuzzy utilizando um banco de dados experimental. De modo diferente ao que são feitos normalmente, os sistemas fuzzy de diagnóstico testados neste trabalho foram construídos automaticamente utilizando informações do banco de dados experimentais composto por sinais de vibração, que representam a condição normal e diversos tipos de defeitos em mancais de rolamentos. Os parâmetros escalares característicos necessários para a entrada nos sistemas fuzzy foram obtidos através do processamento dos sinais de vibração de mancais de rolamentos. Nas análises realizadas neste trabalho, foi estudada a influência de diversos características de criação do sistema fuzzy. Como exemplo, pode-se citar como principal influência, a complexidade do banco de dados a ser analisado pelo sistema fuzzy. Por fim, além de apresentar uma comparação de performance entre as metodologias fuzzy apresentadas no trabalho, com o alarme estatístico, são discutidas as características de cada uma destas metodologias. Destacam-se como principais contribuições deste trabalho, a obtenção de uma metodologia utilizada para criar de maneira automática o sistema de inferência fuzzy e as modificações realizadas no algoritmo Fuzzy C-Means para aperfeiçoar o desempenho em classificação de defeitos. / This works describes two proposed methodologies for the automatic diagnoses in mechanical equipment: the fuzzy system inference and a Fuzzy C-Means based algorithm. Their performances are evaluated in an experimental case and, afterwards, also compared by the statistical alarm, a diagnostic methodology very used in industries at present. In order to do the tests, a developed computer algorithm allowed creating alarms and fuzzy systems by the use of an experimental database. These tested diagnostic systems were automatically built using information from the mentioned database that was composed by samples of vibration signals, representing several types of rolling bearing defects and the bearing normal condition. The fuzzy systems input scalar parameters were obtained by signal processing. The influence of some of the building fuzzy systems parameters in the system performance was also studied, which allow establishing, for example, that the database complexity is an important factor in the fuzzy system performance. Finally, this work discusses the main characteristics of each one of the described methodologies. The most important contribution of this work is the proposition of a methodology for creating fuzzy system automatically as well as the analysis of the fuzzy C-Means as a tool for system diagnoses.

Orientador: Jose Roberto de França Arruda / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-05T10:01:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Nunes_RonaldoFernandes_D.pdf: 2368458 bytes, checksum: 01da7061fcacf61682f9aa00dceb6837 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Neste trabalho, o problema da análise dinâmica de estruturas em médias freqüências é abordado. Em geral, métodos numéricos tais como elementos finitos e elementos de contorno não são apropriados para tratar estes casos. As principais razões são a necessidade do refinamento das malhas com o aumento da freqüência e o cálculo da influência dos parâmetros incertos, cujo efeito em particular, para médias e altas freqüências, tende a ser significativo. O problema do refinamento do modelo pode ser superado através de métodos semi-analíticos, como por exemplo, o método do elemento espectral. Em relação à simulação dos sistemas com parâmetros de entrada incertos, métodos baseados em conjuntos nebulosos e métodos probabilísticos são adotados. Nesta tese, uma proposta combinando o método do elemento espectral com conjuntos nebulosos é conduzida. O principal foco deste trabalho é apresentar uma nova abordagem para o problema em médias freqüências. Neste contexto, funções de resposta em freqüência são adotadas para representar o efeito dos parâmetros de entrada não determinísticos na resposta dinâmica de estruturas. Para ilustrar o procedimento proposto, exemplos numéricos são tratados, como o caso simples de uma placa retangular reforçada com vigas e também o caso de uma estrutura do tipo pórtico / Abstract: It is well-known that, in the mid-frequency range, numerical methods such as finite and boundary elements are not suitable for structural dynamic analysis. One of the reasons is the fine mesh resolution required to accurately model the physical problem, leading to large computational models. The other reason is associated with the difficulty in estimating the response statistics for system parameter variations. The mesh refinement problem can be addressed using semi-analytical methods, such as the spectral element method. However, in general, these methods are very limited with respect to the geometry and boundary conditions that can be treated. With respect to parameter variation, the simulation of systems with uncertain parameters has in the past been addressed with different techniques, such as finite elements applied to stochastic problems and fuzzy set based methods. In this thesis, the spectral element method is combined with a special implementation of a fuzzy set based method that avoids the well-know effect of overestimation in interval computations. In this regard, some efficient alternatives, such as the transformation method and the sparse grids approach are proposed. In this work, the main goal is to provide alternatives to address dynamic problems under uncertainty in the mid-frequency range. In this context, envelopes for frequency response functions are used to represent the effect of non-deterministic input parameters in the dynamic response of structures. To illustrate he proposed procedure, numerical examples are treated, such as a simple rectangular plate reinforced with beams and a frame-type model / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Orientador: Rodney Carlos Bassanezi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T11:41:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diniz_MichaelMacedo_M.pdf: 80124316 bytes, checksum: 747345bace3d8a8cc71d1af0819a9f2a (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Nesta dissertação temos como objetivo principal, o estudo do Teorema de Poincaré- Bendixson em sistemas dinâmicos que utilizam a teoria dos conjuntos fuzzy para incorporar à estes, incertezas inerentes no processo de modelagem. Para isso, abordaremos os sistemas dinâmicos fuzzy através de duas vertentes. Primeiramente estudaremos o Teorema de Poincaré-Bendixson em sistemas de EDOs cuja condição inicial é fuzzy, estes sistemas são obtidos através da extensão de Zadeh aplicada à solução de uma equação diferencial. Nestes modelos consideremos apenas a condição inicial como sendo fuzzy. Como resultado, proporemos um teorema que sob certas condições, garante a existência de uma região de atração para o fluxo fuzzy. No último capítulo, trabalharemos com sistemas P-fuzzy contínuo. Inicialmente, apresentaremos condições suficientes para que um sistema P-fuzzy contínuo tenha solução única, dada uma condição inicial. Para sistemas que satisfazem essas condições, será enunciado o Teorema de Poincaré-Bendixson, que garantirá sob certas hipóteses, a convergência de uma solução de um sistema P-fuzzy para uma órbita periódica / Abstract: In this work, we have as a main goal, the study of the Poincaré-Bendixson Theorem in dynamic systems that uses fuzzy set theory to incorporate uncertainties in the modeling process. To do this, we treat the fuzzy dynamic systems in two diffent contexts. In first one, we study the Poincaré-Bendixson theorem for systems of ODEs whose initial condition is fuzzy. These systems are obtained by Zadeh's extension applied to the solution of a differential equation. For these models, we consider only the initial condition as being fuzzy. Moreover, we propose a theorem that guarantees the existence of a region of attraction for the fuzzy flow under certain conditions. In the last chapter, we will work with P-fuzzy continuous systems. Initially, we present sufficient conditions for a fuzzy Pcontinuous system which ensure the uniqueness of the solution, given an initial condition. For systems that satisfy those conditions, we state the Poincaré-Bendixson theorem, with additional hypotheses that guarantees, the convergence of a solution of a P-fuzzy system for a periodic orbit / Mestrado / Matematica Aplicada / Mestre em Matemática Aplicada

Master's thesis deals with the evaluation of costemers of selected company using fuzzy logic. Designed fuzzy system allows firm to evaluate individual costemers and serves as a support for decision-making.

There are two main defined classes of uncertainty namely: fuzziness and ambiguity, where ambiguity is ‘one-to-many’ relationship between syntax and semantic of a proposition. This definition seems that it ignores ‘many-to-many’ relationship ambiguity type of uncertainty. In this thesis, we shall use complex-uncertainty to term many-to-many relationship ambiguity type of uncertainty. This research proposes a new approach for handling the complex ambiguity type of uncertainty that may exist in data, for software engineering of predictive Data Mining (DM) classification models. The proposed approach is based on Relative-Fuzzy Logic (RFL), a novel type of fuzzy logic. RFL defines a new formulation of the problem of ambiguity type of uncertainty in terms of States Of Proposition (SOP). RFL describes its membership (semantic) value by using the new definition of Domain of Proposition (DOP), which is based on the relativity principle as defined by possible-worlds logic. To achieve the goal of proposing RFL, a question is needed to be answered, which is: how these two approaches; i.e. fuzzy logic and possible-world, can be mixed to produce a new membership value set (and later logic) that able to handle fuzziness and multiple viewpoints at the same time? Achieving such goal comes via providing possible world logic the ability to quantifying multiple viewpoints and also model fuzziness in each of these multiple viewpoints and expressing that in a new set of membership value. Furthermore, a new architecture of Hierarchical Neural Network (HNN) called ML/RFL-Based Net has been developed in this research, along with a new learning algorithm and new recalling algorithm. The architecture, learning algorithm and recalling algorithm of ML/RFL-Based Net follow the principles of RFL. This new type of HNN is considered to be a RFL computation machine. The ability of the Relative Fuzzy-based DM prediction model to tackle the problem of complex ambiguity type of uncertainty has been tested. Special-purpose Integrated Development Environment (IDE) software, which generates a DM prediction model for speech recognition, has been developed in this research too, which is called RFL4ASR. This special purpose IDE is an extension of the definition of the traditional IDE. Using multiple sets of TIMIT speech data, the prediction model of type ML/RFL-Based Net has classification accuracy of 69.2308%. This accuracy is higher than the best achievements of WEKA data mining machines given the same speech data.

In this paper we present a fuzzy voting scheme for cluster algorithms. This fuzzy voting method allows us to combine several runs of cluster algorithms resulting in a common fuzzy partition. This helps us to overcome instabilities of the cluster algorithms and results in a better clustering. / Series: Report Series SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"

As estações de tratamento de esgotos por lodos ativados são caracterizadas por modelos cinéticos de comportamento não linear de difícil parametrização. A utilização de técnicas de identificação paramétricas para a modelagem de tais estações produz modelos com parâmetros sem significado operacional e variantes no tempo. Por outro lado, a lógica nebulosa permite ao usuário de modelos baseados em tal técnica uma parametrização mais próxima do raciocínio humano. A facilidade da parametrização nebulosa reside na atribuição de valores lingüísticos às variáveis de entrada do modelo. Esta dissertação utiliza técnicas de modelagem nebulosa, como ANFIS e regras limitadas, para identificar o comportamento da concentração de oxigênio dissolvido do tanque de aeração do benchmark de uma planta de tratamento de esgotos por lodos ativados com remoção de nitrogênio. / Activated sludge wastewater treatment plants are characterized by kinetic models of highly nonlinear behavior, whose time varying parameters are very difficult to calibrate. The use of parametric identification techniques to build models of such plants results in models with parameters without operational meaning. Alternatively, the fuzzy logic enables users of models, which are based on this technique, a parametrization similar to human reasoning. The simplicity of the fuzzy logic consists of the attribution of linguistic labels to the model input variables. This dissertation uses fuzzy logic techniques, such as ANFIS and limited rules, to identify the behavior of the dissolved oxigen in the aeration tank of a benchmark activated sludge wastewater treatment plant, with nitrogen removal.

Este trabalho apresenta o projeto de um sistema gerador de \"set-point\" (GSP), utiliza-do na determinação dos parâmetros de trabalho de fornos industriais de têmpera contínua de aços ao carbono, cuja modelagem é baseada na lógica \"fuzzy\". O trabalho é constituído de três etapas básicas: primeiro, estudou-se os princípios metalúrgicos do aço e do processo de têmpera, necessários para o entendimento do problema, tendo como foco no aço CK75 de grande aplicação industrial. Segundo, estudou-se a funcionalidade de todas as partes constitu-intes do forno e seu modo de operação. Na terceira etapa, baseado em entrevistas com os ope-radores e técnicos em metalurgia, considerados especialistas no processo de têmpera, reali-zou-se a modelagem \"fuzzy\". Constatou-se de que forma as partes do forno afetam a trans-formação do aço, as variáveis de entrada e saída relevantes para o GSP e finalmente realizou-se o GSP com o MATLAB®. O modelo foi exaustivamente testado na produção de aço tem-perado, em um dos fornos da empresa Mangels, o que possibilitou sua validação de forma incontestável. / This work presents the project of a generating system of \"set-point\" (GSP), used in the determination of the parameters of work of a process of continuous tempering of carbon steels, whose modeling is based on the \"fuzzy\" logic. The work is made of three basic stages. First of all the principles of metallurgy for the steel and temper process, which are necessary for the understanding of the problem are studied. It is focused in the steel CK75 of great in-dustrial application. In the second stage, the functionality of all parts of the furnace and its operation way is studied. In the last stage a \"fuzzy\" modeling is accomplished, based on inter-views with the operators and technicians in metallurgy, who are considered specialists in the temper process. It is identified how the parts of the oven affect the transformation of the steel, variable input and output relevant to GSP. Finally will use the GSP with MATLAB® is car-ried out. The model was tested in exhaustive way in one of the furnace of the company Man-gels what made its incontrovertible validation possible.

Os métodos determinísticos utilizados para avaliação econômico-financeira de projetos de investimentos, como o Valor Presente Líquido (VPL) e a Taxa Interna de Retorno (TIR), contemplam exatidão do comportamento futuro das variáveis inerentes ao projeto. Porém, as imprevisibilidades futuras acrescidas da alta volatilidade da economia e tecnologia mundial tornam as análises determinísticas frágeis em situações onde existam incertezas, o que pode levar gestores e investidores a tomar decisões equivocadas quanto à alocação de capital. O presente trabalho tem como objetivo geral a comparação entre dois métodos que podem ser utilizados para avaliação de investimentos que abordam a condição de incerteza. O método de Monte Carlo, em seu caráter estatístico, permite que as variáveis presentes sejam consideradas por meio de distribuições de probabilidade, as quais associadas a geração de números aleatórios fornecem uma resposta que considera as incertezas presentes. O Valor Presente Líquido fuzzy constitui-se em um método alternativo para análise, o qual considera as variáveis incertas como números nebulosos, ou seja, concepções matemáticas que não apresentam fronteiras rígidas. Por meio da aplicação dos métodos em uma situação real de investimento, buscou-se realizar uma análise comparativa, que levasse em conta os resultados numéricos obtidos e a conceituação teórica envolvida. / The deterministic methods used for economical and financial evaluation of investments projects, such as Net Present Value (NPV) and Internal Rate Return (IRR) consider the future comportment of the project variables as exact values. Nevertheless, the future unpredictability and the high volatility of world economy and technology make fragile the deterministic analysis under situations that uncertainty is present, what may lead managers and investors to take bad decisions about capital allocation. The main objective of this assignment is two compare two different methods used to evaluate investments under uncertainty. The Monte Carlo method is its statistical character, allows to associate probability distributions with random numbers and this application provides that includes uncertainty. The fuzzy Net Present Value is an alternative method to analyze investments, which consider uncertainty variable as fuzzy numbers, i.e., mathematics conceptions that do not present absolute borders. Two different kinds of comparisons were produced by applications of both methods in a real investment situation: the first was developed based on numeric analysis; the second is based on a theory that involves those methods.