|
| |
|
|
Some Results on Set-Valued Possibilistic Distributions
Kramosil, Ivan
When proposing and processing uncertainty decision making algorithms of various kinds and purposes we meet more and more often probability distributions ascribing to random events non-numerical uncertainty degrees. The reason is that we have to process systems of uncertainties for which the classical conditions like sigma-additivity or linear ordering of values are too restrictive to define sufficiently closely the nature of uncertainty we would like to specify and process. For the case of non-numerical uncertainty degrees at least the two criteria may be considered. First systems with rather complicated, but sophisticated and nontrivially formally analyzable uncertainty degrees. E.g., uncertainties supported by some algebras or partially ordered structures. Contrary, we may consider more easy non-numerical, but on the intuitive level interpretable relations. Well-known examples of such structures are set-valued possibilistic measures. Some perhaps interesting particular results in this direction will be introduced and analyzed in the contribution.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
|
Doplňování fragmentů posibilistických distribucí s hodnotami v úplném svazu podle principu maximální hodnoty entropie
Kramosil, Ivan
Jsou vyšetřovány booleovské posibilistické distribuce nabývající hodnot v potenční množině všech množin kladných celých čísel. Některé z těchto posibilistických hodnot však mohou být známy jenom částečně v tom smyslu, že pro charakteristickou posloupnost (identifikátor) dotyčné množinové hodnoty nejsou známy všechny členy příslušné posloupnosti. Je definována jednoduchá posibilistická entropická funkce a jsou zavedena a analyzována doplnění fragmentů posibilistických hodnot s ohledem na klasický (optimální nebo globální, v jistém smyslu) princip maximální entropie, jakož i s ohledem na jisté oslabení (lokální nebo pesimistické) tohoto principu.
|
|
| |
|
| |
|
|
Posibilistické entropické funkce s hodnotami ve svazu
Kramosil, Ivan
Entropické funkce s hodnotami ve svazu definované posibilistickou distribucí Pi na prostoru Omega jsou definovány jako střední hodnota (ve smyslu Sugenova integrálu) komplementu hodnoty Pi(omega) pro omega probíhající přes Mmega. Analýza je provedena paralelně pro dvě alternativní interpretace pojmu komplementu v uvažovaném úplném svazu. Pokud je tento úplný svaz úplně distributivní v definovaném smyslu, lze dokázat, že hodnota entropie pro posibilisticky nezávislé (neinteraktivní, jinak řečeno) součiny konečných posloupností posibilistických distribucí s hodnotami ve svazu je rovna supremu hodnot entropií pro jednotlivé posibilistické distribuce.
|
|
| |
host ::
RSS.