Recognition principle for course allocations in higher institutions based on intuitionistic fuzzy correlation coefficient
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 111
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JFEA-6-1_006
تاریخ نمایه سازی: 19 دی 1403
چکیده مقاله:
To effectively evaluate relationships in uncertain environments, such as in decision-making, the idea of Intuitionistic Fuzzy Correlation Coefficient (IFCC) is employed. Several authors have provided many methods of IFCC, but their methods have some setbacks in correctness and accuracy. In this article, some novel methods of IFCC are developed that possess better exactness and reliability compared to the existing IFCC techniques. The new IFCC techniques possess high reliability and precision based on their mathematical formulations and the inclusion of all intuitionistic fuzzy parameters. The setbacks of the existing IFCC techniques are enumerated and verified with some numerical examples. Several of their properties are discussed in order to authenticate the novel IFCC techniques. More so, utilizing the new IFCC schemes in the issue of course allocations in higher institutions is discussed. Finally, the preeminence of the novel IFCC techniques is discussed in terms of precision and consistency with correlation principles by juxtaposing their effectiveness with other IFCC methods.
کلیدواژه ها:
Decision-making ، Intuitionistic fuzzy correlation coefficient ، Course allocation ، Intuitionistic fuzzy set
نویسندگان
Paul Ejegwa
Department of Mathematics, Joseph Sarwuan Tarka University, Makurdi, Nigeria.
Idoko Onyeke
Department of Computer Science, Joseph Sarwuan Tarka University, Makurdi, Nigeria.
Victoria Adah
Department of Statistics, Joseph Sarwuan Tarka University, Makurdi, Nigeria.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :