کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4943948 1437725 2017 18 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Importance analysis for model with mixed uncertainties
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل اهمیت برای مدل با عدم قطعیت مخلوط
کلمات کلیدی
تجزیه و تحلیل اهمیت، متغیر ورودی تصادفی، پارامتر توزیع فازی تجزیه و تحلیل تک توحیدی،
ترجمه چکیده
در مهندسی، اطلاعات ناقص یا نادرست اغلب منجر به عدم اطمینان معرفتی در مورد پارامترهای توزیع متغیرهای ورودی عصبی می شود. جداسازی و ارزیابی مشارکتهای فردی از تغییرات حادثه ای و عدم قطعیت پارامتر معرفتی به عدم قطعیت در خروجی مدل می تواند در تخصیص منابع برای جمع آوری داده ها کمک کند، زیرا تغییرات طبیعی غیر قابل تحمل است در حالی که عدم قطعیت پارامتر قابل کاهش است. برای سیستم های ساختاری که شامل ورودی های حقیقی با پارامترهای توزیع معرفتی است، نوع جدیدی از معیار اهمیت برای تشخیص و اندازه گیری مشارکت های فردی این دو نوع عدم قطعیت پیشنهاد شده است، که در آن توزیع احتمال برای توصیف عدم اطمینان اتفاقی استفاده می شود و تابع عضویت فازی برای نشان دادن پارامتر توزیع معرفتی استخدام شده است. خواص ریاضی اهداف پیشنهادی پیشنهادی مورد بحث و اثبات قرار گرفته است. اندازه گیری اهمیت تعریف شده آسان است، و می تواند مشارکت متغیرهای عقلانی و عدم قطعیت پارامتر معرفتی را حتی زمانی که اطلاعات پارامتر های معرفتی بسیار پراکنده است، ارزیابی کند. بنابراین، آنها می توانند اهمیت دو نوع عدم اطمینان را منطقی تر اندازه گیرند. برای برآورد موثر اهداف پیشنهادی مهم، یک تئوری تک توانی برای عملکرد مدل و فرآیند تحول احتمالی انجام می شود. نتایج نشان می دهد که مقادیر شدید عملکرد مدل در هر سطح عضویت به طور کلی می تواند با ترکیب محدودیت های عضویت در پارامترهای توزیع فازی بدست آید. بر اساس تجزیه و تحلیل تک تنه، یک الگوریتم کارآمد برای محاسبه اهداف پیشنهادی پیشنهاد شده است. چندین مثال نشان دهنده عقلانیت و کارآیی اهداف پیشنهاد شده و کارایی الگوریتم ارائه شده است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
In engineering, sparse or imprecise data often leads to epistemic uncertainty about the distribution parameters of the aleatory input variables. Separating and estimating the individual contributions of the aleatory variability and epistemic parameter uncertainties to the uncertainty in the model output can assist in resource allocation for data collection, as natural variability is irreducible whereas parameter uncertainty is reducible. For structural systems involving aleatory inputs with epistemic distribution parameters, a new kind of importance measure is proposed to distinguish and quantify the individual contributions of these two kinds of uncertainties, in which probability distribution is used to describe the aleatory uncertainty, and fuzzy membership function is employed to represent the epistemic distribution parameter. The mathematical properties of the proposed importance measures are discussed and proved. The defined importance measures are easy to apprehend, and can evaluate the contributions of the aleatory variability and epistemic parameter uncertainties even when the information of the epistemic parameters is very sparse. Thus, they can measure the importance of the two kinds of uncertainties more reasonably. For efficiently estimating the proposed importance measures, a monotonicity analysis is conducted for model function and the probability transformation process. The results indicate that the extreme values of model function at each membership level can generally be obtained by combining the bounds of membership intervals of the fuzzy distribution parameters. Based on the monotonicity analysis, an efficient algorithm is then formulated to compute the proposed importance measures. Several examples demonstrate the rationality and effectiveness of the proposed importance measures and the efficiency of the presented algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Fuzzy Sets and Systems - Volume 310, 1 March 2017, Pages 90-107
نویسندگان
, ,