Maciej Wygralak


stopień naukowy: prof. dr hab.
stanowisko: profesor zwyczajny

Dane kontaktowe:


adres: ul. Umultowska 87, 61-614 Poznań
pok. B4-25
e-mail: wygralak@amu.edu.pl
tel.: 61-829-53-53
www:

Dyżury i konsultacje:


  • wtorek 12.00-13.00

Pełnione funkcje:


  • Kierownik Zakładu Metod Przetwarzania Informacji Nieprecyzyjnej

Ogólna dziedzina prac badawczych:


informatyka, a zwłaszcza nieprecyzyjność informacji, obliczenia inteligentne i systemy inteligentne.

Tematyka bieżących badań:


  • nieprecyzyjność informacji i zbiory rozmyte,
  • inteligentne metody zliczania,
  • systemy wspomagania decyzji przy nieprecyzyjności informacji,
  • informacja bipolarna,
  • systemy regułowe,
  • metody grupowego podejmowania decyzji.

Tematyka prac magisterskich prowadzonych w ostatnich latach


Informatyka

  • Inteligencja sieci www oparta na logice rozmytej
  • Modelowanie procesów grupowego podejmowania decyzji w warunkach dynamicznych
  • Bipolarność informacji w zagadnieniach baz danych
  • System wspomagania osiągania konsensusu oparty na logice rozmytej
  • Rozszerzenie języka SQL o zapytania nieprecyzyjne
  • Systemy wyszukiwania obrazów w oparciu o treść
  • Sterowanie komputerem z wykorzystaniem widzenia komputerowego
  • Modelowanie i symulacja zużycia paliwa i emisji spalin w ruchu miejskim
  • Symulacja zachowań tłumu
  • Lotfi A. Zadeh i współczesna informatyka
  • Metody zbiorów nieostrych w przetwarzaniu obrazów
  • Sterowanie rozmyte i jego zastosowanie do automatycznego pilotowania modelu śmigłowca czterowirnikowego
  • Metody agregacji informacji
  • Wzmacnianie kontrastu obrazów z użyciem zbiorów nieostrych

Matematyka stosowana (w tym finansowa)

  • Miary podobieństwa zbiorów danych i ich zastosowania
  • Model Bellmana-Zadeha podejmowania decyzji i jego zastosowania
  • Systemy regułowe i sterowniki rozmyte
  • Operatory agregacji
  • Model wspomagania decyzji dla prognozowania popytu
  • Normy triangularne i ich zastosowania
  • Analiza wybranych typów papierów wartościowych
  • Metody oceny opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych
  • Teoria portfela i zarządzanie portfelem
  • Matematyka rent kapitałowych i spłat kredytów
  • Kopuły i ich zastosowania w zagadnieniach finansowych
  • Inwestycje kapitałowe i metody oceny ich opłacalności

 

Publikacje naukowe


Łączna liczba: ponad 70

Lista wybranych publikacji


Monografie

  • Wygralak M. (1996): Vaguely Defined Objects. Kluwer, Dordrecht.
  • Wygralak M. (2003): Cardinalities of Fuzzy Sets. Springer‑Verlag, Berlin Heidelberg.
  • Wygralak M. (2013): Intelligent Counting under Information Imprecision. Applications to Intelligent Systems and Decision Support. Springer‑Verlag, Berlin Heidelberg.

Artykuły

  • Wygralak M. (1983): Fuzzy inclusion and fuzzy equality of two fuzzy subsets, fuzzy operations for fuzzy subsets, Fuzzy Sets and Systems, 10, 157-168.
  • Wygralak M. (1984): A supplement to Gottwald’s note on fuzzy cardinals. Kyber­netika, 20, 240-243.
  • Wygralak M. (1986): Fuzzy cardinals based on the generalized equality of fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 18, 143-158.
  • Wygralak M. (1989): Rough sets and fuzzy sets – Some remarks on interrelations. Fuzzy Sets and Systems, 29, 241-243.
  • Wygralak M. (1991): Generalized cardinal numbers and their ordering. In: Bou­chon‑ Meunier B., Yager R. R. and Zadeh L. A. (Eds.): Uncertainty in Knowledge Bases. Lecture Notes in Computer Science, vol. 521. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, pp. 183-192.
  • Wygralak M. (1991): A Look at Metrics and Norms through the Łukasiewicz Logic, Jour. Applied Non‑Classical Logics, 1, 77-81.
  • Wygralak M. (1992): Powers and generalized cardinal numbers for HCH‑ob­jects. Basic notions. Math. Pann., 3, 91-115.
  • Wygralak M. (1993): A cardinality theory for vaguely defined objects – Prob­lems of inequalities and applications. Acta Appl. Math., 30, 1-33.
  • Wygralak M. (1993): Generalized cardinal numbers and operations on them. Fuzzy Sets and Systems, 53, 49‑85 (and (1994): Erratum. Ibid., 62, p. 375).
  • Wygralak M. (1993): A general cardinality theory for vaguely defined objects, In: Proc. First European Congress on Fuzzy and Intelligent Technologies (EUFIT’93), Aachen (Germany), 1265-1271.
  • Wygralak M. (1994): Cardinal aspects of vaguely defined objects, In: Proc. 5th Inter. Conf. on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge‑Based Systems (IPMU’94), Paris, 187-192.
  • Wygralak M. (1995): Vagueness and cardinality – A unifying approach. In: Bou­chon‑ Meunier B., Yager R. R. and Zadeh L. A. (Eds.): Fuzzy Logic and Soft Computing. World Scientific, Singapore New Jersey London Hong Kong, 310-319.
  • Wygralak M. (1996): Cardinality of objects with respect to many‑valued logic – A synthetic approach, Proc. Inter. Conf. Fuzzy Logic in Engineering and Natural Sciences, Zittau (Germany), 475-481.
  • Wygralak M. (1997): Cardinalities of fuzzy sets evaluated by single car­dinals. In: Proc. 7th Inter­national Fuzzy Systems Association World Con­gress (IFSA’97), Prague. Academia, Praha, 73-77.
  • Wygralak M. (1997): On the best scalar approximation of cardinality of a fuzzy set. Inter. Jour. of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge‑Based Sys­tems, 5, 681-687.
  • Wygralak M. (1998): Vagueness and its representations: A unifying look. Mathware and Soft Computing, 5, 121-131.
  • Wygralak M. (1998): From sigma counts to alternative nonfuzzy cardinalities of fuzzy sets. In: Proc. 7th Inter. Conf. on Information Processing and Man­agement of Uncertainty in Knowledge‑Based Systems (IPMU’98), Paris. Edi­tions EDK, Paris, 1339-1344.
  • Wygralak M. (1999): Questions of cardinality of finite fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 102, 185-210.
  • Wygralak M. (1999): Triangular operations, negations, and scalar cardinality of a fuzzy set. In: Zadeh L. A. and Kacprzyk J. (Eds.): Computing with Words in Information/Intelligent Systems, Vol. 1 – Foundations. Physica‑Ver­lag, Heidel­berg New York, 326-341.
  • Wygralak M. (1999): Scalar cardinalities of fuzzy sets with triangular norms and conorms, Proc. Joint 4th Meeting of the EURO Working Group on Fuzzy Sets and 2nd International Conference on Soft and Intelligent Computing (EUROFUSE‑SIC’99), Budapest, 322-327.
  • Wygralak M. (2000): A generalizing look at sigma counts of fuzzy sets. In: Bouchon‑ Meunier B., Yager R. R. and Zadeh L. A. (Eds.): Uncertainty in Intel­li­gent and Information Systems. World Scientific, Singapore New Jersey Lon­don Hong Kong, 34-45.Wygralak M. (2000): An axiomatic approach to scalar cardinalities of fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 110, 175-179.
  • Wygralak M. and Pilarski D. (2000): FGCounts of fuzzy sets with triangular norms. In: Hampel R., Wagenknecht M. and Chaker N. (Eds.): Fuzzy Control – Theory and Practice. Physica‑Verlag, Heidelberg New York, 121-131.
  • Wygralak M. (2001): Fuzzy sets with triangular norms and their cardinality theory. Fuzzy Sets and Systems, 124, 1-24.
  • Dyczkowski K. and Wygralak M. (2001): On cardinality and singular fuzzy sets. In: Reusch B. (Ed.): Computational Intelligence – Theory and Ap­pli­ca­tions. Lecture Notes in Computer Science, vol. 2206. Springer‑Verlag, Berlin Hei­del­berg New York, pp. 261-268.
  • Wygralak M. (2002): Variants of defining the cardinalities of fuzzy sets. In: Grze­gorzewski P., Hryniewicz O. and Gil M. Á. (Eds.): Soft Methods in Prob­a­bili­ty, Statistics and Data Analysis. Physica-Verlag, Heidelberg New York, 178-185.
  • Wygralak M. (2003): Cardinalities of fuzzy sets with triangular norms, In: Proc. 3rd Conf. European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT’2003), Zittau (Germany), 691-696.
  • Dyczkowski K. and Wygralak M. (2003): On triangular norm‑based gen­e­ral­ized cardinals and sin­gular fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 133, 211-226.
  • Pankowska A. and Wygralak M. (2003): Intuitionistic fuzzy sets – An alternative look, In: Proc. 3rd Conf. European Society for Fuzzy Logic and Technology (EUSFLAT’2003), Zittau (Germany), 135-140.
  • Pankowska A. and Wygralak M. (2004): A general concept of IF‑sets with triangular norms, w: K. T. Atanassov, O. Hryniewicz, J. Kacprzyk, Eds., Soft Computing – Foundations and Theoretical Aspects, EXIT Publ., Warsaw, 319-335.
  • Pankowska A. and Wygralak M. (2004): On hesitation degrees in IF-set theory, w: L. Rutkowski, J. Siekmann, R. Tadeusiewicz, L. A. Zadeh, Eds., Artificial Intelligence and Soft Computing, Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 3070, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 338-343.
  • Wygralak M. (2005): I-fuzzy sets with triangular norms, their hesitation areas and cardinalities, In: Atanassov K. T., Kacprzyk J., Krawczak M. and Szmidt E. (Eds.): Issues in the Representation and Processing of Uncertain and Imprecise Information. Fuzzy Sets, Intuitionistic Fuzzy Sets, Generalized Nets, and Related Topics. EXIT Publ., Warsaw, pp. 397-408.
  • Wygralak M. (2005): Fuzziness and cardinality. In: Hryniewicz O., Kacprzyk J. and Kuchta D. (Eds.): Issues in Soft Computing – Decisions and Operations Research. EXIT Publ., Warsaw, pp. 137-145.
  • Pankowska A. and Wygralak M. (2005): Algorithms of group decision making based on generalized IF-sets, w: O. Hryniewicz, J. Kacprzyk, J. Koronacki, S. T. Wierzchoń, Eds., Issues in Intelligent Systems – Paradigms, EXIT Publ., Warsaw, 185-197.
  • Pankowska A. and Wygralak M. (2006): General IF-sets with triangular norms and their applications to group decision making. Information Sciences, 176, 2713-2754.
  • Wygralak M. (2007): Representing incomplete knowledge about fuzzy sets. In: Proc. 5th EUSFLAT Conf., Ostrava (Czech Rep.), vol. II, 287-292.
  • Wygralak M. (2008): Model examples of applications of sigma f-counts to counting in fuzzy and I-fuzzy sets. In: Atanassov K. T., Hryniewicz O., Kacprzyk J., Krawczak M., Nahorski Z., Szmidt E. (Eds.), Advances in Fuzzy Sets, Intuitionistic Fuzzy Sets, Generalized Nets and Related Topics. Vol. II: Applications. EXIT Acad. Publ., Warsaw, 187-196.
  • Wygralak M. (2009): On nonstrict Archimedean triangular norms, Hamming distances, and cardinalities of fuzzy sets, Int. Jour. Intelligent Systems, 24, 697-705.
  • Wygralak M. (2010): Hesitation degrees as the size of ignorance combined with fuzziness. In: Hűllermeier E., Kruse R. and Hoffmann F. (Eds.): Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems. Theory and Methods, Com­munications in Computer and Information Science, Vol. 80, Springer, Berlin, pp. 629-636.
  • Wygralak M. (2011): Scalar and fuzzy cardinalities – Tools for intelligent counting under information imprecision, In: Atanassov K. T., Baczyński M. et al. (Eds.), Recent Advances in Fuzzy Sets, Intuitionistic Fuzzy Sets, Generalized Nets and Related Topics. Vol. I: Foundations. SRI PAS Publ., Warsaw, 237-243.
  • Wójtowicz A., Żywica P., Szarzyński K., Moszyński R., Szubert S., Dyczkowski K., Stachowiak A., Szpurek D., Wygralak M. (2014). Dealing with Uncertinity in Ovarian Tumor Diagnosis. Modern Approaches in Fuzzy Sets, Intuitionistic Fuzzy Sets, Generalized Nets and Related Topics. Volume II: Applications, pp. 151-158, IBS PAN-SRI PAS, Warszawa.
  • Moszyński R., Żywica P., Wójtowicz A., Szubert S., Sajdak S., Stachowiak A., Dyczkowski K., Wygralak M., Szpurek D. (2014). Menopausal status strongly influences the utility of predictive models in differential diagnosis of ovarian tumors: An external validation of selected diagnostic tools. Ginekologia Polska, 85(12), 892-899. DOI: 10.17772/gp/1879
  • Wygralak M. (2015): Intelligent Counting – Methods and Applications, Intelligent Systems’ 2014, Springer International Publishing, 3-10. DOI: 10.1007/978-3-319-11313-5_1
  • A. Stachowiak, K. Dyczkowski, A. Wójtowicz, P. Żywica, M. Wygralak (2016). A Bipolar View on Medical Diagnosis in OvaExpert System. Flexible Query Answering Systems 2015, pp. 483-492, Springer International Publishing. DOI: 10.1007/978-3-319-26154-6_37