Decision making and Atanassov's approach to fuzzy sets

In this paper we stress the role that decision making, and therefore an underlying binary (bipolar) approach, plays in Atanassov's intuitionistic view of fuzzy sets. Moreover, we point out that such a bipolar view can be found in classical multicriteria models

Modelo difuso de preferencia-aversión

Este artículo presenta un modelo de preferenciaaversión (P-A), el cual permite representar el proceso mediante el que un individuo racional (bajo una racionalidad de pérdidas y ganancias) ordena sus alternativas, en base a la agregación independiente de sus percepciones tanto positivas como negativas. Como resultado, se obtiene la estructura P-A, representando los distintos estados epistémicos que bajo este marco pueden ser verificados según distintos grados de intensidad

Una tipología conjunta de la bipolaridad y la incertidumbre borrosa

El objetivo de este trabajo es presentar una metodología que permita clarificar las relaciones existentes entre las nociones de incertidumbre borrosa (fuzziness) y bipolaridad. Esta metodología está basada en el uso de extensiones continuas 4-valoradas sobre pares de evidencia positiva y negativa (o bipolares).Estas extensiones permiten definir rigurosamente la semántica, en términos cognitivos o epistémicos, de algunos formalismos habituales, diferentes a la luz de este método y que, sin embargo, suelen considerarse equivalentes

Sistemas de clasificación basados em reglas borrosas bipolares

A menudo, el conjunto de clases de un problema de clasificación presenta una estructura en relación con las características propias de cada contexto de aplicación. Sin embargo, los modelos de clasificación habituales no suelen contemplar esa estructura en sus procesos de aprendizaje o razonamiento. Mediante el uso de pesos con carácter positivo y negativo (i.e. pesos bipolares), este trabajo propone una revisión de las nociones básicas de los SCBRB dirigida a extender su potencia y su adaptación a conjuntos de clases estructurados

Clasificación borrosa basada en disimilitud para la valoración inicial de desastres

En la gestión de desastres y emergencias, es crucial una valoración inicial correcta de las consecuencias de los fenómenos adversos para permitir una toma de decisiones adecuada. Sin embargo, no se requiere que esta valoración inicial sea necesariamente totalmente precisa, por lo que su obtención puede asimilarse con un problema de clasificación borrosa en el que las clases presentan una estructura relevante, que emana de la semántica del contexto y de los requisitos del problema de decisión. Este trabajo propone la consideración de un operador de disimilitud para la introducción de esta estructura en los procesos de aprendizaje y razonamiento de un clasificador borroso, lo que redunda en una mejora de la adaptación del clasificador a las características y los requisitos en términos de toma de decisiones del contexto de la gestión de desastres

A decision support tool for humanitarian operations in natural disaster relief

In this paper we present a decision support system for primary action of international organizations devoted to natural disaster relief In particular, we pretend to build up an expert system that taking into account past experiences will help decision makers, mainly non-governmental organizations, to start or not an operation, depending on the place and the very first information about a possible natural disaster. The relevance of this issue is extreme, since such a decision must be taken as soon as possible

Information Measures over Intuitionistic Four Valued Fuzzy Preferences

This paper studies the meaning of fuzzy preference under the light institionistic fuzzy sets. Intuitionism is revisted and intuitionistic fuzzy prefrerence relations are defined. A linguistic interpretation of strict and weak fuzzy preference is then developed where indecision can be explicity analyzed with the help of a bilattice. Uncertainty is finally examined as a measure of ignorance associated to the intensity value of thhe preferece predicate, where some information measures are applied over its complete structure

Fuzzy Image Segmentation based upon Hierarchical Clustering

In this paper we introduce the concept of Fuzzy Image Segmentation, providing an algorithm to build fuzzy boundaries based on the existing relations between the fuzzy boundary set problem and the (crisp) hierarchical image segmentation problem. In particular, since a crisp image segmentation can be characterized in terms of the set of edges that separates the adjacent regions of the segmentation, from these edges we introduce the concept of fuzzy image segmentation. Hence,each fuzzy image segmentation is characterized by means of a fuzzy set over the set of edges, which can be then understood as the fuzzy boundary of the image. Some computational experiences are included in order to show the obtained fuzzy boundaries of some digital images

Learning stable weights for data of varying dimension

In this paper we develop a data-driven weight learning method for weighted quasiarithmetic means where the observed data may vary in dimension