Review of the achievements of employees of the Lublin University of Technology in the field of fuzzy set utilization
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
20
Lista 2024
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Przegląd osiągnięć pracowników Politechniki Lubelskiej w dziedzinie wykorzystania zbiorów rozmytych
|
| Autorzy: | Celiński Maciej, Kiersztyn Adam |
| Dyscypliny: | |
| Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować. | |
| Rok wydania: | 2024 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 2 |
| Wolumen/Tom: | 14 |
| Strony: | 133 - 140 |
| Scopus® Cytowania: | 0 |
| Bazy: | Scopus |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | TAK |
| Licencja: | |
| Sposób udostępnienia: | Witryna wydawcy |
| Wersja tekstu: | Ostateczna wersja opublikowana |
| Czas opublikowania: | W momencie opublikowania |
| Data opublikowania w OA: | 30 czerwca 2024 |
| Abstrakty: | angielski | polski |
| In this paper, we present a review of research on the applications of fuzzy set theory conducted by Lublin University of Technology researchers. We focus on analyzing research trends and practical applications of fuzzy sets in time series analysis and missing data imputation. Fuzzy sets constitute a key methodology for addressing data uncertainty and imprecision. We discuss various techniques within the field of fuzzy sets, including fuzzy classification, outlier detection, and missing data imputation, emphasizing their significance across various fields of science and social life. The presented results indicate the potential for innovative research and further development in this field. The academic community at Lublin University of Technology plays a significant role in promoting and advancing fuzzy set theory, which is crucial for future scientific and technological research. | |
| W niniejszym artykule przedstawiamy przegląd badań nad zastosowaniami teorii zbiorów rozmytych prowadzonych przez naukowcówz Politechniki Lubelskiej. Skupiamy się na analizie trendów badawczych i praktycznych zastosowaniach zbiorów rozmytych w analizie szeregów czasowych oraz imputacji brakujących danych. Zbiory rozmyte stanowią kluczową metodologię do rozwiązywania problemów związanych z niepewnością i nieprecyzyjnością danych. Omawiamy różne techniki w dziedzinie zbiorów rozmytych, w tym klasyfikację rozmytą, wykrywanie wartości odstających oraz imputację brakujących danych, podkreślając ich znaczenie w różnych dziedzinach nauki i życia społecznego. Przedstawione wyniki wskazują na potencjał innowacyjnych badań i dalszego rozwoju w tej dziedzinie. Społeczność akademicka Politechniki Lubelskiej odgrywa istotną rolę w promowaniu i rozwijaniu teorii zbiorów rozmytych, co jest kluczowe dla przyszłych badań naukowych i technologicznych. |
