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Operadores de Agregación Dombi de Credibilidad Difusa Esférica y su Aplicación en Inteligencia Artificial

Autores: Khan, Neelam; Qiyas, Muhammad; Karabasevic, Darjan; Ramzan, Muhammad; Ali, Mubashir; Dugonjic, Igor; Stanujkic, Dragisa

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Operadores de Agregación Dombi de Credibilidad Difusa Esférica y su Aplicación en Inteligencia Artificial


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Análisis matemático

Palabras clave

Conjuntos de credibilidad difusa esféricos
SFCSs
Leyes operativas de Dombi
Operadores de agregación
Entropía
Toma de decisiones multiatributo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 34

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Recientemente se propuso extender el conjunto difuso esférico a conjuntos de credibilidad difusa esférica (SFCSs). En este artículo, definimos el concepto de SFCSs. Luego definimos nuevas leyes operativas para SFCSs utilizando las leyes operativas de Dombi. Se definen varios operadores de agregación de credibilidad difusa esférica como el promedio ponderado de Dombi de credibilidad difusa esférica (SFCDWA), el promedio ponderado ordenado de Dombi de credibilidad difusa esférica (SFCDOWA), el geométrico ponderado de Dombi de credibilidad difusa esférica (SFCDWG) y el geométrico ponderado ordenado de Dombi de credibilidad difusa esférica (SFCDOWG). También mostramos los aspectos de acotamiento, monotonicidad e idempotencia de los operadores sugeridos. Propusimos la entropía de credibilidad difusa esférica para encontrar la información de peso desconocida de los atributos. El análisis de simetría es una herramienta útil e importante en inteligencia artificial que puede ser utilizada en una variedad de campos. Para calcular el factor significativo, determinamos el método de toma de decisiones de múltiples atributos (MADM) utilizando los operadores sugeridos para SFCSs para aumentar el valor de los operadores evaluados. Para demostrar la efectividad y superioridad del enfoque sugerido, comparamos nuestros hallazgos con los de muchos otros enfoques.

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