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J-GLOBAL ID:201902229157212521   整理番号:19A2515645

ソフト集合と対応アルゴリズムのパラメータ低減の調査【JST・京大機械翻訳】

A survey of parameter reduction of soft sets and corresponding algorithms
著者 (2件):
資料名:
巻: 52  号:ページ: 1839-1872  発行年: 2019年 
JST資料番号: E0339C  ISSN: 0269-2821  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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良く知られているように,ソフト集合理論は多くの分野における意思決定に関するベアリングを持つことができる。特に重要なことは,情報科学と人工知能の両方のための重要なトピックであるソフト集合のパラメータ低減である。パラメータ縮小は,元の選択オブジェクトを変えることなく,与えられたソフト集合を定義するパラメータの量の最大の剪定を研究する。したがって,それは意思決定プロセスにおける計算コストの高い試験を予備できる。本論文では,いくつかのタイプの(ファジィ)ソフト集合に基づくパラメータ縮小のいくつかの異なるアルゴリズムをレビューした。最後に,これらのアルゴリズムを比較し,それぞれの利点と欠点を強調し,それらの差異を例証するためのいくつかの例を示した。Copyright 2017 Springer Science+Business Media B.V., part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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