Fine-Kinney-Based Fuzzy Multi-criteria Occupational Risk Assessment : Approaches, Case Studies and Python Applications

Langue : anglais

Edité par Springer, 2020

3030521478 / 9783030521479

Série : Livre 164 sur 183 - Studies in Fuzziness and Soft Computing

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a number of approaches to Fine-Kinney-based multi-criteria occupational risk-assessment. For each proposed approach, it provides case studies demonstrating their applicability, as well as Python coding, which will enable readers to implement them into their own risk assessment process.The book begins by giving a review of Fine-Kinney occupational risk-assessment methods and their extension by fuzzy sets. It then progresses in a logical fashion, dedicating a chapter to each approach, including the fuzzy best and worst method, interval-valued Pythagorean fuzzy VIKOR and interval type-2 fuzzy QUALIFLEX.This book will be of interest to professionals and researchers working in the field of occupational risk management, as well as postgraduate and undergraduate students studying applications of fuzzy systems.

N° de réf. du vendeur 9783030521479

Titre
Fine-Kinney-Based Fuzzy Multi-criteria Occupational Risk Assessment : Approaches, Case Studies and Python Applications
Auteur
Muhammet Gul
Éditeur
Springer
Année de publication
2020
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3030521478
ISBN à 13 chiffres
9783030521479
Poids de l'article
390 grammes
Dimensions
241x160x16 mm
Série
Livre 164 sur 183: Studies in Fuzziness and Soft Computing

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