Evidence Theory for Complex Engineering System Analyses

Palyukh, B. V.; Иванов, В. К.; Sotnikov, Alexander N.

doi:10.1007/978-3-030-01818-4_7

Cited by 8 publications

(4 citation statements)

References 3 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Another work looks at applying the Evidence Theory to simulating, diagnosing, and assessing states of complex systems (Palyukh et al 2018). The work addresses the issues of the durability of complex system elements that are represented as agents.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Multi-level state evaluation in complex systems: information granules and evidence theory approach

Reformat,

Yager

2024

Granul. Comput.

View full text Add to dashboard Cite

Real-world systems often exhibit intricate complexity. Navigating and examining the conditions under which these systems operate presents various challenges. These systems are characterized by a web of interconnected inputs and subsystems organized in hierarchical way. The status of each subsystem depends on multiple inputs and the conditions of other interconnected subsystems. Additionally, articulating precise definitions for the states of these subsystems is a complex task, usually fraught with uncertainties. Experts frequently employ information granules to encapsulate imprecise quantities, basing these granules on specialized domain knowledge. These granules may manifest as linguistic terms or intervals, resulting in approximate state definitions. To the best of our knowledge, no methodology currently accommodates multiple uncertainties -including those tied to state definitions -while also offering an evaluation of the varying states across different subsystems. In this study, we present a novel technique for identifying local and global states in hierarchical, multi-component systems under conditions of uncertainty. Utilizing principles of Evidence Theory, we incorporate a recently devised method to evaluate how well uncertain objectives are met. These uncertain objectives correspond to state definitions formulated using information granules of a specific context. By measuring the extent to which the inputs to a given subsystem align with these imprecise state definitions, we can identify the most probable state the subsystem will likely be in. Our proposed method addresses various types of uncertainty when ascertaining system states. The specific areas of imprecision tackled by our approach include: 1) the vagueness and ambiguity inherent in the measurements serving as subsystem inputs, 2) the levels of uncertainty involved in defining subsystem states based on the conditions of other interconnected subsystems, and 3) the indistinct and incomplete knowledge incorporated into the definitions describing individual subsystems' states. The paper elaborates on the intricacies of our method and includes a case study to demonstrate how system states can be identified when faced with ambiguous definitions of subsystem states.

show abstract

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Multi-level state evaluation in complex systems: information granules and evidence theory approach

Reformat,

Yager

2024

Granul. Comput.

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Описаны возможности применения предложенных ранее подходов к оценке новизны, востребованности и имплементируемости компонентов среды. В работе [15] отражена концепция практического применения теории свидетельств для оценки инновационного потенциала технических решений и изобретений, а также моделирования, диагностики и оценки состояния сложных производственных систем.…”

Section: обоснование использования теории свидетельствunclassified

Реализация Экспертной Системы Для Оценки Инновационности Технических Решений

Иванов¹,

Палюх²,

Palyukh³

et al. 2019

ППС

View full text Add to dashboard Cite

Представлено возможное решение задачи алгоритмизации количественной оценки показателей инновационности технических изделий, изобретений, технологий. Введены понятия технологической новизны, востребованности и имплементируемости-составных частей критерия инновационности продукта. Предложены модель и алгоритм вычисления каждого из указанных показателей инновационности в условиях неполноты и неточности, а иногда и противоречивости исходной информации. В статье описывается разработанное специализированное ПО, которое является перспективным методологическим инструментом для использования интервальных оценок в соответствии с теорией свидетельств. Эти оценки применяются при анализе сложных многокомпонентных систем, агрегации больших объемов нечетких и неполных данных различной структуры. Представлены состав и структура мультиагентной экспертной системы, назначение которой-групповая обработка результатов измерений и оценок значений показателей инновационности объектов. Определяются активные элементы системы, их функциональность, роли, порядок взаимодействия, входные и выходные интерфейсы, общий алгоритм функционирования ПО. Описывается реализация программных модулей, приводится пример решения конкретной задачи по определению уровня инновационности технических изделий. Разработанные подход, модели, методика и ПО могут быть использованы в реализации технологии хранилища характеристик объектов, обладающих значительным инновационным потенциалом. Формализация исходных данных задачи существенно повышает адаптивность предложенных методов к различным предметным областям. Появляется возможность обработки данных различной природы, полученных в результате опроса экспертов, из поисковой системы или даже с измерительного устройства, что способствует повышению практической значимости представленной разработки.

show abstract

“…to simulating, diagnosing, and assessing states of complex systems [3]. The work addresses the issues of the durability of complex system elements that are represented as agents.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Fusion of Multi-level Granular Data using Evidence Theory

Reformat

Yager

2022

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

Complex systems are often composed of multiple subsystems arranged in a multi-level hierarchical structure. Therefore, dedicated methods suitable for determining the local states of such arranged components and the global state of the system are important. Subsystems’ dependence on each other and unreliable inputs make forming definitions of the subsystems’ states challenging. As a result, the state descriptions could contain imprecise terms expressed as data granules. Moreover, the granules ’conceal’ partial information and unclar-ity on what values of inputs and states of other subsystems are required to determine the local and global states of the system. In this paper, we introduce and describe a novel approach to determining states – local and global – of complex multi-component systems of hierarchical architecture. We use elements of Evidence Theory and adopt a newly developed method that satisfies uncertain targets to assess the system’s states. In our case, the uncertain targets are definitions of subsystems’ states. This process is performed in stages following the system’s architecture. The inputs are used at the lowest levels of the hierarchy, and the processing at higher levels uses the results of lower-level computations. Due to the imprecision of inputs and definitions of subsystems’ states, the proposed approach deals with multiple sources of uncertainty in determining the states. The origins of imprecision are categorized into: 1) uncertainty and ambiguity associated with measured quantities as inputs to subsystems, 2) degrees of imprecision in determining states of subsystems calculated based on the states of other subsystems, and 3) imprecision and incomplete knowledge included in the statements defining subsystems’ states.

show abstract

Evidence Theory for Complex Engineering System Analyses

Cited by 8 publications

References 3 publications

Multi-level state evaluation in complex systems: information granules and evidence theory approach

Multi-level state evaluation in complex systems: information granules and evidence theory approach

Реализация Экспертной Системы Для Оценки Инновационности Технических Решений

Fusion of Multi-level Granular Data using Evidence Theory

Contact Info

Product

Resources

About