pattern recognition

Multi-criteria decision making based on novel distance measure in intuitionistic fuzzy environment

In comparison to fuzzy sets, intuitionistic fuzzy sets are much more efficient at representing and processing uncertainty.  Distance measures quantify how much the information conveyed by intuitionistic fuzzy sets differs from one another.  Researchers have suggested many distance measures to assess the difference between intuitionistic fuzzy sets, but several of them produce contradictory results in practice and violate the fundamental axioms of distance measure.

ПРОБЛЕМА ЗБІЖНОСТІ ПРОЦЕДУРИ ПОБУДОВИ КЛАСИФІКАТОРІВ У СХЕМАХ ЛОГІЧНИХ І АЛГОРИТМІЧНИХ ДЕРЕВ КЛАСИФІКАЦІЇ

Розглядається проблема збіжності процедури синтезу схем класифікаторів у методах логічних і алгоритмічних дерев класифікації. Запропонована верхня оцінка складності схеми дерева алгоритмів у задачі апроксимації масиву реальних даних набором узагальнених ознак з фіксованим критерієм зупинки процедури розгалуження на етапі побудови дерева класифікації. Даний підхід дає змогу забезпечити необхідну точність моделі, оцінити її складність, знизити кількість розгалужень та досягти необхідних показників ефективності.