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J-GLOBAL ID：202202258612752922   整理番号：22A0551381

直観的ファジィ集合に関する距離測度と意思決定,パターン認識およびクラスタリング問題におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

Distance measure on intuitionistic fuzzy sets and its application in decision-making, pattern recognition, and clustering problems

著者 (3件)： Gohain Brindaban (Department of Mathematics, Dibrugarh University, Dibrugarh, Assam, India) ,  Chutia Rituparna (Department of Mathematics, Cotton University, Guwahati, Assam, India) ,  Dutta Palash (Department of Mathematics, Dibrugarh University, Dibrugarh, Assam, India)
資料名： International Journal of Intelligent Systems  (International Journal of Intelligent Systems)
巻： 37  号： 3  ページ： 2458-2501  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0454A  ISSN： 0884-8173  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不確実性の下での意思決定は,常に,必須の恐怖であり,探査の最も挑戦的な円である。不確実性を管理するために,直観論理ファジィ集合(IFS)は,意思決定者がメンバーシップと非メンバーシップの等級で代替を提供する条件を扱う際に,重要な部分を仮定する。IFSの距離測度は,医学調査,パターン認識,多基準意思決定,クラスタリング問題,および他の実世界問題のような異なる意思決定問題で使用される装置である。このように,種々の距離測度を,異なる研究者によって開発して,状況ベースの欠陥を有する意思決定問題に適用した。これに動機付けられて,本論文では,IFSによって保持された情報間の距離を効果的に決定するために,対称距離公式を提案した。距離公式は,メンバーシップ度,非メンバーシップ度,交差評価因子の最小の差,および交差評価因子の最大の差を含む。さらに,提案した距離式が距離測度のすべての公理定義に従うことを証明した。数値例は,提案した距離測度の効率を示す。したがって,この測度は意思決定,パターン認識,およびクラスタリング問題の実用的問題に適用される。この測度は,研究の特定の領域に限定されない。それは多様な意思決定問題において効果的に適用することができる。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *測度 ,  対称性 ,  *パターン認識 ,  *意思決定 ,  情報 ,  不確実性 ,  距離 ,  *クラスタ化 ,  *ファジィ集合 ,  公理 ,  数値 ,  意思決定者 ,  多基準意思決定
準シソーラス用語： 直観論理 ,  *距離測度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クラスタリング ,  意思決定 ,  距離測定 ,  パターン認識

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 直観 ,  ファジィ集合 ,  距離測度 ,  意思決定 ,  パターン認識 ,  クラスタリング ,  応用