Random variate generation for discrete fuzzy numbers based on α-cuts
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F24%3A00603021" target="_blank" >RIV/67985807:_____/24:00603021 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1109/BDAI62182.2024.10692377" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/BDAI62182.2024.10692377</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/BDAI62182.2024.10692377" target="_blank" >10.1109/BDAI62182.2024.10692377</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Random variate generation for discrete fuzzy numbers based on α-cuts
Popis výsledku v původním jazyce
Probabilistic based random variate generation is the most popular method for representing randomness into simulation scenarios that could occur in real life. The main idea behind the use of random numbers to replicate the value of a uncertain variable can also be extended to fuzzy sets, including discrete fuzzy sets. This way, it is possible to use random numbers and the α-cut of a discrete fuzzy set to retrieve a random variate alongside its membership degree. To do so, a method for computing discrete fuzzy random variates based on α-cuts is proposed and applied to two examples: a comprehensive and a simulation example.
Název v anglickém jazyce
Random variate generation for discrete fuzzy numbers based on α-cuts
Popis výsledku anglicky
Probabilistic based random variate generation is the most popular method for representing randomness into simulation scenarios that could occur in real life. The main idea behind the use of random numbers to replicate the value of a uncertain variable can also be extended to fuzzy sets, including discrete fuzzy sets. This way, it is possible to use random numbers and the α-cut of a discrete fuzzy set to retrieve a random variate alongside its membership degree. To do so, a method for computing discrete fuzzy random variates based on α-cuts is proposed and applied to two examples: a comprehensive and a simulation example.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
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
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
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
2024 IEEE 7th International Conference on Big Data and Artificial Intelligence (BDAI) Proceedings
ISBN
979-8-3503-5201-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
259-264
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Piscataway
Místo konání akce
Beijing
Datum konání akce
5. 7. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—