On the closure of families of fuzzy measures under eventwise aggregations

A. Bronevich

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

16 сентября 2026 г.

Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург разработали новые соединения для борьбы с раком

Ученые Лаборатории био- и хемоинформатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с коллегами из Университета Цзинань (Китай) и Санкт-Петербургского государственного технологического института разработали малые молекулы, преодолевающие химическую защиту раковых клеток. В отличие от классических ингибиторов, которые только блокируют активность белка, новые соединения удаляют его целиком. Работа ведется при поддержке Российского научного фонда.

14 сентября 2026 г.

Когда картинка мешает понять: ученые НИУ ВШЭ выяснили, что сложным идеям не всегда нужны иллюстрации

Иллюстрации помогают запоминать конкретные действия, но не всегда облегчают понимание абстрактных идей. Исследователи НИУ ВШЭ и Университета Гумбольдта сравнили, как люди усваивают тексты разного уровня абстрактности. Выяснилось, что участники лучше запоминали иллюстрации и выполняли задания после чтения мультимедийного текста об асанах йоги, чем после чтения абстрактного текста о равновесии Нэша. Результаты помогут эффективнее подбирать иллюстрации для учебных и информационных материалов. Исследование опубликовано в журнале Learning and Instruction.

11 сентября 2026 г.

Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае

С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

On the closure of families of fuzzy measures under eventwise aggregations

Fuzzy Sets and Systems. 2005. Vol. 153. P. 45–70.

Броневич А. Г.

Язык: английский

Ключевые слова: fuzzy measures multilinear extension coherent lower probabilities aggregation operators k-monotonicity distortion functions

The fuzzy representation of prior information for separating outliers in statistical experiments.

Броневич А. Г., Мацыпаев Д. А., , in: Strengthening Links Between Data Analysis and Soft ComputingVol. 315.: Dordrecht, L., Heidelberg, NY: Springer, 2015. P. 167–174.

Добавлено: 5 марта 2015 г.

An investigation of ideals in the set of fuzzy measures

Броневич А. Г., Fuzzy Sets and Systems 2005 Vol. 152 P. 271–288

Добавлено: 10 апреля 2014 г.

Necessary and sufficient consensus conditions for the eventwise aggregation of lower probabilities

Броневич А. Г., Fuzzy Sets and Systems 2007 Vol. 158 P. 881–894

Добавлено: 10 апреля 2014 г.

The description of extreme 2-monotone measures.

Броневич А. Г., Розенберг И. Н., , in: Proceedings of the Eighth International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications (ISIPTA;13).: Compiegne: Universite de Technologie de Compiegne, 2013. P. 23–32.

Статья посвящена описанию экстремальных точек во множестве 2-монотонных мер. Данные точки мы описываем с помощью решеток, на которых 2-монотонные меры аддитивны. Также предлагается способ генерации экстремальных монотонных мер, основанный на агрегировании экстремальных мер с помощью полилинейного расширения. Также дается описание класса экстремальных 2-монотонных мер, которые аддитивны на фильтре, на котором 2-монотонная мера имеет положительные значения. ...

Добавлено: 25 сентября 2013 г.

Условные нечеткие меры, функциональные отображения и нечеткие величины в рамках вероятностного подхода

Броневич А. Г., Розенберг И. Н., Нечеткие системы и мягкие вычисления 2012 Т. 7 № 1 С. 5–22

В данной работе рассматриваются основные принципы теории нечетких мер в рамках вероятностного подхода, которые являются обобщением классических принципов традиционной теории вероятностей. В результате вводятся понятия условных нечетких мер, нечетких величин, а также их числовых характеристик. ...

Добавлено: 14 марта 2013 г.