Publikace detail

Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Inference System for Supporting Corporate Financial Decisions

Autoři: Hájek Petr | Olej Vladimír

Rok: 2018

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: 2018 IEEE International Conference on Fuzzy Systems

Název nakladatele: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)

Místo vydání: New York

Strana od-do: nestránkováno

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Intervalově ohodnocený intuitionistický fuzzy inferenční systém pro podporu finančního rozhodování podniků	Reprezentace inherentní nejistoty v podnikovém finančním prostředí je rozhodující pro efektivní rozhodování v této oblasti. To se přičítá rostoucí složitosti tohoto prostředí. Jedním ze způsobů, jak řešit tento problém, je představovat finanční atributy ve smyslu intervalově ohodnocených intuitionistických fuzzy množin. V tomto příspěvku je navržen nový intervalový intuitionistický fuzzy inferenční systém (IVIFIS) typu Takagi-Sugeno-Kang. Pro výpočet výstupu systému IVIFIS je vyvinuta metoda defuzzifikace na základě váženého průměru výstupů pravidel if-then. Pro přizpůsobení následných parametrů IVIFIS se používá gradientní algoritmus. Poté pomocí experimentů na dvou regresních problémech z korporátní finanční domény je experimentálně potvrzena dominance systému nad ostatními současnými rozšířeními fuzzy inferenčních systémů.
eng	Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Inference System for Supporting Corporate Financial Decisions	Representing the inherent uncertainty in the corporate financial environment is critical for effective decision-making in this domain. This is attributed to the increasing complexity of such an environment. One way in which to address this issue is to represent financial attributes in terms of interval-valued intuitionistic fuzzy sets. In this paper, a novel interval-valued intuitionistic fuzzy inference system (IVIFIS) of the Takagi-Sugeno-Kang type is proposed. To calculate the output of the IVIFIS system, a defuzzification method is developed based on the weighted average of the consequents of if-then rules. To adapt the consequent parameters of the IVIFIS, a gradient algorithm is used. Then, by using two regression problems from the corporate financial domain, the dominance of the system over other state-of-the-art extensions of fuzzy inference systems is experimentally shown.	interval-valued intuitionistic fuzzy sets; interval-valued intuitionistic fuzzy inference system; defuzzification; financial decision

Search

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte