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J-GLOBAL ID：202002212145251383   整理番号：20A2219016

人工知能プロジェクトを投資するための重み付き双対確率的言語相関係数のためのプローブ【JST・京大機械翻訳】

The probe for the weighted dual probabilistic linguistic correlation coefficient to invest an artificial intelligence project

著者 (7件)： Xie Wanying (School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Xie Wanying (Andalusian Research Institute in Data Science and Computational Intelligence, University of Granada, Granada, Spain) ,  Xu Zeshui (School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Xu Zeshui (Business School, Sichuan University, Chengdu, Sichuan, China) ,  Ren Zhiliang (School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing, Jiangsu, China) ,  Herrera-Viedma Enrique (Andalusian Research Institute in Data Science and Computational Intelligence, University of Granada, Granada, Spain) ,  Herrera-Viedma Enrique (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 20  ページ： 15389-15408  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 掘削意思決定手段の1つとして,二重確率的言語用語集合(DPLTSs)の健全性は,認知確実性と不確実性に関して決定情報を表現することである。相関係数の優位性は変数の相互関係を実証することである。本論文は,上記の2つの利点に完全な役割を与えることを目的とする。最初に,それは二重確率的言語相関係数を定義した。次に,DPLTSのための提案したエントロピーに基づいて,包括的重みベクトルを計算した。さらに,提案した相関係数と組み合わせて,それはさらに人工知能に関する応用の尺度として加重相関係数を定義した。そのうえ,それは,prosとconsを比較するための参照として,二重確率的言語近接性係数を使用する。最後に,2つの異なる測度の実現可能性を実証するために,特定の数値シミュレーションを利用した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  測度 ,  プローブ ,  ベクトル ,  意思決定 ,  *言語 ,  不確実性 ,  *相関係数 ,  *人工知能 ,  健全性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  確実性 ,  近接性 ,  グループ意思決定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 二重確率的言語項集合 ,  重み付き相関係数 ,  距離測定 ,  近接係数 ,  多属性グループ意思決定

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工知能 ,  プロジェクト ,  投資 ,  確率 ,  言語 ,  相関係数 ,  プローブ