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Enregistrement W2587306239 · doi:10.23977/jaip.2016.11003

New Distance Measures on Dual Hesitant Fuzzy Sets and Their Application in Pattern Recognition

2016· article· en· W2587306239 sur OpenAlex
Xin Li

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMulti-Criteria Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésVaguenessFuzzy logicDual (grammatical number)AmbiguityDistance measuresFuzzy setExtension (predicate logic)Computer scienceMeasure (data warehouse)Artificial intelligenceData miningMathematicsPattern recognition (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of dual hesitant fuzzy sets (DHFSs), which was first introduced as a new extension of fuzzy sets and hesitant fuzzy sets in 2012, is a useful tool to deal with the vagueness and ambiguity in many practical problems under hesitant fuzzy environment. Normally, we use the definition of distance to describe the relationship of two DHFSs. However, considering that the existing distance measures of DHFSs still have some major shortcomings, so in this paper, we firstly introduce a new concept –hesitance degree of each dual hesitant fuzzy element (DHFE) to these existing distance measures and then develop several novel distance measures in which both the values and the numbers of values of DHFE are taken into account. The properties of these new distance measures are discussed. Finally, we apply our proposed distance measures of DHFSs in pattern recognition making to illustrate their validity and applicability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,255
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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