Vágní informace na konečných abecedách a její monotónní charakteristiky
Vágní informace na konečných abecedách a její monotónní charakteristiky
bachelor thesis (DEFENDED)

View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/40395Identifiers
Study Information System: 101398
Collections
- Kvalifikační práce [11266]
Author
Advisor
Referee
Kupsa, Michal
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
General Mathematics
Department
Department of Probability and Mathematical Statistics
Date of defense
19. 6. 2012
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
entropie, informace, fuzzy množiny, vágní entropie, vágní informaceKeywords (English)
Entropy, Information, Fuzzy sets, Vague Entropy, Vague InformationNázev práce: Vágní informace na konečných abecedách a její monotónní charakteristiky Autor: Mgr. Lenka Kovářová Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí bakalářské práce: prof. RNDr. Viktor Beneš, DrSc. Abstrakt: Bakalářská práce je zaměřena na informačně-teoretický zdroj zpráv s vágní rozpoz- natelností z nějaké konečné obecné abecedy. Cílem práce je sestavit přehled dosavadních přístupů k entropii a informaci. Bylo publikováno několik možných postupů jak převést do teorie fuzzy množin pojem entropie původně zavedený ve fyzice, matematicky vyjádřený jako aditivně-pravděpodobnostní model, upra- vený Shannonem pro pravděpodobnostní zdroje informace. Většina z těchto přístupů zachovává aditivně-pravděpodobnostní model, přičemž v teorii fuzzy množin je kladen důraz na charakteristiky minima a maxima. Klíčová slova: entropie, informace, fuzzy množiny, vágní entropie, vágní informace 1
Title: Vague information on finite alphabets and its monotonous characteristics Author: Mgr. Lenka Kovářová Department: Department of Probability and Mathematical Statistics Supervisor: prof. RNDr. Viktor Beneš, DrSc. Abstract: The bachelor thesis is focused on information-theoretic source of messages with vague recognition from a final general alphabet. The aim of this work is to compile an overview of existing approaches to entropy and information. There were published several approaches how to convert to the fuzzy set theory the concept of entropy, which was originally introduced in physics, mathematically expressed as an additive-probability model and adjusted for Shannon probabilistic information source. Most of these approaches maintains the additive-probability model, while the emphasis in the theory of fuzzy sets is laid on the characteristics of minimum and maximum. Keywords: Entropy, Information, Fuzzy sets, Vague Entropy, Vague Information 1