卡帕拉布

kappalab:非加性测度和积分操纵函数,kappalab代表“能力实验室”,是一个S4工具箱,用于在有限的环境下进行能力(或非加性测度、模糊测度)和积分操作。它包含处理各种类型的集合函数(如游戏或容量)的例程。它可以用来计算几个非加性积分:Choquet积分,Sugeno积分,对称和非对称Choquet积分。通过计算各种指标,如Shapley值、交互指数、orness度等,可以对决策行为的能力进行分析,还可以计算著名的Moebius变换,以及集合函数的其他等价表示。Kappalab还包含七个容量识别例程:三个基于最小二乘的方法、一个基于线性规划的方法、一个基于方差最小化的最大熵方法、一个最小距离方法和一个基于参数熵的无监督方法。Kappalab中包含的函数可以用于多准则决策或合作博弈论的框架中。(资料来源:http://cran.r-project.org/web/packages)


zbMATH中的参考文献(参考文献50篇文章,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. 贝里亚科夫G。;加戈列夫斯基,M。;构建离散学习和非建议性优化措施(2020)
  2. 贝里亚科夫,格雷布;加戈列夫斯基,马雷克;詹姆斯,西蒙:关于一般模糊测度的Sugeno积分的鲁棒拟合(2020)
  3. 博尔特,西尔维亚;佩雷拉侯爵,里卡多·阿尔贝托;Stamatopoulou,Anastasia:Shapley和superShapley聚合从多准则Choquet框架中的共识动态中出现(2020)
  4. 库佩尔维瑟,沃尔克;本·阿卜杜拉齐兹,福阿德;Meddeb,Olfa:顾客决策中的不稳定互动:一个实验证明(2020)
  5. 玛雅,布里斯;Bouyssou,Denis:2-加性Choquet积分模型中准则之间的必要和可能的相互作用(2020)
  6. 佩莱格里娜,吉赫尔墨迪恩;杜阿尔特,莱昂纳多·托马泽利;格拉比施,米歇尔;Travassos Romano,João Marcos:多准则决策中的多线性模型:2-可加性能力的案例和对参数识别的贡献(2020)
  7. 斯基布斯基,奥斯卡;Michalak,Tomasz:外部性存在下的公平划分(2020)
  8. 贝里亚科夫,格雷布;吴建章:从数据中学习模糊测度:简化和优化策略(2019)
  9. 吴建章;Beliakov,Gleb:基于多准则偏好信息的能力识别非模态指数(2019)
  10. Destercke,Sébastien:偏好处理和多准则决策中包含信念函数的通用框架(2018)
  11. 吴建章;Beliakov,Gleb:多准则决策背景下的非加性指数和能力识别方法(2018)
  12. 阿尔坎图德,何塞·卡洛斯。;de Andrés Calle,Rocío:模糊环境中的集体认同问题(2017)
  13. 鲁伦祖蒂,鲁道夫;克洛林,雷纳托A。;Reformat,Marek Z.:基于Choquet的TOPSIS和TODIM,用于动态和异构决策与标准交互(2017)
  14. 玛拉拉,斯特凡尼亚;帕西,加布里埃拉;Viviani,Marco:信息检索中的聚合运算符(2017)
  15. 张文凯;朱燕兵;刘晓月:基于Shapley值和不完全偏好信息的多准则群决策区间直觉模糊规划技术(2017)
  16. 亚基,哈洗;梅斯亚尔,拉德科;Motiee,Mehran:关于非加性测度空间中随机变量和的Hoefffding和Bernstein型不等式和完全收敛(2016)
  17. 安德森,德里克T。;保罗·埃尔莫尔;佩特里,弗雷德;Havens,Timothy C.:齐次概率和概率分布的模糊Choquet积分(2016)
  18. 安吉莱拉,西尔维亚;波特罗,玛尔塔;科伦特,萨尔瓦托;费雷蒂,瓦伦蒂娜;格雷科,萨尔瓦托;Lami,Isabella M.:城市和区域规划的非加性稳健序数回归:城市垃圾填埋场选址的应用(2016)
  19. 汤姆林,李莉;安德森,德里克T。;瓦格纳,基督徒;海文斯,蒂莫西·C。;Keller,James M.:模糊推理系统中规则聚合的模糊积分(2016)
  20. 安吉莱拉,西尔维亚;科伦特,萨尔瓦托;Greco,Salvatore:Choquet积分偏好模型和规模结构问题的随机多目标可接受性分析(2015)