Some results on set-valued possibilistic distributions
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F12%3A00381402" target="_blank" >RIV/67985807:_____/12:00381402 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Some results on set-valued possibilistic distributions
Popis výsledku v původním jazyce
When proposing and processing uncertainty decision making algorithms of various kinds and purposes we meet more and more often probability distributions ascribing to random events non-numerical uncertainty degrees. The reason is that we have to process systems of uncertainties for which the classical conditions like sigma-additivity or linear ordering of values are too restrictive to define sufficiently closely the nature of uncertainty we would like to specify and process. For the case of non-numericaluncertainty degrees at least the two criteria may be considered. First systems with rather complicated, but sophisticated and nontrivially formally analyzable uncertainty degrees. E.g., uncertainties supported by some algebras or partially ordered structures. Contrary, we may consider more easy non-numerical, but on the intuitive level interpretable relations. Well-known examples of such structures are set-valued possibilistic measures. Some perhaps interesting particular results in thi
Název v anglickém jazyce
Some results on set-valued possibilistic distributions
Popis výsledku anglicky
When proposing and processing uncertainty decision making algorithms of various kinds and purposes we meet more and more often probability distributions ascribing to random events non-numerical uncertainty degrees. The reason is that we have to process systems of uncertainties for which the classical conditions like sigma-additivity or linear ordering of values are too restrictive to define sufficiently closely the nature of uncertainty we would like to specify and process. For the case of non-numericaluncertainty degrees at least the two criteria may be considered. First systems with rather complicated, but sophisticated and nontrivially formally analyzable uncertainty degrees. E.g., uncertainties supported by some algebras or partially ordered structures. Contrary, we may consider more easy non-numerical, but on the intuitive level interpretable relations. Well-known examples of such structures are set-valued possibilistic measures. Some perhaps interesting particular results in thi
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GAP202%2F10%2F1826" target="_blank" >GAP202/10/1826: Matematická fuzzy logika v informatice</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2012
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 9th Workshop on Uncertainty Processing
ISBN
978-80-245-1885-5
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
90-101
Název nakladatele
Faculty of Management, University of Economics
Místo vydání
Prague
Místo konání akce
Mariánské Lázně
Datum konání akce
12. 9. 2012
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—