Книга "Perceptual Computing. Aiding People in Making Subjective Judgments" объясняет, как "вычисления на основе слов" могут помочь в принятии субъективных суждений. Лотфи Заде, отец нечеткой логики, придумал термин "вычисления на основе слов" (CWW), чтобы описать методологию, в которой объектами вычислений являются слова и утверждения из естественного языка. "Perceptual Computing" объясняет, как реализовать CWW для помощи в важной области принятия субъективных решений, используя методологию, которая приводит к интерактивному устройству - "восприимчивому компьютеру" - который распространяет случайные и лингвистические неопределенности в субъективном решении таким образом, что это может быть смоделировано и отслежено принимающим решение.
Книга сосредоточена на трех компонентах "восприимчивого компьютера" - кодере, движках CWW и декодере - и затем предоставляет подробные приложения для каждого из них. В качестве математического инструмента для восприимчивого вычисления используются интервальные нечеткие множества второго типа (IT2 FS) и нечеткая логика, потому что такие нечеткие множества могут моделировать лингвистические неопределенности первого порядка, в то время как обычные нечеткие множества не могут.
Книга описывает, как отобразить словесные данные с их врожденными неопределенностями в IT2 FS, который улавливает эти неопределенности, используя меры неопределенности для количественной оценки лингвистических неопределенностей. Книга также объясняет, как сравнивать IT2 FS с помощью мер сходства и ранжирования, как вычислять подмножества одного IT2 FS в другом множестве, как агрегировать разнородные данные, от чисел до равномерных интервалов с весами и неравномерных интервалов до слов, а также как агрегировать несколько условий IF-THEN, чтобы сохранить целостность моделей IT2 FS.
Книга также содержит бесплатное программное обеспечение, основанное на MATLAB, которое позволяет читателям немедленно применять методологию восприимчивого вычисления и даже попробовать улучшить ее. "Perceptual Computing" является важным ресурсом для исследователей и студентов в области искусственного интеллекта и нечеткой логики, а также для исследователей операций, принимающих решения, психологов, компьютерных ученых и экспертов по вычислительному интеллекту.
Впервые объясняется, как "вычисление с помощью сведений" помогает в субъективных суждениях Лотфи Заде, отец нечеткой логики, произнес фразу "вычисление через сведения" ("Computing with Words" - "CWW"), описывая метод, когда объектами вычислений являются слова и предложения из естественного языка. "Perceptual Computing" объясняет как переводить "CWW" для помощи в важной теме составления субъективных суждений, используя метод, который ведет к интерактивному устройству – "Perceptunal Computer", которое передает случайные и языковые неопределенности потребителю действий, таким образом, что можно смоделировать и проверить их потребителем данных. Эта книга фокусируется на трех элементах "Perceptnal Computer" – кодировщик, механизмы "CWW", и декодер и затем предоставляет последовательные применения для каждого из них. Она использует интервальные нечеткие множества (IT2FS) и нечеткую логику как математический механизм для "Perceptonal Computing", потому что такие нечеткие множеств могу моделировать слова первого порядка и подобные лингвистические неопределенности, которые обычно не могут быть смоделированы нечеткими множествами этого типа. В зависимости от работы над составлением субъективных решений, выполненной Джерри Менделом и его учениками за прошедшее десятилетие, "Perceptneal Computing" показывает как применять основные суждения : Визуализировать данные со сведениями и их присущие неопределенности в IT2FS, которое фиксирует эти неопределенности Использовать меры неопределенности чтобы качественно оценивать лингвистические неопределеннсоти Сравнивать IT2FS2 с использованием схожих и рангнулся Подсчитывать обусловленность одного IT2FS в другом множестве Ахоптировать различные данные, начиная от чисел до униформно взвешенных интервалов до неоднородно взвешенных интервалы н до слов Звучать результирующие много fired IF-THAN правила так, чтобы был сохранен уровень непротиворечия между моделями IT2FS Exrasting свободно SOFTWARE для MATLAB также доступно онлайн, поэтомучлены могут использовать метод вычисления ровно сейчас, и даже попытаться улучшить его.
Объясняется впервые, как "вычисление с использованием слов" обеспечивает помощь при принятии субъективных решений в области, которую впервые описал Лотфи Заде, отец нечеткой логики. Книга объясняет, как применить метод "вычисления с использованием слов", чтобы помочь в трех важных областях — принятии субъективных суждений, используя методы обработки, которые приводят к интерактивному устройству — "Компьютер восприятия".
Электронная Книга «Perceptual Computing. Aiding People in Making Subjective Judgments» написана автором Wu Dongrui в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470599631
Описание книги от Wu Dongrui
Explains for the first time how «computing with words» can aid in making subjective judgments Lotfi Zadeh, the father of fuzzy logic, coined the phrase «computing with words» (CWW) to describe a methodology in which the objects of computation are words and propositions drawn from a natural language. Perceptual Computing explains how to implement CWW to aid in the important area of making subjective judgments, using a methodology that leads to an interactive device—a «Perceptual Computer»—that propagates random and linguistic uncertainties into the subjective judgment in a way that can be modeled and observed by the judgment maker. This book focuses on the three components of a Perceptual Computer—encoder, CWW engines, and decoder—and then provides detailed applications for each. It uses interval type-2 fuzzy sets (IT2 FSs) and fuzzy logic as the mathematical vehicle for perceptual computing, because such fuzzy sets can model first-order linguistic uncertainties whereas the usual kind of fuzzy sets cannot. Drawing upon the work on subjective judgments that Jerry Mendel and his students completed over the past decade, Perceptual Computing shows readers how to: Map word-data with its inherent uncertainties into an IT2 FS that captures these uncertainties Use uncertainty measures to quantify linguistic uncertainties Compare IT2 FSs by using similarity and rank Compute the subsethood of one IT2 FS in another such set Aggregate disparate data, ranging from numbers to uniformly weighted intervals to nonuniformly weighted intervals to words Aggregate multiple-fired IF-THEN rules so that the integrity of word IT2 FS models is preserved Free MATLAB-based software is also available online so readers can apply the methodology of perceptual computing immediately, and even try to improve upon it. Perceptual Computing is an important go-to for researchers and students in the fields of artificial intelligence and fuzzy logic, as well as for operations researchers, decision makers, psychologists, computer scientists, and computational intelligence experts.
