A Perspective on the Fundamentals of Fuzzy Sets and their Use in Geographic Information Systems
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Notice bibliographique
Résumé
The development of fuzzy sets in geographic information systems (GIS) arose out of the need to handle uncertainty and the ability of soft computing technology to support fuzzy information processing. An overview of the fundamentals of fuzzy sets is used to illustrate its use in GIS. The use of some terms within both the GIS and fuzzy information processing community is clarified. Since one of the key problems when applying fuzzy sets to GIS problems is in the specification of grades of membership, the many methods used to specify memberships in fuzzy sets in GIS applications are presented. The α–cut is defined and shown to be of increasing importance in GIS. Non–compensatory and compensatory connectives are compared. Aggregation operators are reviewed and shown to be useful in a number of GIS studies. Fuzzy relations and fuzzy control systems are briefly discussed with reference to their use in GIS and in relation to the development of modern soft computing technology. Several features of fuzzy sets make that paradigm attractive for use in GIS. It is concluded that as GIS–related applications increase in their levels of complexity and sophistication fuzzy sets will play a major, cost effective role in their development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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