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J-GLOBAL ID：201602218296166696   整理番号：15A1346172

可変精度トレランス・ラフ集合理論に基づく知識低減アルゴリズムに関する研究【Powered by NICT】

Research on Knowledge Reduction Algorithm Based on Variable Precision Tolerance Rough Set Theory

著者 (1件)： Jiao Na (Dep. of Information Sci. and Technol.,East China Univ. of Political Sci. and Law, Shanghai)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 42  号： 5  ページ： 265-269  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 知識還元は,ラフ集合理論における重要な研究課題である。ラフ集合理論は還元冗長さらにのための効率的な数学的ツールである。伝統的なラフ集合理論の主な限界は,実数値データを扱うための有効な方法は不足している。しかし,実用的なデータセットは常に連続的であった。これは離散化法,これは情報損失をもたらすであろう)を用いて検討した。本論文では,ラフ集合理論と共に耐性関係を組み合わせた一アプローチを検討した。ノイズデータに適応する能力を高めるために,本論文では,可変精度耐性ラフ集合理論に基づく知識低減アルゴリズムを検討した。パラメータの特性を解析した。分類品質とパラメータ間隔の間の関係について述べ,パラメータ値は間隔範囲に拡張した。実験結果は筆者らの提案アルゴリズムとそれに関連した理論が有効であることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 還元 ,  実数 ,  品質 ,  *アルゴリズム ,  脂環式化合物 ,  窒素複素環化合物 ,  ウレア化合物 ,  オレフィン化合物
準シソーラス用語： データ損失 ,  離散化 ,  データセット ,  ラフ集合論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

物質索引 (1件)： ヘキソバルビタール

タイトルに関連する用語 (5件)： 可変 ,  集合理論 ,  知識 ,  アルゴリズム ,  研究