Another aspect this algorithm attem

Another aspect this algorithm attempts to capture, is the notion of a non-static universe set. Whenever values are encountered which fall outside the boundaries of the current universe set, the universe set has to augment accordingly. This aspect, in particular, has not received much attention in current publications. The most likely reason for this is that current modalities rely on the assumption of predetermined outcomes (see section 3.4), and therefore, no revisions of the universe set are required. In real life situations though, future outcomes are rarely known. The basic idea of the algorithm described in the following paragraphs, is to repeat the fuzzification procedure when the dataset is updated. The proposed procedure can be described as a six-step process:
Step 1: Sort the values in the current dataset in ascending order.
Step 2: Compute the average distance between any two consecutive values in the sorted dataset and the corresponding standard deviation.
Step 3: Eliminate outliers from the sorted dataset.

Kết quả (Việt) 1:

Một khía cạnh khác thuật toán này cố gắng để nắm bắt, là khái niệm của một vũ trụ tĩnh. Bất cứ khi nào giá trị đang gặp phải mà nằm ngoài ranh giới của thiết lập hiện tại của vũ trụ, vũ trụ đặt có để bổ sung cho phù hợp. Khía cạnh này, trong đó, đã không nhận được nhiều sự chú ý trong các ấn phẩm hiện tại. Lý do có khả năng nhất của việc này là hiện nay phương thức dựa vào giả định của kết quả xác định trước (xem phần 3,4), và do đó, không có phiên bản của tập vũ trụ được yêu cầu. Trong các tình huống thực tế đời sống, kết quả trong tương lai hiếm khi được biết đến. Ý tưởng cơ bản của các thuật toán được mô tả trong đoạn văn sau đây, là phải lặp lại các thủ tục fuzzification khi bộ dữ liệu được Cập Nhật. Các thủ tục được đề xuất có thể được mô tả như một quá trình bước sáu:Bước 1: Sắp xếp các giá trị trong bộ dữ liệu hiện tại trong thứ tự tăng dần.Bước 2: Tính khoảng cách trung bình giữa bất kỳ hai giá trị liên tiếp trong bộ dữ liệu được sắp xếp và độ lệch chuẩn tương ứng.Bước 3: Loại bỏ các outliers từ số liệu được sắp xếp.

Kết quả (Việt) 2:

Một khía cạnh Thuật toán này sẽ cố gắng nắm bắt là khái niệm tập vũ trụ không tĩnh. Bất cứ khi nào giá trị đang gặp phải mà nằm ngoài ranh giới của tập vũ trụ hiện tại, tập vũ trụ có để tăng thêm cho phù hợp. Khía cạnh này, đặc biệt, đã không nhận được nhiều sự chú ý trong các ấn phẩm hiện nay. Lý do có thể nhất cho điều này là phương thức hiện tại dựa trên giả định các kết quả xác định trước (xem phần 3.4), và do đó, không có phiên bản mới của bộ vũ trụ được yêu cầu. Trong tình huống thực tế, mặc dù kết quả tương lai ít khi được biết đến. Ý tưởng cơ bản của thuật toán được mô tả trong đoạn văn sau đây, là để lặp lại các thủ tục fuzzification khi các số liệu được cập nhật. Thủ tục đề nghị có thể được mô tả như một quá trình sáu bước:
Bước 1: Sắp xếp các giá trị trong các tập dữ liệu hiện tại trong thứ tự tăng dần.
Bước 2: Tính toán khoảng cách trung bình giữa hai giá trị liên tiếp trong tập dữ liệu được sắp xếp và độ lệch chuẩn tương ứng.
Bước 3: Loại bỏ giá trị ngoại lai từ các số liệu được sắp xếp.