Using a fuzzy system in the study of the luminescence and potency of neodymium ions

Ferreira, Daniela P. L.; Jafelice, Rosana Sueli da Motta; Serqueira, Elias Oliveira

doi:10.1364/ao.51.006745

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“…Such systems are called partially fuzzy or for short, p-fuzzy systems. The term comes from the fact that in ordinary differential equations the systems are partially fuzzy in the sense that the direction field of the Initial Value Problem, IVP, in question is partially known [3,14,15]. However, its solution is real and at each time t, a corresponding value is obtained after a defuzzification process.…”

Section: Partially Fuzzy Systemsmentioning

confidence: 99%

A Tour of Type-1 and Interval Type-2 Fuzzy Sets Theory

Jafelice

Bertone

2020

Biological Models via Interval Type-2 Fuzzy Sets

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The uncertainty is the imperfection of knowledge about the natural process or natural state. The statistical uncertainty is the randomness or error that comes from different sources as we use it in a statistical methodology [11]. Castro, Castillo and Martínez (2007) Type-1 Fuzzy SetsStarting this chapter is a succinct review of type-1 fuzzy theory, being Definition 2.1 a description of this fundamental concept. Definition 2.1 A type-1 fuzzy set A is characterized by its membership function μ A defined in the universe of discourse X and μ A (x) ∈ [0, 1] [50]. In other words, a type-1 fuzzy set A can be identified by the graph of its membership function:The values μ A (x) = 1 and μ A (x) = 0 indicate, respectively, the complete membership and non-membership of the element x to A.A classic set B ⊂ X can be interpreted as a type-1 fuzzy set, associating as a membership the characteristic function of B, that is,A unitary set B = {x} along with the characteristic function is a type-1 fuzzy set called a singleton. In addition, in fuzzy language, a classic subset is often called a crisp subset. Definition 2.2For the real number α ∈ (0, 1], the α-level (or α-cut) of type-1 fuzzy set A is defined by the set

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Section: Partially Fuzzy Systemsmentioning

confidence: 99%

A Tour of Type-1 and Interval Type-2 Fuzzy Sets Theory

Jafelice

Bertone

2020

Biological Models via Interval Type-2 Fuzzy Sets

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“…The PCO calibration tests were performed by the calibration of signal receiver antennas GNSS, a Leica Geosystems antenna model LEIAX1202GG at Calibration Base of Antennas GNSS installed at UFPR (BCAL/UFPR) during two months. Inspired by Ferreira (2012), the FRBS were written in the Matlab environment and the results show it is possible to model the PCO components, thus contributing to a reduction in calibration costs, since after being calibrated a few times, one can predict the parameters, while presenting the potential to minimize the direct calibration of the antenna at its base.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

The Use of Fuzzy Rule-Based Systems in Determining Horizontal Pco Parameters of GNSS Antennas

et al. 2018

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Knowledge concerning Phase Center Offset (PCO) is an important aspect in the calibration of GNSS antennas and has a direct influence on the quality of high precision positioning. Studies show that there is a correlation between meteorological variables when determining the north (N), east (E) and vertical Up (H) components of PCO. This article presents results for the application of Fuzzy Rule-Based Systems (FRBS) for determining the position of these components. The function Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) was used to generate FRBS, with the PCO components as output variables. As input data, the environmental variables such as temperature, relative humidity and precipitation were used; along with variables obtained from the antenna calibration process such as Positional Dilution of Precision and the multipath effect. An FRBS was constructed for each planimetric N and E components from the carriers L1 and L2, using a training data set by means of ANFIS. Once the FRBS were defined, the verification data set was applied, the components obtained by the FRBS and Antenna Calibration Base at the Federal University of Paraná were compared. For planimetric components, the difference was less than 1.00 mm, which shows the applicability of the method for horizontal components.

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“…Em [26], os autores apresentam uma equação diferencial parcial difusiva-advectiva com parâmetro fuzzy para descrever o comportamento de formigas cortadeiras. Também, [16] modela a luminescência de íons de Neomídio próximo ao ponto de incidência do laser de excitação, através de um sistema parcialmente fuzzy (p-fuzzy) de uma equação diferencial parcial. O estudo de algumas EDP, tais como, do calor, da onda e de Poisson com um parâmetro sendo representado por um número fuzzy foi apresentado em [7].…”

Section: Introductionunclassified

Estudo da concentração da poluição do ar com parâmetro Fuzzy em Uberlândia

Borges¹

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Quero dedicar este trabalho às pessoas que são o maior motivo da minha luta em busca dos meus objetivos, meus pais Geraldo e Glêvia, pelo amor, apoio, esforço e dedicação que sempre tiveram e que apesar da distância, continuam tendo. A todos os meus amigos que se tornaram uma segunda família, dando apoio para que não desistisse dos meus sonhos. vi Agradecimentos Agradeço: Em primeiro lugar a Deus por me dar forças para vencer todos os obstáculo encontrados pelo caminho. Aos meus pais Geraldo e Glêvia, a minha irmã Stteffânia, por sempre darem seu amor, apoio e confiança para conseguir alcançar meus objetivos. Ao meu namorado Thallis por sempre estar ao meu lado. Aos meu amigos da faculdade, que sempre me ajudaram com as minhas dificuldades não deixando com que eu desistisse. Em especial ao Davidson amigo e colega de sala, que sempre esteve disponível para tirar minhas dúvidas. À CAPES pela bolsa de mestrado concedida. À minha orientadora Dra. Rosana Sueli da Motta Jafelice, por sua dedicação, pela paciência, por ter apresentado a "Biomatemática" que é a área com a qual sou apaixonada e por todos os ensinamentos não só matemáticos mas também conhecimentos sobre a vida. Aos professores Dra. Ana Maria Amarillo Bertone e Dr. Cesar Guilherme De Almeida pelos conhecimentos compartilhados durante os Seminários da Matemática Aplicada-FAMAT onde discutimos a Estimativa Erro, que foi fundamental neste trabalho. Especialmente à professora Ana Maria que considero minha coorientadora. Ao professor Dr. Luiz Antônio de Oliveira responsável pelo Laboratório de Climatologia da UFU, pela enorme ajuda e dedicação na parte de obtenção dos dados, que foram fundamentais para elaboração dos SBRFs juntamente com seus conhecimentos climatológicos. Ao professor Dr. Raphael de Oliveira Garcia pela a disponibilidade de vir até Uberlândia para expor seus conhecimentos sobre o Método de Elementos Finitos e apresentar o programa que utilizamos na resolução numérica da equação de Poisson. Aos professores da Faculdade de Matemática da UFU: Dr. Geraldo Marcio De Azevedo Botelho, Dr. Vinícius Vieira Fávaro, pela compreensão e sua ajuda. Às minha amigas Jéssica, Bruna e Apollyanne que dividem apartamento comigo, que sempre me ajudaram e apoiaram. Em especial à Jéssica, pois sempre que precisava ela se dispunha a escutar minhas apresentações mesmo sem entender nada. À minhas queridas amigas Camila e Marcela, que mesmo estando longe, nunca se esqueceram de mim. Aos amigos e segunda família que fazem parte da minha vida desde a graduação. Sei que posso estar esquecendo de muita gente, mas quero agradecer de coração a todos os que dia a dia me apoiam e dão forças para alcançar o que me proponho. Muito Obrigada!!!. vii

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Using a fuzzy system in the study of the luminescence and potency of neodymium ions

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A Tour of Type-1 and Interval Type-2 Fuzzy Sets Theory

The Use of Fuzzy Rule-Based Systems in Determining Horizontal Pco Parameters of GNSS Antennas

Estudo da concentração da poluição do ar com parâmetro Fuzzy em Uberlândia

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