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J-GLOBAL ID：201702235951758355   整理番号：17A1061237

精製または粗大化属性値中の多重粒度ラフ集合における動的更新近似【Powered by NICT】

Dynamic updating approximations in multigranulation rough sets while refining or coarsening attribute values

著者 (3件)： Hu Chengxiang (School of Computer and Information Engineering, Chuzhou University, Chuzhou 239000, China) ,  Liu Shixi (School of Computer and Information Engineering, Chuzhou University, Chuzhou 239000, China) ,  Huang Xiaoling (School of Computer and Information Engineering, Chuzhou University, Chuzhou 239000, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 130  ページ： 62-73  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重粒度ラフ集合は近年ますます注目を集めている。現実の応用では,情報技術の発展に伴い,属性値はしばしば動的に時間的に変化する。有用な知識を更新するためにどのように動的情報システムにとって非常に重要である。概念の近似は多重粒度ラフ集合の基本的な概念,微細化または粗大化属性値がインクリメンタルに更新することが必要である。微細化または粗大化属性値による動的知識獲得の要求が動機となって,本論文では,多重粒度ラフ集合微細化または粗大化属性値の近似を更新するための動的機構を提示した。,多重粒度近似を更新するための対応する動的アルゴリズムを提案機構に基づいて設計されている。UCIからの六つのデータ集合上で包括的な実験を行い,多重粒度ラフ集合の近似更新のための提案した動的アルゴリズムは静的アルゴリズムと比較してより効果的であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *近似法 ,  知識獲得 ,  *多重化 ,  情報技術 ,  アルゴリズム ,  *粒度 ,  情報システム ,  *ラフ集合 ,  精密化

著者キーワード (4件)： インクリメンタル学習 ,  知識獲得 ,  多重粒度ラフ集合 ,  意思決定

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 精製 ,  属性 ,  多重 ,  粒度 ,  ラフ集合 ,  更新 ,  近似