Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
140
konferencja
Status:
Autorzy: Karczmarek Paweł, Pedrycz Witold, Czerwiński Dariusz, Kiersztyn Adam
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 1 - 7
Web of Science® Times Cited: 3
Scopus® Cytowania: 2
Bazy: Web of Science | Scopus | IEEE Xplore
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: Funded by the National Science Centre, Poland under CHIST-ERA programme (Grant no. 2018/28/Z/ST6/00563).
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: IEEE International Conference onFuzzy Systems (FUZZ-IEEE) 2020
Skrócona nazwa konferencji: FUZZ-IEEE 2020
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 19 lipca 2020 do 24 lipca 2020
Miasto konferencji: Glasgow
Państwo konferencji: WIELKA BRYTANIA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
In this study, we present the results of surveys conducted in a group of employees and students of IT faculties presenting the answers to the most important, in our opinion, issues related to software engineering (SE), IT project management, and programming paradigms. The above topics are chosen because of their high relevance to the professional community. The participants taking part in the experiments quantified their input through the process of pairwise comparisons (a so-called Analytic Hierarchy Process, AHP) using an innovative highly interactive approach based on a graphic communication means. The generic AHP method was augmented by the optimization mechanisms delivered by the Particle Swarm Optimization (PSO) in order to deliver the highest possible consistency of responses of the participants. Moreover, we demonstrate a method based on Fuzzy C-Means (FCM) filtering highly inconsistent and unreal experts’ assessments. In a series of experiments, we demonstrate the accuracy and stability of the AHP method based on graphical environment. We discuss two variants of aggregation of experts’ opinions according to their level of experience in the field of interest. Finally, we show the efficiency of the FCM as the method of preselection of experts’ evaluations.