Resumen

En muchas aplicaciones prácticas, resulta útil utilizar la noción de . Una vez que tenemos funciones con , podemos representar cada función por los coeficientes . Una vez que conocemos los coeficientes , podemos (aproximadamente) reconstruir la función original como . La motivación original para esta transformación provino del modelado difuso, pero la transformación en sí misma es una transformación puramente matemática. Por lo tanto, los éxitos empíricos de esta transformación sugieren que esta transformación también puede interpretarse en matemáticas más tradicionales (no difusas). Tal interpretación se presenta en este artículo. Específicamente, mostramos que la interpretación probabilística de 2002 del modelado difuso por Sánchez y otros puede modificarse en una explicación probabilística natural de las fórmulas de transformación difusa.

• Materias:Números reales borrosos Agrupamiento difuso Criterios múltiples Programación difusa Conjuntos abiertos borrosos
• Subjects:Fuzzy real numbers Fuzzy clustering Multiple criteria Fuzzy programming Fuzzy open sets
• Palabras claves:Aplicaciones prácticas; Funciones; Coeficientes; Modelado difuso; Transformación matemática; Interpretación probabilística
• Keywords:Practical applications; Functions; Coefficients; Fuzzy modeling; Mathematical transformation; Probabilistic interpretation