Multi-valued Logic for Decision-Making Under Uncertainty
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Multi-valued and fuzzy logics provide mathematical and computational tools for handling imperfect information and decision-making with rational collective reasoning and irrational individual judgements.The suggested implementation of multi-valued logics is based on the uninorm and absorbing norm with generating functions defined by probability distributions. Natural extensions of these logics result in non-commutative and non-distributive logics. In addition to Boolean truth values, these logics handle subjective truth and false values and model irrational decisions. Dynamics of decision-making are specified by the subjective Markov process and learning - by neural network with extended Tsetlin neurons. Application of the suggested methods is illustrated by modelling of irrational economic decisions and biased reasoning in the wisdom-of-the-crowd method, and by control of mobile robots and navigation of their groups.Topics and features:Bridges the gap between fuzzy and probability methodsIncludes examples in the field of machine-learning and robots' controlDefines formal models of subjective judgements and decision-makingPresents practical techniques for solving non-probabilistic decision-making problemsInitiates further research in non-commutative and non-distributive logicsThe book forms a basis for theoretical studies and practice of decision-making under uncertainty and will be useful for computer scientists and mathematicians interested in multi-valued and fuzzy logic, as well as for engineers working in the field of data mining and data analysis.…
Codice articolo 9783031747649
- Titolo
- Multi-valued Logic for Decision-Making Under Uncertainty
- Autore
- Ronald Yager
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 303174764X
- ISBN 13
- 9783031747649
- Peso dell'articolo
- 318 grammi
- Dimensioni
- 235x155x12 mm
Multi-valued and fuzzy logics provide mathematical and computational tools for handling imperfect information and decision-making with rational collective reasoning and irrational individual judgements.
The suggested implementation of multi-valued logics is based on the uninorm and absorbing norm with generating functions defined by probability distributions. Natural extensions of these logics result in non-commutative and non-distributive logics. In addition to Boolean truth values, these logics handle subjective truth and false values and model irrational decisions. Dynamics of decision-making are specified by the subjective Markov process and learning – by neural network with extended Tsetlin neurons. Application of the suggested methods is illustrated by modelling of irrational economic decisions and biased reasoning in the wisdom-of-the-crowd method, and by control of mobile robots and navigation of their groups.
Topics and features:
- Bridges the gap between fuzzy and probability methods
- Includes examples in the field of machine-learning and robots’ control
- Defines formal models of subjective judgements and decision-making
- Presents practical techniques for solving non-probabilistic decision-making problems
- Initiates further research in non-commutative and non-distributive logics
The book forms a basis for theoretical studies and practice of decision-making under uncertainty and will be useful for computer scientists and mathematicians interested in multi-valued and fuzzy logic, as well as for engineers working in the field of data mining and data analysis.
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Informazioni sull’autore
Dr. Evgeny Kagan is with the Faculty of Engineering, Ariel University, Israel.
Dr. Alexander Rybalov is with the LAMBDA Laboratory, Tel-Aviv University, Israel.
Prof. Ronald Yager is with the Machine Learning Institute, Yona College, New York, USA.
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