Линейная частичная информация

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

Общее описание[править | править исходный текст]

Теория линейной частичной информации (англ. Linear Partial Information — LPI), применяемая для принятия решений на основании нечёткой логики (англ. fuzzy logic) при неполной или неаккуратной доступной информации. Швейцарский математик Эдуард Кофлер изобрёл эту теорию в 1970 году.

Определение[править | править исходный текст]


Любая стохастическая частичная информация SPI(p) которую можно считать решением системы линейных неравенств, называется линейной частичной информацией LPI(p) описывающей апостериорную вероятность p. Эту информацию считаем нечёткостью линейной частичной информации об апостериорной вероятности p, соответствующей представлению линейной нечёткой логики.

Избранная библиография[править | править исходный текст]

  • Эдуард Вафлер– Entscheidungen bei teilweise bekannter Verteilung der Zustände, Zeitschrift für OR, Vol. 18/3, 1974
  • Эдуард Вафлер- Extensive Spiele bei unvollständiger Information, in Information in der Wirtschaft, Gesellschaft für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Band 126, Берлин 1982
  • Эдуард Кофлер- Equilibrium Points, Stability and Regulation in Fuzzy Optimization Systems under Linear Partial Stochastic Information (LPI), Proceedings of the International Congress of Cybernetics [1] and Systems, AFCET, Париж 1984, pp. 233-240
  • Эдуард Кофлер- Decision Making [2]under Linear Partial Information[3]. Proceedings of the European Congress EUFIT, Ахен, 1994, p. 891-896.
  • Эдуард Кофлер- Linear Partial Information with Applications. Proceedings of ISFL 1997 (International Symposium on Fuzzy Logic), Цюрих, 1997, p.235-239.

Ссылки[править | править исходный текст]

  • Статья о Кофлере в английской Википедии[4]
  • Методы использования линейной частичной информации[5]
  • Теория линейной частичной информации и её применения[6]
  • Применения теории линейной частичной информации в области американской экономической политики[7]
  • Практические решения при помощи теории линейной частичной информации[8]
  • Стохастическое программирование применяя нечеткую линейную частичную информацию[9]
  • Быстрые решения применяя линейную частичную информацию[10]

См. также[править | править исходный текст]