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Interval linguistic-valued intuitionistic fuzzy concept lattice y su aplicación a la extracción de reglas de asociación lingüística

Autores: Pang, Kuo; Fu, Chao; Zou, Li; Wang, Gaoxuan; Lu, Mingyu

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Interval linguistic-valued intuitionistic fuzzy concept lattice y su aplicación a la extracción de reglas de asociación lingüística


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Análisis matemático

Palabras clave

Mundo
Datos con valores lingüísticos
Retículo de conceptos difusos intuicionistas con valores lingüísticos intervalares
Conjuntos difusos intuicionistas con valores intervalares
Reglas de asociación lingüísticas
Gestión de datos lingüísticos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 26

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En un mundo rico en datos lingüísticos de valor, los métodos tradicionales a menudo conducen a una pérdida significativa de información al convertir dichos datos en otros formatos. Este documento presenta un enfoque novedoso para construir un retículo de conceptos difusos intervalo lingüístico-valorado intuicionista, que gestiona hábilmente la información lingüística cualitativa aprovechando las fortalezas de los conjuntos difusos intervalo-valorados intuicionistas para representar tanto la ambigüedad como la incertidumbre. Primero, el retículo de conceptos difusos intervalo lingüístico-valorado intuicionista se construye integrando conjuntos difusos intervalo intuicionistas, capturando la información lingüística difusa bidireccional entre objetos, que abarca aspectos tanto positivos como negativos. En segundo lugar, al analizar las expectativas de extensión del concepto con respecto al intento, y considerando tanto las perspectivas de membresía como de no membresía de las expresiones lingüísticas, nos centramos en la extracción de reglas de asociación lingüísticas. Por último, análisis comparativos y ejemplos demuestran la efectividad del enfoque propuesto, mostrando su potencial para avanzar en la gestión de datos lingüísticos en diversos campos.

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