Fuzzy-interval inequalities for generalized convex fuzzy-interval-valued functions via fuzzy Riemann integrals
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the authors is to introduce the new class of convex fuzzy-interval-valued functions (convex-FIVFs), which is known as $ p $-convex fuzzy-interval-valued functions ($ p $-convex-FIVFs). Some of the basic properties of the proposed fuzzy-interval-valued functions are also studied. With the help of $ p $-convex FIVFs, we have presented some Hermite-Hadamard type inequalities ($ H-H $ type inequalities), where the integrands are FIVFs. Moreover, we have also proved the Hermite-Hadamard-Fejér type inequality ($ H-H $ Fejér type inequality) for $ p $-convex-FIVFs. To prove the validity of main results, we have provided some useful examples. We have also established some discrete form of Jense's type inequality and Schur's type inequality for $ p $-convex-FIVFs. The outcomes of this paper are generalizations and refinements of different results which are proved in literature. These results and different approaches may open new direction for fuzzy optimization problems, modeling, and interval-valued functions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».