A short note on fuzzy relational inference systems

This paper is a short note contribution to the topic of fuzzy relational inference systems and the preservation of their desirable properties. It addresses the two main fuzzy relational inferences – compositional rule of inference (CRI) and the Bandler–Kohout subproduct (BK-subproduct) – and their combination with two fundamental fuzzy relational models of fuzzy rule bases, namely, the Mamdani–Assilian and the implicative models. The goal of this short note article is twofold. Firstly, we show that the robustness related to the combination of BK-subproduct and implicative fuzzy rule base model was not proven correctly in [24]. However, we will show that the result itself is still valid and a valid proof will be provided. Secondly, we shortly discuss the preservation of desirable properties of fuzzy inference systems and conclude that neither the above mentioned robustness nor any other computational advantages should automatically lead to a preference of the combinations of CRI with Mamdani–Assilian models or of the BK-subproduct with the implicative models

Componentwise concave copulas and their asymmetry

summary:The class of componentwise concave copulas is considered, with particular emphasis on its closure under some constructions of copulas (e.g., ordinal sum) and its relations with other classes of copulas characterized by some notions of concavity and/or convexity. Then, a sharp upper bound is given for the $L^{\infty}$-measure of non-exchangeability for copulas belonging to this class

The variety generated by all the ordinal sums of perfect MV-chains

We present the logic BL_Chang, an axiomatic extension of BL (see P. H\'ajek - Metamathematics of fuzzy logic - 1998, Kluwer) whose corresponding algebras form the smallest variety containing all the ordinal sums of perfect MV-chains. We will analyze this logic and the corresponding algebraic semantics in the propositional and in the first-order case. As we will see, moreover, the variety of BL_Chang-algebras will be strictly connected to the one generated by Chang's MV-algebra (that is, the variety generated by all the perfect MV-algebras): we will also give some new results concerning these last structures and their logic.Comment: This is a revised version of the previous paper: the modifications concern essentially the presentation. The scientific content is substantially unchanged. The major variations are: Definition 2.7 has been improved. Section 3.1 has been made more compact. A new reference, [Bus04], has been added. There is some minor modification in Section 3.

Hierarchical Control of Production Flow based on Capacity Allocation for Real-Time Scheduling of Manufacturing System

8International audienceThis paper considers the modelling and simulation of a hierarchical production-flow control system. It uses a continuous control approach for machine capacity allocation at the design level and real time scheduling at the shop-floor level. Particularly, at the design level, the control of machine throughput has been addressed by a set of distributed and supervised fuzzy controllers. The objective is to adjust the machine's production rates in such a way that satisfies the demand while maintaining the overall performances within acceptable limits. At the shop-floor level, the problem of scheduling of jobs is considered. In this case, the priority of jobs (actual dispatching times) is determined from the continuous production rates through a discretization procedure. A case study demonstrates the efficiency of the proposed methodology through a simulation case study

On the LL-valued categories of LL-EE-ordered sets

summary:The aim of this paper is to construct an $L$-valued category whose objects are $L$-$E$-ordered sets. To reach the goal, first, we construct a category whose objects are $L$-$E$-ordered sets and morphisms are order-preserving mappings (in a fuzzy sense). For the morphisms of the category we define the degree to which each morphism is an order-preserving mapping and as a result we obtain an $L$-valued category. Further we investigate the properties of this category, namely, we observe some special objects, special morphisms and special constructions

پیش بینی آلودگی هوای ناشی از حمل ونقل شهری کلانشهر تهران با بهره گیری از تلفیق GIS با مدلLUR وشبکه عصبی مصنوعی

تاکنون طرح‌هایی چند در جهت کاهش آلودگی هوای شهر تهران به مرحله اجراگذاشته شده است. اما مسئله این است که در کنار سایر کاستی‌ها، این طرح‌ها اغلب با تبعیت از مدیریت بحران به جای مدیریت ریسک،در واقع عکس‌العملی منفعلانه ومقطعی در مقابل افزایش آلودگی هوا بوده ودر تصمیمات مدیریتی مبتنی بر این طرح‌ها از سامانه پشتیبانی تصمیم‌گیری استفاده نشده است. لذا این پژوهش به سبب اهمیت موضوع با روشی تحلیلی-کاربردی وبا استفاده از داده‌های ساعتی، غلظت منوکسید کربن 12 ایستگاه از مجموعه ایستگاه‌های سنجش آلودگی هوا متعلق به شرکت کنترل کیفیت هوا وهمچنین داده‌های هواشناسی سرعت باد، جهت باد ودما مربوط به ایستگاه مهرآباد، همگی مربوط به سال1389، و داده‌های حجم همسنگ سواری معابر شهر تهران با هدف پیش‌بینی زمانی-مکانی آلودگی هوای ناشی از حمل ونقل شهری کلانشهر تهران در راستای کاربرد در سامانه پشتیبانی تصمیم‌گیری فضایی مدیریت کیفیت هوا و با هدف نهایی مدیریت بهینه حمل و نقل شهری کلانشهر تهران به تحقیق پرداخت. در این راستا، از آنجا که هدف غایی تحقیق حاضر، بهره‌گیری از نتایج آن در کنترل بهینه حمل و نقل شهری به عنوان منبع مهم آلاینده هوا است؛ از روش LUR برای سنجش شاخص منوکسید کربن در حمل و نقل کلانشهر تهران در کنار سایر آلاینده‌ها استفاده گردید.سپس از شبکه عصبی مصنوعی برای پیش‌بینی زمانی احتمال وقوع آلودگی هوا البته با تأکید بر مدیریت ریسک بهره گرفته شد؛ و سپس بر پایه پیش‌بینی‌های زمانی حاصل از شبکه عصبی مصنوعی، با استفاده از شاخص کریجینگ مناطقی که احتمال وقوع آلودگی هوا در آنها بالاست، شناسایی گردید. براساس یافته‌های تحقیق، نتایج مناسب تشخیص داده شد به گونه‌ای که می‌توان از این الگو در سامانه پشتیبانی مدیریت کیفیت هوا به هدف نهایی مدیریت بهینه حمل و نقل شهری کلانشهر تهران استفاده نمود

Adaptive fuzzy system for algorithmic trading : interpolative Boolean approach

Тема овог рада je адаптивни фази систем за алгоритамско трговање. Систем је развијен коришћењем интерполативног Буловог приступа фази моделовању, анализи података и управљању. Предложени приступ укључује интерполативне логичке моделе за фази препознавање ценовних образаца на тржишту, логички ДуПонт метод за аутоматизовану анализу профитабилности предузећа, интерполативни фази контролер за управљање трговањем и генетски алгоритам за обучавање интерполативног фази контролера ради откривања стратегија. Интерполативни Булов приступ, заснован на интерполативној Буловој алгебри, превазилази проблем неконзистентности фази логике. Конструисани адаптивни фази систем може самостално, из података, да открије успешне стратегије, примени их за алгоритамско трговање и адаптира у случају пада њихових перформанси. Успешност система тестирана је на подацима са америчког тржишта акција, међународног девизног тржишта и тржишта криптовалута.The topic of this thesis is adaptive fuzzy system for algorithmic trading. The system is developed using interpolative Boolean approach for fuzzy modeling, data analysis and control. The proposed approach includes interpolative logical models for fuzzy recognition of price patterns in market data, logical DuPont method for automated analysis of company’s profitability, interpolative fuzzy controller for trading and a genetic algorithm for extracting trading strategies by training interpolative fuzzy controller. Interpolative Boolean approach, based on interpolative Boolean agebra, solves the problem of fuzzy logic’s inconsistency with Boolean axioms. The proposed system can independently discover successful trading strategies from data, apply them for algorithmic trading and adapt in the case of performance deterioration. The system was tested on historical data from US equity, foreign exchange market and cryptocurrency market