Нечеткое, размытое множество 227 Нечетная вершина 47 Нечетная функция 391 Неэластичный спрос 426 Неявная функция 379 Нидерландский аукцион 25 Нижняя треугольная матрица 368 Низкочастотный фильтр 376 Низшие, низкокачественные блага 32, 227 Номинальная денежная единица 227 Номинальная зарплата 107 Номинальная процентная ставка 294 Номинальная шкала 394 Номинальное богатство 303 Номинальные данные 144, 227 Номинальные переменные, номинальные [c.477]
Агрегирование проводится на основе логических матриц. Трудности количественного измерения критериев, неточность исходных данных, а также размытость понятий приводят к целесообразности использования качественных шкал типа "отлично", "хорошо", "удовлетворительно", "плохо". Так, оценка "отлично" может соответствовать мировому уровню, оценка "хорошо" - уровню ниже мирового (лучший российский уровень), оценка "удовлетворительно" - средний российский уровень, а оценка "плохо" — худший российский уровень. [c.267]
Большинство камер оснащено системой автоматической фокусировки. Когда вы наводите объектив на фокус, резко будут выглядеть только предметы, расположенные на расстоянии, выбранном по шкале фокусировки. Все, что ближе или дальше, будет размыто. Зона, в которой можно взять объекты в фокус, называется глубиной резкости. [c.496]
Для топологических шкал отношение т не реализуется. Вместо него появляется отношение т, аналогичное нечеткому отношению моделирования. Отношения г22, г23 и г2е сохраняются. Они задаются с помощью специальных размытых квантификаторов вида незадолго до этого, вскоре, сейчас же после этого и т. п. Следовательно, эти отношения также связаны с функциями принадлежности и нечетким отношением моделирования. Наконец, отношение г-21 может задаваться либо как точное, либо опять-таки как нечеткое отношение моделирования (например, с помощью квантификатора вида почти одновременно). [c.119]
Начнем с формирования списка размытых квантификаторов, которые могут использоваться для оценки расстояния на топологической шкале расстояний. Конечно, этот список может быть более или менее обширным. В качестве примера рассмотрим список из 25 квантификаторов, перечисленных в левом столбце табл. 3.1. В ней показаны результаты экспериментов, проведенных на основе данного списка квантификаторов расстояния, для большой группы испытуемых. В столбцах указано число испытуемых, положивших карточку с соответствующим квантификатором в позицию, номер которой указан вверху. [c.125]
Словесные шкалы оценок соответствуют изменению качества от лучшего к худшему значению, эти шкалы — порядковые. Надо заметить, что использование этих шкал не исключает перехода к количественным оценкам, скажем, с использованием аппарата размытых, нечетких множеств, о котором речь шла выше. [c.337]
В настоящей работе предлагается вариационный подход к общей теории классификационного анализа данных. Используется размытая постановка задачи классификационного анализа, обобщающая многие частные постановки этой задачи. Для оценки качества размытой классификации используется широкий класс выпуклых функционалов. Этот класс включает значительную часть известных критериев качества классификации точек евклидова пространства и функционалы в неметрических шкалах. В том числе в него входят как частные случаи функционал средневзвешенной дисперсии функционалы экстремальной группировки параметров функционал диагонализации матрицы связи функционалы классификации в бинарных, номинальных и ранговых шкалах. [c.62]
Псевдофизические логики суть логики на шкалах. Шкалы бывают двух типов метрические и топологические. Метрические шкалы в свою очередь делятся на абсолютные и относительные. Топологические шкалы задают между фактами, проецируемыми на них, отношения нестрогого порядка, или размытые отношения, о которых говорилось в 2.11. Пусть, например, мы рассуждаем о пространственном расположении трех объектов a, b и с на прямой. Если в нашем распоряжении имеется абсолютная метрическая шкала, то на ней задан некоторый масштаб и зафиксировано начало отсчета. Предположим для простоты, что масштаб шкалы выбран так, что объекты, о которых идет речь, можно считать точечными, расположенными на делениях шкалы. Ситуация такого типа показана на рис. 3.10, а. При наличии абсолютной метрической шкалы все пространственные отношения на прямой легко вычисляются и не вызывают никаких проблем. Одна абсолютная шкала отличается от другой лишь расположением начальной точки и масштабом, что дает простые соотношения для перехода от одной шкалы к другой. На рис. 3.10,6 показана относительная шкала, а точка начального отсчета фиксируется только в самих описаниях, например В двух километрах за селом находится река, но до села мне еще идти три километра . Относительная метрическая шкала легко переводится в абсолютную. Формулы для такого преобразования тривиальны. [c.107]
Примером такого списка для временных размытых квантификаторов может служить последовательность очень давно, давно, недавно, совсем недавно, только что, сейчас, вскоре после этого, очень скоро, скоро, в недалеком будущем, в будущем. Более или менее ясно, что такая последовательность способна порождать некоторую порядковую шкалу. Для того чтобы последняя могла служить для целей вывода и пополнения описаний, необходимо перейти к более точному шкалированию. Для этого используется аппарат функций принадлежности, о которых шла речь в том же 2.11. Для каждого элемента из заданного списка строится с помощью эксперимента с людьми функция принадлежности этого элемента к отрезку [О, 1]. Затем выбирается такой уровнь отсечки а, который мог бы образовать хорошую шкалу на данном отрезке. Как уже говорилось выше (см. 2.11), это приводит к тому, что отрезок [О, 1] разбивается на непересекающиеся интервалы, каждый из которых соответствует с гарантированным уровнем функции принадлежности, равным 0<а< 1, некоторому элементу из списка, образующего словесную шкалу. Этот процесс показан на рис. 2.17 для размытых частотных квантификаторов. Для временных квантификаторов он реализуется аналогичным образом. [c.124]