Cubo analisador paraconsistente com filtro de evidências e análise temporal
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Tipo de produção
Tese
Data
2023
Autores
Côrtes, Hyghor, Miranda
Orientador
Santos, Paulo Eduardo
Periódico
Título da Revista
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Citação
CÔRTES, Hyghor, Miranda. Cubo analisador paraconsistente com filtro de evidências e análise
temporal. 2023. 119 p. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.31414/EE.2023.T131672.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Inteligência artificial,Cubos de Análise Paraconsistentes,Sistemas elétricos,Monitoramento de rede de dados
Resumo
Informações incertas e inconsistentes estão frequentemente presentes na entrada de
qualquer sistema do mundo real que dependa de várias fontes de dados. Informações de grandezas
físicas obtidas de rede de sensores, e sua interpretação por agentes artificiais inteligentes, em
sistemas de engenharia, estão sujeitas à existência de inconsistências. Isso ocorre pois raciocinar
com informações inconsistentes é impossível na lógica clássica, lógica intuicionista ou sistemas
similares que respeitam o princípio da explosão e a lei da não-contradição. Uma família de
lógicas não clássicas, chamadas de Lógicas Paraconsistentes, formaliza a ideia de que mesmo
a partir de premissas inconsistentes, conclusões úteis podem ser tiradas. Neste contexto, a
Lógica Paraconsistente com Anotação de Dois Valores (LPA2v), que utiliza um par de evidências
favorável e desfavorável como anotações, tem sido particularmente bem-sucedida em aplicações
de engenharia (por meio de implementação de algoritmos em sistemas informatizados). Estruturas
chamadas Para-Analisadores podem ser construídas com essa lógica que fornece meios adequados
para analisar o valor de verdade de uma proposição P sob evidências conflitantes/contraditórias. O
trabalho relatado nesta tese estende os Para-Analisadores tradicionais com um filtro de evidências.
Este novo modelo pode ser representado como uma estrutura de cubo representando vários
reticulados de Para-Analisadores atribuídos à qualidade da evidência, que é atualizada de acordo
com as medições realizadas em tempo de execução. A estrutura de análise paraconsistente
tridimensional assim definida é chamada Cubo Analisador Paraconsistente com Filtro de
Evidências e Análise Temporal (CAPet). Neste trabalho, ainda, conjuntos de CAPet são
interligados formando Redes de Cubos Analisadores Paraconsistentes com Filtro de Evidências
e Análise Temporal (chamadas de CAPetNETs), com o intuito de resolver problemas práticos
complexos de engenharia. Para demonstração de resultados, como exemplo prático de engenharia
de aplicação de CAPetNETs, nesta tese foi utilizado um problema de classificação de condições
de operação de equipamentos em redes de dados de controle e supervisão de sistema elétrico.
Neste contexto, distintas topologias de CAPetNETs foram definidas com o objetivo de identificar
diversos tipos de falhas em equipamentos de rede de dados. A consolidação da inferência das
CAPetNETs para cada equipamento permitiu uma identificação precisa da condição de operação
dos equipamentos. Resultados em sistemas simulados mostram que as redes de CAPets são
eficazes para lidar com inconsistências sem banalizar as inferências, além de fornecer uma decisão
mais informada (mais fina) sobre classificação de condições de operação de equipamentos da
rede de dados do exemplo prático, quando comparado com um Para-Analisador tradicional que
não leva em consideração o filtro de evidências
Uncertain and inconsistent information is routinely present in the input of any realworld system that relies on multiple data sources. Information on physical quantities obtained from sensors, and their interpretation by artificial intelligent agents, in engineering systems, are subject to the existence of inconsistencies. This is because reasoning with inconsistent information is impossible in classical logic, intuitionistic logic or similar systems that respect the principle of explosion and the law of non-contradiction. A family of non-classical logics, called Paraconsistent Logics, formalizes the idea that even from inconsistent premises, useful conclusions can be obtained. In this context, Paraconsistent Annotated Logic with Annotation of Two Values (PAL2v), which uses a pair of favorable and unfavorable evidence as annotations, has been particularly successful in engineering applications (that used the implementation of LPA2v algorithms in computerized systems). Structures called Para-Analyzers can be built with this logic that provide adequate means to analyze the truth value of a proposition P under conflicting/contradictory evidence. The work of this thesis extends traditional Para-Analyzers with an evidence filter. This new model can be represented as a cube structure representing several Para-Analyzers lattices assigned to the evidence quality, which is updated according to the measurements performed at runtime. The three-dimensional paraconsistent analysis structure thus defined is called Paraconsistent Analyzer Cube with Evidence Filter and Temporal Analysis (CAPet). In this work, sets of CPAets are interconnected forming Networks of Paraconsistent Analyzer Cubes with Evidence Filter and Temporal Analysis (called CAPetNETs), with the aim of solving complex practical engineering problems. For demonstration of results, as a practical example of CAPetNETs application engineering, in this thesis a problem of classification of operating conditions of equipment in data networks of control and supervision of an electrical system was used. In this context, different CAPetNET topologies were defined with the aim of identifying different types of failures in data network equipment. The consolidation of the CAPetNETs inference for each equipment allowed a precise identification of the operating condition of the equipment. Results in simulated systems show that CAPets networks are effective in dealing with inconsistencies without trivializing the inferences, in addition to providing a more informed (finer) decision on classification of operating conditions of equipment in the data network of the practical example, when compared with a traditional Para-Analyzer that does not take into account the evidence filter
Uncertain and inconsistent information is routinely present in the input of any realworld system that relies on multiple data sources. Information on physical quantities obtained from sensors, and their interpretation by artificial intelligent agents, in engineering systems, are subject to the existence of inconsistencies. This is because reasoning with inconsistent information is impossible in classical logic, intuitionistic logic or similar systems that respect the principle of explosion and the law of non-contradiction. A family of non-classical logics, called Paraconsistent Logics, formalizes the idea that even from inconsistent premises, useful conclusions can be obtained. In this context, Paraconsistent Annotated Logic with Annotation of Two Values (PAL2v), which uses a pair of favorable and unfavorable evidence as annotations, has been particularly successful in engineering applications (that used the implementation of LPA2v algorithms in computerized systems). Structures called Para-Analyzers can be built with this logic that provide adequate means to analyze the truth value of a proposition P under conflicting/contradictory evidence. The work of this thesis extends traditional Para-Analyzers with an evidence filter. This new model can be represented as a cube structure representing several Para-Analyzers lattices assigned to the evidence quality, which is updated according to the measurements performed at runtime. The three-dimensional paraconsistent analysis structure thus defined is called Paraconsistent Analyzer Cube with Evidence Filter and Temporal Analysis (CAPet). In this work, sets of CPAets are interconnected forming Networks of Paraconsistent Analyzer Cubes with Evidence Filter and Temporal Analysis (called CAPetNETs), with the aim of solving complex practical engineering problems. For demonstration of results, as a practical example of CAPetNETs application engineering, in this thesis a problem of classification of operating conditions of equipment in data networks of control and supervision of an electrical system was used. In this context, different CAPetNET topologies were defined with the aim of identifying different types of failures in data network equipment. The consolidation of the CAPetNETs inference for each equipment allowed a precise identification of the operating condition of the equipment. Results in simulated systems show that CAPets networks are effective in dealing with inconsistencies without trivializing the inferences, in addition to providing a more informed (finer) decision on classification of operating conditions of equipment in the data network of the practical example, when compared with a traditional Para-Analyzer that does not take into account the evidence filter