Görüntüleme
14
İndirme
2
Son zamanlarda, FSMmDM ile gösterilen ve [Çağman, N., Enginoǧlu, S., Fuzzy soft matrix theory and its application in decision making, Iranian Journal of Fuzzy Systems, 2012, 9(1), 109-119] çalışmasında verilen bulanık esnek maks-min karar verme metodu, Enginoğlu ve Memiş [A configuration of some soft decision-making algorithms via -matrices, Cumhuriyet Science Journal, 2018, 39(4), 871-881] tarafından bulanık parametreli bulanık esnek matrisler ( -matrisler) yoluyla orijinaline sadık kalacak biçimde yapılandırıldı. CE12 ile gösterilen ve ve-çarpım/veya-çarpım (CE12a/CE12o) yoluyla inşa edilen bu yapılandırılmış metot karar vermede kullanışlı olmasına rağmen, yüksek sayıda veri işlenirken zaman ve karmaşıklık bakımından daha cazip hale getirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, FSMmDM’nin genelleştirmeleri olan ve EMC19a ve EMC19o ile gösterilen iki algoritma öneriyoruz. Ayrıca, EMC19a’nın -matrislerin ilk satırlarındaki bileşenlerin 0 ya da 1 olduğunda CE12a’yı özel bir durum olarak kabul ettiğini gösteriyoruz. Ardından, bu algoritmaların çalışma sürelerini karşılaştırıyoruz. Sonuçlar herhangi bir veri sayısında EMC19a ve EMC19o’nun sırasıyla CE12a ve CE12o’dan daha iyi bir performans sergilediğini göstermektedir. Daha sonra, EMC19o’yu gürültü kaldırmada bir karar verme problemine uyguluyoruz. Son olarak, sonraki çalışmalar hakkında bir tartışmaya yer veriyoruz.
Latterly, the fuzzy soft max-min decision-making method denoted by FSMmDM and provided in [Çağman, N., Enginoǧlu, S., Fuzzy soft matrix theory and its application in decision making, Iranian Journal of Fuzzy Systems, 2012, 9(1), 109-119] has been configured via fuzzy parameterized fuzzy soft matrices (fpfs-matrices) by Enginoğlu and Memiş [A configuration of some soft decision-making algorithms via fpfs-matrices, Cumhuriyet Science Journal, 2018, 39(4), 871-881], faithfully to the original. Although this configured method denoted by CE12 and constructed by and-product/or-product (CE12a/CE12o) is useful in decision-making, the method should be made more attractive in terms of time and complexity in the event that a large amount of data is processed. In this paper, we propose two algorithms EMC19a and EMC19o that accept CE12a and CE12o as a special case, respectively, in the event that the first rows of the fpfs-matrices are binary. That is, EMC19a and EMC19o are new generalized forms of FSMmDM. Afterwards, we compare the running times of these algorithms. The results show that EMC19a and EMC19o outperform CE12a and CE12o, respectively, in any number of data. We then apply EMC19o to a decision-making problem in image denoising. Finally, we discuss the need for further research
Dergi Türü : Ulusal
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
