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J-GLOBAL ID:201902271305607705   整理番号:19A2207278

マルチスケール直感的ファジィ情報テーブルにおける包含測度に基づく多粒度決定理論ラフ集合【JST・京大機械翻訳】

Inclusion measure-based multi-granulation decision-theoretic rough sets in multi-scale intuitionistic fuzzy information tables
著者 (6件):
資料名:
巻: 507  ページ: 421-448  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)
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マルチ造粒ラフ集合(MGRS)と決定理論ラフ集合(DTRS)は,Pawlakの古典的ラフ集合モデルの重要でポピュラーな拡張型である。これらの2つの一般化ラフ集合モデルを組み合わせたマルチ造粒DTRS(MG-DTRS)を,雑音分布データを扱うために近年深く研究した。しかし,この組合せは,それを測定するために使用されるスケールに依存して,同じ属性の下で異なる値を取ることができるマルチスケール情報システムから知識を得るために使用することができない。この問題を解決するために,本研究におけるIF介在物測度に基づいて,マルチスケール直観論理ファジィ(IF)情報表における2つの新しいタイプのMG-DTRSを開発した。最初に,著者らは2つのIF集合の間に一種の介在物測度を導入して,マルチスケールIF情報テーブルにおける介在物測定ベースのDTRSの概念を提示した。第二に,著者らは,マルチスケールIF情報表における介在物測定に基づく楽観的および悲観的MG-DTRSを提示して,それらの特性を調べて,提示したモデルに基づく三方向決定法を解析した。第3に,著者らは最適スケール選択を定義して,マルチスケールIF情報テーブルにおけるMG-DTRSに基づく2つの最適スケール選択アルゴリズムを提示した。第4に,マルチスケールIF情報テーブルにおけるMG-DTRSに基づく最適スケールの削減を提供し,識別可能性関数低減法を検討し,最適近似スケール削減を計算するための2つのアルゴリズムを考案した。最後に,多重スケールIF情報表におけるMG-DTRSに関連するいくつかの可能な一般化を論じた。本研究は,マルチスケールIF情報表から知識を獲得するためのMG-DTRS法を提供した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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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分子・遺伝情報処理 

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