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9783319939094 - Uncertainty Data in Interval-Valued Fuzzy Set Theory: Properties, Algorithms and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing, 367, Band 367) von P?kala, B... (4 Ergebnisse)
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Uncertainty Data in Interval-Valued Fuzzy Set Theory: Properties, Algorithms and Applications (Studies in Fuzziness and Soft Computing, 367)
Buch 134 von 183: Studies in Fuzziness and Soft ComputingAnbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Uncertainty Data in Interval-Valued Fuzzy Set Theory: Properties, Algorithms and Applications
Buch 134 von 183: Studies in Fuzziness and Soft ComputingAnbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Uncertainty Data In Interval-valued Fuz
Buch 134 von 183: Studies in Fuzziness and Soft ComputingAnbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USA
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Uncertainty Data in Interval-Valued Fuzzy Set Theory : Properties, Algorithms and Applications
Buch 134 von 183: Studies in Fuzziness and Soft ComputingSprache: Englisch
Verlag: Springer International Publishing, 2018
ISBN 10: 3319939092 ISBN 13: 9783319939094
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book offers an introduction to fuzzy sets theory and their operations, with a special focus on aggregation and negation functions. Particular attention is given to interval-valued fuzzy sets and Atanassov's intuitionistic fuzzy sets and their use in uncertainty models involving imperfect or unknown information. The theory and application of interval-values fuzzy sets to various decision making problems represent the central core of this book, which describes in detail aggregation operators and their use with imprecise data represented as intervals. Interval-valued fuzzy relations, compatibility measures of interval and the transitivity property are thoroughly covered. With its good balance between theoretical considerations and applications of originally developed algorithms to real-world problem, the book offers a timely, inspiring guide to mathematicians and engineers developing new decision making models or implementing/applying existing ones to a wide range of applications involving imprecise or incomplete data.
