Reliability Assessment under Uncertainty Using Dempster-Shafer and Vague Set Theories
محل انتشار: نخستین کنگره بین المللی مدیریت ریسک
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,678
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
RMIC01_098
تاریخ نمایه سازی: 2 آذر 1386
چکیده مقاله:
Reliability analysis of a system in design stage requires expert’s estimations and statistical data with various degrees of epistemic uncertainty and doing aggregation in a coherent framework. Dempster-Shafer (DS) theory is potentially valuable tool for combination of evidence obtained from multiple different sources. One approach for fuzzy reliability assessment is using Vague set (VS) theory. DS theory has many similarities
with VS theory. Uncertain raw data for component reliability of a system can be combined using different combination methods of DS theory and can be represented in the form of triangular fuzzy vague number. Using the proper methods and equations, the fuzzy reliability of the system can be compute with triangular vague numbers of components reliability. Combining these two theories eliminates the gap between the representation of combined evidences and the way of representing the reliability of components in the VS theory for reliability assessment. Our
method eliminates this gap in very convenient form. Because of closed relevance of these two theories we can represent the output
of DS combination in the form of vague triangular number in the VS theory. With this method we eliminate the loss of meaningful information in this conversion.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeid Pashazadeh
Iran University of Science and Technology Department of Computer Engineering Zip۱۶۸۴۶-۱۳۱۱۴, Narmak, Tehran, IRAN
Najaf Gharachourlou
ACECR East Azarbijan Tabriz Univ, ۲۹ Bahman, Tabriz, IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :