Catalogus

Zoeken

Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.

Boekenmand

Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).

RSS

Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.

log in

Publicaties | Kaarten

nieuwe zoekopdracht

[ meld een fout in dit record ]

mandje (0): toevoegen | toon

---

Applying suitability distributions in a geological context De Mol, R.; De Tré, G. (2018). Applying suitability distributions in a geological context, in: Medina, J. et al. Information processing and management of uncertainty in knowledge-based systems. Theory and foundations. pp. 278-288. https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-91473-2_24 In: Medina, J. et al. (2018). Information processing and management of uncertainty in knowledge-based systems. Theory and foundations. Springer International Publishing: Switzerland. ISBN 978-3-319-91472-5. XLIV, 806 pp. https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-91473-2

---

Beschikbaar in	Auteurs
VLIZ: Non-open access 345852 [ aanvragen ]
Documenttype: Congresbijdrage

---

Trefwoord

Marien/Kust

Author keywords

Imperfect information; Decision support; Preference modeling;Suitability distributions

---

Auteurs		Top
De Mol, R. De Tré, G.

---

Abstract

Some industrial purposes require specific marine resources. Companies rely on information from resource models to decide where to go and what the cost will be to perform the required extractions. Such models, however, are typical examples of imprecise data sets wherein most data is estimated rather than measured. This is especially true for marine resource models, for which acquiring real data samples is a long and costly endeavor. Consequently, such models are largely computed by interpolating data from a small set of measurements. In this paper, we discuss how we have applied fuzzy set theory on a real data set to deal with these issues. It is further explained how the resulting fuzzy model can be queried so it may be used in a decision making context. To evaluate queries, we use a novel preference modeling and evaluation technique specifically suited for dealing with uncertain data, based on suitability distributions. The technique is illustrated by evaluating an example query and discussing the results.

---

Alle informatie in het Integrated Marine Information System (IMIS) valt onder het VLIZ Privacy beleid

Top | Auteurs