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Enregistrement W4416675808 · doi:10.1002/asjc.3891

Knowledge learning and empirical research of improved pan‐logical fuzzy sets

2025· article· en· W4416675808 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Control · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFuzzy Logic and Control Systems
Établissements canadiensToronto Arts FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Graduate EducationNanjing UniversityGovernment of Jiangsu ProvinceNanjing University of Finance and EconomicsNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNegationFuzzy logicPremiseMembership functionFuzzy setFuzzy classificationFuzzy set operationsDefuzzificationType-2 fuzzy sets and systems

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In view of the large number of complex operations generated in the application of integrated fuzzy systems, the efficiency of system processing is affected. Based on the basis of Zadeh fuzzy sets, the study introduces the concept of opposite negation, medium negation, and contradiction in philosophical negation and computer logic. After repeated research and demonstration of the internal relations, basic characteristics, and fusion conditions between the three kinds of logical negatives, it innovatively proposed IPLF.sets. Then, the evaluation set of various logical variables and their evolution forms can be directly involved in the calculation. And then, the full membership function f ( x ) with good approximation performance is constructed by fully verifying the operation rules and the feasibility of logical transformation under the premise of the known local membership function g ( x ). The IPLF.sets practical application of the results shows that (1) dealing with complex problems can be simplified and more efficient. (2) The output is valid, reasonable, and accurate. (3) The integration of philosophical logic enhances the ability to judge the fuzzy system and improves the evaluation accuracy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,328 · 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