Descripción
Modelitzaciù de decisions: fusiù dÆinformaciù i operadors dÆagregaciù
Resumen del libro
Esta obra ofrece un estudio exhaustivo sobre la fusión de información y los operadores de agregación, desde la media aritmética hasta las integrales difusas. El lector encontrará una descripción detallada de las propiedades de estas funciones, así como métodos para seleccionar la más adecuada y determinar sus parámetros a partir de ejemplos. Incluye nociones básicas de teoría de la medición, probabilidad, conjuntos difusos y ecuaciones funcionales, además de elementos de teoría de juegos como los índices de Shapley y Banzhaf. Es una herramienta fundamental para comprender y aplicar modelos de decisión en inteligencia artificial.
¿De qué trata?
El libro aborda de manera sistemática los fundamentos y aplicaciones de la fusión de información y los operadores de agregación. Comienza presentando funciones básicas como la media aritmética y las medias ponderadas, para luego avanzar hacia conceptos más complejos como las integrales difusas. Se describen las propiedades matemáticas de estas funciones y se analizan criterios para su selección en función del problema. Además, se explican métodos para ajustar los parámetros de los operadores a partir de datos de ejemplo, lo que permite adaptarlos a contextos específicos. La obra incluye dos capítulos dedicados a conceptos preliminares de teoría de la medición, probabilidad, conjuntos difusos y ecuaciones funcionales, así como una introducción a la teoría de juegos con los índices de Shapley y Banzhaf, aplicados a medidas difusas.
Temas principales
- Fusión de información y operadores de agregación.
- Medias aritméticas, ponderadas e integrales difusas.
- Propiedades de las funciones de agregación y criterios de selección.
- Determinación de parámetros a partir de ejemplos.
- Teoría de la medición, probabilidad, conjuntos difusos y ecuaciones funcionales.
- Teoría de juegos: índices de Shapley y Banzhaf aplicados a medidas difusas.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes e investigadores en inteligencia artificial, ciencias de la computación, matemáticas aplicadas e ingeniería. También es de interés para profesionales que trabajen en análisis de datos, toma de decisiones y modelización de sistemas complejos. Requiere conocimientos previos de matemáticas a nivel universitario.
Qué aporta este libro
- Proporciona una visión completa y estructurada de los operadores de agregación y la fusión de información.
- Ofrece métodos prácticos para seleccionar y parametrizar funciones de agregación a partir de datos.
- Incluye fundamentos teóricos esenciales de disciplinas afines como la teoría de juegos y los conjuntos difusos.
- Facilita la comprensión de conceptos avanzados mediante ejemplos y descripciones detalladas de propiedades.
- Sirve como referencia tanto para el estudio académico como para la aplicación profesional en inteligencia artificial.
Ficha técnica
- Autor: Torra; Vicenç
- Editorial: Servei de Publicacions de la Universitat Autònoma
- Colección: MANUALS DE LA UAB
- Encuadernación: Otros
- Fecha de edición: 2008
- Número de páginas: 324
- Dimensiones: 230.0 x 160.0
- Peso: 723.0
Valoración editorial
Esta obra se presenta como un manual de referencia en el ámbito de la modelización de decisiones, combinando rigor matemático con aplicaciones prácticas. Su enfoque sistemático y la inclusión de conceptos fundamentales de áreas relacionadas la convierten en una herramienta valiosa tanto para la docencia como para la investigación. Es especialmente recomendable para quienes buscan una comprensión profunda de los operadores de agregación y su uso en inteligencia artificial.