Person:
Miguel Turullols, Laura de

Profile Picture

Email Address

person.page.identifierURI

https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/49579

Birth Date

Research Projects

Organizational Units

Job Title

Last Name

Miguel Turullols

First Name

Laura de

person.page.departamento

Estadística, Informática y Matemáticas

person.page.instituteName

ISC. Institute of Smart Cities

ORCID

0000-0002-7665-2801

person.page.upna

810922

Name

Filters

2017 - 201922020 - 20211
Reset filters

Settings

Author: Miguel Turullols, Laura de × Subject: Fuzzy sets ×

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    Computing with uncertainty truth degrees: a convolution-based degrees
    (2017) Miguel Turullols, Laura de; Bustince Sola, Humberto; Baets, Bernard de; Induráin Eraso, Esteban; Automática y Computación; Automatika eta Konputazioa
    La teoría de los conjuntos difusos puede contemplarse como un conjunto de herramientas matemáticas excepcionalmente adaptadas para trabajar con información incompleta, falta de nitidez e incertidumbre no aleatoria. De hecho, como herramienta en ingeniería, para traducir el lenguaje natural humano impreciso en un objeto matemático, los conjuntos difusos juegan un papel decisivo para superar la brecha entre el hombre y los ordenadores. Sin embargo, es ampliamente conocido que la asignación de un valor preciso como pertenencia no es una tarea sencilla. En la literatura, se han propuesto y estudiado varias generalizaciones de los conjuntos difusos para resolver esta dificultad. Más aún, estas generalizaciones han demostrado ser una herramienta útil, al mejorar los resultados en diferentes aplicaciones. Las generalizaciones difieren de los conjuntos difusos en el objeto matemático que se utiliza para modelar la imprecisión y/o incertidumbre. Especifícamente, los conjuntos difusos toman elementos en el intervalo unidad [0, 1] mientras que las generalizaciones toman objetos matemáticos más complejos como intervalos (conjuntos difusos intervalo-valorados), subconjuntos del intervalo unidad (conjuntos difusos "conjunto-valorados") o funciones (conjuntos difusos tipo-2), entre otros. No obstante, el uso de las generalizaciones de los conjuntos difusos tiene un gran inconveniente. Antes de aplicar las generalizaciones de los conjuntos difusos es necesario adaptar ad hoc cada noción teórica al correspondiente objeto matemático que modela la incertidumbre en la aplicación, es decir, es necesario redefinir cada noción teórica reemplazando el intervalo unidad [0, 1] por objetos matemáticos más complejos. En la historia de los conjuntos difusos quedó claro relativamente pronto que la relación natural entre la teoría de conjuntos y la lógica clásica podía ser imitada generando una relación entre la teoría de los conjuntos difusos y la lógica multi-valuada. Hoy en día esta lógica multivaluada recibe el nombre de lógica difusa. Del mismo modo, cada generalización de los conjuntos difusos genera un nuevo sistema lógico. Todos estos sistemas lógicos coinciden en que intentan modelar incertidumbre, pero difieren en el objeto matemático que representa esta incertidumbre. Es fácil comprobar que el mismo problema entre conjuntos difusos y sus generalizaciones puede encontrarse en los distintos sistemas lógicos, es decir, aunque todos ellos son similares, cada noción teórica tiene que ser redefinida para cada lógica. Este problema, junto con el gran número de lógicas que modelan incertidumbre, nos ha llevado a estudiar si es o no posible encontrar un sistema que englobe estas lógicas y nos ha motivado a proponer un sistema lógico que permita modelar la incertidumbre de manera más flexible. Centrándonos especialmente en sistemas lógicos provenientes de la lógica difusa, en esta tesis doctoral proponemos un nuevo sistema lógico que recupera varias de las lógicas de la literatura. La principales ventajas de nuestra propuesta son: evitará la excesiva repetición de las nociones teóricas; permitirá adaptar la aplicación a la generalización de los conjuntos difusos más adecuada de una manera mucho más sencilla. En esta tesis doctoral presentamos la semántica del modelo lógico propuesto junto con un estudio en profundidad de la operación de convolución que se utiliza para definir las conectivas disyunción y conjunción del sistema.
  • Thumbnail Image
    PublicationOpen Access
    Strong negations and restricted equivalence functions revisited: an analytical and topological approach
    (Elsevier, 2021) Bustince Sola, Humberto; Campión Arrastia, María Jesús; Miguel Turullols, Laura de; Induráin Eraso, Esteban; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
    Throughout this paper, our main idea is to analyze the concepts of a strong negation and a restricted equivalence function, that appear in a natural way when dealing with theory and applications of fuzzy sets and fuzzy logic. Here we will use an analytical and topological approach, showing how to construct them in an easy way. In particular, we will also analyze some classical functional equation related to those key concepts.
  • Thumbnail Image
    PublicationEmbargo
    Binary relations coming from solutions of functional equations: orderings and fuzzy subsets
    (World Scientific Publishing Company, 2017) Campión Arrastia, María Jesús; Miguel Turullols, Laura de; García Catalán, Olga Raquel; Induráin Eraso, Esteban; Abrísqueta Usaola, Francisco Javier; Automatika eta Konputazioa; Matematika; Institute of Smart Cities - ISC; Institute for Advanced Research in Business and Economics - INARBE; Institute for Advanced Materials and Mathematics - INAMAT2; Automática y Computación; Matemáticas; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
    We analyze the main properties of binary relations, defined on a nonempty set, that arise in a natural way when dealing with real-valued functions that satisfy certain classical functional equations on two variables. We also consider the converse setting, namely, given binary relations that accomplish some typical properties, we study whether or not they come from solutions of some functional equation. Applications to the numerical representability theory of ordered structures are also furnished as a by-product. Further interpretations of this approach as well as possible generalizations to the fuzzy setting are also commented. In particular, we discuss how the values taken for bivariate functions that are bounded solutions of some classical functional equations define, in a natural way, fuzzy binary relations on a set.