Interval Sugeno Integral With Preference

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F20%3A73603756" target="_blank" >RIV/61989592:15310/20:73603756 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://obd.upol.cz/id_publ/333183642" target="_blank" >https://obd.upol.cz/id_publ/333183642</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TFUZZ.2019.2908127" target="_blank" >10.1109/TFUZZ.2019.2908127</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Interval Sugeno Integral With Preference

Popis výsledku v původním jazyce

Sugeno Integral is based on Fuzzy Integral Inference and widely used in applications such as decision making and computational intelligence. When concerned inputs are intervals, directly using Sugeno Integral to respectively aggregate the lower bounds and upper bounds of those intervals has limitations and does not embody fuzzy integral inference. This study analyzes the fuzzy integral inference in interval environment, defines some more suitable orderings on the set of all intervals in [0, 1], i.e., the congruent $lambda $-ordering, and then proposes the Interval Sugeno Integral with preference. The novel aggregation technique proposed in this study proves to better embody fuzzy integral inference when performing Sugeno Integral.

Název v anglickém jazyce

Interval Sugeno Integral With Preference

Popis výsledku anglicky

Sugeno Integral is based on Fuzzy Integral Inference and widely used in applications such as decision making and computational intelligence. When concerned inputs are intervals, directly using Sugeno Integral to respectively aggregate the lower bounds and upper bounds of those intervals has limitations and does not embody fuzzy integral inference. This study analyzes the fuzzy integral inference in interval environment, defines some more suitable orderings on the set of all intervals in [0, 1], i.e., the congruent $lambda $-ordering, and then proposes the Interval Sugeno Integral with preference. The novel aggregation technique proposed in this study proves to better embody fuzzy integral inference when performing Sugeno Integral.

Druh

J_imp - 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)

Projekt

<a href="/cs/project/GA18-06915S" target="_blank" >GA18-06915S: Nové přístupy k agregačním operátorům v analýze a zpracování dat</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS

ISSN

1063-6706

e-ISSN

—

Svazek periodika

28

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

597-601

Kód UT WoS článku

000521990800016

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85081567031