English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Tools annual

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Global: Zendy Plus annual

Global: Zendy Free Plan

Abstract Different types of uncertainty are widely spread in all areas of human activity. Probabilistic uncertainties are related to the chances of occurrence of random events. To deal with this kind of uncertainty, statistics and probability theory are successfully employed. Another kind of uncertainty, fuzzy uncertainties refer to imprecision and fuzziness of different kinds of measurements. To cope with this kind of uncertainty, the fuzzy set theory is used. This paper addresses widespread approaches to combining probabilistic and fuzzy uncertainties. The theoretical fundamentals of the approaches are considered within the context of the generalized theory of uncertainty (GTU). Dažāda veida nenoteiktības plaši izplatītas dažādās cilvēku darbības jomās. Vēsturiski pirmais nenoteiktības tips, kuram bija izstrādāti teorētiskie un praktiskie pamati, ir gadījuma notikumu iestāšanās izredzes (varbūtējās nenoteiktības). Varbūtības teorija izgājusi garu attīstības ceļu. Pašlaik varbūtības teorija nodrošina jaudīgu matemātisko aparātu specifisku nenoteiktību vadīšanai dažādās cilvēku darbības jomās. Taču varbūtības teorija un statistika nevar palīdzēt atspoguļot izplūdušus subjektīvus priekšstatus par relevanto reālo lielumu nenoteiktību (izplūdušās nenoteiktības). Lai tiktu galā ar tā da veida nenoteiktībām, veiksmīgi izmanto izplūdušo kopu teoriju. Taču nozīmīga interese ir varbūtējo un izplūdušo nenoteiktību kombinēšanai. Šajā rakstā tiek apskatītas atsevišķas pieejas tādām kombinācijām. Materiāla izklāsts notiek L. Zade vispārīgās nenoteiktību teorijas ietvaros. Šajā teorijā apgalvojuma vietā, ka informācija ir statistiska pēc savas būtības, tiek izmantots apgalvojums, ka informācija ir vispārināts ierobežojums. Otrkārt, teorija neizmanto bivalences jēdzienu, bet izmanto izplūdušo loģiku. Treškārt, šī teorija paredz tādu metožu izmantošanu, ar kuru palīdzību var apstrādāt informāciju, kura tiek izteikta dabīgā valodā. Šajā rakstā tiek minēti atsevišķie izplatītie ierobežojumi, kas atbilst dažādiem nenoteiktību kombinēšanas veidiem. Tiek piedāvāti ilustratīvie izplūdušās sadalījuma funkcijas un izplūdušās sadalījuma blīvuma funkcijas piemēri nosacītam gadījuma mainīgajam lielumam. Tiek apskatīts ilustratīvs izplūdušā gadījuma mainīgā piemērs. Tiek analizēti nenoteiktību kombinēšanas praktiskie piemēri: izplūdušo klasifikatoru konstruēšana, izplūdušo hipotēžu pārbaude, izplūdusī regresijas analīze un izplūdušās laika rindas. Darba nobeigumā ir parādīta turpmāko pētījumu nepieciešamība. Различного рода неопределённости широко распространены в разных областях человеческой деятельности. Исторически первым типом неопределённости, для которого были разработаны теоретические и практические основы, были шансы наступления случайных событий (вероятностные неопределённости). Теория вероятностей прошла большой путь развития. В настоящее время она обеспечивает мощный математический аппарат для управления неопределённости в различных областях человеческой деятельности. Однако теория вероятностей и статистика не могут помочь отобразить смутные субъективные представления относительно действительных значений релевантных неопределённых величин (нечёткая неопределённость). Для обращения с такого рода неопределённостями успешно используется теория нечётких множеств. Однако значительный практический интерес представляет комбинирование вероятностных и нечётких неопределённостей. Данная статья рассматривает некоторые наиболее распространённые подходы к такому комбинированию. Изложение материала производится в рамках общей теории неопределённостей Л. Заде. Согласно этой теории утверждение о том, что информация является статистической по своей природе, заменяется утверждением о том, что информация является обобщённым ограничением. Во-вторых, теория отказывается от использования понятия бивалентности и использует нечёткую логику. В-третьих, эта теория подразумевает использование таких методов, с помощью которых можно обрабатывать информацию, выраженную на естественном языке. В статье представлены некоторые распространённые ограничения, которые определяют различные виды комбинирования неопределённостей. Приведены иллюстративные примеры конструирования нечёткой функции распределения и нечёткой функции плотности распределения условной случайной переменной. Рассмотрен иллюстративный пример реализации нечёткой случайной переменной. Анализируются практические примеры комбинирования неопределённостей: конструирование нечётких классификаторов, нечёткая проверка гипотез, нечёткий регрессионный анализ и нечёткие временные ряды. В заключение показана необходимость дальнейших исследований в данной области.

Some Approaches to Combining Probabilistic and Fuzzy Uncertainties