Approximate Reasoning with Fuzzy Booleans

This paper introduces, in analogy to the concept of fuzzy numbers, the concept of fuzzy booleans, and examines approximate reasoning with the compositional rule of inference using fuzzy booleans. It is shown that each set of fuzzy rules is equivalent to a set of fuzzy rules with singleton crisp antecedents; in case of fuzzy booleans this set contains only two rules. It is shown that Zadeh's extension principle is equivalent to the compositional rule of inference using a complete set of fuzzy rules with singleton crisp antecedents. The results are applied to describe the use of approximate reasoning with fuzzy booleans to object-oriented design methods

Dynamic Rule-Based Reasoning in Smart Environments

Slimme huizen en andere soorten slimme omgevingen kunnen worden gedefinieerd door verschillende belangrijke karakteristieken. De belangrijkste hiervan is ongetwijfeld de mogelijkheid om omgevingsbewust te zijn, om de fysieke omgeving te ervaren en om de context van de huidige situatie te begrijpen. Slimme omgevingen zouden in staat moeten zijn om met deze informatie te kunnen redeneren en waardevolle kennis te kunnen afleiden. Daarnaast zullen ze de mogelijkheid moeten hebben om intelligent te reageren in reactie op veranderende situaties, volgens bepaalde doelstellingen. Slimme omgevingen zijn vaak ubiquitous, wat betekent dat hun capaciteiten voor waarnemen en handelen berusten op apparaten die zijn ingebed in de fysieke wereld. De meeste van de huidige commerciele slimme omgevingsproducten presenteren slechts gedeeltelijke oplossingen, zoals automatische verlichting of energiebewustzijn. Verschillende factoren vertragen de commercialisering van volledig slimme huizen, waaronder de noodzaak om de oplossing op iedere nieuwe locatie opnieuw zeer nauwkeurig af te stellen, de inspanningen rondom de integratie en co'ordinatie van verschillende componenten, handelingen om een consistent model over verschillende subsystemen van verschillende bronnen samen te stellen, enzovoorts. Samenvattend, de grote hoeveelheid aan inspanningen die benodigd zijn om de oplossing van een locatie naar een andere te verplaatsen hindert de mogelijkheden voor het stroomlijnen van de uitrol. Wat zijn de overeenkomsten in het ontwerp en het ontwikkelproces van een slimme omgeving? Wat is een effectieve aanpak om een redeneringsmotor voor slimme omgevingen te ontwerpen die aan alle belangrijke vereisten voldoet? Hoe kan het effect van sensorfouten voor wat betreft de besluitvorming worden geminimaliseerd? Hoe kan een slim systeem het bestaan van verschillende energieleveranciers gebruiken om de energiekosten in de tijd te minimaliseren? In dit proefschrift bespreken we en geven we antwoord op een aantal belangrijke onderzoeksvraagstukken voor huidige pervasieve systemen, slimme omgevingen in het bijzonder

Leaving Inconsistency using Fuzzy Logic

Current software development methods do not provide adequate means to model inconsistencies and therefore force software engineers to resolve inconsistencies whenever they are detected. Certain kinds of inconsistencies, however, are desirable and should be maintained as long as possible. For instance, when multiple conflicting solutions exist for the same problem, each solution should be preserved to allow further refinements along the development process. An early resolution of inconsistencies may result in loss of information and excessive restriction of the design space. This paper aims to enhance the current methods by modeling and controlling the desired inconsistencies through the application of fuzzy logic-based techniques. It is shown that the proposed approach increases the adaptability and reusability of design models

Leaving Inconsistency Using Fuzzy Logic

Current software development methods do not provide adequate means to model inconsistencies and therefore force software engineers to resolve inconsistencies whenever they are detected. Certain kinds of inconsistencies, however, are desirable and should be maintained as long as possible. For instance, when multiple conflicting solutions exist for the same problem, each solution should be preserved to allow further refinements along the development process. An early resolution of inconsistencies may result in loss of information and excessive restriction of the design space. This paper aims to enhance the current methods by modeling and controlling the desired inconsistencies through the application of fuzzy logic-based techniques. It is shown that the proposed approach increases the adaptability and reusability of design models