THE DEVELOPMENT AND EVALUATION OF SOFTWARE TO VERIFY DIAGNOSTIC ACCURACY

This article describes the development and evaluation of software that verifies the accuracy of diagnoses made by nursing students. The software was based on a model that uses fuzzy logic concepts, including PERL, the MySQL database for Internet accessibility, and the NANDA-I 2007-2008 classification system. The software was evaluated in terms of its technical quality and usability through specific instruments. The activity proposed in the software involves four stages in which students establish the relationship values between nursing diagnoses, defining characteristics/risk factors and clinical cases. The relationship values determined by students are compared to those of specialists, generating performance scores for the students. In the evaluation, the software demonstrated satisfactory outcomes regarding the technical quality and, according to the students, helped in their learning and may become an educational tool to teach the process of nursing diagnosis.

New approach for power transformer protection based on intelligent hybrid systems

A power transformer needs continuous monitoring and fast protection as it is a very expensive piece of equipment and an essential element in an electrical power system. The most common protection technique used is the percentage differential logic, which provides discrimination between an internal fault and different operating conditions. Unfortunately, there are some operating conditions of power transformers that can mislead the conventional protection affecting the power system stability negatively. This study proposes the development of a new algorithm to improve the protection performance by using fuzzy logic, artificial neural networks and genetic algorithms. An electrical power system was modelled using Alternative Transients Program software to obtain the operational conditions and fault situations needed to test the algorithm developed, as well as a commercial differential relay. Results show improved reliability, as well as a fast response of the proposed technique when compared with conventional ones.

Performance of an electronic tongue during monitoring 2-rnethylisoborneol and geosmin in water samples

2-Methylisoborneol (MIB) and geosmin (GSM) are sub products from algae decomposition and, depending on their concentration, can be toxic: otherwise, they give unpleasant taste and odor to water. For water treatment companies it is important to constantly monitor their presence in the distributed water and avoid further costumer complaints. Lower-cost and easy-to-read instrumentation would be very promising in this regard. In this study, we evaluate the potentiality of an electronic tongue (ET) system based on non-specific polymeric sensors and impedance measurements in monitoring MIB and GSM in water samples. Principal component analysis (PCA) applied to the generated data matrix indicated that this ET was capable to perform with remarkable reproducibility the discrimination of these two contaminants in either distilled or tap water, in concentrations as low as 25 ng L-1. Nonetheless, this analysis methodology was rather qualitative and laborious, and the outputs it provided were greatly subjective. Also, data analysis based on PCA severely restricts automation of the measuring system or its use by non-specialized operators. To circumvent these drawbacks, a fuzzy controller was designed to quantitatively perform sample classification while providing outputs in simpler data charts. For instance, the ET along with the referred fuzzy controller performed with a 100% hit rate the quantification of MIB and GSM samples in distilled and tap water. The hit rate could be read directly from the plot. The lower cost of these polymeric sensors allied to the especial features of the fuzzy controller (easiness on programming and numerical outputs) provided initial requirements for developing an automated ET system to monitor odorant species in water production and distribution. (C) 2012 Elsevier B.V. All rights reserved.

A-TIRMA: A small autonomous sailboat

Máster Universitario en Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI)

La matematica fuzzy nell'ingegneria dei materiali. Applicazioni alla durevolezza e alla conservazione dei materiali in opera nei siti archeologici

La ricerca presentata è un’ampia esplorazione delle possibili applicazioni di concetti, metodi e procedure della Fuzzy Logic all’Ingegneria dei Materiali. Tale nuovo approccio è giustificato dalla inadeguatezza dei risultati conseguiti con i soli metodi tradizionali riguardo alla reologia ed alla durabilità, all’utilizzo di dati di laboratorio nella progettazione e alla necessità di usare un linguaggio (informatizzabile) che consenta una valutazione congiunta degli aspetti tecnici, culturali, economici, paesaggistici della progettazione. – In particolare, la Fuzzy Logic permette di affrontare in modo razionale l’aleatorietà delle variabili e dei dati che, nel settore specifico dei materiali in opera nel costruito dei Beni Culturali, non possono essere trattati con i metodi statistici ordinari. – La scelta di concentrare l’attenzione su materiali e strutture in opera in siti archeologici discende non solo dall’interesse culturale ed economico connesso ai sempre più numerosi interventi in questo nuovo settore di pertinenza dell’Ingegneria dei Materiali, ma anche dal fatto che, in tali contesti, i termini della rappresentatività dei campionamenti, della complessità delle interazioni tra le variabili (fisiche e non), del tempo e quindi della durabilità sono evidenti ed esasperati. – Nell’ambito di questa ricerca si è anche condotto un ampio lavoro sperimentale di laboratorio per l’acquisizione dei dati utilizzati nelle procedure di modellazione fuzzy (fuzzy modeling). In tali situazioni si è operato secondo protocolli sperimentali standard: acquisizione della composizione mineralogica tramite diffrazione di raggi X (XRD), definizione della tessitura microstrutturale con osservazioni microscopiche (OM, SEM) e porosimetria tramite intrusione forzata di mercurio (MIP), determinazioni fisiche quali la velocità di propagazione degli ultrasuoni e rotoviscosimetria, misure tecnologiche di resistenza meccanica a compressione uniassiale, lavorabilità, ecc. – Nell’elaborazione dei dati e nella modellazione in termini fuzzy, la ricerca è articolata su tre livelli: a. quello dei singoli fenomeni chimico-fisici, di natura complessa, che non hanno trovato, a tutt’oggi, una trattazione soddisfacente e di generale consenso; le applicazioni riguardano la reologia delle dispersioni ad alto tenore di solido in acqua (calci, cementi, malte, calcestruzzi SCC), la correlazione della resistenza a compressione, la gelività dei materiali porosi ed alcuni aspetti della durabilità del calcestruzzo armato; b. quello della modellazione della durabilità dei materiali alla scala del sito archeologico; le applicazioni presentate riguardano i centri di cultura nuragica di Su Monte-Sorradile, GennaMaria-Villanovaforru e Is Paras-Isili; c. quello della scelta strategica costituita dalla selezione del miglior progetto di conservazione considerando gli aspetti connessi all’Ingegneria dei Materiali congiuntamente a quelli culturali, paesaggistici ed economici; le applicazioni hanno riguardato due importanti monumenti (Anfiteatro e Terme a Mare) del sito Romano di Nora-Pula.

An Analysis of Living Conditions in Rural Villages in China. A New Geography of the Country.

Analysts, politicians and international players from all over the world look at China as one of the most powerful countries on the international scenario, and as a country whose economic development can significantly impact on the economies of the rest of the world. However many aspects of this country have still to be investigated. First the still fundamental role played by Chinese rural areas for the general development of the country from a political, economic and social point of view. In particular, the way in which the rural areas have influenced the social stability of the whole country has been widely discussed due to their strict relationship with the urban areas where most people from the countryside emigrate searching for a job and a better life. In recent years many studies have mostly focused on the urbanization phenomenon with little interest in the living conditions in rural areas and in the deep changes which have occurred in some, mainly agricultural provinces. An analysis of the level of infrastructure is one of the main aspects which highlights the principal differences in terms of living conditions between rural and urban areas. In this thesis, I first carried out the analysis through the multivariate statistics approach (Principal Component Analysis and Cluster Analysis) in order to define the new map of rural areas based on the analysis of living conditions. In the second part I elaborated an index (Living Conditions Index) through the Fuzzy Expert/Inference System. Finally I compared this index (LCI) to the results obtained from the cluster analysis drawing geographic maps. The data source is the second national agricultural census of China carried out in 2006. In particular, I analysed the data refer to villages but aggregated at province level.

Sviluppo di un approccio congiunto fuzzy-Bayesiano per l'analisi e la modellizzazione degli ecosistemi: applicazione ad ecosistemi marini costieri.

Nell’attuale contesto di aumento degli impatti antropici e di “Global Climate Change” emerge la necessità di comprenderne i possibili effetti di questi sugli ecosistemi inquadrati come fruitori di servizi e funzioni imprescindibili sui quali si basano intere tessiture economiche e sociali. Lo studio previsionale degli ecosistemi si scontra con l’elevata complessità di questi ultimi in luogo di una altrettanto elevata scarsità di osservazioni integrate. L’approccio modellistico appare il più adatto all’analisi delle dinamiche complesse degli ecosistemi ed alla contestualizzazione complessa di risultati sperimentali ed osservazioni empiriche. L’approccio riduzionista-deterministico solitamente utilizzato nell’implementazione di modelli non si è però sin qui dimostrato in grado di raggiungere i livelli di complessità più elevati all’interno della struttura eco sistemica. La componente che meglio descrive la complessità ecosistemica è quella biotica in virtù dell’elevata dipendenza dalle altre componenti e dalle loro interazioni. In questo lavoro di tesi viene proposto un approccio modellistico stocastico basato sull’utilizzo di un compilatore naive Bayes operante in ambiente fuzzy. L’utilizzo congiunto di logica fuzzy e approccio naive Bayes è utile al processa mento del livello di complessità e conseguentemente incertezza insito negli ecosistemi. I modelli generativi ottenuti, chiamati Fuzzy Bayesian Ecological Model(FBEM) appaiono in grado di modellizare gli stati eco sistemici in funzione dell’ elevato numero di interazioni che entrano in gioco nella determinazione degli stati degli ecosistemi. Modelli FBEM sono stati utilizzati per comprendere il rischio ambientale per habitat intertidale di spiagge sabbiose in caso di eventi di flooding costiero previsti nell’arco di tempo 2010-2100. L’applicazione è stata effettuata all’interno del progetto EU “Theseus” per il quale i modelli FBEM sono stati utilizzati anche per una simulazione a lungo termine e per il calcolo dei tipping point specifici dell’habitat secondo eventi di flooding di diversa intensità.

Quantificazione del rischio occupazionale: Indicatori, indici e metodologia fuzzy

La tesi affronta il concetto di esposizione al rischio occupazionale e il suo scopo è quello di indagare l’ambiente di lavoro e il comportamento dei lavoratori, con l'obiettivo di ridurre il tasso di incidenza degli infortuni sul lavoro ed eseguire la riduzione dei rischi. In primo luogo, è proposta una nuova metodologia denominata MIMOSA (Methodology for the Implementation and Monitoring of Occupational SAfety), che quantifica il livello di "salute e sicurezza" di una qualsiasi impresa. Al fine di raggiungere l’obiettivo si è reso necessario un approccio multidisciplinare in cui concetti d’ingegneria e di psicologia sono stati combinati per sviluppare una metodologia di previsione degli incidenti e di miglioramento della sicurezza sul lavoro. I risultati della sperimentazione di MIMOSA hanno spinto all'uso della Logica Fuzzy nel settore della sicurezza occupazionale per migliorare la metodologia stessa e per superare i problemi riscontrati nell’incertezza della raccolta dei dati. La letteratura mostra che i fattori umani, la percezione del rischio e il comportamento dei lavoratori in relazione al rischio percepito, hanno un ruolo molto importante nella comparsa degli incidenti. Questa considerazione ha portato ad un nuovo approccio e ad una seconda metodologia che consiste nella prevenzione di incidenti, non solo sulla base dell'analisi delle loro dinamiche passate. Infatti la metodologia considera la valutazione di un indice basato sui comportamenti proattivi dei lavoratori e sui danni potenziali degli eventi incidentali evitati. L'innovazione consiste nell'applicazione della Logica Fuzzy per tener conto dell’"indeterminatezza" del comportamento umano e del suo linguaggio naturale. In particolare l’applicazione è incentrata sulla proattività dei lavoratori e si prefigge di impedire l'evento "infortunio", grazie alla generazione di una sorta d’indicatore di anticipo. Questa procedura è stata testata su un’azienda petrolchimica italiana.

Generalized fuzzy clustering for segmentation of multi-spectral magnetic resonance images.

An integrated approach for multi-spectral segmentation of MR images is presented. This method is based on the fuzzy c-means (FCM) and includes bias field correction and contextual constraints over spatial intensity distribution and accounts for the non-spherical cluster's shape in the feature space. The bias field is modeled as a linear combination of smooth polynomial basis functions for fast computation in the clustering iterations. Regularization terms for the neighborhood continuity of intensity are added into the FCM cost functions. To reduce the computational complexity, the contextual regularizations are separated from the clustering iterations. Since the feature space is not isotropic, distance measure adopted in Gustafson-Kessel (G-K) algorithm is used instead of the Euclidean distance, to account for the non-spherical shape of the clusters in the feature space. These algorithms are quantitatively evaluated on MR brain images using the similarity measures.

Applying Fuzzy Ontologies to Implement the Social Semantic Web

Because the knowledge in the World Wide Web is continuously expanding, Web Knowledge Aggregation, Representation and Reasoning (abbreviated as KR) is becoming increasingly important. This article demonstrates how fuzzy ontologies can be used in KR to improve the interactions between humans and computers. The gap between the Social and Semantic Web can be reduced, and a Social Semantic Web may become possible. As an illustrative example, we demonstrate how fuzzy logic and KR can enhance technologies for cognitive cities. The underlying notion of these technologies is based on connectivism, which can be improved by incorporating the results of digital humanities research.

Compactación en un suelo escarificado a través de lógica difusa

En parcelas con 7 años de siembra directa continua se realizó una labor de escarificado. A los 40 días se abrieron trincheras y sobre una grilla cuadriculada se determinó la penetrometría de pared y la humedad en los perfiles de suelo. Para procesar los histogramas obtenidos en la integración de los relevamientos de resistencia a la penetración en escarificado (E) y no escarificado (NE) se utilizó el módulo fuzzy (tratamiento de imágenes de un sistema de información geográfica). Se determinaron 7 clases de compactación en cada situación, diferenciadas por promedios y rangos. La trinchera con los valores promedios fuzzy de penetrometría en E presentó 25.71 % menos de las clases consideradas más compactadas, siendo significativo el efecto de la labor en el espesor 5-25 cm. No hubo diferencias en humedad entre ambas situaciones, a excepción del estrato 30-35 cm donde -en E- fue mayor. La labor de escarificado produjo modificaciones favorables en los distintos estados de compactación de suelo, principalmente en los espesores intermedios. A través del tratamiento de lógica difusa se determinaron diferentes clases de compactación y su distribución espacial.

Classification of Satellite Images by means of Fuzzy Rules generated by a Genetic Algorithm

The data acquired by Remote Sensing systems allow obtaining thematic maps of the earth's surface, by means of the registered image classification. This implies the identification and categorization of all pixels into land cover classes. Traditionally, methods based on statistical parameters have been widely used, although they show some disadvantages. Nevertheless, some authors indicate that those methods based on artificial intelligence, may be a good alternative. Thus, fuzzy classifiers, which are based on Fuzzy Logic, include additional information in the classification process through based-rule systems. In this work, we propose the use of a genetic algorithm (GA) to select the optimal and minimum set of fuzzy rules to classify remotely sensed images. Input information of GA has been obtained through the training space determined by two uncorrelated spectral bands (2D scatter diagrams), which has been irregularly divided by five linguistic terms defined in each band. The proposed methodology has been applied to Landsat-TM images and it has showed that this set of rules provides a higher accuracy level in the classification process

Some geometrical methods for constructing contradiction measures on Atanassov's intuitionistic fuzzy sets

Trillas et al. (1999, Soft computing, 3 (4), 197–199) and Trillas and Cubillo (1999, On non-contradictory input/output couples in Zadeh's CRI proceeding, 28–32) introduced the study of contradiction in the framework of fuzzy logic because of the significance of avoiding contradictory outputs in inference processes. Later, the study of contradiction in the framework of Atanassov's intuitionistic fuzzy sets (A-IFSs) was initiated by Cubillo and Castiñeira (2004, Contradiction in intuitionistic fuzzy sets proceeding, 2180–2186). The axiomatic definition of contradiction measure was stated in Castiñeira and Cubillo (2009, International journal of intelligent systems, 24, 863–888). Likewise, the concept of continuity of these measures was formalized through several axioms. To be precise, they defined continuity when the sets ‘are increasing’, denominated continuity from below, and continuity when the sets ‘are decreasing’, or continuity from above. The aim of this paper is to provide some geometrical construction methods for obtaining contradiction measures in the framework of A-IFSs and to study what continuity properties these measures satisfy. Furthermore, we show the geometrical interpretations motivating the measures.

Supplementarity measures on fuzzy sets.

In this paper, we commence the study of the so called supplementarity measures. They are introduced axiomatically and are then related to incompatibility measures by antonyms. To do this, we have to establish what we mean by antonymous measure. We then prove that, under certain conditions, supplementarity and incompatibility measuresare antonymous. Besides, with the aim of constructing antonymous measures, we introduce the concept of involution on the set made up of all the ordered pairs of fuzzy sets. Finally, we obtain some antonymous supplementarity measures from incompatibility measures by means of involutions.

Stress Detection by means of Stress Physiological Template

This paper describes a stress detection system based on fuzzy logic and two physiological signals: Galvanic Skin Response and Heart Rate. Instead of providing a global stress classification, this approach creates an individual stress templates, gathering the behaviour of individuals under situations with different degrees of stress. The proposed method is able to detect stress properly with a rate of 99.5%, being evaluated with a database of 80 individuals. This result improves former approaches in the literature and well-known machine learning techniques like SVM, k-NN, GMM and Linear Discriminant Analysis. Finally, the proposed method is highly suitable for real-time applications