Fuzzy Threshold Aggregation

A. Lepskiy

doi:10.1007/978-3-031-39774-5_9

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

15 мая 2026 г.

В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций

Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.

15 мая 2026 г.

Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ

В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

14 мая 2026 г.

<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

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

Публикации

?

Fuzzy Threshold Aggregation

P. 69–76.

Ключевые слова: threshold rule aggregation of alternatives fuzzy criteria conference management systems

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Исследование моделей и методов принятия решений в условиях глубокой неопределенности: предупреждение природных угроз и логистических проблем (2023)

В книге

Intelligent and Fuzzy Systems. Intelligence and Sustainable Future Proceedings of the INFUS 2023 Conference, Volume 1.

Vol. 758. Issue 1. , Cham: Springer, 2023.

Threshold Aggregation of Fuzzy Data Using Fuzzy Cardinalities of a Set of Fuzzy Estimates

Лепский А. Е., , in: Intelligent and Fuzzy Systems: Intelligent Industrial Informatics and Efficient Networks Proceedings of the INFUS 2024 Conference, Volume 1.: Springer, 2024. Ch. 12 P. 91–98.

Добавлено: 14 сентября 2024 г.

Об устойчивости результатов для правил агрегирования

Карабекян Д. С., Журнал Новой экономической ассоциации 2022 № 5(57) С. 24–37

При передаче информации о предпочтениях участников голосования могут произойти искажения, которые приведут к изменению итогового выбора. Например, участник мог неверно понять инструкции и ошибиться при заполнении бюллетеня. При этом его мнение могло в данной ситуации оказаться решающим. Используя компьютерное моделирование, мы изучаем, как различные правила реагируют на такого рода искажения для случая 3–5 альтернатив. Один ...

Добавлено: 17 января 2023 г.

On the superposition of the Borda and threshold preference orders for three-graded rankings

Vyacheslav V. Chistyakov, Procedia Computer Science 2014 Vol. 31 P. 1032–1035

Добавлено: 27 июня 2014 г.

The threshold decision making

Алескеров Ф. Т., Vyacheslav V. Chistyakov, Procedia Computer Science 2013 Vol. 17 P. 1103–1106

Изучается задача аксиоматических и алгоритмических конструкций порогового правила принятия решений в случае, когда индивидуальные предпочтения выражаются как m-градационные строгие предпочтения при m ≥ 3. Показано, что единственным правилом, удовлетворяющим введенным аксиомам, является пороговое правило. Представлено два явных алгоритма: упорядочивающий алгоритм, при котором векторные оценки альтернатив последовательно выписываются, и функция перечисления, соответствующая естественному слабому порядку следования классов ...

Добавлено: 29 августа 2013 г.