Generalizaciones de las medidas de especificidad y de la T-transitividad para los conjuntos difusos intervalo valorados

  1. González del Campo Rodríguez Barbero, Ramón
Dirigida por:
  1. Luis Garmendia Salvador Director

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 03 de octubre de 2012

Tribunal:
  1. Francisco Javier Montero de Juan Presidente
  2. Matilde Santos Peñas Secretaria
  3. Javier Rodrigo Hitos Vocal
  4. Raquel Caro Carretero Vocal
  5. Mariló López González Vocal
Departamento:
  1. Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial

Tipo: Tesis

Resumen

Los conjuntos difusos intervalo valorados, IVFSs, han demostrado ser utiles en aquellos problemas en los que es preciso modelar la incertidumbre y la vaguedad. Sin embargo, su desarrollo te orico ha sido relativamente escaso y limitado a un tipo concreto de t-normas, las t-normas t-representables, que reducen los IVFSs a simples conjuntos difusos superpuestos FSs renunciando a explotar todo el potencial de esta valiosa generalizaci on de los conjuntos borrosos y de la teor a general de conjuntos. El objetivo de esta tesis consiste en paliar, en parte, esta carencias te oricas poniendo el enfasis en t-normas generalizadas cualesquiera (ya sean t-representables, pseudo trepresentables o no). En concreto, se ha pretendido estudiar las posibilidades de extensi on del concepto de medida de especi cidad como medida de utilidad de la informaci on contenida en un conjunto borroso intervalo valorado, y de la tranquilidad a la hora de tomar una decisi on, y de la medida de especi cidad bajo una similaridad de Yager cuando el conocimiento se ve aumentado con una relaci on de similaridad intervalo valorada; estudiar la extensi on de la idea de cierre T-transitivo para una relaci on IVFRs; y por ultimo la extensi on para IVFSs del teorema de Lee que son aportaciones clave en el estudio de relaciones de T-indistinguibilidad, una importante generalizaci on de las relaciones de equivalencia cl asica que necesitan un marco te orico y que tienen un enorme potencial en futuras aplicaciones.