Average individual classification probability function

• Autorzy: Landowski M. , Piegat A.

Warianty tytułu

PL

Przeciętna indywidualna funkcja prawdopodobieństwa klasyfikacji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

One of the main tasks of artificial intelligence is the creation of artificial computer brain able to realize artificial thinking based on linguistic concept. The basis of the realization of this task is the working out of models of human perception expressed in the form of linguistic quantifiers. The article presents the method of finding average individual classification probability function. The function is to present classification function of the average person in the group (population). According to the authors' knowledge average individual classification probability function are the novelty in the word literature.

PL

Jednym z głównych zadań sztucznej inteligencji jest stworzenie sztucznego komputerowego mózgu realizującego sztuczne myślenie bazujące na konceptach lingwistycznych. Podstawą realizacji tego zadania jest opracowanie modelu ludzkich percepcji wyrażonego w formie kwantyfikatorów lingwistycznych. Artykuł prezentuje metodę tworzenia przeciętnej indywidualnej funkcji prawdopodobieństwa klasyfikacji. Funkcja ta przedstawia funkcję klasyfikacji przeciętnej indywidualnej osoby w grupie (populacji). Według wiedzy autorów przeciętna indywidualna funkcja prawdopodobieństwa klasyfikacji jest nowością w literaturze światowej.

Słowa kluczowe

EN

probability theory; probabilistic model; average individual classification probability function; linguistic concept

PL

teoria prawdopodobieństwa; model probabilistyczny; przeciętna indywidualna funkcja prawdopodobieństwa klasyfikacji; koncept lingwistyczny

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 50, nr 11
• Strony: 12--15
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., wykr.

Twórcy

autor

Landowski M.

autor

Piegat A.

• Quantitative Methods Institute, Szczecin Maritime University, Szczecin

Bibliografia

• [1] Zadeh L. A.: Fuzzy Sets, Information and Control 8 (1965) 338-353.
• [2] Hisdal E.: Are Grades of Membership Probabilities. Fuzzy Sets and Systems 25 (1988), 325-348, North-Holland.
• [3] Cheeseman R.: An inquiry into computer understanding. Comput. Intell. 1988, vol. 4, 58-66.
• [4] Kandel A., Martins A., Pacheco R.: On the Very Real Distinction Between Fuzzy and Statistical Methods. Technometrics, August 1995, vol. 37, no 3, 276-281.
• [5] Piegat A., A New Definition of the Fuzzy Set, Int. J. Appl. Math. Comput. Sci. 2005, vol. 15. no 1, 125-140.