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”

Information Measures in the Intuitionistic Fuzzy Framework and Their Relationships

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F18%3A73590127" target="_blank" >RIV/61989592:15310/18:73590127 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TFUZZ.2017.2738603" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/TFUZZ.2017.2738603</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TFUZZ.2017.2738603" target="_blank" >10.1109/TFUZZ.2017.2738603</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Information Measures in the Intuitionistic Fuzzy Framework and Their Relationships

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This contribution first addresses axiomatic definitions of some important information measures of Atanassov&apos;s intuitionistic fuzzy sets (AIFSs), such as, distance measure, similarity measure, entropy measure, and recently developed knowledge measure. After that, we study the relationship between similarity measures and knowledge measures, and that between distance measures and knowledge measures for AIFSs. In particular, we investigate the transformations of similarity measures into knowledge measures for AIFSs and vice versa. These transformations can induce more formulae to define the distance measures, the similarity measures, and the knowledge measures for AIFSs. In addition, to support these processes, suitable examples are provided for each of the introduced transformations. The contribution ends by introducing numerical examples with a discussion of results by using several types of knowledge measures and similarity measures.

  • Název v anglickém jazyce

    Information Measures in the Intuitionistic Fuzzy Framework and Their Relationships

  • Popis výsledku anglicky

    This contribution first addresses axiomatic definitions of some important information measures of Atanassov&apos;s intuitionistic fuzzy sets (AIFSs), such as, distance measure, similarity measure, entropy measure, and recently developed knowledge measure. After that, we study the relationship between similarity measures and knowledge measures, and that between distance measures and knowledge measures for AIFSs. In particular, we investigate the transformations of similarity measures into knowledge measures for AIFSs and vice versa. These transformations can induce more formulae to define the distance measures, the similarity measures, and the knowledge measures for AIFSs. In addition, to support these processes, suitable examples are provided for each of the introduced transformations. The contribution ends by introducing numerical examples with a discussion of results by using several types of knowledge measures and similarity measures.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS

  • ISSN

    1063-6706

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    26

  • Číslo periodika v rámci svazku

    3

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    1626-1637

  • Kód UT WoS článku

    000433957900043

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85029187924