Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "informacja niepewna" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Teoria szarych systemów – nowa metodologia analizy i oceny złożonych systemów. Przegląd możliwości
Grey systems theory – new methodology of analysis and evaluation of complex systems
Autorzy:
Cempel, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/203252.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
szare systemy
niepełna i niepewna informacja
prognozowanie
ocena wpływu
podejmowanie decyzji
grupowanie
Opis:
Większość złożonych systemów, jakie rozpatruje się w nauce, technologii i gospodarce, ma niepełne i niepewne informacje o swej strukturze i zachowaniu. Do grona metod, jakimi można je analizować i oceniać (probabilistyka, zbiory rozmyte i zgrubne), warto dołączyć teorię sza-rych systemów (GST), bo nie wymaga ona wielu założeń o wielkości i rozkładzie próbki tkwią-cych we wspomnianych metodach, a upoważniająca do zastosowań GST minimalna liczba danych n ≥ 4. Za jej pomocą można prognozować przyszłe zachowanie systemu, oceniać współzależność wektorów obserwacji oraz oceniać efektywność reakcji na możliwe sytuacje i podejmować optymalne decyzje w tym względzie, a także je grupować i badać skupienie.
Most of the complex systems we are considering in science, technology, social care and economy have uncertain and incomplete information concerning the system behaviour, its structure, boundaries, interaction with environment, etc. In order to omit these troubles and information lack, we use sometimes statistics and probabilistic approach, fuzzy and rough sets methodology. As it is shown in this review paper, we can use with much success new methodology – Grey Systems Theory (GST), which do not need any assumption concern-ing the distribution of sample, and high amount of data, because minimal number of obser-vations for GST use is only n ≥ 4. Using GST one can forecast the future behaviour of complex system, evaluate interdependence of its observation vectors (cause and effect), and evaluate optimal decisions possible to undertake in a given situations of decision making, as well as clustering of the similar systems.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie; 2014, 63; 9-20
0239-9415
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayes sharpening of imprecise information
Autorzy:
Kulczycki, B.
Charytanowicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908526.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
informacja niepewna
współczynnik kondycji
estymator jądrowy
funkcja strat
obliczenia numerycze
imprecise information
sharpening
conditioning factors
kernel estimators
Bayes decision rule
nonsymmetrical loss function
numerical calculations
Opis:
A complete algorithm is presented for the sharpening of imprecise information, based on the methodology of kernel estimators and the Bayes decision rule, including conditioning factors. The use of the Bayes rule with a nonsymmetrical loss function enables the inclusion of different results of an under- and overestimation of a sharp value (real number), as well as minimizing potential losses. A conditional approach allows to obtain a more precise result thanks to using information entered as the assumed (e.g. current) values of conditioning factors of continuous and/or binary types. The nonparametric methodology of statistical kernel estimators freed the investigated procedure from arbitrary assumptions concerning the forms of distributions characterizing both imprecise information and conditioning random variables. The concept presented here is universal and can be applied in a wide range of tasks in contemporary engineering, economics, and medicine.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2005, 15, 3; 393-404
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies