Lokálně senzitivní posibilistické funkce entropie s hodnotami ve svazu
Popis výsledku
Entropická funkce s hodnotami ve svazu pro posibilistické distribuce je definována jako střední hodnota (ve smyslu Sugenova posibilistického integrálu) funkce přiřazující každému prvku základního prostoru posibilistickou míru komplementu tohoto prvku. Taková entropická funkce je však málo citlivá neboť přiřazuje stejnou a maximální hodnotu široké třídě posibilistických distribucí. Je navržena a studována zjemněná verze této entropie, která umožňuje roztřídit zkoumané posibilistické distribuce do užšícha vzájemně rozlišitelných tříd.
Klíčová slova
complete latticechained latticelattice-valued possibilistic distributionpossibilistic expected value
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Locally Sensitive Lattice-valued Possibilistic Entropy Functions
Popis výsledku v původním jazyce
Lattice-valued entropy function for possibilistic distribution is defined as the expected value (in the sense of Sugeno possibilistic integral) of the lattice-valued function ascribing to each element of the basic space the possibilistic measure of the complement of this element. However, such an entropy function seems to be little sensitive or flexible as it ascribes the same and the supremum value to a rather wide class of possibilistic distributions. A refined version of this entropy function is proposed and analyzed, which enables to separate possibilistic distributions in question into narrower and mutually distinguishable class.
Název v anglickém jazyce
Locally Sensitive Lattice-valued Possibilistic Entropy Functions
Popis výsledku anglicky
Lattice-valued entropy function for possibilistic distribution is defined as the expected value (in the sense of Sugeno possibilistic integral) of the lattice-valued function ascribing to each element of the basic space the possibilistic measure of the complement of this element. However, such an entropy function seems to be little sensitive or flexible as it ascribes the same and the supremum value to a rather wide class of possibilistic distributions. A refined version of this entropy function is proposed and analyzed, which enables to separate possibilistic distributions in question into narrower and mutually distinguishable class.
Klasifikace
Druh
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
IAA100300503: Matematické základy inference a rozhodování za nejistoty
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2008
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Neural Network World
ISSN
1210-0552
e-ISSN
—
Svazek periodika
18
Číslo periodika v rámci svazku
6
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000262520700004
EID výsledku v databázi Scopus
—
Základní informace
Druh výsledku
Jx - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP
BA - Obecná matematika
Rok uplatnění
2008