به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

fuzzy inference system

در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • جعفر قیدرخلجانی*، محمدحسین کریمی گوارشکی، فاطمه ملکائی آشتیانی

    مدیریت پروژه به دنبال روش هایی برای پایش انحراف پروژه است. در پژوهش حاضر، انحراف پروژه با ارزیابی هم زمان انحراف هزینه، زمان، و کیفیت پایش می شود. اهمیت عوامل و اهم ریسک های پروژه در مصاحبه از خبرگان یک شرکت پیمانکاری شناسایی شده است. با روش تحلیل حالت های بالقوه ی خطا و آثار آن ها و منطق فازی، ارزیابی ریسک انجام شده است. همچنین، با استفاده از روش سیستم استنتاج فازی و شبکه های بیزی، انحراف پروژه با وجود وابستگی بین ریسک ها، کنترل و از معیار میانگین مربعات خطا برای بررسی اعتبار مدل ها استفاده شده است. با مقایسه ی درصد انحراف واقعی 15 پروژه ی اجراشده در شرکت مذکور با درصد انحراف برآوردی مدل ها، میانگین مربعات خطا در روش استنتاج فازی نسبت به روش شبکه ی بیزی کمتر به دست آمده و روش استنتاج فازی با میانگین مربعات خطا معادل با 0011/0 نسبت به روش شبکه ی بیزی کاراتر بوده است.

    کلید واژگان: مدیریت پروژه، انحراف، حالت های بالقوه ی خطا و آثار آن ها، سیستم استنتاج فازی، شبکه ی بیزی
    Jafar Gheidar Kheljani *, Mohammadhossein Karimi Gavareshki, Fateme Malekaee Ashtiyani

    Project management is always looking for ways to complete the project on time, quality, and cost according to the project contract. Due to the existence of various risks and increased uncertainty in business environments, a high percentage of the projects have deviations when compared with the base plan. The purpose of this research is to continuously monitor the deviation of the project by evaluating the deviation of cost, time, and quality simultaneously under the conditions of uncertainty. By conducting a pairwise comparison between cost, time, and quality factors and interviewing experts of a contractor company, the relative importance of these factors has been determined. The most important risks of the project have been identified by interviewing experts in the contractor company. The risk assessment has been carried out with the failure mode and effect analysis and fuzzy logic method. By using the approach of fuzzy inference system and Bayesian networks, project deviation is predicted. In the fuzzy inference system, project risks are considered as input variables in the form of triangle fuzzy number and project deviation is obtained as the output variable of the cohesive fuzzy inference system in the Matlab software. In the Bayesian network approach, the initial and conditional probabilities of the nodes have been obtained by using the experts' opinion and the project deviation has been investigated using the network between risks in AgenaRisk software. To estimate the validity of the results of the models, the mean square error criterion was used. By comparing the actual deviation percentage of projects implemented in the mentioned company with the estimated deviation percentage of the models, the mean squared error in the fuzzy inference method is less compared to the Bayesian network method, and the fuzzy inference method with the mean squared error equal to 0.0011 is more efficient than the Bayesian network method.

    Keywords: Project Management, Deviation, Failure Mode, Effect Analysis, Fuzzy Inference System, Bayesian Network
  • Maryam Ghasemi, Mehdi Seifbarghy*, Nezir Aydin, Wichai Chattinnawat

    One of the most important issues regarding community health is animal health, followed by the health of animal products. Providing a sustainable environment for production facilities like livestock centers is essential. In this study, we have proposed designing four fuzzy inference systems for managing the sustainability of livestock centers. The first, second, and third systems are applied for the economic, social, and environmental dimensions. The fourth is for a system whose output is the sustainability level while its inputs are the three addressed sustainability dimensions. The data source was experts' judgment, and the major limitation of this research was access to a limited number of experts in making system rules. The validation is made by cross-checking with other experts. Considering a maximum of 10 points for each sustainability dimension and supposing that the economic dimension is 5.05, the social dimension is 7.77 and the environmental dimension is 8.12, the sustainability level turns out to be 7.92

    Keywords: Sustainability Measurement, Fuzzy Inference System, Environmental Dimension, Social Dimension
  • ندا شریفی خیرآبادی، سید محمدرضا داودی *

    امروزه تمامی سازمان ها به نوعی در معرض تحولات فناوری اطلاعات قرار دارند و جلوه های کاربرد فناوری اطلاعات و ارتباطات در کلیه حوزه های زنجیره تامین آشکار است. این پژوهش به بررسی تاثیر میل به همکاری و زیرساخت تکنولوژی شرکای زنجیره تامین بر اشتراک اطلاعات با مطالعه موردی کارخانه های لبنیات و با استفاده از سیستم استنتاج فازی می پردازد. پژوهش حاضر کمی و پیمایشی باهدف کاربردی انجام گرفته است و بر اساس مدل مفهومی در نظر گرفته شده با شاخص های کیفی و مبهم، با استفاده از توابع عضویت فازی به صورت کمی درآمده و پس از اعمال استنتاج فازی نتیجه فازی حاصله نیز به صورت کمی دی فاز شده است. در تحلیل فازی این پژوهش از نرم افزار متلب استفاده شده است و قوانین استنتاج آن نیز با 28 قاعده حاصل از نظر خبرگان تعیین شده است. روش ارزش دهی به شاخص های هر متغیر کیفی در این پژوهش با استفاده از پرسش نامه های تایید شده در پژوهش های معتبر می باشد که بر اساس فرمول کوکران به تعداد 100 پرسش نامه در شرکت های تولیدی شهرک صنعتی شهرکرد توزیع شده است، به دست آمده است.

    کلید واژگان: زنجیره تامین، همکاری، اشتراک اطلاعات، تکنولوژی، سیستم استنتاج فازی.
    Neda Sharifikheyrabadi, Sayyed Mohammadreza Davoodi *

    Today, all organizations are somehow exposed to information technology developments, and the effects of information and communication technology application are obvious in all areas of the supply chain. This research examines the effect of cooperation willingness and technology infrastructure of supply chain partners on information sharing with a case study of dairy factories and using fuzzy inference system. The current quantitative and survey research has been carried out with an applied purpose, and based on the conceptual model considered with qualitative and vague indicators, it has been quantified using fuzzy membership functions, and after applying fuzzy inference, the resulting fuzzy result has been quantitatively de-phased. In the fuzzy analysis of this research, MATLAB software was used, and its inference rules were determined with 28 rules obtained from the opinion of experts. The method of valuing the indicators of each qualitative variable in this research is obtained by using questionnaires approved in reliable researches, based on Cochran's formula, 100 questionnaires were distributed in the manufacturing companies of Shahrekord Industrial Town.

    Keywords: Supply Chain, Cooperation, Information Sharing, Technology, Fuzzy Inference System
  • الهام دلیری نیا، مهرداد جلالی*، مهدی یعقوبی، حمید طباطبایی

    الگوریتم اثر نیلوفر آبی در سال 2024 ارائه شده است و برگرفته شده از گرده افشانی و حرکت بروی برگ های گل نیلوفر آبی می باشد. در این الگوریتم از مفاهیم هوش جمعی ایستا و پویا در قالب حرکت سنجاقک ها استفاده شده که قدرت فرایند اکتشافی را در الگوریتم افزایش داده و همچنین قدرت استخراج با گرده افشانی محلی و حرکت آب بروی برگ های گل نیلوفر آبی در نظر گرفته شده است. اما در این الگوریتم مکانیسم دقیقی برای کنترل پارامترهای مهم در فرآیند استخراج و اکتشاف در نظر گرفته نشده است و حرکات سنجاقک ها در همه شرایط بصورت تصادفی تعریف می شود و بدین خاطر، دقت و سرعت همگرایی این الگوریتم بهینه سازی، کاهش می یابد. در این مقاله یک سیستم استنتاج فازی در حرکت سنجاقک ها ارائه شده تا دقت و سرعت همگرایی این الگوریتم با کنترل شعاع همسایگی، حرکت همترازی و انسجام افزایش یابد. نتایج بدست آمده الگوریتم پایه گل نیلوفر آبی در مقایسه با الگوریتم پیشنهادی بروی 12 تابعتست در ابعاد بالا (50 بعد)، نشان داد که روش فازی الگوریتم گل نیلوفر آبی دارای بیش از 49 درصد بهبود در دقت همگرایی و بیش از 9 درصد بهبود در سرعت همگرایی است.

    کلید واژگان: الگوریتم اثر نیلوفر آبی، بهینه سازی، سیستم استنتاج فازی، الگوریتم سنجاقک، الگوریتم تکاملی
    Elham Dalirinia, Mehrdad Jalali*, Mahdi Yaghoobi, Hamid Tabatabaee

    The Water Lily Effect Algorithm, introduced in 2024, is inspired by the processes of pollination and movement on water lily leaves. It utilizes concepts of static and dynamic swarm intelligence, modeled through dragonfly movements, to enhance the algorithm's exploratory capabilities. Additionally, local pollination and water movement on lily leaves contribute to its extraction efficiency. However, the algorithm lacks a precise mechanism for managing key parameters during exploration and extraction, with dragonfly movements being randomly defined in all scenarios. This limitation reduces both the accuracy and convergence speed of the optimization process. This study proposes integrating a fuzzy inference system into the dragonfly movement mechanism to address these issues. By controlling the neighborhood radius, alignment, and cohesion movements, the algorithm achieves improved performance. When tested on 12 high-dimensional benchmark functions (50 dimensions), the fuzzy-enhanced Water Lily Algorithm showed a more than 49% improvement in convergence accuracy and over a 9% increase in convergence speed compared to the original algorithm.

    Keywords: Water Lily Effect Algorithm, Optimization, Fuzzy Inference System, Dragonfly Algorithm, Evolutionary Algorithm
  • به کارگیری سیستم استنتاج فازی در پیش پردازش جهت بهبود بخش بندی ضایعات سکته مغزی با استفاده از شبکه عصبی عمیق U-net
    محمدمهدی علیمرادی، محمدباقر خدابخشی*، شهریار جاماسب

    سکته مغزی یکی از علل مرگ و میر و عامل اصلی ایجاد ناتوانی بیماران در کشورهای توسعه یافته است. به طور معمول شناسایی ضایعات سکته مغزی به وسیله تصویربرداری مغناطیسی صورت می گیرد و تحلیل آن نیازمند حضور مستمر پزشک در مرکز درمانی است. لذا پردازش هوشمند تصاویر پزشکی رویکردی موثر برای تشخیص خودکار ضایعات مغزی خواهد بود.در این مقاله یک چارچوب تلفیقی جدید بر مبنای سیستم استنتاج فازی و شبکه عصبی عمیق برای بخش بندی خودکار ضایعات مغزی معرفی شده است. در این راستا، ابتدا به معرفی یک شبکه عمیق یونت (U-net) بهبود یافته برای تشخیص و بخش بندی ضایعه پرداخته شده است که شامل افزایش تعداد لایه های بخش های رمزگذار و رمزگشا به همراه تغییر توابع فعالسازی است. سپس با به کارگیری یک سیستم استنتاج فازی مبتنی بر قواعد اگر-آنگاه ، رویکرد پیشنهادی این مطالعه که بر مبنای پیش پردازش تصاویر ورودی و به کارگیری شبکه یونت است، معرفی گردیده است.نتایج نشان داد، تلفیق سیستم استنتاج فازی در پیش پردازش با شبکه عمیق یونت توانست ضریب دایس را تا میزان 84/0 افزایش دهد. به علاوه، بهبود کنتراست تصاویر ورودی توسط سیستم فازی نسبت به روش یکسان سازی هیستوگرام، عملکرد بسیار بهتری در تشخیص ضایعات با ابعاد کوچک بروز دادند که دلیل آن توانمندی بیشتر کنترل کنتراست در قواعد فازی است.

    کلید واژگان: ضایعه سکته مغزی، سکته ایسکمیک، تصاویر رزونانس مغناطیسی، یادگیری عمیق، شبکه U-net، سیستم استنتاج فازی
    Fuzzy Inference System in Pre-processing to Improve Stroke Lesion Segmentation using U-net Deep Neural Network
    MohammadMahdi Alimoradi, MohammadBagher Khodabakhshi *, Shahriar Jamasb

    Stroke is one of the causes of death and the main cause of disability in developed countries. Normally, identification of stroke lesions is done by magnetic imaging, and its analysis requires the continuous presence of a doctor in the treatment center. Therefore, intelligent processing of medical images will be an effective approach for automatic diagnosis of brain lesions.In this paper, a new integrated framework based on fuzzy inference system and deep neural network for automatic segmentation of brain lesions is introduced. In this regard, firstly, an improved U-net deep network (U-net) has been introduced for lesion detection and segmentation, which includes increasing the number of encoder and decoder layers along with changing the activation functions. Then, by using a fuzzy inference system based on if-then rules used by membership functions, the proposed approach of this study, which is based on the pre-processing of input images and the use of the unit network, has been introduced.The results showed that the integration of the fuzzy inference system in the pre-processing with the improved deep network could increase the DICE coefficient up to 0.84. In addition, improving the contrast of the input images by the fuzzy system compared to the usual pre-processing methods such as histogram equalization showed a much better performance in the detection of lesions with small dimensions, which is due to the ability to control the amount of contrast increase in the fuzzy systems compared to the usual methods.

    Keywords: Stroke lesion, Magnetic Resonance Images, Deep Learning, U-net Network, Fuzzy Inference System
  • F. Shamshiri, P. Shahnazari-Shahrezaei *, M. Fallah, H. Kazemipour
    The absence of active export consortia and the lack of a technical, serious, and codified plan for their development are among the most important reasons for Iran's small and medium-sized enterprises (EMSs) remaining in the country's export coordinates. In this study, the data are collected and analyzed with a mixed (qualitative-quantitative) approach, which is a critical paradigm. The data are collected using library research and field methods. In the field section, structured, exploratory, and collaborative interviews are used in the qualitative phase, and the researcher-made questionnaires are used in the quantitative phase. The data are analyzed using grounded theory, brainstorming sessions, fuzzy cognitive map (FCM), fuzzy inference system (FIS), and system dynamics modeling (SDM). According to the results, "features of consortium members", "export operational plan", "consortium strengthening factor", "recognition of export support", "transnational factors", "government factors", and "product features" are the seven main success factors of private sector export consortia in Iranian industries. Furthermore, identifying a suitable promoter, identifying potential members, conducting the desired study and contacting interested companies, appointing representatives, holding meetings between potential members, conducting a feasibility study and preparing a business plan, officially forming a consortium, and following up on consortium affairs are eight steps for establishing private sector export consortiums in Iranian industries.
    Keywords: Export Consortia, Small, Medium-Sized Enterprises, system dynamics, Fuzzy inference system, Fuzzy cognitive map, Grounded theory
  • زینب نیسانی سامانی*، علی اصغر آل شیخ، ایمان زندی

    عدالت مکانی سلامت شهری (USEH) ارتباط نزدیکی با استانداردهای کیفیت زندگی و سطح توسعه یافتگی شهری دارد. ارزیابی آن در عملکرد وضعیت بهداشت عمومی و برنامه ریزی شهری بسیار اهمیت دارد. هدف این پژوهش توسعه رویکردی برای تهیه و ارزیابی نقشه USEH با استفاده از دو مجموعه داده شامل اطلاعات مکانی مرجع و اطلاعات مکانی داوطلبانه (VGI) می باشد. تا دقت نقشه های حاصل از هر دو نوع مجموعه داده تعیین شود. این پژوهش در منطقه 6 کلانشهر تهران انجام شده است. در این تحقیق ابتدا معیارهای موثر بر میزان USEH تعیین گردید. نقشه معیارها با تحلیل های مکانی و تصمیم گیری چند معیاره و نقشه نهایی USEH با تلفیق نقشه معیارها تهیه شد. به منظور اعتبارسنجی نقشه تهیه شده، مجددا نقشه USEH براساس اطلاعات VGI ارایه شده توسط شهروندان تولید گردید و با نقشه حاصل از داده های مرجع مورد مقایسه قرار گرفت. میزان USEH برای شهروندان در 5 سطح، از بسیار مناسب تا بسیار نامناسب طبقه بندی شده است. براساس نقشه USEH بدست آمده از داده های مرجع، تقریبا 62 درصد از منطقه مورد مطالعه دارای عدالت مکانی مناسب یا بسیار مناسب بوده است. مقایسه نقشه حاصل از VGI با نقشه مرجع، میزان 72 درصد مطابقت را نشان داد. تعیین و ارزیابی USEH برای مناطق مختلف با استفاده از روش ها و فناوری های نوین یک گام اساسی جهت کمک به تصمیم گیران حوزه سلامت به منظور مدیریت و تخصیص منابع می باشد. انتظار می رود نتایج تحقیق حاضر به عنوان یک معیار مهم جهت تصمیم گیری در حوزه سلامت و افزایش عدالت مکانی در برخورداری شهروندان از امکانات و مولفه های سلامت مورد توجه قرار گیرد.

    کلید واژگان: عدالت مکانی سلامت شهری، اطلاعات مکانی داوطلبانه، سیستم استنتاج فازی، تصمیم گیری چند معیاره، خدمات درمانی
    Zeinab Neisani Samani*, AliAsghar Alesheikh, Iman Zandi

    Spatial equity of urban health (USEH) is closely related to quality-of-life standards and urban development. Its evaluation is very important in the performance of public health and urban planning.  The aim of this research is to develop an approach to prepare and evaluate the USEH map using two data sets including reference location information and Volunteered Geographic Information (VGI).  To determine the accuracy of the maps obtained from both types of data sets. This research was carried out in district 6 of Tehran metropolis. In this research, the effective criteria of the amount of USEH were first determined. The criteria map was prepared with spatial analysis and multi-criteria decision-making, and the final USEH map was prepared by combining the criteria map. To validate the prepared map, the USEH map was again produced based on the VGI information provided by the citizens and compared with the map obtained from the reference data. The amount of USEH for citizens is classified into 5 levels, from very suitable to very unsuitable. Based on the USEH map obtained from the reference data, approximately 62% of the study area has good or very good spatial equity. Comparison of the VGI map with the reference map showed a 72% match. Determining and evaluating USEH for different regions using new methods and technologies is a fundamental step to help health decision-makers in order to manage and allocate resources. It is expected that the results of the present research will be considered an essential criterion for decision-making in the field of health and increasing spatial equity in citizens' enjoyment of health facilities and components.

    Keywords: Spatial equity of urban health, Volunteered Geographic information, fuzzy inference system, multi-criteria decision making, healthcare services
  • فرشاد ربیعی*، مسعود صیدی، زهرا صیدی

    قالبهای پرس کاری به دلیل سرعت بالای تولید در صنعت کاربرد زیادی دارند. به دلیل لقی بسیار کم بین سنبه و ماتریس و دارا بودن اشکال پیچیده، ساخت این قالبها بسیار گران و هزینه بر است. از سوی دیگر، به واسطه تماس مکرر سنبه و ماتریس با ورق و نیز سرعت بالای فرایند، می بایست سختی قالب و متعاقبا عمر خستگی آنها بالا باشد. یکی از فرایندهایی که هم توان ایجاد سطوح با دقت ابعادی بالا و اشکال پیچیده را داراست و هم به واسطه ماهیت فرایند می تواند منجر به افزایش سختی قالب شود فرایند وایرکات است. در این تحقیق، به منظور بهبود عملکرد و افزایش عمر قالب های برش، سختی فولاد Mo40 بهینه سازی می شود. برای این منظور ابتدا بر اساس روش رویه پاسخ، طراحی آزمایش برای سه پارامتر سرعت تزریق سیم، کشش سیم و توان ژنراتور طراحی شده است. در ادامه داده های به دست آمده خوشه بندی شده و سپس قواعد فازی با سه ورودی (سرعت، کشش و توان) و خروجی (سختی) استخراج شده اند. قواعد به دست آمده در جعبه ابزار سیستم های استنتاج فازی نرم افزار متلب وارد شدند. بر اساس سیستم استنتاج فازی تعریف شده، امکان پیش بینی سختی بر اساس پارامترهای سرعت سیم، کشش سیم و توان ژنراتور فراهم شده است. در فاز بعدی، بر اساس این سیستم و در محدوده متغیرهای موجود، مقدار بهینه سختی و متغیرهای متناظر استخراج گردید. در نهایت این مقادیر به صورت تجربی تست گردید و تطابق آن با مقدار به دست آمده مشاهده گردید.

    کلید واژگان: وایرکات، سرعت تزریق سیم، کشش سیم، توان ژنراتور، سیستم استنتاج فازی، پیش بینی و مدل سازی، بهینه سازی
    Farshad Rabiei *, Masoud Seidi, Zahra Seidy

    Pressing molds are widely used in the industry due to the high speed of parts production. Due to the very low clearance between the mandrel and the matrix and having complex shapes, the production of these molds is very expensive and costly.  The hardness of the mold and subsequently their fatigue life should be high. One of the processes that has the ability to create surfaces with high dimensional accuracy and complex shapes is the wirecut process. In this research, in order to improve the performance and increase the life of cutting dies, the hardness of Mo40 steel is optimized. For this purpose, based on the method of the response procedure, the design of the experiment has been designed for the three parameters of wire feed speed, wire tension and generator power. Next, the obtained data are clustered and then fuzzy rules with three inputs (wire speed, tension and power) and output (hardness) are extracted. The obtained rules were entered in the toolbox of fuzzy inference systems of MATLAB software. Based on the defined fuzzy inference system, it is possible to predict the hardness based on the parameters of wire speed, wire tension and generator power. In the next phase, based on this system and within the range of available variables, the optimal value of hardness and corresponding variables were extracted. In the final phase, these values ​​were experimentally tested and their agreement with the obtained value was observed.

    Keywords: Wire Cut, Wire Feed Speed, Wire Tension, Generator Power, fuzzy inference system, Prediction, Modeling, Optimization
  • شبنم هادی پور گودرزی، اسفندیار اختیاری*

    معمولا ضرایب آیرودینامیکی به روش های عددی و تجربی محاسبه می شود که منجر به صرف وقت، هزینه بالاو وابستگی به پوشش ایرفویل می گردد. نوآوری در این پژوهش تخمین ضرایب آیرودینامیکی ایرفویل با پوشش پارچه به روش های فازی، شبکه عصبی و سیستم فازی-عصبی می باشد، تا روشی کم هزینه و زود بازده در طراحی بهینه و تخمین ضرایب آیرودینامیکی ایرفویل های وسایل نقلیه دارای بال غشایی تعیین شود. در مدل ها سرعت زیرصوت درنظر گرفته شد. دو فاکتور عدد رینولدز و زاویه حمله بعنوان ورودی و مقادیر ضرایب برآ و پسا بعنوان خروجی فرض شدند. تخمین ها بر روی داده های ایرفویل ناکا2418 صورت گرفته و خطای نهایی هر یک از روش ها محاسبه و با هم مقایسه شد. میزان خطای مدل ها با میانگین مربعات خطا برای ضرایب برآ و پسا در مدل فازی به ترتیب برابر 8023/0و4-10×3451/4، در مدل فازی-عصبی برابر 2-10×97/6 و3-10×7/6و در مدل شبکه عصبی برابر 3-10×2/1و6-10×5767/7 می باشد که حاکی از برازش خوب مدل ها بود. از بین آنها، مدل شبکه عصبی همخوانی بهتری با داده ها نشان داد. جهت راستی آزمایی مد ل سازی ها از داده های ضریب برآ حاصل از آزمون تجربی استفاده شد که موید برازش مناسب مدل ها بود.

    کلید واژگان: ضرایب آیرودینامیکی، ایرفویل غشائی، شبکه عصبی مصنوعی، سیستم فازی-عصبی وفقی، سیستم استنتاج فازی، آزمون تجربی
    Sh. Hadipour Gudarzi, E. Ekhtiyari

    The aerodynamic coefficients of airfoils are usually calculated through numerical and experimental methods causing time and cost consuming as well as depending on the airfoil surface cover. The estimation of aerodynamic coefficients of fabric covered airfoil through fuzzy logic, neural network and fuzzy-neural methods is the innovation of this research in order to determine a low-cost and fast method for optimal design as well as determining the aerodynamic coefficients of airfoils of vehicles having membrane wings. In the models, subsonic velocity was considered. Reynolds number and angle of attack were assumed as input and the values of lift and drag coefficients were assumed as output. Estimations were made on NACA2418 airfoil data, after which the final error of each method was compared. The mean squared error of lift and drag coefficients were 0.8023 and 4.3451e-04 for fuzzy model 0.0012 and 7.5767e-6 for neural network and 0.0697 and 0.0076 for network-fuzzy inference model respectively. The obtained results indicated good fitting of three studied models and best fitting for neural network model, which confirmed by the lift coefficients obtained from experimental tests done for validation.

    Keywords: Aerodynamic Coefficients, Membrane Airfoil, Artificial Neural Network, Adaptive Network Fuzzy Inference system, Fuzzy Inference System, Experimental Test
  • Esmaeil Akhondi Bajegani *, Seyed Hosein Eiranmanesh, Amirreza Zare
    Nowadays, not only improving service levels is not sufficient for consumer satisfaction, but also, the consumers themselves determine product or service quality. In other words, we can interpret quality as "the degree of accordance with the consumer's need." Therefore, we should look for solutions to identify consumers' needs and requirements for applying them in the design and development of the product or service. One of these methods is the Kano model. This model shows the decision maker if any of the consumers' requirements are in the product/service or not and how much it will affect their satisfaction. This tool classifies consumers' needs for converting them to design requirements. But, human mentality and behavior always are accompanied by uncertainties. Linguistic variables or fuzzy numbers have been used in the literature to overcome this defect. Researchers developed the fuzzy Kano's model using this method and enhanced the model's efficiency compared to the deterministic one. The efficiency of this model has increased compared with the deterministic one. However, the decision-makers are unsure how to classify customers' needs using this strategy. This research uses a Fuzzy Inference System (FIS) to tackle this challenge. The essential contribution is developing a fuzzy Kano's model based on FIS for consumer requirements analysis. A case study from the restaurant industry in Yazd city of Iran was considered to validate the proposed model. The results show the superior performance of the proposed model compared with fuzzy Kano's model in recognizing consumers' needs.
    Keywords: Kano’s model, Fuzzy theory, fuzzy Kano’s model, Fuzzy inference system
  • آناهیتا امیدی*، نجمه سامانی، محمدرضا جلوخانی نیارکی، علی منصوریان، عباس قیصوری

    بیماری مزمن انسداد ریوی (COPD) یکی از شایع ترین بیماری های دستگاه تنفس در سطح جهان است که باعث تنگی نفس و اختلال در روند طبیعی بازدم می گردد و تعداد مرگ ومیر بالایی در سطح جهان به خود اختصاص داده است. با وجود پیشرفت های فناوری در حوزه های درمانی، بسیاری از بیماران خدمات درمانی مناسب را دریافت نمی کنند که از عوامل آن عدم ارزیابی مناسب سطح بیماری براساس شدت علایم و همچنین ویژگی های مکان مرجع بیمار است. مطالعات اخیر حاکی از آن است که استفاده از سیستم های استنتاج فازی در تشخیص دقیق و درمان به موقع بیماری ها موثر بوده و موجب بهبود کیفیت زندگی و کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی می گردد. در این مقاله یک رویکرد نوین با استفاده از استنتاج بافت های فردی و محیطی ارایه شده که سعی در اطلاع رسانی دقیق و سریع بیماران از سطح بیماری COPD دارد. سیستم بافت آگاه پیشنهادی با دریافت بافت های فردی و محیطی که در تعامل فرد با سیستم دریافت شده، اطلاعات مورد نیاز را با روش منطق فازی پردازش و استنتاج کرده و براساس شرایط جاری کاربر، وی را از سطح بیماری خویش مطلع می کند. در این مطالعه بیماران مبتلا به COPD در طول یکسال در شهرستان ایلام جهت بررسی علایم بالینی مورد مطالعه قرار گرفتند. نتایج نشان داد که استفاده از سیستم های خبره فازی مبتنی بر بافت، پاسخ دقیقی از وضعیت بالینی بیمار در مقایسه با تشخیص پزشک مربوطه نسبت به متغیرهای فردی و محیطی ارایه می دهد.

    کلید واژگان: بیماری انسداد مزمن ریوی، بافت آگاهی، بافت های فردی و محیطی، سیستم استنتاج فازی
    A. Omidi*, N. Samani, M. R. Jelokhani-Niaraki, A. Mansourian, A. Ghaysouri
    Introduction

    Chronic obstructive pulmonary disease restricts airflow in the respiratory system. After the age of 40 or 50, the symptoms of this disease become more apparent. According to studies, there were 251 million cases of COPD worldwide in 2016, which is expected to become the third leading cause of death in 2030. The symptoms of this disease include shortness of breath, chronic coughing, and phlegm over several days. While COPD cannot be cured, it can be identified by its symptoms, which will help to improve quality of life and reduce mortality risks. The fundamental principle in this type of disease is early diagnosis and timely access to medical care (including hospitalization). With the advancement of smart and remote technologies in many fields, especially health and treatment, humans have been able to improve and solve problems more efficiently. In recent years, context awareness has become one of the new and practical concepts in the area of health diagnosis and treatment, due to its combination with fuzzy expert systems. Based on this, a system can be context-aware, which includes information to describe the activities of users of a program, so the information is the context. Because the diagnosis process is patient-centered, this information provides them with the possibility of quick notification of abnormalities, which in turn prevents wasted time and money. As a result, this information provides a suitable background for accurate and early prediction of abnormalities for efficient treatment. It seems necessary to design a system that compensates for the previous shortcomings and uses modern concepts of context and context awareness since no study has been conducted regarding the diagnosis of COPD disease by tissue-awareness method and direct communication with the user has not been used in their treatment methods.

    Methodology

    The purpose of this model is to create high-level context information based on low-level data. To achieve this goal, low-level context data are converted into different fuzzy sets that form inputs for the fuzzy inference engine, and then they are converted into high-level meaningful information, and based on this knowledge base, conclusions are drawn about the risk level of the disease. There are several factors that can be used to diagnose the level of COPD, including: 1) Air pollution level 2) Disease symptoms 3) Age 4) Cold and hot environmental conditions (temperature). In order to investigate the effective tissues in determining the severity of the disease, 60 patients with chronic obstructive pulmonary disease during one year (2018) in 25 medical centers of Ilam city were asked to provide their medical history and personal characteristics, as well as they completed their questionnaire under the supervision of a doctor. The slope of belonging to a set slowly changes into "not belonging to it" in fuzzy sets, unlike classical sets. There are four basic steps in a fuzzy inference system: fuzzification, knowledge base, decision making unit, and defuzzification. Using the existing rule base, the decision-making unit obtains the diagnostic levels of COPD disease (normal, moderate, severe), which can then be used with the de-fuzzification of the outputs. All the data received from the patients were entered into the fuzzy system and the output was compared with the recorded diagnosis of the specialist doctor to evaluate the system. In order to evaluate and perform the fuzzy system in the diagnosis of COPD, the Kappa test, accuracy, sensitivity, and F1 scores were used.

    Results and Discussion

    The determination of effective individual and environmental contects for diagnosing chronic obstructive pulmonary disease was first prepared using library research and risk assessments of determining factors, and then based on a lung disease specialist's opinion. As a result, the fuzzy expert system was designed based on the parameters of the symptoms (such as coughing, chest phlegm, feelings of heaviness in the chest, breathing, sleeping, energy level, range of physical activity, relief from leaving the house - despite the physical condition), air pollution level, age, cold and hot environmental conditions (temperature), etc. After determining the membership functions, it is necessary to create the rule base. According to four system inputs, 183 "if-then" rules were performed. By using the Kappa statistical test, we compared the fuzzy expert system's diagnosis with that of the relevant doctor's final diagnosis. The Kappa statistical test had a value of 0.77, which indicated a very strong relationship between the variables. In the confusion matrix, which is used to evaluate the model's performance, the accuracy value was equal to 0.8167, the sensitivity value was equal to 0.8182, and the F1 score was equal to 0.8791.

    Conclusion

    A fuzzy context-based expert system is a new approach that provides accurate and quick information to patients by inferring individual and environmental contexts. The purpose of this study is to gain a deeper understanding of the user's current condition and to determine the level of their illness with the addition of the user's participation in receiving personal and environmental contexts, as well as his participation in decision-making. The approach presented in this article can be repeated and implemented in other situations. This method can be applied in different regions and cities or different division levels such as districts or provinces.

    Keywords: Chronic Pulmonary Obstruction, Context Awareness, Individual, Environmental Contexts, Fuzzy Inference System
  • سودابه جلالی*، مسعود عامل سخی، مهدی مومنی رق آبادی، سید عظیم حسینی، رامین خواجوی
    خاک های رمبنده از جمله خاک های مسیله دار در طبیعت می باشند که در اثر مرطوب شدن، نشست زیادی دارند. به طوری که طبق پژوهش های انجام شده مقدار نشست می تواند به 1 الی2 درصد ضخامت لایه خاک برسد. در صورت شناسایی نکردن این نوع خاک ها، اگر سازه ای روی آنها احداث شود، در صورت اشباع شدن و تغییرات رطوبت خاک، سازه دچار آسیب و زیان می شود. وجود چنین خاک هایی در بسیاری از مناطق جهان از جمله کشور ایران، لزوم توجه و بررسی بیشتر رفتار و خصوصیات خاک های رمبنده را می طلبد. در این مقاله اثر بوتادین رابر بر تثبیت این گونه خاک ها مورد بررسی قرار گرفته است. خاک های ریزدانه مورد آزمایش از دو سایت مختلف واقع در استان کرمان، شهر کرمان، خیابان شهدای دارلک و میدان کوثر نمونه برداری شده و با تزریق درصدهای 2، 3، 4 و5 درصد بوتادین رابر در مدت زمان های 4، 7، 14 و 28 روز تثبیت شده اند(تعداد آزمایش ها 84 عدد است). ارزیابی خاک های تثبیت شده به روش تحکیم مضاعف (ASTM D5333) بر روی نمونه های دست نخورده خاک انجام گرفته است. نفوذ بوتادین رابر و همچنین ستون های بوتادین رابر تشکیل شده منجر به کاهش میزان رمبندگی شده و از 88 درصد بیشتر است. با توجه به گسترش سیستم های هوشمند در پیش بینی رفتار خاک های رمبنده تثبیت شده، به کمک سیستم استنتاج فازی (ANFIS) مدل پیش بینی درجه رمبندگی نمونه های تثبیت شده با بوتادین رابر ساخته شد و دقت آن مورد ارزیابی قرار گرفته است.
    کلید واژگان: تثبیت خاک رمبنده، بوتادین رابر، سیستم هوشمند استنتاج فازی(ANFIS)
    Soudabeh JALALI *, Masoud Amelsakhi, Mehdi Momeniroghabadi, Seyed Azim Hosrini, Ramin Khajavi
    Collapsible soils are among the problematic soils in nature that due to wetting, make many settlements so that according to research, the amount of settling can reach 1 to 2% of the thickness of the soil layer.If this type of soil is not identified, if structures are built on them, the constructed structure will be damaged if the soil saturates and changes in soil moisture. The existence of such soils in many parts of the world including Kerman province of Iran, necessitates the attention to study the behavior and characteristics of the collapsible soils. The aim of this contribution is to investigate the effect of butadiene rubber on the stabilization of collapsible soils. The tested fine-grained soils that have been sampled from two different sites were stabilized through injecting different percentages of butadiene (the number of experiments was 84). The ASTM D5333 Double-Consolidation Method, was applied in order to examine the stabilized soils on intact soil samples. The results show that the penetrations of butadiene rubber as well as the formation of butadiene rubber columns have led to reduction in soil collapse. Considering development of intelligent systems using prediction behavior of stabilized collapsible soils, the ANFIS model was used to predict degree of collapsibility of soil samples stabilized by injection Styrene Butadiene Rubber.
    Keywords: Collapsible soil stabilization, Styrene-Butadiene rubber, Fuzzy inference system
  • Alireza Moradi *, Seyed MohammadReza Hashemi, Seyed Masoud Mirrezaei

    Flexible AC transmission system devices can function efficiently, powerfully and economically in congestion management through the control of the lines transmission power and the voltage of the power systems buses. However, the congestion management of power systems may affect the transient stability or network voltage stability and also reduce the system security. Therefore, constructing congestion management requires the consideration of power system stability. In this paper, a multi-objective Fuzzy structure is employed so as to obtain the optimal locating and sizing of unified power quality conditioner-phase angle control for the congestion management so that it optimizes total operating cost, voltage and transient security. In order to achieve the above goals, unified power quality conditioner-phase angle control placement has been performed using Fuzzy method. Using Fuzzy inference system, triple objective functions are expressed in terms of a single objective function and optimized with the Harmony search algorithm. To illustrate the effectiveness of the proposed approach, this method is implemented in MATLAB software for the congestion management of England's new network with 39 buses. The results indicate that using the proposed method, congestion management is done optimally, which not only does not reduce system security, but also increases the its security margin.

    Keywords: Congestion management, Fuzzy inference system, Harmony search algorithm (HSA), Power system stability margin, Unified power quality conditioner- phase angle control (UPQC-PAC)
  • هاله مشگین قلم، مهرداد امامی تبریزی*، محمدرضا چناقلو

    طبقه بندی نوع زمین ساختگاه بمنظور طراحی ساختمان ها در برابر زلزله تابعی از وضعیت لایه های خاکی و سنگی زمین منطقه است که مطابق آیین نامه های معتبر مربوطه، خود تابعی از پارامترهای مکانیکی و دینامیکی خاک می باشد. بطوریکه این پارامترها بر اساس متوسط سرعت موج برشی، متوسط عدد نفوذ استاندارد و متوسط مقاومت برشی زهکشی نشده در خاکهای چسبنده در لایه های مختلف خاک تا عمق 30 متری از تراز پایه تعیین می گردند. با توجه به عدم قطعیتهای موجود در پارامتر های مذکور و نیز در نظر گرفتن این مساله که مقادیر این پارامتر ها در توده ی واقعی با مقادیر حاصل از آزمایش های آزمایشگاهی به دلیل خطاهای موجود متفاوت است، لذا تعیین دقیق پارامتر های مذکور مستلزم به کارگیری روش های آماری و احتمالاتی می باشد. با توجه به پیچیدگیهای محاسباتی روش های آماری و احتمالاتی، در این تحقیق از سیستم استنتاج فازی جهت تصمیم گیری در انتخاب نوع زمین، استفاده گردیده است که قادر به در نظرگیری عدم قطعیتها بدون نیاز به محاسبات پیچیده ی ریاضی می باشد. بدین منظور، پس از تعیین پارامتر های موثر در تعیین نوع خاک، توابع عضویت مثلثی برای آنها انتخاب و در نهایت سیستم استنتاج فازی طراحی می شود. با توجه به نتایج، ملاحظه می شود که مدل پیشنهادی در مرز های بین دو نوع طبقه متوالی خاک، پاسخ دقیق تری نسبت به استاندارد ارایه می دهد. همچنین زمانی که مقادیر پارامترهای موثر در انتخاب نوع زمین به دور از مرزهای بین طبقات متوالی خاک قرار می گیرند، سیستم استنتاج فازی و استاندارد 2800 جوابهای یکسانی ارایه می دهند.

    کلید واژگان: طبقه بندی نوع زمین، استاندارد 2800، عدم قطعیت، روشهای احتمالاتی، سیستم استنتاج فازی
    Haleh Meshginghalam, Mehrdad EMAMI Tabrizi *, Mohammad Reza Chenaghlou

    Classification of soil is a function of the geological conditions of the region, which according to the 2800 earthquake standard, is itself a function of average shear wave velocity, average standard penetration number and average undrained shear strength in cohesive soils in different layers to a depth of 30 meters from the surface. Due to the uncertainties in the mentioned parameters and also considering that the values of these parameters in the real material are not the same as the values obtained from the experimental tests, so for this and determination of these parameters requires the use of statistical and probabilistic methods. Due to the computational complexity of statistical and probabilistic methods, in this research, a fuzzy inference system has been used to the decision of the choice of soil type, which can consider uncertainties without the need for complex mathematical calculations. For this purpose, after determining the effective parameters in determining the soil type, triangular membership functions were selected for them and finally, a fuzzy inference system was designed. A comparison of the results of this study with the results of field research shows the efficiency of the proposed fuzzy inference system.

    Keywords: Soil type classification, 2800 Standard, Uncertainty, Statistical, Probabilistic methods, Fuzzy inference system
  • سجاد حق زاد کلیدبری*
    مشاهدات بیولوژیکی بیان می دارد که فراموشی، جزء جداناپذیر از سیستم یادگیری انسان است. بنابراین فراموشی در الگوریتم های یادگیری لزوما مخرب نبوده و می تواند سازنده نیز باشد. در پیاده سازی ها، به دلیل محدودیت فضا و تعداد نورون های شبکه، تعداد محدودی الگوی آموزشی قابل آموزش بوده و الگوهای بعدی با این الگوها تداخل مخرب پیدا خواهند کرد؛ درنتیجه، الگوریتم ها، برای یادگیری درازمدت، باید نوعی مکانیزم فراموشی داشته باشند تا فضای یادگیری (ذخیره سازی) برای الگوهای آموزشی جدید ایجاد گردد. بنابراین، برای موفقیت در حوزه یادگیری ماشین، نیازمند نوعی مکانیزم فراموشی مشابه عملکرد مغز انسان هستیم. فراموشی به صورت از دست رفتن اطلاعات از حافظه ها مدل می شود و لزوم وجود این مکانیزم، در آموزش آنلاین محسوس تر است چراکه شبکه باید دایما وزن های خود را بروز کند. در این مقاله از روش یادگیری فعال که یکی از روش های پرکاربرد می باشد، بهره گرفته شده است. این روش بر مبنای پخش قطرات جوهر به ازای داده های آموزشی به مدل سازی سیستم می پردازد. در این روش، دامنه قطرات جوهر بر روی صفحات بدون تغییر مانده و هیچ گونه فراموشی صورت نمی پذیرد که مغایر با مشاهدات بیولوژیک است. در این مقاله مکانیزیم فراموشی به این الگوریتم اضافه شده و شبیه سازی ها نشان از افزایش قدرت محاسباتی مدل پیشنهادی در برخورد با مجموعه داده های متفاوت دارد.
    کلید واژگان: روش یادگیری فعال، اپراتور پخش قطره جوهر، سیستم استنتاج فازی، شبکه های عصبی بیولوژیکی، معیار فراموشی، مدل سازی
    Sajad Haghzad Klidbary *
    Biological observations, indicate that amnesia is an integral part of the human learning system. Thus, amnesia in learning algorithms is not necessarily destructive and can be constructive. In implementation, due to space constraints and the number of neurons, a limited number of training patterns can be taught to the network. Consequently, to be able to obtain long-term learning capability, it must possess a kind of forgetting mechanism to make space for new learning patterns. Thus, a type of forgetting mechanism similar to the function of the human brain is necessitated. The need for a forgetting mechanism is more acute in online training. Amnesia is modeled as the loss of information from memory. In this paper, the ALM, which is one of the most widely used methods, is employed. The selected algorithm models the system based on the distribution of ink drops based on training data. In this method, in all the implementations, the amplitude of the ink drops on the IDS planes remains unchanged, and no amnesia occurs, which is contrary to biological observations. In this work, the forgetting mechanism is added to the presented algorithm, and simulations in the modeling process are investigated.
    Keywords: Active Learning Method (ALM), Ink Drop Spread (IDS) Operator, Fuzzy inference system, Artificial Neural Network, Forgetting Factor, modelling
  • مصطفی دودانگه، نوید غفارزاده*

    در این مقاله روشی جدید برای تشخیص خطا و تعیین محل خطا در ریزشبکه DC چندپایانه ای (MTDC) ارایه شده است. مسایلی از جمله گسترش منابع و بارهای DC و تلاش برای افزایش کیفیت توان باعث گسترش شبکه های MTDC شده است. تشخیص انواع و محل خطا برای تداوم سرویس دهی و جلوگیری از خرابی بیشتر مورد اهمیت است. در این روش یک کیت مداری به شبکه متصل می شود. در صورت رخداد خطا در شبکه با عبور جریان از کیت های متصل شده و اندازه گیری امواج سیار مشتق جریان خطا و اعمال آن به یک فیلتر ریخت شناسی ریاضی، تشخیص خطا صورت می گیرد. تعیین محل خطا با استفاده از معادلات مداری و محاسبات جریانی صورت می گیرد. در تعیین نوع خطا از خروجی phaselet و سیستم استنتاج فازی استفاده شده است. روش ارایه شده در یک ریزشبکه MTDC متصل به منابع ذخیره کننده و تجدیدپذیر انرژی با خطاهای بسیاری آزموده شد. نتایج بیان کننده صحت روش پیشنهادی است. خطای روش پیشنهادی کمتر از 7 درصد است. و نسبت به تغییر فرکانس نمونه برداری (بین 500 هرتز تا 50 کیلوهرتز)، مقاومت خطا (تا 125 اهم) و بارگذاری (تا 120% بار نامی) به صورت مقاوم عمل می کند و در خطاهای با امپدانس بالا عملکرد بسیار خوبی دارد.

    کلید واژگان: حفاظت ریزشبکهMTDC، سیستم استنتاج فازی، دسته بندی خطا، تشخیص و تعیین محل خطا، تزریق جریان، phaselet آنلاین و فیلتر ریخت شناسی ریاضی
    Mostafa Dodangeh, Navid Ghaffarzadeh*

    In this paper, a new method for fault detection, location, and classification in multi-terminal DC microgrid (MTDC) is proposed. MTDC grids have expanded due to some issues such as the expansion of DC resources, loads, and aims to increase power quality. Diagnosing the types and location of faults is important to continue the service and prevent further outages. In this method, a circuit kit is connected to the grid. In fault time, the fault in the network is detected by passing the current through the connected kits and measuring the traveling waves derived from the fault current as well as applying it to a mathematical morphological filter. Determining the location of the fault is done using circuit equations and current calculations. Phaselet output and fuzzy inference systems are used to determine the type of faults. The presented method was tested in an MTDC microgrid connected to renewable and energy storages with many faults. The results show the ability of the proposed method. The error of the proposed fault location method is less than 7%. This method is resistant towards the change in sampling frequency (between 500 Hz and 50 kHz), fault resistance (up to 125 ohms), and loading (up to 120% of the nominal load); it acts very well in high impedance faults.

    Keywords: MTDC microgrid protection, Fuzzy inference system, Fault classification, Fault detection, location, Flow injection technique, online phaselet, mathematical morphology filter
  • آذر محمودزاده*

    سامانه های حمل و نقل دریایی بخش مهمی از ترابری جهانی را شامل می شوند. سامانه های نظارتی در صنایع دریانوردی و کشف اهداف دریایی از اهمیت به سزایی در کاربردهای نظامی و تجاری برخوردار است. افزایش روزافزون ترابری دریایی موجب علاقه پژوهش گران به توسعه روش های نظارتی هوشمند در زمینه ترابری دریایی شده است. به دلیل وجود کلاترها، مه و گرد و غبار در دریا، تصاویر حرارتی نسبت به تصاویر مریی در این زمینه، از کارایی و دقت تشخیص بالاتری برخوردار هستند. در این مقاله، یک روش برای کشف اهداف دریایی در تصاویر نوفه ای حرارتی ارایه شده است. روش پیشنهاد شده شامل دو مرحله آشکارسازی خط افق در تصویر و سپس کشف اهداف است. ابتدا خط افق با استفاده از روش بیشینه گیری از تصویر گرادیان و برازش خط آشکار، سپس یک ناحیه مشخص برای جستجوی اهداف دریایی حول خط افق انتخاب می شود. محدود کردن ناحیه جستجو باعث افزایش سرعت روش پیشنهادی و کاهش هشدارهای کاذب می شود. در مرحله دوم، ناحیه انتخابی بلوک بندی می شود و از هر بلوک تعدادی ویژگی استخراج می شود. این ویژگی ها به چندین دسته بند متعارف داده و نتایج آنها به یک تصمیم ساز فازی نوع دوم بازه ای داده می شود تا با ترکیب این نتایج در مورد تعلق بلوک به ناحیه هدف یا پس زمینه تصمیم گیری نهایی را انجام دهد؛ در نهایت اهداف مورد نظر از تجمیع این بلوک ها و حذف موارد ناخواسته کشف می شوند. مقادیر شاخصه های ارزیابی دقت، صحت و فراخوان سیستم پیشنهادی روی پایگاه داده به ترتیب 59/97%، 19/96% و 92/97% بوده که نسبت به سایر روش های مقایسه شده، مقادیر بالاتری را گزارش داده است. نتایج به دست آمده نشان می دهد که در روش پیشنهادی، خط افق با حجم محاسباتی کم و با دقت خوبی آشکار شده و در نهایت اهداف دریایی مورد نظر با دقت بالایی کشف می شوند.

    کلید واژگان: کشف اهداف، آشکارسازی خط افق، استخراج ویژگی، دسته بند، سیستم استنتاج فازی
    Azar Mahmoodzadeh*

    Maritime transportation system is a vital part of the world conveyance. The surveillance in maritime industry and detecting marine targets have a great impact on military and commercial applications. Daily increase in maritime zone encourages the researchers to develop intelligent surveillance approaches in the maritime transportation. The sensing methods generally include visual and infrared cameras, sensors, and radars. Cameras are widely used since they capture high resolution images than sensors and traditional radars. Also, applying complex pattern recognition techniques and decision-making processes to the camera images provides more accurate detection results. Due to the clutters, dust, and weather changes in the sea including the rainfall, snowfall, and heavy fog, the image quality taken by the visual cameras is drastically deteriorated. Also, detecting the sea targets -specially the small ones- and similarly the sea-sky horizon line becomes more challenging. In such situations, the infrared images reveal higher performance and accuracy in comparison with visible images. The sea-sky horizon line detection of noisy infrared images in small target detection algorithms with high intensity and low SNR is of great importance in maritime surveillance. Determining the horizon line simplifies the target detection by restricting the search area for the targets in the image. This task decreases the computation time and mistakes in the detection. This paper presents a method for detecting marine targets in noisy infrared images. The proposed method includes two steps of detecting the sea-sky horizon line and finding the targets. In the first step, the two-dimensional gradient of the image is computed, from which it is observed that the most variations are appeared at the edge points. With respect to this remark, the maximum of each column of the gradient image is found and the obtained values for all columns and corresponding rows’ numbers are kept in a set, namely the maximum pixels set. Then, to find the sea-sky horizon line, on the first and the last 75 pixels in the mentioned set, a straight line is fitted along the image width. Afterwards, to search for the objects, a region of interest is selected around the detected line. Restricting the search region increases the speed of the proposed method and decreases the number of false alarms. In the second step, this region is partitioned into some separate blocks; from each, multiple features are extracted. These features are fed into multiple classifiers whose outputs are given to a decision-making algorithm based on the interval type-II fuzzy fusion system. This system decides to which class (target or background) that block belongs. Finally, the objects are found by integrating the target blocks and removing the unwanted ones. To evaluate the proposed method, first an image dataset was generated using an infrared camera with medium wavelength in different situations. This was done due to no access to a complete infrared sea image bank. Sea infrared images were commonly corrupted by a combination of noises including the salt-and-pepper, Gaussian noise or electronic noises due to the detector of camera image supply. In order to attenuate these noises, a 3×3 median filter was applied to the raw image. Afterwards, to increase the image contrast, the histogram equalization method was performed. Finally, the proposed approach was run to find the marine targets in the enhanced image. The results demonstrated that the sea-sky horizon line was detected with low computational complexity and high accuracy while targets were also found with desirable detection rates.

    Keywords: Targets detection, Sea-sky horizon line detection, Feature extraction, Classifier, fuzzy inference system
  • A. Esmaeilidouki *, M. Mahzouni Sani, A. Nikhalat Jahromi, F. Jolai

    In the process of hazardous material transportation, the risk is a significant factor that should be considered due to the potential severe consequence of an incident. Regardless of risks, time is a paramount concern that should be considered in hazardous material transportation. In this way, this paper introduces a bi-objective model for a vehicle routing and scheduling problem of hazardous material distribution problems under the fuzzy condition to minimize both total distribution time and risks. In the proposed model, the fuzzy inference system and fuzzy failure mode and effects analysis are applied to identify and calculate the high-level risks instead of the previous simple methods for the first time. Moreover, Jimenez method and fuzzy goal programming are respectively utilized to convert the fuzzy bi-objective model into the same crisp and single-objective one. Besides, to cope with the NP-hardness of the large-sized problems, two meta-heuristic algorithms namely invasive weeds optimization and genetic algorithm is used, and several sensitivity analyses are performed to prove the efficiency of the proposed approach. The performance of the proposed algorithms is also assessed through a comparative study. Finally, the proposed model is implemented to a real case study to prove the validity of the model.

    Keywords: Hazardous material distribution problem, Vehicle routing, scheduling, fuzzy inference system, fuzzy failure mode, effects analysis, Time window constraint, Fuzzy goal programming
  • لیلی قماشچی، محمدرضا معتدل*، عباس طلوعی اشلقی

    به علت جدایی موقعیت مکانی مدرسان و دانش آموزان در سیستم تدریس آنلاین وعدم دریافت حالات روحی فراگیران و اعمال بازخورد مناسب ،این پژوهش به دنبال طراحی سیستم هوشمندی است که بتواند ابتدا احساسات فراگیران را از راه دور تشخیص داده وسپس با پیشنهاد سناریوهای آموزشی به مدرس ،باعث افزایش احساسات مثبت وکاهش هیجانات منفی در فراگیران شود. این پژوهش در سال 98 انجام شده است .جامعه مورد مطالعه، دانش آموزان رشته ریاضی پایه دهم دبیرستان فرزانگان7تهران می باشند. دانش آموزان در 5 گروه 15 نفری تقسیم شدند که هر گروه درمعرض یکی از موقعیت های شادی، عصبانیت، ترس، ناامیدی و غم قرارگرفته و از طریق وب کم اطلاعات چهره آن ها دریافت و ضبط شده است. تجزیه و تحلیل داده ها در این تحقیق با روش داده کاوی به وسیله ی نرم افزارکلمنتاین انجام گردیده است.با مقایسه تغییر محدوده های احساسات ثبت شده در قبل از اجرای سناریوی آموزشی و بعد از آن به روش داده کاوی و با کمک الگوریتم کامینزکه ابتدا خوشه بندی و سپس طبقه بندی انجام گرفت، نتایج نشان می دهد که پس از اجرای سناریوهای آموزشی تغییراتی در محدوده ها ایجاد شده وباعث افزایش میانگین احساسات مثبت وکاهش میانگین احساسات منفی شده است.

    کلید واژگان: سیستم استنتاج فازی، اینترنت اشیاء، احساسات تحصیلی
    Leily Ghomashchi, Mohammad Reza Motadel *, Abbas Toloie Ashlaghi

    Due to the separation of teachers and students in the online teaching system and not receiving the moods of learners and applying appropriate feedback, this study seeks to design an intelligent system that can first detect learners' emotions remotely and then suggest educational scenarios to the teacher. Increases positive emotions and reduces negative emotions in learners. This research was conducted in 1998. The study population is the tenth grade mathematics students of Farzanegan 7 High School in Tehran. The students were divided into 5 groups of 15 people, each of whom was exposed to one of the situations of happiness, anger, fear, despair and sadness, and their facial information was received and recorded through a webcam. Data analysis in this study was performed by data mining method by Clementine software. By comparing the change in the range of emotions recorded before the implementation of the training scenario and then by data mining method with the help of Cummins algorithm that first clustering and then classification The results show that after the implementation of educational scenarios, changes were made in the ranges and increased the mean of positive emotions and decreased the mean of negative emotions.

    Keywords: Fuzzy Inference System, Internet of Thinghs, academic emotions
  • S. Haghzad Klidbary *, M. Javadian, R. Omidi, R. P. R. Hasanzadeh
    Utilizing fuzzy techniques, especially fuzzy type-2, is one of the most widely used methods in machine learning to model uncertainty. In addition to algorithm provision, the hardware implementation capability, and proper performance in real-time applications are other challenges. The use of hardware platforms that have biological similarities and are comparable to human neural systems in terms of implementation volume has always been considered. Memristor is one of the emerging elements for the implementation of fuzzy logic based algorithms. In this element, by providing current and selecting the appropriate direction for the applied current, the resistance of the memristor (memristance) will increase or decrease. Various implementations of type-1 fuzzy systems exist, but no implementation of type-2 fuzzy systems has been done based on memristors. In this paper, memristor-crossbar structures are used to implement type-2 fuzzy membership functions. In the proposed hardware, the membership functions can have any shape and resolution. Our proposed implementation of type-2 fuzzy membership function has the potential to learn (On-Chip learning capability regardless of host system). Besides, the proposed hardware is analog and can be used as a basis in the construction of evolutionary systems. Furthermore, the proposed approach is applied to memristor emulator to demonstrate its correct operation.
    Keywords: Fuzzy inference system, Fuzzy Membership Function, Type-1 Fuzzy (T1F), Type-2 Fuzzy (T2F), Hardware Implementation, Memristor-Crossbar Structures
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال