How to approximate fuzzy sets: mind-changes and the Ershov Hierarchy

2023

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1007/s11229-023-04056-y
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Computability theorists have introduced multiple hierarchies to measure the complexity of sets of natural numbers. The Kleene Hierarchy classifies sets according to the first-order complexity of their defining formulas. The Ershov Hierarchy classifies limit computable sets with respect to the number of mistakes that are needed to approximate them. Biacino and Gerla extended the Kleene Hierarchy to the realm of fuzzy sets, whose membership functions range in a complete lattice. In this paper, we combine the Ershov Hierarchy and fuzzy set theory, by introducing and investigating the Fuzzy Ershov Hierarchy.