ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Theory and Optimization of Generalized Maximum Intuitionistic Fuzzy Entropy Methods

العنوان بلغة أخرى: الإطار النظري الأفضل لطرق الحدس الضبابي الانتروبي المعمم
المؤلف الرئيسي: الجنيدي، براء سلطان قسيم (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الناصر، أمجد ضيف الله (مشرف), الطالب، محمد محمود (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2020
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 83
رقم MD: 1106744
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية العلوم
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

30

حفظ في:
المستخلص: في نظرية المجموعة الضبابية، يعد تحديد توزيعات عدم اليقين للقيم الضبابية مشكلة مهمة ويجب تقديرها باستخدام المعلومات المتاحة حول القيم الضبابية. يمكن للحد الأقصى من طريقة الانتروبيا (MaxEnt)‏ حل هذه المشكلة بنجاح من خلال تعظيم مقياس الانتروبيا شانون رهنا بقيود اللحظة. باتباع أسلوب الحد الأقصى للانتروب، يتم تقديم مقياس الانتروبيا الغامض الذي يزيد من قيمة الانتروبيا الضبابية التي تخضع لبعض قيود اللحظة. على أساس نظرية التحسين الانتروبيا، تدرس طرق التعقيد الضبابي الأقصى المعمم وظيفة العضوية بناء على قيود اللحظات. تقدم هذه المنهجية وظائف خاصة على مجموعة مضغوطة معينة من دوال متجه العزم في شكل توزيعين، يشار إليهما في الأدبيات باسم MinMax (F) Entو MaxMax (F) Ent ، والتي تعطي أقل القيم وأعظمها الكون على أساس قيم دالة العضوية. في هذه الأطروحة، نركز على دراسة وصياغة أساليب الانتروبيا الغامضة القصوى المعممة للانتروبيا الضبابية (IFE)، ونقدم ما نسميه أساليب التعميم الضبابي الحدسي المعمم المعمم. من الاهتمامات الخاصة لمثل هذه الانتروبيا Vlachos و Sergiadis والتي هي مركز الاهتمام في هذا المجال. نحدد مشكلة التحسين ودراسة وجود الحل يخضع لقيود اللحظة من خلال طريقة Lagrange المضاعفة. تم إنشاء المدخل الضبابي الحدسي المعمم من خلال إيجاد التوزيعين MinMax (F) Ent و MaxMax (F) Ent. تمت دراسة التطبيق الواقعي لمجموعات البيانات في المجالات الطبية ومعالجة الصور لتوضيح ما إذا كان يمكن تطبيق الطريقة المتقدمة بنجاح في تحليل البيانات الغامضة، وتم قياس أداء هذه التوزيعات باستخدام معيار مربع كاي و RSME.

عناصر مشابهة