Thesis (Ph. D.)--Florida State University, 2006. / Advisor: Ladislav J. Kohout, Florida State University, College of Arts and Sciences, Dept. of Computer Science. Title and description from dissertation home page (viewed Sept. 20, 2006). Document formatted into pages; contains xiii, 103 pages. Includes bibliographical references.

Propõe-se, nesta tese, o desenvolvimento de uma nova ferramenta baseada em conjuntos fuzzy gerais do tipo-2 para aplicação em processos de classificação digital de dados. O problema de classificação a ser considerado está relacionado à identificação de regiões de floresta em imagens de satélite com o objetivo de auxiliar em tarefas de monitoramento florestal. O classificador digital desenvolvido utiliza um mecanismo de inferência denominado de "inferência escalonada fuzzy geral do tipo-2" para classificar os pixels das imagens de satélite de acordo com sua cobertura vegetal. Tal classificador é inovador pois, além de utilizar conjuntos fuzzy tipo-2 gerais, pode utilizar tanto uma base de regras específica quanto uma base genérica (ambas de forma hierárquica) para reclassificar pontos que, do contrário, permaneceriam sem classificação. Isto permite a obtenção de uma base de regras compacta (composta de poucas regras). A justificativa para o uso de sistemas de inferência do tipo-2 é que estes, apesar do custo computacional maior, apresentam desempenho superior aos sistemas do tipo-1 equivalentes. Os testes realizados mostram que, de fato, o sistema proposto é melhor do que o classificador fuzzy convencional usualmente empregado em aplicações semelhantes e possui desempenho comparável ao classificador estatístico da máxima verossimilhança, sendo uma alternativa viável ao último. / This work proposes the development of a new tool based on general type-2 fuzzy sets to be applied to digital classification of data. The classification problem considered here regards the identification of areas of forest in satellite images. The goal is to assist users in tasks related to monitoring forest. The developed digital classifier employs an inference mechanism called "general type-2 scaled inference" to classify pixels in images according to their vegetation cover. Such classifier is innovative because, besides using general type-2 fuzzy sets, it can use specific and generic rules base (both in a hierarchical way) to reclassify pixels that remain unclassified. Such hierarquical reclassification leads to a compact rule base (with few rules). The reason why one should use type-2 fuzzy inference is that they present better performance than their type-1 counterparts, in spite of their bigger computational cost. The carried out tests showed, for sure, that the proposed system is better than the conventional fuzzy classifier usually employed in similar applications and its performance is comparable to the statistical likelihood classifier, proving to be an alternative choice to this last one.

Segmentação de uma imagem é um processo de extrema importância em processamento de imagens e consiste em subdividir a imagem em partes constituintes correspondentes a objetos de interesse no domínio de aplicação. Objetos de interesse podem apresentar cores que se caracterizam numa imagem por um conjunto de pixels, que por sua vez possuem um número muito grande de valores cromáticos. Estes conjuntos podem ser denominados por relativamente poucos rótulos lingüísticos atribuídos por seres humanos, caracterizando as cores, representadas por classes. Entretanto, a fronteira entre estas classes é vaga, pois os valores cromáticos que definem a transição de uma cor para outra dependem de diversos fatores do domínio. Esta tese visa contribuir no processo de segmentação de imagens através da proposta de um classificador de pixels exclusivamente por meio do atributo cor. Para lidar com o problema da vagueza entre as classes de cores, emprega-se a teoria dos conjuntos nebulosos. Assim, propõe-se um aprendizado híbrido e incremental de modelos nebulosos de classes de cores constituintes do classificador. O aprendizado híbrido combina os paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado, transferindo a rotulação individual das instâncias (muito custosa) para a rotulação dos grupos de instâncias similares, pelo agente supervisor. Estes grupos são combinados por meio da aplicação de operadores de agregação adequados, que possibilitam uma forma de aprendizado incremental, onde os modelos das classes existentes podem ser revisados ou novas classes, obtidas com a continuidade do treinamento, podem ser incorporadas aos modelos. Propõe-se, ainda, um processo de generalização do modelo, visando sua completude. O classificador proposto foi testado na modelagem da cor da pele humana em imagens adquiridas em condições ambientais controladas e em condições variadas. Os resultados obtidos mostram a eficácia do classificador proposto, obtendo uma detecção robusta e acurada da cor da pele em imagens digitais coloridas. / Image segmentation is a very important process, which aims at subdividing an image in parts that correspond to objects of interest in the application domain. Objects may depict few colors that are represented in an image by a set of pixels presenting a very large range of chromatic values. A relatively small number of human-defined linguistic labels can be assigned to these sets, and these labels characterize colors represented by classes. However, the borders among these classes are fuzzy, since the chromatic values that define the transition from a class to another depend on different domain factors. This thesis contributes in the image segmentation process by proposing a pixel classifier based exclusively on the color attribute. Fuzzy sets theory is used to deal with the problem of fuzziness among color classes. This thesis proposes a hybrid and incremental scheme for learning fuzzy models of color classes included in the classifier. The hybrid-learning scheme combines unsupervised and supervised learning paradigms, transferring the labeling by a supervisor from individual instances (a very computationally costly task) to groups of similar instances. These groups are combined by application of adequate aggregation operators, providing an incremental learning scheme to the classifier, so that models can be revised and new classes can be incorporated into the models. In order to provide completeness to the models, a generalization process is also proposed. The classifier was tested in the human skin color-modeling problem, by using digital color-images captured under controlled and uncontrolled conditions. Experimental results assess its effectiveness, providing a robust and accurate detection of skin color in digital color-images.

This thesis reviews Quality Function Deployment (QFD) and its relation with the Total Quality Management philosophy. In particular the thesis focuses on the inherent drawbacks of QFD and it investigates potential techniques and methods that could be integrated with QFD to overcome some of its problems. Fuzzy Logic/Fuzzy Sets and the Taguchi Method are identified as techniques and methods to be incorporated within the QFD process to provide a more consistent, quantitative and rigorous method to analyse subjective data in the QFD charts. Two approaches are developed that integrate Fuzzy Logic and Fuzzy Set theory with QFD to identify and rectify inconsistencies in the input data in the QFD charts. Another approach that integrates the Taguchi Method and QFD is further developed to set more precise technical target values in the QFD chart. Case studies are used to illustrate the results of the developed Fuzzy-QFD and the QFD-Taguchi approaches. The synergistic approaches take into account nteractions between requirements, which are not utilised in the traditional QFD charts. In addition, it was found that the resulting data in the QFD charts are sensitive to the interaction in the correlation matrices, therefore another method is also proposed to detect inconsistencies in the correlation matrices by utilising an inference mechanism and multi-valued logic theory. An integrated systems approach to QFD is eventually developed that forms a synergy between QFD, Fuzzy Logic/Fuzzy sets and the Taguchi Method. This results in a superior approach that combines the inherent benefits of each of the individual approaches. The integrated systems approach to QFD is a generic approach that can be used for other case studies provided that in addition to the relationship matrix and customer importance ratings, the correlation matrices and benchmarking data are readily available. As a result of this research, the subjectivity and ill-defined data in the QFD process have been partially resolved by the application of Fuzzy Logic/Fuzzy sets. The QFD analysis has been made more rigorous by integrating it to more quantitative techniques (Fuzzy Logic/Fuzzy sets) and method (Taguchi Method). It has been identified that demands are dependent on each other in the QFD charts and how including these dependencies in the problem can change the results. This problem has been addressed by considering interactions between the demands in the Fuzzy-QFD and QFD-Taguchi approaches developed. These interactions between demands have been identified and dealt with in the developed approaches, such that they no longer provide sub-optimal solutions.

It is a difficult challenge to develop a feedback control system for Statistical Process Control (SPC) because there is no effective method that can be used to calculate the accurate magnitude of feedback control actions in traditional SPC. Suitable feedback adjustments are generated from the experiences of process engineers. This drawback means that the SPC technique can not be directly applied in an automatic system. This thesis is concerned with Fuzzy Sets and Fuzzy Logic applied to the uncertainty of relationships between the SPC (early stage) alarms and SPC implementation. Based on a number of experiments of the frequency distribution for shifts of abnormal process averages and human subjective decision, a Fuzzy-SPC control system is developed to generate the magnitude of feedback control actions using fuzzy inference. A simulation study which is written in C++ is designed to implement a Fuzzy-SPC controller with satisfactory results. To further reduce the control errors, a NeuroFuzzy network is employed to build NNFuzzy- SPC system in MATLAB. The advantage of the leaning capability of Neural Networks is used to optimise the parameters of the Fuzzy- X and Fuzzy-J? controllers in order to obtain the ideal consequent membership functions to adapt to the randomness of various processes. Simulation results show that the NN-Fuzzy-SPC control system has high control accuracy and stable repeatability. To further improve the practicability of a NN-Fuzzy-SPC system, a combined forecaster with EWMA chart and digital filter is designed to reduce the NN-Fuzzy-SPC control delay. For the EWMA chart, the smoothing constant 0 is investigated by a number of experiments and optimised in the forecast process. The Finite Impulse Response (FIR) lowpass filter is designed to smooth the input data (signal) fluctuations in order to reduce the forecast errors. An improved NN-Fuzzy-SPC control system which shows high control accuracy and short control delay can be applied in both automatic control and online quality control.

Acompanha CD-ROM com software apresentado na dissertação / Orientador: Renata Zotin Gomes de Oliveira / Banca: Alice Kimie Miwa Libardi / Banca: Elaine Cristina Catapani Poletti / Resumo: Neste trabalho, apresentamos um estudo introdutório à Teoria de Conjuntos Fuzzy e Lógica Fuzzy, mostrando o seu potencial de aplicação através da análise de um problema numa indústria química e da introdução de alguns conceitos dessa teoria a alunos do Ensino Médio. Quanto ao problema da indústria química, o objetivo é assessorar uma equipe de gestão de manutenção de uma certa indústria química na tomada de decisão quanto ao momento oportuno para realização de intervenção em uma bomba industrial. Esta equipe observou como dificuldade em sua gestão de custos a manutenção preventiva de uma certa bomba de seu processo. Para isso, dados dos processos são analisados e modelados matematicamente utilizando a lógica fuzzy, produzindo um resultado que direciona corretamente os profissionais no momento da tomada de decisão, sobrepondo a manutenção preventiva existente pela manutenção preditiva, baseada em dados do processo. Foi criado um sistema computacional que favorece este processo de forma automática e simplificada, evitando burocracias legais quanto à questão de licenciamento de softwares do mercado, de forma a realizar os cálculos, além de facilitar a incorporação de dados e análises de forma intuitiva, não necessitando de maiores treinamentos para tanto. Por fim, durante o estudo da lógica fuzzy e pesquisas relacionadas, foi detectada a possibilidade de aplicação prática para estudantes do Ensino Médio. Dessa forma, uma aula expositiva com atividades originais foi realizada par... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this work, we present an introductory study to Fuzzy Set Theory and Fuzzy Logic, showing its potential application through the analysis of a problem in a chemical industry and the introduction of some concepts of this theory to high school students. As for the problem of the chemical industry, the objective is to advise a manufacturing management team of a certain chemical industry in the decision making for an opportune time for an intervention in an industrial pump. This team observed as a difficulty in its cost management a preventive maintenance of a certain pump of its process. For this, the data of the processes are analysed and modelled mathematically using a fuzzy logic, producing a result that correctly directs the professionals at the moment of the decision making, overlapping the existing preventive maintenance, by the base predictive maintenance in process data. It was created a computer system that helps this process in an automatic and simplified way, avoiding legal bureaucracies regarding the licensing of software in the market, in order to perform the calculations, besides facilitating the incorporation of data and analyses in an intuitive way, not requiring of greater training for both. Finally, during the study of fuzzy logic and related research, it was detected as a possibility of practical application for high school students. Thus, an expository class with original activities was performed to present the sets and a fuzzy logic, showing the ability of ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

The feasibility of capital projects in an uncertain world can be determined in several ways. One of these methods is real options valuation which arose from financial option valuation theory. On the other hand fuzzy set theory was developed as a mathematical framework to capture uncertainty in project management. The valuation of real options using fuzzy numbers represents an important refinement to determining capital projects' feasibility using the real options approach. The aim of this study is to determine whether the deferral of the decommissioning time (by a decade) of an electricity-generating nuclear plant in South Africa increases decommissioning costs. Using the fuzzy binomial approach, decommissioning costs increase when decommissioning is postponed by a decade whereas use of the fuzzy Black-Scholes approach yields the opposite result. A python code was developed to assist in the computation of fuzzy binomial trees required in our study and the results of the program are incorporated in this thesis. / KMBT_363 / Adobe Acrobat 9.54 Paper Capture Plug-in

[pt] Este trabalho tem por objetivo apresentar novas técnicas de análise e julgamento para a tomada de decisão no que concerne ao planejamento estratégico das empresas de energia elétrica. Procura abordar a tomada de decisão e a comercialização da empresa, de uma maneira totalmente inovadora, onde os agentes baseiam suas decisões em seu conhecimento e sua criatividade. Para isso faz-se uso da Teoria de FUZZY SETS, de forma simples e consistente, fornecendo resultados mais estruturados para a análise de investimento. É proposta a utilização da Teoria dos Jogos Não- cooperativos, onde as incertezas são modeladas através de conjuntos fuzzy, sua posterior desfuzificação e finalmente a determinação do ponto de equilíbrio. Alguns exemplos ilustram o modelo proposto ao cálculo do preço da energia elétrica; também é abordado o estudo de um sistema real da América Latina. / [en] The objective of this work is to present new analysis and judgment techniques to help decisions actions in the field of strategic planning of the electric utility industries. It intends to help the industry with business trade, in an innovative way, where the decisions are based on the agents previous knowledge and creativity. In order to do so the FUZZT SETS THEORY is used, in a simple and consistent manner, to generated more structure results for investment analysis. The theory of non-Cooperative Games is proposed, where the uncertain are modeled through fuzzy sets, their defuzzification and finally the determination of the equilibrium point. Some examples show the usage of the proposed model to the calculation of electric energy price; also it is discussed a study of a real latin America System.

Doctor en Sistemas de Ingeniería / En la actualidad, el entorno macro y micro económico en el cual op eran las empresas está cambiando constantemente y a gran velo cidad. Esto se deb e princip almente al auge de las nuevas tecnologías, la revolución de la información y la gran facilidad con la que ahora p o demos comu nicarnos con cualquier parte d el mundo. Debido a la gran canti dad de información que está siendo generada segundo tras segundo, junto con la facilidad con la que se puede acceder a ella, la minería de datos y la investigación de op eracion es se han convertido en una de las herramientas más imp ortantes para desarrollar sistemas de ap oyo a la toma de decisiones en to dos los niveles. La imp ortancia del traba jo conjunto de ambas disciplinas radica en la faci lidad relativa con la que extraen cono cimiento de enormes bases de datos y la utilizan para optimizar los pro cesos organizacionales relevantes. En particular, para la min ería de datos, estos hechos h an provo cado qu e las bases de datos sean dinámicas, es decir, el nà omero de datos disponibles crece cada segundo haciendo que tiempo de vida útil de los modelos se reduzca, haciendo necesario actualizarlos periódicamente de tal forma que encajen con la realidad actual. Lo anterior demanda el desarrollo de nuevos algoritmos que sean capaces de manejar este tipo de cambios, lo cual ha ido ganando importancia en los últimos años. Adicionalmente, la incertidumbre, ambigüedad e imprecisión presentes en los problemas de la vida real son factores muy importantes a considerar cuando se desarrollan diferentes algoritmos de minería de datos. La forma más común de lidiar con la incertidumbre viene dada por la teoría de probabilidad, sin embargo, la ambigüedad e imprecisión han sido dejadas de lado hasta la aparición de nuevas formas de tratarlas; dos de las cuales son la teoría de conjuntos " fuzzy" y "rough." Con las ideas anteriores en mente, en esta tesis, un algoritmo clásico de clustering basado en support vectors es estudiado profundamente y extendido a una versión rough-fuzzy con el fin de darle la habilidad de manejar la ambigüedad e imprecisión presente en el mundo real. Luego de esto, este novedoso algoritmo de soft-computing es generalizado a una versión dinámica siendo capaz de procesar bases de datos que reciben nueva información con el paso del tiempo. Finalmente, utilizando como base estos dos algoritmos, un método de detección de outliers es propuesto como una de las múltiples posibles aplicaciones que resultan de esta investigación. En cada capítulo, los experimentos computacionales, resultados y discusión son provistos enfatizando la contribución que este trabajo de investigación tiene para la sociedad señalando los futuros desarrollos y posibles campos de aplicación

Neste trabalho é proposto um novo modelo para análise empírica de sobre-reação e sub-reação no mercado de ações. O modelo proposto é baseado em uma técnica de classificação de padrão fuzzy, que permite estabelecer uma relação com as heurísticas de representatividade e ancoramento, oriundas da teoria de finanças comportamentais. O modelo é usado para classificar ações com base nos índices financeiros de companhias abertas. Resultados numéricos ilustram o procedimento de análise para ações do setor de petróleo/petroquímica e do setor têxtil do mercado brasileiro, com indicadores financeiros relativos ao período de 1994 a 2005. / In this work a new model for empirical analysis of stock market overreaction and underreaction is proposed. Such model is based on a fuzzy pattern classification technique, which is strongly connected to the representativeness and anchoring heuristics from behavioral finance. The proposed model is used for stock classification by exploring financial ratios of public companies. Numerical results illustrate the analysis procedure in the cases of the petroleum/petrochemical and textile stocks from the Brazilian market, with financial ratios ranging from 1994 to 2005.