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【24h】

Probabilistic foundations for measurement modelling with fuzzy random variables

机译:具有模糊随机变量的测量建模的概率基础

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摘要

We propose fuzzy random variables as a tool for modelling measurements when both aleatory and fuzzy uncertainty have to be taken into account. Uncertainty propagation follows the ordinary scheme for the random part and uses a t-normed extension principle for the fuzzy part. We concentrate on the probabilistic theoretical underpinnings of the model, particularly limit theorems, and discuss their implications to the model.
机译:当必须同时考虑到不确定性和模糊不确定性时,我们建议使用模糊随机变量作为建模测量的工具。不确定性传播遵循随机部分的常规方案,模糊部分采用t范数扩展原理。我们专注于模型的概率理论基础,尤其是极限定理,并讨论它们对模型的影响。

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