順序付け加重平均集計演算子とは

順序付け加重平均 (OWA) 演算子は、平均タイプの集計演算子のパラメータ化されたクラスを提供します。 これらの演算子は実用的な数学、特にファジィ論理で見られます。 それらを最初に提示したのはロナルド・R・イェーガーでした。 このクラスには、最大値、算術平均、中央値、最小値などのよく知られた平均演算子が多数含まれています。 言語で伝達される集計命令をシミュレートできるため、計算知能の分野で広く応用されています。

どのようなメリットがあるか

(I ) 以下のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 順序付き加重平均集計演算子

第 2 章: 行列ノルム

第 3 章: 逆ガウス分布

第 4 章: 予想される不足分

第 5 章: 不確実性理論

第 6 章: 最小二乗サポート ベクター マシン

第 7 章: タイプ 1 OWA 演算子

第 8 章: 一般化関数線形モデル

第 9 章: バーンバウム?サンダース分布

第 10 章: 正規基底

(II) 順序付き加重平均集計演算子に関するよくある質問に答えます。

(III) 多くの分野での順序付き加重平均集計演算子の使用例の実例。

(IV) 17 の付録で、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明し、順序付け加重平均集計オペレーターのテクノロジーを 360 度完全に理解できます。

本書の対象者>

専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類の順序付き加重平均集計演算子に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。