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J-GLOBAL ID：201802252121694401   整理番号：18A0669489

最大粒子に基づく悲観的近傍多粒度ラフ集合ルール獲得アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Rule Acquisition Algorithm for Neighborhood Multi-granularity Rough Sets Based on Maximal Granule

著者 (4件)： Chen Jingwen (南京財経大学 信息工程学院 南京210023) ,  Ma Fumin (南京財経大学 信息工程学院 南京210023) ,  Zhang Tengfei (南京郵電大学 自動化学院 南京210023) ,  Ceng Yonggang (南京財経大学 信息工程学院 南京210023)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 30  号： 11  ページ： 1048-1056  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 粒状計算に基づくルール獲得は規則獲得アルゴリズムの欠陥をある程度補うが、ほとんどのアルゴリズムは名詞型データを処理するのに適している。多粒度,多階層の角度から数値型または混合型データを処理するために,近傍多粒度ラフ集合モデルに基づいて,近傍の多粒度条件粒子と決定粒を計算することにより,ルール獲得過程における冗長条件を分析し,枝刈り規則獲得過程における冗長条件を分析した。これに基づいて,効率的な最大粒子に基づく悲観的近傍多粒度ラフ集合ルール獲得アルゴリズムを設計した。理論的解析と実例の比較により,提案したアルゴリズムの有効性と優位性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 冗長性 ,  *ラフ集合 ,  *アルゴリズム ,  名詞 ,  モデル
準シソーラス用語： *近傍 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Neighborhood Multi-granularity ,  Rough Set ,  Rule Acquisition ,  Granular Computing

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (6件)： 近傍 ,  粒度 ,  ラフ集合 ,  ルール ,  獲得 ,  アルゴリズム