Complex q-rung orthopair fuzzy competition graphs and their applications
Notice bibliographique
Résumé
This manuscript aims to analyze the well-known and massive idea of competition graph (CG) in the presence of a new and dominant technique of complex q-rung orthopair fuzzy (CQROF) setting. The mathematical form of the CQROF setting is more flexible and massive consistent for demonstrating the beneficial option from the collection of objectives during the decision-making process. Additionally, the major concept of in-neighbourhood and out-neighbourhood using CQROF diagraph (CQROFDG) are also invented to enhance the quality of the diagnosed approach. The fundamental theory of CQROF k-competition, CQROF p-competition, CQROF neighbourhood and m-step CQROF neighbourhood graphs are also explored. In the availability of the above-described theories, the basic and significant results for the presented work are obtained to show the compatibility and worth of the invented approaches. To show the practicality of the developed approach, we try to verify the proposed work with the help of various examples. Further, to describe the validity and practicality of the invented work, we diagnosed an application using presented approaches based on the CQROF setting is to enhance the major weakness of the existing approaches. Finally, in the availability of the invented ideas, we discussed the sensitivity analysis of the described approaches.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».