Genetic programming of fuzzy aggregation operations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Aggregation operations play an important role in decision-making problems where a weighted combination of several criteria is used to select an alternative with the strongest support. In fuzzy set theory, aggregation operations are usually modeled as intersection, union, or as combination of both. The particular form and algebraic properties of these operations vary according to requirements for compensation among the criteria and other characteristics of the given decision-making situation. Traditionally, only algebraically well-behaved operations have been considered for this purpose. By relaxing some algebraic constraints, more realistic operations can be obtained that closely capture certain features of human decision-making, such as preferences and a limited level of detail. This paper proposes a method to generate fuzzy aggregation operations using genetic programming. It is shown that an evolutionary process, facilitated by genetic programming, has the capacity to generate new valid fuzzy aggregation operations and to reproduce existing ones. By varying process conditions, encoded in a fitness function, it is possible to obtain operations with different logical and algebraic properties. This approach, based solely on the axioms which define the desired class of operations, explores the space of possible functions and often leads to discovery of new operations. However, the proposed system can also be used to generate aggregation operations that fit a collected data set. This application is very important as it provides a powerful new tool for modeling and processing empirical data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle