論文の概要: Methods of ranking for aggregated fuzzy numbers from interval-valued data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.02194v1
• Date: Thu, 3 Dec 2020 02:56:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-24 03:23:15.143563
• Title: Methods of ranking for aggregated fuzzy numbers from interval-valued data
• Title（参考訳）: 間隔値データを用いた集合ファジィ数のランク付け法
• Authors: Justin Kane Gunn, Hadi Akbarzadeh Khorshidi, Uwe Aickelin
• Abstract要約: 本論文は, 時間間隔から集約ファジィ数をランク付けする2つの手法を, Interval Agreement Approach (IAA) を用いて提案する。 提案手法の改良とともに, 従来手法の欠点を, 合成・実世界の両面から示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper primarily presents two methods of ranking aggregated fuzzy numbers from intervals using the Interval Agreement Approach (IAA). The two proposed ranking methods within this study contain the combination and application of previously proposed similarity measures, along with attributes novel to that of aggregated fuzzy numbers from interval-valued data. The shortcomings of previous measures, along with the improvements of the proposed methods, are illustrated using both a synthetic and real-world application. The real-world application regards the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) algorithm, modified to include both the previous and newly proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 本論文は、主に、IAA(Interval Agreement Approach)を用いて、間隔から集約されたファジィ数をランク付けする2つの方法を示す。 本研究で提案された2つのランク付け手法は,前述した類似度尺度の組み合わせと適用,および区間値データから集計したファジィ数と異なる属性を含む。 提案手法の改善とともに, 先行手法の欠点は, 合成と実世界の応用の両方を用いて示される。 実世界のアプリケーションでは,従来の手法と新しく提案された手法の両方を含むように改良されたTOPSISアルゴリズムが検討されている。

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