Dombi aggregation operator in terms of complex bipolar fuzzy sets with application in decision making problems
Notice bibliographique
Résumé
The complex bipolar fuzzy sets fundamentally expand upon bipolar fuzzy sets and complex fuzzy set, and demonstrate efficacy in dealing with two-dimensional uncertainty, specifically where amplitude and phase information are both relevant. However, existing aggregation operators within the complex bipolar fuzzy environment generally fail to provide ample flexibility and generalization to accommodate broader range of decision-making scenarios. To overcome this deficiency, this research puts forward four novel aggregation operators based on Dombi operations: Complex bipolar Dombi fuzzy weighted arithmetic aggregation operator, Complex bipolar Dombi fuzzy weighted geometric aggregation operator, Complex bipolar Dombi fuzzy ordered weighted arithmetic aggregation operator, and Complex bipolar Dombi fuzzy ordered weighted geometric aggregation operator. These operators incorporate operational parameters to enhance adaptability and accuracy in aggregation processes. In this research, we propose the mathematical formulation and fundamental properties of these operators within the complex bipolar fuzzy framework. To demonstrate the usefulness of the proposed method, a case study involving the selection of a buffalo with the objective of profit maximization and the best possible return on investment is presented. The outcomes confirm that the suggested operators offer enhanced flexibility and efficiency over existing aggregation methods. The comparative study additionally demonstrates their distinct advantages, making them valuable tools for complex bipolar fuzzy decision-making applications.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».