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J-GLOBAL ID：202202261734381697   整理番号：22A0397291

区間値直感的不確実言語クラウドPetriネットと地下鉄火災事故のリスク評価への応用【JST・京大機械翻訳】

Interval-Valued Intuitionistic Uncertain Linguistic Cloud Petri Net and Its Application to Risk Assessment for Subway Fire Accident

著者 (6件)： Zhang Cheng (Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture, Ministry of Education, National Demonstration Center for Experimental Mechanical Engineering Education, School of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Tian Guangdong (Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture, Ministry of Education, School of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Fathollahi-Fard Amir Mohammad (Department of Electrical Engineering, Ecole de Technologie Superieure, University of Que ́bec, Montreal, Canada) ,  Wang Wenjie (Key Laboratory of High Efficiency and Clean Mechanical Manufacture, Ministry of Education, National Demonstration Center for Experimental Mechanical Engineering Education, School of Mechanical Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Wu Peng (School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Li Zhiwu (Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology, Macau, China)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 19  号： 1  ページ： 163-177  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,区間直観的統合クラウドPetriネット(IIICPN)に基づくリスク評価法を提案した。クラウドモデルは,特に言語変数によるリスク評価問題において,データマイニングと知識発見において広く使われている。しかし,文献で提案された雲モデルは,区間値直観的言語を満足に表現せず,クラウドモデルに基づく推論法は,リスク評価を良好に実行できない。この論文における研究は,IIICとIIICPNの定義,区間値直観的不確かな言語番号をIIICに変換する方法,およびIIICPNの推論方式を含んでいる。証明として,地下鉄火災事故モデルを,提案方法の実現可能性を確認するために採用し,そして,一般的ファジィPetriネットおよび台形雲モデルによるIIICPN間の比較実験を行い,提案モデルの優位性を検証した。開業医は,地下鉄火災リスク評価問題を扱う。それは,区間値直観的不確かな言語に基づくクラウドモデルを提案して,クラウドベースのPetriネットモデルを築き上げた。火災リスク評価の方法は,既存のフォールトツリーまたは集約オペレータを使用して,すべての要因を考慮に入れたが,しかし,それらは因子の相互作用を引き起こさない。本研究の目的は,ファジー言語決定変数を用いて地下鉄の地下鉄火災事故のリスクを評価することである。シミュレーション結果は,提案方法が非常に有効であることを示した。得られた結果は,どの因子が災害を引き起こすかをよりよく決定するのに役立つ。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  相互作用 ,  火災 ,  *言語 ,  オペレータ ,  *不確実性 ,  雲モデル ,  *Petriネット ,  比較試験 ,  フォールトツリー解析 ,  曖昧さ ,  *リスク評価 ,  データマイニング ,  知識発見
準シソーラス用語： 火災リスク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 工程管理  (KB03030P) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  橋梁の破壊,保守,その他  (RC06080X) ,  鉄道車両設計  (QH02010K)

タイトルに関連する用語 (9件)： 直感 ,  不確実 ,  言語 ,  クラウド ,  Petriネット ,  地下鉄 ,  火災事故 ,  リスク評価 ,  応用