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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

New Model Distances and Uncertainty Measures for Multivalued Logic

verfasst von : Alexander Vikent’ev, Mikhail Avilov

Erschienen in: Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

There is an increasing importance of problems regarding the analysis of propositions of experts and clustering of information contained in databases. Propositions of experts can be presented as formulas of n-valued logic \(L_{n}\). This paper is concerned with defining metrics and degrees of uncertainty on formulas of n-valued logic. After metrics and degrees of uncertainty (as well as their useful properties) have been established, they are used for the cluster analysis of the sets of n-valued formulas. Various clustering algorithms are performed and obtained results are analyzed. Established methods can be further employed for experts propositions analysis, clustering problems and pattern recognition.

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Literatur
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Metadaten
Titel
New Model Distances and Uncertainty Measures for Multivalued Logic
verfasst von
Alexander Vikent’ev
Mikhail Avilov
Copyright-Jahr
2016
Buch
Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications

Print ISBN: 978-3-319-44747-6

Electronic ISBN: 978-3-319-44748-3

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-44748-3_9

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