A method for constructing Hedge Algebraic Type-2 Fuzzy Logic Systems

Abstract

nghệ thông tin, trường Đại học Vinh 2 Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông, trường Đại học Bách khoa Hà Nội Tóm tắt. Bài báo đề xuất một phương pháp xây dựng một hệ lôgic mờ loại hai đại số gia tử (HaT2-FLS). Quy trình này gồm hai pha, trước tiên, thiết kế một hệ lôgic mờ loại 1 (T1-FLS) từ dữ liệu bằng cách kết hợp thuật toán Fuzzy C-Means (FCM) với giải thuật di truyền (GA). Sau đó, HaT2-FLS được xây dựng từ T1-FLS vừa thiết kế. Cơ sở luật trong HaT2-FLS sử dụng cùng số luật, số tập mờ như cơ sở luật trong T1-FLS, điểm khác biệt là ở chỗ mỗi luật trong HaT2-FLS có phần tiền đề và phần kết luận đều là các HaT2FSs. Trong pha hai, các tham số của HaT2FSs được tối ưu bằng GA. Thử nghiệm phương pháp đề nghị với bài toán dự báo thời gian sống của bệnh nhân viêm tủy cho kết quả tin cậy.

Three novel fuzzy logic concepts applied to reshoring decision-making

“…One issue is that an absolute label, such as medium, may have a different meaning for different people (Chen et al, 2014;Pei and Zheng, 2017;Rodríguez et al, 2013;. Another issue is that an absolute label, such as high, could have both a positive and negative meaning depending of the particular criteria considered (Phong et al, 2011;Rodríguez et al, 2016). Based on these issues, the concept of relative linguistic labels was applied in this study.…”

“…The most common way to define linguistic labels is to use absolute labels such as lowmedium-high (Pei and Zheng, 2017). An alternative, that is very rarely used, would be to use relative labels such as positive-neutral-negative (see e.g., Sugeno and Yasukawa, 1993;Phong et al, 2011).…”