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J-GLOBAL ID：201902250537412704   整理番号：19A2207288

マルチ粒度による逐次3方向決定【JST・京大機械翻訳】

Sequential three-way decisions via multi-granularity

著者 (4件)： Qian Jin (School of Computer Engineering, Jiangsu University of Technology, Changzhou 213015, Jiangsu, China) ,  Liu Caihui (Department of Mathematics and Computer Science, Gannan Normal University, Ganzhou, 341000, China) ,  Miao Duoqian (Department of Computer Science and Technology, Tongji University, Shanghai 201804, China) ,  Yue Xiaodong (School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 507  ページ： 606-629  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 3方向決定は,複雑な問題解決のための3分割および作用フレームワークを提供する。多重レベルの粒度の下でのコストに敏感な意思決定問題のために,逐次3方向決定がある。このフレームワークの中で,3つのペアワイズの分割領域にどのように作用するかが最も重要な問題である。この目的のために,本論文では,多重粒度による逐次3方向決定の一般化モデルを提案した。続いて,著者らは典型的な凝集戦略を採用して,次の5種類の多重造粒逐次三方向決定を実行した。重みづけ算術平均多粒化逐次三方向決定,楽観的多重造粒逐次三方向決定,悲観的多粒化逐次三方向決定,悲観的楽観的多重造粒逐次三方向決定,および楽観的悲観的多粒化逐次三方向決定である。さらに,著者らは,5種類の多粒化逐次3方向決定の正しさと合理性について議論して,それらの間の関係と差異を分析した。最後に,実験結果は,最初の4つの異なる多重造粒逐次3方向決定が効果的であることを実証した。これらのモデルは,マルチ造粒3方向決定の開発を加速し,豊かにする。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 凝集 ,  *造粒 ,  意思決定 ,  モデル ,  多重化 ,  重みづけ ,  問題解決
準シソーラス用語： 合理性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 決定理論ラフ集合モデル ,  粒状コンピューティング ,  マルチ造粒 ,  逐次3方向決定

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  粒度 ,  逐次 ,  3方向