Șoc integral pe o măsură neclară. Cu privire la aplicarea practică a măsurilor neclare și integrala șocului. Metode de modelare a probabilității evenimentelor bazate pe analiza metodei „arborelui” incidentelor și evenimentelor. directii
Experiența lucrărilor disponibile ne permite să tragem următoarele concluzii despre posibilitatea utilizării acestor metode pentru studiul terasamentelor feroviare.
Pentru metoda PGZ:
> studiu încrezător al caracteristicilor structurale ale părții superioare a terasamentelor feroviare la o adâncime de 1-10 m (în funcție de umiditate, salinitatea solului) sau la acoperișul solurilor argiloase, care sunt un mediu absorbant pentru o undă electromagnetică;
> cercetarea continuă a terasamentelor feroviare;
> costuri mai mici prin reducerea volumului operațiunilor miniere și de forare, reducerea timpului pentru obținerea rezultatului final al lucrărilor de explorare, nu este nevoie să întrerupeți circulația trenurilor;
> îmbunătățirea siguranței materialului rulant prin tehnici de inspecție nedistructivă;
> reducerea erorilor la analizarea cauzelor deformațiilor și, în consecință, la realizare soluții de proiectare.. De exemplu, scăderea terasamentului,
Niciuna după reparații majore, din cauza lipsei de informații despre forma acoperișului solurilor argiloase.
Pentru metoda EDZ:
> determinarea operațională a adâncimii acoperișului solurilor argiloase;
> obținerea proprietăților fizice și mecanice ale solurilor din câmp;
> utilizarea rezultatelor obținute pentru corectarea datelor metodei PPP;
> studierea terasamentului la o adâncime de 15m, care este limitată de posibilitățile de instalare.
Ultimul dintre argumentele enumerate nu se aplică solurilor care conțin peste 10% incluziuni grosiere.
Dezavantajul ambelor metode este utilizarea limitată în profunzime și o dependență puternică de caracteristicile compoziției solului. În acest sens, este necesar să se aplice aceste metode în combinație cu prospecții seismice și electrice superficiale, care vor crește adâncimea cercetării la zeci de metri.
Lucrarea a fost acceptată pentru publicare la 29 iunie 2006.
S.A. Sakulin
Vizualizarea operatorului de agregare pe baza integralei Choquet peste o măsură impar de ordinul 2
Agregarea criteriilor numerice este o metodă de combinare a acestora într-un singur criteriu numeric (rezultatul agregării) pentru a exprima efectul cumulativ al acestor criterii. Agregarea este utilizată în inferența și recunoașterea fuzzy, în problemele de luare a deciziilor cu mai multe criterii. Un operator de agregare este adesea numit unul care a dat unele
proprietățile operatorului ACC: i - ", unde H
Numărul de criterii. Unele dintre aceste proprietăți sunt constante și corespund tipului de operator de agregare selectat. Restul proprietăților sunt stabilite de expert pe baza viziunii sale asupra procesului de agregare a criteriilor. Proprietățile stabilite de expert sunt exprimate folosind parametrii operatorului de agregare, în timp ce proprietățile constante ale operatorului nu depind de valorile acestor parametri.
Până în prezent, nu există o abordare formală generală a construirii operatorilor de agregare bazată pe cunoștințe de specialitate; se lucrează în această direcție. Seturi de condiții fundamentale sunt propuse pentru definiția formală a operatorului de agregare. Trebuie remarcat faptul că aceste seturi de condiții nu sunt compatibile între ele. Se propune un set de condiții mai puțin stricte, în conformitate cu care
Operatorul de agregare AGG al criteriilor gH este definit după cum urmează: Definiție 1 Operatorul de agregare AGG este o funcție i -> care îndeplinește următoarele condiții:
Identitate în cazul unității: dacă H = 1, u AGG = gH;
Condiții de frontieră:
AGG = 0; AGG [1, ..., l] = l;
Nedescrescând: gH)<{g[ g"H)^>
AGG.
Vom rămâne la această definiție. Toate condițiile suplimentare impuse operatorului de agregare vor fi adăugate celor enumerate și vor corespunde preferințelor expertului.
Criteriile sunt independente dacă influența asupra rezultatului agregării datorită schimbării fiecăruia dintre ele (cu valorile fixe ale celorlalte criterii) nu depinde de valorile celorlalte criterii.
riev, În caz contrar, criteriile sunt dependente. În general, criteriile sunt, de asemenea, dependente.
Conceptele de măsură fuzzy și integral fuzzy sunt utilizate pentru a reflecta cunoștințele experților despre dependențele dintre criterii.
Definiție 2 O măsură neclară (discretă) este
funcția y /: 27 ->, unde 2 ") este ansamblul tuturor subseturilor setului de indici ai criteriilor Y - (1, ..., H), care îndeplinește condițiile: y / (0) = 0, = t> cH =><^(Я)
Vom omite acoladele, în loc de (/), (/, y) scriind /, I], respectiv. In loc de
notația „criteriu cu index / e 3” pentru concizie vom folosi și „criteriul I”.
În general, o măsură neclară nu este aditivă sau
y / (p) n-y / (B ~) Phy / f ^ B) unde D Bs /; £> nB = 0. Valoarea măsurii u / f) poate fi interpretată ca „greutate” sau „importanță” a subsetului O al setului de criterii Y.
Fie dc (7- (z "și y). Apoi, criteriile f și y interacționează pozitiv (sau, urmând termenii teoriei jocurilor, tind să coopereze) dacă contribuția locală a criteriului y" la orice subset de criterii,
u / f și / și y) - u / f și 0> y / (O și y) -y / f) - (1) Criteriile f și y sunt independente dacă egalitatea
u / φ și I și y) -y / φ și 0 = y) - ^ φ). (2)
Criteriile / și y interacționează negativ (sau, urmând termenii teoriei jocurilor, au o tendință opusă celei de cooperare) dacă contribuția locală a criteriului y la orice subset de criterii care conține
criteriul I este mai mic decât contribuția locală a criteriului y la același subset în care criteriul r este exclus:<у/(£Юу)-у/(£>) "(3) Miro ^ N și Bopecla au propus următoarea definiție a indicelui de interacțiune dintre criteriile I și y:
„(N- | L | -2)! | 1) |! G. (4)
I PI A, 1 și y) - q, (B u |) - y (A și A + y (t>)]
Acest indice este interpretat ca o medie ponderată a impactului total produs de criteriile / și y, împreună, în total
combinații considerate, Când indicele /(?",./) este pozitiv (negativ), relația dintre criteriile I și y se numește pozitivă (negativă).
Indicele de interacțiune dintre criteriile unui subset în 1997 a fost introdus de bgazcI ca o generalizare naturală a cazului particular atunci când | 2? | = 2:
Corelația este cea mai cunoscută și mai intuitivă dintre dependențele dintre criterii. Două criterii r, y e Y sunt corelate pozitiv dacă expertul poate observa o corelație pozitivă între contribuțiile la rezultatul agregării asociate cu criteriile r și respectiv y.
Corelația pozitivă dintre criterii va fi apoi exprimată prin inegalitatea y / (y)< УЧО + УО) С учётом других комбинаций, если критерии I и у положительно коррелированны, то локальный вклад критерия у в любую комбинацию критериев, содержащую критерий I, строго меньше, чем локальный вклад критерия у в той же самой комбинации, где критерий I исключён, то есть справедливо неравенство (3).
Acum, să presupunem că criteriile f și y sunt corelate negativ, apoi y / (z, y)> y / (z) + y (y), ținând cont de alte combinații, se menține inegalitatea (1). Dacă criteriile / și y nu sunt corelate,
egalitatea (2) este adevărată.
Un alt tip de dependență este substituirea (interdependența) criteriilor. Luați în considerare din nou criteriile r și y. Să presupunem că expertul consideră că îndeplinirea unui singur criteriu produce aproape același efect ca îndeplinirea ambelor.
Aici, importanța unei perechi de criterii y se apropie de importanța fiecăruia dintre ele separat, chiar dacă există alte criterii. În acest caz, observăm că criteriile / și y sunt aproape înlocuibile sau interschimbabile. În acest caz, la fel ca în cazul unei corelații pozitive a criteriilor, inegalitatea (3) este îndeplinită.
În schimb, examinatorul poate susține că îndeplinirea unui singur criteriu poate produce un efect foarte mic în comparație cu îndeplinirea ambelor. Apoi putem vorbi despre interdependența lor, modelată de o măsură fuzzy y / astfel încât
inegalitate (1).
Rețineți că, spre deosebire de fenomenul corelării criteriilor, substituția și interdependența dintre criterii nu pot fi detectate prin observarea statistică. Ele reprezintă doar opinia expertului cu privire la relația dintre importanța criteriilor, indiferent de contribuția acestor criterii la rezultatul agregării,
Dependența criteriului preferat și opusul său, independența preferată, sunt bine cunoscute în teoria utilității. Presupune
că preferințele expertului asupra setului de realizări ale criteriilor A sunt cunoscute și exprimate printr-o relație de ordin non-strict.
Definiția 3 Un subset de criterii B a3 este numit preferabil independent de subsetul J - D dacă și numai dacă, pentru fiecare pereche de realizări ale criteriilor, din
(% D> £ J-D) t. (% "D,% J-D) urmează pentru unele realizări.
g / _¿), unde înseamnă relația de preferință (ordinea non-strictă) pe A. În caz contrar, subsetul criteriilor B c: 3 este de preferință dependent de subsetul 3 - /),
Integrala fuzzy Choquet (Ciocie!), Introdusă în 1974 de Bidepo pe baza măsurilor Choquet neaditive, este utilizată ca operator de agregare, ceea ce permite reflectarea cunoștințelor expertului despre dependențele dintre criterii, alegând valorile parametrii corespunzători. Utilizarea sa pentru construirea operatorilor de agregare pentru criterii dependente este discutată în. În special, independența preferată a criteriilor, modelată utilizând integrala Choquet, este luată în considerare în.
Definiție 4 Fuzzy (discret) Choquet integral al criteriilor g1, ..., gн în ceea ce privește măsura fuzzy
y / e ^ este definit de expresie
unde (*) înseamnă o permutare a indicilor în Y astfel încât - - X (H) »4n) = ((A), ..., (H)) și
Integrala Choquet are următoarele proprietăți
Satisfacția limitelor SN „(0, ..., 0) = 0, SNAD1, ..., 1) = 1;
Non-descrescătoare:
Idempotență:
I, = 2 GBP = = OT, =
Din aceste proprietăți rezultă că integralul Choquet corespunde definiției operatorului de agregare adoptat de noi. Pentru reflecție la agregare, expert
cunoștințe despre dependențele dintre criterii, este necesar să se specifice o măsură fuzzy y /.
O măsură fuzzy poate fi reprezentată într-un mod unic, astfel încât = ^ a (B), unde
Cc /; a (O) este o funcție setată pe 3, care în combinatorică se numește funcția Möbius față de y / și este exprimată prin formula:
φ) = £ (-1)% (£>), unde c c 3. Nu fiecare
setul de coeficienți 2 π (t) poate reprezenta o măsură neclară y /, condițiile la limită și condiția de monotonie trebuie să fie îndeplinite:
a (0) = 0; ]> (£>) = 1;
O măsură fuzzy y / este aditivă dacă y / f) + y / (B) = \ 1 / (pB), unde D1) n5 = 0. În acest caz, pentru ao seta, trebuie să setați valorile R ale greutățile: y / (H). În cazul general, este necesar
este posibil să setați cele 2 valori ale greutăților corespunzătoare
Al doilea subset al setului 3.
Este evident că, chiar și cu un relativ mic
numărul de criterii H = \ s \ expertul nu poate da
atât de multe informații. În plus, valoarea valorilor u / f) nu este întotdeauna clară pentru un expert. În multe cazuri, expertul este capabil să judece importanța criteriilor individuale, a perechilor de criterii, dar nu și a importanței subseturilor de criterii, constând dintr-un număr mai mare de criterii. Și invers, dacă este specificată o măsură neclară, expertul nu este în măsură să judece valorile acesteia în funcție de subiectul său,
Pentru a depăși problema formalizării cunoștințelor de specialitate cu un număr mare de valori
greutăți (2i), braisc a propus conceptul de condiții neclare: măsoară £. COMANDA £< |У| = Я . Суть этой концепции заключается в том, что для упрощения задания нечётких мер из рассмотрения исключаются зависимости между более чем к - критериями.
Luați în considerare cazul ordinului 2, care, în conformitate cu considerațiile de mai sus, este cel mai interesant din punct de vedere practic, Acțiune
într-adevăr, numai
Н + Сгн = Н + -
2! (Eu -2)! 2 coeficienți sunt necesari în acest caz pentru a determina valoarea unei măsuri fuzzy, și anume:
1 / (0 = a (i), i € J; y / (ij) = ail) + a (j) + ci (ij), (i, j) –3. Coeficienții rămași sunt apoi:
Rețineți că cazul de ordinul doi este echivalent cu presupunerea că indicele de interacțiune I (B) este egal cu
zero pentru subseturi de cel puțin trei elemente. În acest caz, integralul Choquet va lua forma:
Indicele de interacțiune dintre criteriile / și y: I (i, j) = a (ij), (/, y ") eY, Rețineți, de asemenea, că a (r) e [OD] pentru toți voi J, I (i , j) e [-1,1] pentru toate (z, y) e Y. În cele din urmă, în acest context, condițiile (6) pentru coeficienții a (0), a (i), a (i, j), ((i, j) ej), definind o măsură neclară, ia forma:
a (0) = 0; 2> (0+ X * G0 = 1
a (i)> 0 Vi е J (9)
a (i) + £ a (ij)> 0, Vi e J, Vi) cu Y - (/)
Să revenim la dependențele considerate anterior între criteriile pentru cazul modelului de ordinul doi.
Fie Z) c; (/ - (iuy ")), apoi pe baza (11) noi
putem scrie expresii pentru o măsură neclară de ordinul 2 al subseturilor corespunzătoare:
y (B) = ^ a (p) + X (U
/> s = Z) (p, q) c, D p & D
J ^ a (p) + £ «(/>) + £ «(/"")"<-£ «(дО +«(0 + «О")+«(У)
pv-D 1p.<})£й peD p*D
Dacă criteriile i și y sunt corelate pozitiv, inegalitatea (3) este îndeplinită; substituind expresiile (10), (11), (12), (13) în ea, obținem:
^ a (pL + au) + a (d)<^а(рЛ+а(Л ^ «G0< 0.(14)
Prin urmare, pentru a reflecta corelația pozitivă a criteriilor i și y în cazul unui model de ordinul doi, este suficient să setați indicele de interacțiune I (ij) = a (ij)< 0, не принимая во внимание остальные критерии и зависимости.
În cazul unei corelații negative a criteriilor i și y, indicele interacțiunii lor este setat I (ij)> 0, care, similar cu (14), va reflecta inegalitatea (1),
Dacă criteriile nu sunt corelate, atunci următoarea expresie este adevărată:
X a (PJ ") + a (A + = Z + aU) =>
Cazul substituirii criteriilor \ u) se caracterizează prin inegalitate (3) și, respectiv, interdependență (1). Vom presupune că, dacă expertul consideră că criteriile / și y sunt înlocuibile (interdependente), el nu va lua în considerare simultan corelația lor pozitivă sau negativă în model. Într-adevăr, corelația pozitivă (negativă) a criteriilor este dezvăluită pe baza observațiilor statistice ale expertului, în timp ce substituția (interacțiunea) nu este altceva decât opinia sa asupra necesității de a satisface aceste criterii, care are o prioritate mai mare atunci când alege valoarea rezultatului agregării.
Acum ajungem la o problemă dificilă: cum să exprimăm dependența preferată sau independența criteriilor cu ajutorul unei măsuri neclare. De la începutul utilizării măsurilor fuzzy și integrale pentru construirea operatorilor de agregare, s-a înțeles că non-aditivitatea unei măsuri fuzzy ar trebui să permită modelarea dependenței preferate a criteriilor. Cu toate acestea, nu a fost încă dezvoltat un aparat care să facă posibil acest lucru strict formal; chiar fenomenul dependenței preferate de criterii a fost slab studiat. Migom și Zidepo au demonstrat următoarea teoremă:
Teorema 1 Fie gl9 ... i setul de criterii. Notăm prin gJ_ (i) realizarea criteriilor gj, unde у е 3 - (/). Aici gt se numește un criteriu integral dacă 3 gi, g "¡astfel încât
0d Reduceți setul de operatori de agregare de către operatori pe baza integralei Choquet, adică gw) = Cffw (gl, ..., 8n). Acea-
unde, dacă avem cel puțin trei criterii inalienabile, atunci următoarele afirmații sunt echivalente:
1. criteriile gl, ..., gн sunt preferate reciproc
independent;
2. măsura fuzzy y / este aditivă.
Astfel, dependența preferată (independența) criteriilor se va reflecta folosind integralul Choquet din ordinul 2 folosind o măsură fuzzy bazată pe indicii de interacțiune a criteriilor (corelație și substituire), precum și ordinea parțială pe setul de realizări ale criteriilor A (eșantion de instruire).
În prezent, există aplicații cunoscute ale integralei Choquet ca operator de agregare în unele aplicații practice. În special, este luat în considerare sistemul de alegere a interfeței software optime, este descris sistemul de recunoaștere a vorbirii și este dată descrierea sistemului de navigație pentru pietoni care utilizează integrala Choquet.
Utilizarea mai extinsă a acestui instrument este împiedicată de înțelegerea intuitivă slabă a multora
specialiști practici. Pentru a depăși această circumstanță, se poate utiliza mecanismul de vizualizare prin asocierea unui obiect fizic bine cunoscut cu integrala Choquet.
Autorul propune o metodă de vizualizare a construcției unui operator de agregare pe baza integralei Choquet de ordinul 2. Această metodă se bazează pe ideea unei metafore de echilibru. Această idee este de a stabili o corespondență între un obiect real, în raport cu care o reprezentare intuitivă naturală este bine dezvoltată și un obiect matematic - operatorul de agregare. O pârghie acționează ca un astfel de obiect real, care este fixat în punctul de sprijin de un arc cu un coeficient de rigiditate constant egal cu unul (Fig, 1). Greutățile sunt plasate pe pârghie care corespund importanței sau „greutăților” criteriilor. Se ia în considerare o familie de operatori de agregare care pot fi construiți pe baza metaforelor de echilibru. Integrala Choquet nu face parte din această familie. Pentru a construi un mecanism de vizualizare pentru integrala Choquet de ordinul 2 bazat pe metafora balanței, modificăm metafora balanței.
Pentru a putea lua în considerare interacțiunea criteriilor în cazul unui model de ordinul doi, este necesar să se reflecte în metafora echilibrului influența indicilor de interacțiune a criteriului / (//) asupra rezultatului agregării. Gama de valori a acestor indici este intervalul [-
Pe baza acestui interval de valori, vom alege intervalul [-1,1] pentru scara pârghiei. Ca element neutru pe scara pârghiei (sau locul atașamentului), alegem 0.
mm (t., t.) asociat cu greutățile | / ((/) |, dacă 1 (y)< 0. В случае, если индекс взаимодействия критериев /((/)>0 la greutatea criteriului
vom adăuga valoare
În fig. 1 prezintă construcția descrisă mai sus a soldului pentru cazul a două criterii, al căror indice de interacțiune 7 (1,2) este negativ. Să scriem, în conformitate cu a doua lege a lui Newton, ecuația de echilibru pentru cazul prezentat în Fig. 1,
Evident, o creștere a numărului de criterii nu va duce la modificări ale structurii soldului, notăm ecuația corespunzătoare:
Această expresie este echivalentă cu integrala Choquet de ordinul doi,
Să luăm acum în considerare modelarea calitativă a dependențelor dintre criterii utilizând mecanismul de vizualizare propus și operatorul de agregare corespunzător. În conformitate cu scara de agregare (Fig. 1), vom numi momentul de rotație al pârghiei, direcționat în sens invers acelor de ceasornic, negativ și direcționat în sensul acelor de ceasornic - pozitiv.
În cazul unei corelații pozitive a criteriilor sau a substituirii acestora, vom afișa interacțiunea lor negativă modelată de inegalitate (3) atunci când construim un echilibru.
În zona negativă a scării pârghiei în același timp
sarcina va fi localizată | / (?) ") | la o distanță de semnul zero.
Orez. 1. Vizualizarea integralei Choquet bazată pe metafora echilibrului
Pârghia va fi afectată de un cuplu negativ datorat valorilor I (ij)<0 и
min (g., g-y). Mai mult, totalul pozitiv
moment de rotație datorat greutăților y / (i) și
y / (j) i situat la distanțe g. și g. din
marca zero, va fi parțial compensată de momentul negativ I (ij) mm (g ;, gy).
În cazul corelației negative a criteriilor i și j sau a interdependenței lor, indicele interacțiunii lor este setat f (r>)> 0, care va reflecta inegalitatea (1). Un cuplu pozitiv va acționa asupra pârghiei datorită valorilor I (ij)> 0 și
mm (gi, gj). În acest caz, momentul pozitiv total de rotație datorat greutăților și situat la distanțe g. și g. de la punctul zero va fi întărit de un moment pozitiv / (//) min (gi9gj).
Dacă criteriile nu sunt corelate și nici înlocuibile sau interdependente, atunci I (ij) = 0 și putem observa agregarea unor criterii independente. În acest caz, poziția pârghiei va fi determinată de acțiunea momentelor pozitive.
Si V (i) și gj yf (J).
Conform teoremei 1, în cazul independenței preferabile a criteriilor, poziția pârghiei va fi determinată și de acțiunea momentelor pozitive g. y / (r) și g. y / (j).
Metoda de vizualizare propusă va permite dezvoltatorilor de aplicații practice să aibă o viziune intuitivă a construirii operatorilor de agregare pe baza integralei Choquet de ordinul 2. Aplicarea acestei metode va facilita, de asemenea, sarcina de a instrui un expert pentru a formaliza cunoștințele în domeniul său de activitate prin intermediul unui aparat relativ nou de măsuri și integrale fuzzy.
Lista bibliografică
1. Grabisch M., Orlovski S., Yager R. Fuzzy Aggregation of numeric Preferences, In R, Slowinski, editor, Fuzzy Sets in Decision Analysis, Operations Research and Statistics, Kluwer Academic, 1998, 43 p.
2. Belenky A.G. Alegerea scalelor și a operatorilor de agregare în construcția sistemelor inteligente de gestionare a informațiilor fuzzy. -M.: MEI, 1999.50 p.
3. Ovchinnikov, S., Despre procedurile de agregare robuste, Operatori de agregare pentru fuziune sub Fuzziness. Bouchon-Meunier B. (eds.) 1998, pp. 3-10.
4. Primar, G. și Trillas E., Despre reprezentarea unor funcții de agregare, Proceeding of ISMVL, 1986, pp. 111-114.
5. Mesiar R. și KomornOkova M., Aggregation Operators, Proceeding of the XI Conference on applied Mathematics PRIM "96, Herceg D., Surla K. (eds.), Institute of Mathematics, Novi Sad, 1997, pp. 193- 211.
6. Moulin E. Luarea deciziilor prin cooperare: Axiome și modele. -M .: Mir, 1991, - 464 p.
7. M Sugeno, Teoria integralelor fuzzy și a aplicațiilor sale, dr. Teză, Tokyo Institute of Technology, Tokyo, 1974, 237 p.
8.M. Grabisch, măsuri fuzzy discrete aditive de ordine k și reprezentarea lor, Fuzzy Sets & Systems 92, 1997, pp. 167-189.
9. T. Murofushi și S. Soneda, Tehnici pentru citirea măsurilor fuzzy (III): indice de interacțiune, în: 9th Fuzzy System Symposium, Sapporo, Japonia, mai 1993, pp. 693-696.
10. P. Wakker. O bază comportamentală pentru măsuri neclare. Fuzzy sets & Systems, 37, 1990, pp. 327-350.
11. G. Choquet. Teoria capacităților. Annales de I "lnstitut Fourier, 5, 1953, pp. 131-295.
12. T. Murofushi, M. Sugeno Non-aditivitatea măsurilor fuzzy reprezentând dependența preferențială, 2nd Int. Conf. On Fuzzy Systems and Newral Networks, lizuka, Japonia, iulie 1992, pp. 617-620.
13. Stanley P. Combinatorie enumerativă, - M.: Mir, 1990. -440 p.
14. M. Sicilia, E. Garsia, T. Calvo An Inquiry-Based Method for Choquet Integrated-based Aggregation of Interface Usability Parameters RepDblica Checa Kybemetica, 39 (5), 2003, pp. 601-614.
15. T. Pham, M. Wagner, Normalizarea similarității pentru verificarea vorbitorilor prin fuziune fuzzy, The Journal of the Pattern Recognition Society 33, 2000, pp. 309-315.
16. Y. Akasaka și T. Onisawa, Navigare pietonală care reflectă preferința individuală pentru selectarea traseului -Evaluarea adaptării modelului de preferință individuală-, Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics, Vol. 18, nr. 6, 2006, pp. 900-910.
17. M. Detyniecki și B. Bouchon-Meunier, Construirea unui operator de agregare cu un echilibru, Proceedings of the International Conference on Information Processing and Management of Incertainty in Knowledge-Based Systems, Madrid, Spania, iulie 2000, pp. 686-692.
Lucrarea a fost acceptată pentru publicare la 21.03.07.
Dacă această publicație este sau nu luată în considerare în RSCI. Unele categorii de publicații (de exemplu, articole în abstract, știință populară, reviste de informații) pot fi postate pe platforma site-ului web, dar nu sunt luate în considerare în RSCI. De asemenea, articolele din reviste și colecții excluse din RSCI pentru încălcarea eticii științifice și a publicării nu sunt luate în considerare. "> Inclus în RSCI ®: da | Numărul de citări ale acestei publicații din publicațiile incluse în RSCI. În același timp, publicația în sine nu poate fi inclusă în RSCI. Pentru colecțiile de articole și cărți indexate în RSCI la nivelul capitolelor individuale, este indicat numărul total de citări ale tuturor articolelor (capitole) și colecției (carte) în ansamblu. "> Citate în RSCI ®: 13 |
Dacă această publicație este sau nu inclusă în nucleul RSCI. Nucleul RSCI include toate articolele publicate în reviste indexate în colecția Web of Science Core Collection, Scopus sau bazele de date Russian Science Citation Index (RSCI). "> Inclus în nucleul RSCI ®: Nu | Numărul de citări ale acestei publicații din publicații incluse în nucleul RSCI. În același timp, publicația în sine nu poate fi inclusă în nucleul RSCI. Pentru colecțiile de articole și cărți indexate în RSCI la nivelul capitolelor individuale, este indicat numărul total de citări ale tuturor articolelor (capitole) și colecției (carte) în ansamblu. "> Citate din nucleul RSCI ®: 2 |
Rata de citare normalizată de jurnal este calculată prin împărțirea numărului de citări primite de un anumit articol la numărul mediu de citate primite de articole de același tip din același jurnal publicate în același an. Indică cât de mult articolul este mai mare sau mai mic decât media articolelor din revista în care este publicat. Se calculează dacă RSCI are un set complet de numere pentru un anumit an pentru un jurnal. Indicatorul nu este calculat pentru articolele din anul curent. "> Citații normale pentru jurnal: 24.443 | Factorul de impact pe cinci ani al revistei în care a fost publicat articolul, pentru 2018. "> Factorul de impact al revistei în RSCI: |
Rata de citare normalizată în funcție de domeniu este calculată prin împărțirea numărului de citări primite de o publicație dată la numărul mediu de citări primite de publicațiile de același tip din același domeniu publicate în același an. Arată modul în care nivelul unei publicații este mai mare sau mai mic decât nivelul mediu al altor publicații din același domeniu al științei. Pentru publicațiile din anul curent, indicatorul nu este calculat. "> Citare normală după direcție: 4,015 |