Lokálně senzitivní posibilistické funkce entropie s hodnotami ve svazu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00319757" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00319757 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

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.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/IAA100300503" target="_blank" >IAA100300503: Matematické základy inference a rozhodování za nejistoty</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

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

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

—