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J-GLOBAL ID：201702262382336493   整理番号：17A0473827

確率的集合値情報システムのための動的可変精度ラフ集合アプローチ【Powered by NICT】

Dynamic variable precision rough set approach for probabilistic set-valued information systems

著者 (5件)： Huang Yanyong (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China) ,  Li Tianrui (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China) ,  Luo Chuan (College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Fujita Hamido (Faculty of Software and Information Science, Iwate Prefectural University, 020-0693, Iwate, Japan) ,  Horng Shi-jinn (School of Information Science and Technology, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 122  ページ： 131-147  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： 集合値情報システムは多くの実応用におけるデータ表の重要な型である,属性値が不確実で不完全な情報を特性化するための集合により記述される。しかし,いくつかの実際の状況では,設定値は確率分布,交差演算に基づく伝統的な耐性関係はオブジェクトの識別不能性関係を合理的に記述できないことをもたらすにより描出されることもある。この問題を解決するために,確率的集合値情報システム(PSvIS)の概念を導入し,Bhattacharyya距離の観点からλ耐性関係に基づく拡張可変精度ラフ集合モデル(VPRS(可変精度ラフ集合)を提案した。情報システムの特徴は,動的データ環境における時間と共に発生しを考慮した,情報粒度化および近似構造の変化をもたらすであろう。ラフ近似の行列表現はPSvISにおける二行列演算子と二ベクトル関数に基づいて提示した。ラフ近似を更新するための以前に学んだ近似結果と領域関係行列の利用によるインクリメンタルな機構を提案し,対応するアルゴリズムを開発し,解析した。実験結果は,提案したアルゴリズムが静的アルゴリズムと関連したインクリメンタルアルゴリズムよりも優れているに挿入またはPSvISにおける属性から除去することを示した。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： アルゴリズム ,  近似法 ,  確率分布 ,  不確実性 ,  *ラフ集合 ,  演算 ,  ベクトル ,  キャラクタリゼーション ,  粒度 ,  *情報システム
準シソーラス用語： インクリメンタルアルゴリズム ,  行列演算 ,  目標値 ,  *可変精度ラフ集合 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 集合値情報システム ,  インクリメンタル学習 ,  ラフ集合 ,  マトリックス演算子

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 (4件)： 確率 ,  集合 ,  情報システム ,  可変精度ラフ集合