Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Using linguistic fuzzy modeling for MMPI-2 data interpretation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F11%3A10223959" target="_blank" >RIV/61989592:15310/11:10223959 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Using linguistic fuzzy modeling for MMPI-2 data interpretation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Psychological diagnostics involves acquisition of a large amount of information, data classification, interpretation and derivation of conclusions. It is desirable to develop systems able to speed up the process and reduce the risk of errors. This paperconsiders possibilities of linguistic fuzzy modeling for this purpose; perspectives of knowledge transfer are discussed. We describe the process of conversion-symptoms identification based on data provided by MMPI-2 (Minnesota Multiphasic Personality Inventory). Linguistic fuzzy rules are introduced to represent the expert knowledge of the process in three stages - protocol validity, data appropriateness, and "conversion V" obviousness. Finally, a fuzzy-rule-base aggregation of the three evaluations ofa MMPI-2 profile is introduced. Sugeno's fuzzy inference algorithm is used. A fuzzy classification of conversion-symptom presence into three categories (present, possibly present and not present) is performed. The model is implemented in

  • Název v anglickém jazyce

    Using linguistic fuzzy modeling for MMPI-2 data interpretation

  • Popis výsledku anglicky

    Psychological diagnostics involves acquisition of a large amount of information, data classification, interpretation and derivation of conclusions. It is desirable to develop systems able to speed up the process and reduce the risk of errors. This paperconsiders possibilities of linguistic fuzzy modeling for this purpose; perspectives of knowledge transfer are discussed. We describe the process of conversion-symptoms identification based on data provided by MMPI-2 (Minnesota Multiphasic Personality Inventory). Linguistic fuzzy rules are introduced to represent the expert knowledge of the process in three stages - protocol validity, data appropriateness, and "conversion V" obviousness. Finally, a fuzzy-rule-base aggregation of the three evaluations ofa MMPI-2 profile is introduced. Sugeno's fuzzy inference algorithm is used. A fuzzy classification of conversion-symptom presence into three categories (present, possibly present and not present) is performed. The model is implemented in

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the 29th International Conference on Mathematical Methods in Economics 2011 - part II

  • ISBN

    978-80-7431-059-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    653-658

  • Název nakladatele

    Vysoká škola ekonomická

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    Janska Dolina (Slovakia)

  • Datum konání akce

    6. 9. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku