Anticipating future risk in social-ecological systems using fuzzy cognitive mapping: the case of wildfire in the Chiquitania, Bolivia

Understanding complex social-ecological systems, and anticipating how they may respond to rapid change, requires an approach that incorporates environmental, social, economic, and policy factors, usually in a context of fragmented data availability. We employed fuzzy cognitive mapping (FCM) to integrate these factors in the assessment of future wildfire risk in the Chiquitania region, Bolivia. In this region, dealing with wildfires is becoming increasingly challenging due to reinforcing feedbacks between multiple drivers. We conducted semi-structured interviews and constructed different FCMs in focus groups to understand the regional dynamics of wildfire from diverse perspectives. We used FCM modelling to evaluate possible adaptation scenarios in the context of future drier climatic conditions. Scenarios also considered possible failure to respond in time to the emergent risk. This approach proved of great potential to support decision-making for risk management. It helped identify key forcing variables and generate insights into potential risks and trade-offs of different strategies. All scenarios showed increased wildfire risk in the event of more droughts. The ‘Hands-off’ scenario resulted in amplified impacts driven by intensifying trends, affecting particularly the agricultural production. The ‘Fire management’ scenario, which adopted a bottom-up approach to improve controlled burning, showed less trade-offs between wildfire risk reduction and production compared to the ‘Fire suppression’ scenario. Findings highlighted the importance of considering strategies that involve all actors who use fire, and the need to nest these strategies for a more systemic approach to manage wildfire risk. The FCM model could be used as a decision-support tool and serve as a ‘boundary object’ to facilitate collaboration and integration of different forms of knowledge and perceptions of fire in the region. This approach has also the potential to support decisions in other dynamic frontier landscapes around the world that are facing increased risk of large wildfires.

Evolutionary fuzzy clustering of relational data

This paper is concerned with the computational efficiency of fuzzy clustering algorithms when the data set to be clustered is described by a proximity matrix only (relational data) and the number of clusters must be automatically estimated from such data. A fuzzy variant of an evolutionary algorithm for relational clustering is derived and compared against two systematic (pseudo-exhaustive) approaches that can also be used to automatically estimate the number of fuzzy clusters in relational data. An extensive collection of experiments involving 18 artificial and two real data sets is reported and analyzed. (C) 2011 Elsevier B.V. All rights reserved.

On the efficiency of evolutionary fuzzy clustering

This paper tackles the problem of showing that evolutionary algorithms for fuzzy clustering can be more efficient than systematic (i.e. repetitive) approaches when the number of clusters in a data set is unknown. To do so, a fuzzy version of an Evolutionary Algorithm for Clustering (EAC) is introduced. A fuzzy cluster validity criterion and a fuzzy local search algorithm are used instead of their hard counterparts employed by EAC. Theoretical complexity analyses for both the systematic and evolutionary algorithms under interest are provided. Examples with computational experiments and statistical analyses are also presented.

A fuzzy rule-based decision support system for Duodopa treatment in Parkinson

A decision support system (DSS) was implemented based on a fuzzy logic inference system (FIS) to provide assistance in dose alteration of Duodopa infusion in patients with advanced Parkinson’s disease, using data from motor state assessments and dosage. Three-tier architecture with an object oriented approach was used. The DSS has a web enabled graphical user interface that presents alerts indicating non optimal dosage and states, new recommendations, namely typical advice with typical dose and statistical measurements. One data set was used for design and tuning of the FIS and another data set was used for evaluating performance compared with actual given dose. Overall goodness-of-fit for the new patients (design data) was 0.65 and for the ongoing patients (evaluation data) 0.98. User evaluation is now ongoing. The system could work as an assistant to clinical staff for Duodopa treatment in advanced Parkinson’s disease.

Um método para detectar falhas incipientes em máquinas rotativas baseado em análise de vibração e lógica Fuzzy

Este trabalho apresenta um método para detectar falhas no funcionamento de máquinas rotativas baseado em alterações no padrão de vibração do sistema e no diagnóstico da condição de operação, por Lógica Fuzzy. As modificações ocorridas são analisadas e servem como parâmetros para predizer falhas incipientes bem como a evolução destas na condição de operação, possibilitando tarefas de manutenção preditiva. Utiliza-se uma estrutura mecânica denominada de Sistema Rotativo (Figura 1), apropriada para as simulações das falhas. Faz-se a aquisição de dados de vibração da máquina usando-se um acelerômetro em chip biaxial de baixa potência. As saídas são lidas diretamente por um contador microprocessador não requerendo um conversor A/D. Um sistema de desenvolvimento para processamento digital de sinais, baseado no microprocessador TMS320C25, o Psi25, é empregado na aquisição dos sinais de vibração (*.dat), do Sistema Rotativo. Os arquivos *.dat são processados através da ferramenta matemática computacional Matlab 5 e do programa SPTOOL. Estabelece-se o padrão de vibração, denominado assinatura espectral do Sistema Rotativo (Figura 2) Os dados são analisados pelo sistema especialista Fuzzy, devidamente calibrado para o processo em questão. São considerados, como parâmetros para a diferenciação e tomada de decisão no diagnóstico do estado de funcionamento pelo sistema especialista, a freqüência de rotação do eixo-volante e as amplitudes de vibração inerentes a cada situação de avaria. As falhas inseridas neste trabalho são desbalanceamentos no eixovolante (Figura 1), através da inserção de elementos desbalanceadores. A relação de massa entre o volante e o menor elemento desbalanceador é de 1:10000. Tomando-se como alusão o conhecimento de especialistas no que se refere a situações normais de funcionamento e conseqüências danosas, utilizam-se elementos de diferentes massas para inserir falhas e diagnosticar o estado de funcionamento pelo sistema fuzzy, que apresenta o diagnóstico de formas qualitativa: normal; falha incipiente; manutenção e perigo e quantitativa, sendo desta maneira possível a detecção e o acompanhamento da evolução da falha.

Metodologia para ordenação de controles internos contábeis com base em critérios estabelecidos pelo SEC Management Guidance e escala baseada em operadores da lógica Fuzzy

Propõe-se com a presente dissertação conduzir estudo exploratório sobre a razoabilidade de um método de apoio à tomada de decisão para ordenar os controles internos contábeis, utilizando critérios estabelecidos pelo regulador do mercado de capitais dos Estados Unidos, quantificados por meio de uma escala baseada em operadores da lógica fuzzy. O método foi elaborado com base em pesquisa bibliográfica sobre o controle interno contábil e sua relação com os controles internos em geral; a exigência de constituição, avaliação e divulgação da avaliação dos controles internos contábeis pela legislação do mercado de capitais americano ao longo das últimas três décadas; o conceito de matriz de risco; os métodos de apoio à decisão; e os fundamentos da lógica fuzzy. A metodologia proposta foi adaptada à realidade da entidade objeto do estudo de caso e aplicada sobre 2,4 mil controles. Uma amostra de aproximadamente 14% desse universo foi analisada e permitiu concluir pela razoabilidade do método proposto, que será utilizado pela entidade estudada como parte de seu processo de avaliação dos controles internos contábeis.