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J-GLOBAL ID：201702288827569452   整理番号：17A1426538

意思決定を用いた多重粒度空間の信念構造と還元【Powered by NICT】

On the belief structures and reductions of multigranulation spaces with decisions

著者 (5件)： Tan Anhui (School of Mathematics, Physics and Information Science, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, China) ,  Tan Anhui (Key Laboratory of Oceanographic Big Data Mining and Application of Zhejiang Province, Zhoushan 316022, China) ,  Wu Wei-Zhi (School of Mathematics, Physics and Information Science, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, China) ,  Wu Wei-Zhi (Key Laboratory of Oceanographic Big Data Mining and Application of Zhejiang Province, Zhoushan 316022, China) ,  Tao Yuzhi (Scientific Research Department, Zhejiang Ocean University, Zhoushan 316022, China)
資料名： International Journal of Approximate Reasoning  (International Journal of Approximate Reasoning)
巻： 88  ページ： 39-52  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0476A  ISSN： 0888-613X  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： 多重粒度空間は多重粒度知識を表現するための統一フレームワークを提供した。本論文では,意思決定属性を考慮した信念構造を構築し,多重粒度空間のための証拠理論における知識低減を特徴づけることを目的とする。最初に,多重粒度空間のための1型信念構造を導入し,一組の下部と上部悲観的多重粒度近似はこの信念構造下での信念ともっともらしさの関数の対に対応することを証明した。第二に,信念構造は一般的に楽観的多重粒度近似を用いたとき誘導できないことを指摘した。特殊十分条件を加えることにより,第二のタイプ信念構造を誘導できないものを研究するために調べた。第三に,信念および妥当性関数を用いたいくつかの測定を開発し,これらの測定に基づく多重粒度空間の知識削減を特性化した。最後に,多重粒度空間における冗長な粒状構造を低減するための数値アルゴリズムを設計した。例を用いて,ここで提案したアルゴリズムの効率を調べた。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： *粒度 ,  アルゴリズム ,  キャラクタリゼーション ,  *意思決定 ,  近似法 ,  *多重化 ,  十分条件
準シソーラス用語： 数値アルゴリズム ,  証拠理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多重粒度空間 ,  ラフ集合 ,  知識還元 ,  信念構造 ,  証拠理論

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 意思決定 ,  多重 ,  粒度 ,  信念 ,  還元