Vágní informace na konečných abecedách a její monotónní charakteristiky
Vágní informace na konečných abecedách a její monotónní charakteristiky
bakalářská práce (OBHÁJENO)

Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/40395Identifikátory
SIS: 101398
Kolekce
- Kvalifikační práce [11322]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Kupsa, Michal
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Obecná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
19. 6. 2012
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
entropie, informace, fuzzy množiny, vágní entropie, vágní informaceKlíčová slova (anglicky)
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