سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

یک مدل رگرسیون خطی با داده‌های فازی نوتروسوفیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه ریاضی و آمار، دانشگاه صنعتی خاتم الانبیاء بهبهان، بهبهان، ایران
10.22034/jfsa.2024.427271.1189
چکیده
تحلیل رگرسیون آماری روشی شناخته شده برای فرمول بندی رابطه بین متغیر پاسخ (خروجی) و برخی از متغیرهای توضیحی (ورودی) با استفاده از مجموعه مشاهدات بر اساس فرض توزیع‌های نرمال است. رگرسیون خطی فازی اساسی‌ترین روش در حوزه مدل‌سازی فازی است که در آن رابطه نامشخص بین متغیرهای هدف و توضیحی تخمین زده می‌شود و به طور مکرر در طیف گسترده‌ای از کاربردهای دنیای واقعی به طور موثر مورد استفاده قرار گرفته است. در این مقاله ما مدل رگرسیون فازی با ضرایب اعداد فازی نوتروسوفیک را مورد بررسی قرار می‌دهیم برای این کار ابتدا تعمیمی از اندازه فاصله دیاموند را برای این اعداد می‌نویسیم و سپس به کمک روش کمترین توان دوم پارامترهای مدل را که اعداد فازی مثلثی نوتروسوفیک هستند را برآورد می‌نماییم و در نهایت با ذکر یک مثال، کاربردی از مدل ارائه شده را بیان می‌کنیم.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]    Ahmed, J. (2021). LR-type fully single-valued neutrosophic linear programming problems. Neutrosophic Sets and Systems, 46(1), 416-444.
[2]    Atanassov, K. T. (2012). On intuitionistic fuzzy sets theory (Vol. 283). Springer.
[3]    Abdul-Wahab, S. A., Bakheit, C. S., & Al-Alawi, S. M. (2005). Principal component and multi- pleregression analysis in modelling of ground-level ozone and factors affecting its concentrations. Environmental Modelling & Software, 20(10), 1263-1271.
[4]    Bajestani, N. S., Kamyad, A. V., & Zare, A. (2017). A piecewise type-2 fuzzy regression model. International Journal of Computational Intelligence Systems, 10(1), 734-744.
[5]    Behdani, Z. The Least Squares Method for Estimating Regression Model Parameters with Bipolar Fuzzy Numbers. Available at SSRN 4717871.
[6]    Boukezzoula, R., & Coquin, D. (2021). Interval-valued fuzzy regression: Philosophical and method- ological issues. Applied Soft Computing, 103, 107145.
[7]    Cervig6n, R., Moreno, J., Reilly, R. B., Perez-Villacastin, J., & Castells, F. (2012). Quantification of anaesthetic effects on atrial fibrillation rate by partial least-squares. Physiological Measurement, 33(10), 1757.
[8]    Chachi, J., Akhoond, M. R., & Handali, K. (2023). Statistical inference of fuzzy weighted regression based on bootstrap approach. Fuzzy Systems and its Applications.
[9]    Chen, L. H., & Nien, S. H. (2020). Approach for establishing intuitionistic fuzzy linear regression models based on weakest t-norm arithmetic. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 29(6), 1431-1445.
[10]        Chen, L. H., & Hsueh, C. C. (2009). Fuzzy regression models using the least-squares method based on the concept of distance. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 17(6), 1259-1272.
[11]    Darehmiraki, M. (2020). A solution for the neutrosophic linear programming problem with a new ranking function. In Optimization theory based on Neutrosophic and Plithogenic Sets (pp. 235-259). Academic Press.
[12]    Diamond, P. (1988). Fuzzy least squares. Information sciences, 46(3), 141-157.
[13]        Hose, D., & Hanss, M. (2019). Fuzzy linear least squares for the identification of possibilistic re- gression models. Fuzzy Sets and Systems, 367, 82-95.
[14]        Hesamian, G., Torkian, F., Johannssen, A., & Chukhrova, N. (2024). A fuzzy nonparametric regres- sion model based on an extended center and range method. Journal of Computational and Applied Mathematics, 436, 115377.
[15]        Jiang, L., & Liao, H. (2020). Mixed fuzzy least absolute regression analysis with quantitative and probabilistic linguistic information. Fuzzy Sets and Systems, 387, 35-48.
 
[16]        Kong, L. (2022). Fuzzy linear regression model based on adaptive lasso method. International Jour- nal of Fuzzy Systems, 24(1), 508-518.
[17]        Karamacoska, D., Barry, R. J., & Steiner, G. Z. (2019). Using principal components analysis to examine resting state EEG in relation to task performance. Psychophysiology, 56(5), e13327.
[18]        Khammar, A. H., Arefi, M., & Akbari, M. G. (2020). A robust least squares fuzzy regression model based on kernel function. Iranian Journal of Fuzzy Systems, 17(4), 105-119.
[19]        Kumar, S., & Chong, I. (2018). Correlation analysis to identify the effective data in machine learning: Prediction of depressive disorder and emotion states. International journal of environmental research and public health, 15(12), 2907.
[20]        Nagarajan, D., Broumi, S., Smarandache, F., & Kavikumar, J. (2021). Analysis of neutrosophic multiple regression. Neutrosophic Sets and Systems, 43, 44-53.
[21]        Parvathi, R., Malathi, C., Akram, M., & Atanassov, K. T. (2013). Intuitionistic fuzzy linear regres- sion analysis. Fuzzy Optimization and Decision Making, 12, 215-229.
[22]    Smarandache, F. (2014). Introduction to neutrosophic statistics. Infinite Study.
[23]        Tanaka, H., & Watada, J. (1988). Possibilistic linear systems and their application to the linear re- gression model. Fuzzy sets and systems, 27(3), 275-289.
[24]        Tanaka, H., & Lee, H. (1998). Interval regression analysis by quadratic programming approach. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 6(4), 473-481.
[25]        Wang, H., Smarandache, F., Zhang, Y., & Sunderraman, R. (2010). Single valued neutrosophic sets. Infinite study, 12.
[26]        Zadeh, L. A. (1979). Fuzzy sets and information granularity. Fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy systems: selected papers, 433-448.
 
دوره 7، شماره 1 - شماره پیاپی 14
بیانیه دسترسی آزاد
تیر 1403
صفحه 93-108

  • تاریخ دریافت 06 آذر 1402
  • تاریخ بازنگری 01 اردیبهشت 1403
  • تاریخ پذیرش 08 مرداد 1403