論文の概要: Fuzzy Fault Trees Formalized

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08843v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 14:45:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 00:41:28.792670
• Title: Fuzzy Fault Trees Formalized
• Title（参考訳）: ファジィ断層ツリーの定式化
• Authors: Thi Kim Nhung Dang, Milan Lopuhaä-Zwakenberg, Mariëlle Stoelinga,
• Abstract要約: ファジィ論理は曖昧な値を扱うための一般的なフレームワークである。 本稿では,ファジィ不確実性値に対する厳密な枠組みを定義する。 また,システムのファジィ信頼性を効率的に計算するボトムアップアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.640922391885265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fault tree analysis is a vital method of assessing safety risks. It helps to identify potential causes of accidents, assess their likelihood and severity, and suggest preventive measures. Quantitative analysis of fault trees is often done via the dependability metrics that compute the system's failure behaviour over time. However, the lack of precise data is a major obstacle to quantitative analysis, and so to reliability analysis. Fuzzy logic is a popular framework for dealing with ambiguous values and has applications in many domains. A number of fuzzy approaches have been proposed to fault tree analysis, but -- to the best of our knowledge -- none of them provide rigorous definitions or algorithms for computing fuzzy unreliability values. In this paper, we define a rigorous framework for fuzzy unreliability values. In addition, we provide a bottom-up algorithm to efficiently calculate fuzzy reliability for a system. The algorithm incorporates the concept of $\alpha$-cuts method. That is, performing binary algebraic operations on intervals on horizontally discretised $\alpha$-cut representations of fuzzy numbers. The method preserves the nonlinearity of fuzzy unreliability. Finally, we illustrate the results obtained from two case studies.
• Abstract（参考訳）: 断層木解析は安全リスクを評価する重要な方法である。 事故の潜在的な原因を特定し、その可能性と深刻さを評価し、予防措置を提案するのに役立つ。 フォールトツリーの定量的解析は、システムの障害動作を時間とともに計算する信頼性メトリクスを通じて行われることが多い。 しかし、正確なデータの欠如は、定量的分析や信頼性解析の大きな障害となっている。 ファジィ論理はあいまいな値を扱うための一般的なフレームワークであり、多くの領域で応用されている。 フォールトツリー解析にはファジィなアプローチがいくつか提案されているが、私たちの知る限りでは、ファジィな不安定な値を計算するための厳密な定義やアルゴリズムは提供されていない。 本稿では,ファジィ不確実性値に対する厳密な枠組みを定義する。 さらに,システムのファジィ信頼性を効率的に計算するボトムアップアルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは$\alpha$-cuts法の概念を取り入れている。 すなわち、水平に離散化された$\alpha$-cutのファジィ数の区間で二項代数演算を実行する。 この方法はファジィ不安定性の非線形性を保存する。 最後に,2つのケーススタディから得られた結果について述べる。

関連論文リスト

• Rigorous Probabilistic Guarantees for Robust Counterfactual Explanations [80.86128012438834]
  モデルシフトに対する反ファクトの堅牢性を計算することはNP完全であることを示す。 本稿では,頑健性の厳密な推定を高い保証で実現する新しい確率論的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T09:13:11Z)
• Fuzzy quantitative attack tree analysis [1.640922391885265]
  定量的アタックツリー分析は、最も短く、最も可能性が高く、最も安価なアタックなどの重要な指標を定式化する、多数のセキュリティ指標をサポートする。 定量的分析における重要なボトルネックは、データ不足と/または知識不足のため、値が正確には分かっていないことである。 最上ファジィ計量値を効率的に計算するボトムアップアルゴリズムを導出するモジュラ分解定理を証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T20:24:53Z)
• Semantic Strengthening of Neuro-Symbolic Learning [85.6195120593625]
  ニューロシンボリックアプローチは一般に確率論的目的のファジィ近似を利用する。 トラクタブル回路において,これを効率的に計算する方法を示す。 我々は,Warcraftにおける最小コストパスの予測,最小コスト完全マッチングの予測,スドクパズルの解法という3つの課題に対して,アプローチを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-28T00:04:22Z)
• The #DNN-Verification Problem: Counting Unsafe Inputs for Deep Neural Networks [94.63547069706459]
  #DNN-Verification問題は、DNNの入力構成の数を数えることによって安全性に反する結果となる。 違反の正確な数を返す新しい手法を提案する。 安全クリティカルなベンチマークのセットに関する実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T18:32:01Z)
• A Learning-Based Optimal Uncertainty Quantification Method and Its Application to Ballistic Impact Problems [1.713291434132985]
  本稿では、入力(または事前)測度が部分的に不完全であるシステムに対する最適(最大および無限)不確実性境界について述べる。 本研究では,不確実性最適化問題に対する学習基盤の枠組みを実証する。 本手法は,工学的実践における性能証明と安全性のためのマップ構築に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-28T14:30:53Z)
• MAntRA: A framework for model agnostic reliability analysis [0.0]
  時間依存型信頼性解析のための新しいモデルデータ駆動型信頼性解析フレームワークを提案する。 提案手法は、解釈可能な機械学習、ベイズ統計、動的方程式の同定を組み合わせたものである。 以上の結果から,提案手法の信頼性評価への応用の可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T00:57:09Z)
• Corruption-Robust Algorithms with Uncertainty Weighting for Nonlinear Contextual Bandits and Markov Decision Processes [59.61248760134937]
  本稿では,$tildeO(sqrtT+zeta)$を後悔するアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、最近開発された線形文脈帯域からの不確実性重み付き最小二乗回帰に依存する。 本稿では,提案アルゴリズムをエピソディックなMDP設定に一般化し,まず汚職レベル$zeta$への付加的依存を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T15:04:56Z)
• Positivity Validation Detection and Explainability via Zero Fraction Multi-Hypothesis Testing and Asymmetrically Pruned Decision Trees [7.688686113950607]
  陽性は、観測データから因果推論を行う3つの条件の1つである。 非専門家による因果推論の能力を民主化するためには、肯定性をテストするアルゴリズムを設計する必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-07T08:32:58Z)
• Provable tradeoffs in adversarially robust classification [96.48180210364893]
  我々は、ロバストなイソペリメトリに関する確率論の最近のブレークスルーを含む、新しいツールを開発し、活用する。 この結果から,データの不均衡時に増加する標準精度とロバスト精度の基本的なトレードオフが明らかになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-09T09:58:19Z)
• High-Dimensional Robust Mean Estimation via Gradient Descent [73.61354272612752]
  一定対向分数の存在下でのロバスト平均推定の問題は勾配降下によって解けることを示す。 我々の研究は、近辺の非補題推定とロバスト統計の間の興味深い関係を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T10:48:04Z)
• Interpretable Random Forests via Rule Extraction [0.0]
  本稿では,ルールの短時間かつ単純なリストの形式を取り入れた,安定なルール学習アルゴリズムであるSIRUSを紹介する。 当社のR/C++ソフトウェア実装サイラスは、CRANから入手可能です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T08:13:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。