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Pythagorean Fuzzy Sets: Theory and Applications - Softcover

 
9789811619915: Pythagorean Fuzzy Sets: Theory and Applications

Inhaltsangabe

This book presents a collection of recent research on topics related to Pythagorean fuzzy set, dealing with dynamic and complex decision-making problems. It discusses a wide range of theoretical and practical information to the latest research on Pythagorean fuzzy sets, allowing readers to gain an extensive understanding of both fundamentals and applications. It aims at solving various decision-making problems such as medical diagnosis, pattern recognition, construction problems, technology selection, and more, under the Pythagorean fuzzy environment, making it of much value to students, researchers, and professionals associated with the field.

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Über die Autorin bzw. den Autor

HARISH GARG is Associate Professor at the School of Mathematics, Thapar Institute of Engineering and Technology, Patiala, India. He completed his Ph.D. in Mathematics from the Indian Institute of Technology Roorkee, India, in 2013. His research interests include soft computing, decision making, aggregation operators, evolutionary algorithm, expert systems, and decision support systems. He has authored around 260 papers, published in international journals of repute, and has supervised 7 Ph.D. dissertations. He is Recipient of the Top-Cited Paper by India-based Author (2015–2019) from Elsevier. He serves as Editor-in-Chief for Annals of Optimization Theory & Practice and Associate Editor for several renowned journals.

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This book presents a collection of recent research on topics related to Pythagorean fuzzy set, dealing with dynamic and complex decision-making problems. It discusses a wide range of theoretical and practical information to the latest research on Pythagorean fuzzy sets, allowing readers to gain an extensive understanding of both fundamentals and applications. It aims at solving various decision-making problems such as medical diagnosis, pattern recognition, construction problems, technology selection, and more, under the Pythagorean fuzzy environment, making it of much value to students, researchers, and professionals associated with the field.


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