BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Kuźnik-Urban Małgorzata, Urban Wit (Wydział Zarządzania)
Tytuł
Wykorzystanie funkcji wykładniczej w modelowaniu dynamiki pola pod wykresem funkcji przynależności w rozmytych szeregach czasowych
Application of Exponential Function for Modeling the Dynamics of a Field Beneath a Graph Representing Membership Function in Fuzzy Time Series
Źródło
Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie. Prace z zakresu informatyki i zarządzania, 2005, nr 7, s. 55-72, bibliogr. 24 poz.
Słowa kluczowe
Zbiory rozmyte, Szeregi czasowe, Modelowanie systemowo-dynamiczne, Symulacje komputerowe
Fuzzy sets, Time-series, System dynamics modelling, Computing simulation
Uwagi
summ.
Abstrakt
Celem artykułu jest przedstawienie wyników badań nad dynamiką pola pod wykresem funkcji przynależności w rozmytym szeregu czasowym wygenerowanym za pomocą liniowego równania różniczkowego. Do analizy wykorzystano eksperymenty symulacyjne.

An analysis of scalar properties of coefficients constructed for fuzzy numbers is one of the methods used to overcome problems resulting from the multidimensional character of such data. A similar approach was employed to prove, on simulation basis, the viability of combining linear and exponential transformations in modelling the dynamics of a field beneath a graph representing membership function in fuzzy time series generated with difference equations. The paper includes descriptions of both the method used to verify the hypotheses and the conclusions arrived at, also those related to the general formula of such a model. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Bibliografia
Pokaż
  1. Anile A. M., Deodato S., and Privitera G., Implementing fuzzy arithmetic, Dipartimento Di Matematica, Università Degli Studi Di Catania, Italy, 1994.
  2. Chang W. K., Chów L. R., Chang S. K., Arithmetic operations on level sets of convex fuzzy numbers, Fuzzy Sets and Systems, 1984.
  3. Forrester J. W., Principles of systems, Industrial Dynamics (MIT Press, Cambridge Mass.), 1968.
  4. Hanczar P., Symulowane wyżarzanie - optymalizacja procesów logistycznych [w:] Ekonometria czasu transformacji, pod red. A. S. Barczaka, WU AE, Katowice 1998.
  5. Homer J. B., Why we iterate: scientific modeling in theory and practice, „System Dynamics Review", Vol. 12, Spring 1996, 1-19.
  6. Kaufmann A., Gupta M. M., Introduction to Fuzzy Arithmetic: Theory and Applications, New York: Van Nostrand, 1985.
  7. Klir G. J., Pan Y., Constrained fuzzy arithmetic: Basic questions and some answers, Soft Computing 2 (1998), No. 2, 100-108. 7
  8. Munakata Y, Fuzzy systems: An Overview Communications of the ACM, Vol. 37, No 3, March 1994, page 69-76.
  9. Navara M., Zabokrtsk'y Z.: Computational problems of constrained fuzzy arithmetic. In: The State of the Art in Computational Intelligence, P. Sinc'ak, J. Vasc'ak, V. Kvasnicka and R. Mesiar (eds.), Physica-Verlag, Heidelberg /New York, 2000, 95-98.
  10. Resnick R., Halliday D., Fizyka, PWN, Warszawa 1973.
  11. Schuster H. G., Chaos deterministyczny. Wprowadzenie, PWN, Warszawa 1995.
  12. Song Q., Leland R. P. and Chissom B. S., A new fuzzy time-series model of fuzzy number observations, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 73, August 1995, page 341-348.
  13. Turksen L. B., Stochastic Fuzzy Sets, A Survey Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems series, Vol. 310, Springer 1988, page 168-183.
  14. Urban W., Wykorzystanie teorii grawitacji w analizie funkcjonowania systemów społeczno-ekonomicznych, ZN AE, Kraków 2002.
  15. Urban W., Wprowadzenie do skalarnej analizy chaosu deterministycznego w przestrzeni rozmytych liczb rzeczywistych, ZN AE, Kraków 2001.
  16. Urban W., Podstawy rozmytej dynamiki systemowej, AE, Kraków, 1999.
  17. Wołoszyn J., Urban W., Symulacyjna aproksymacja uwarunkowań numerycznych wykorzystania ogólnej teorii grawitacji do opisu relacji społeczno-ekonomicznych, ZN AE, Kraków 2002.
  18. Wołoszyn J., Urban W., Koncepcja filtru aproksymująco-przeskalowującego w działaniach arytmetyki rozmytej, AE Kraków 2001.
  19. Wołoszyn J., Elementy teorii chaosu deterministycznego w badaniach systemów ekonomicznych, ZN AE nr 551, Kraków 2000.
  20. Wołoszyn J., Grafy rozmyte i możliwości ich wykorzystania w ekonomii, Zeszyty Naukowe AE, Seria specjalna; monografie, nr 90, Kraków 1990.
  21. Zadeh L. A., Fuzzy Logic, Computing with Words, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol. 4, May 1996, page 103-111.
  22. Zadeh L. A., Fuzzy Sets and their Application to Pattern Classification and Clustering Analysis in [VanRysin1977]
  23. Zadeh L. A., Fuzzy sets, „Information and Control" 1965, no. 8.
  24. Zieliński J. S., Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka, praca zbiorowa, PWN, Warszawa 2000.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1506-2635
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu