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J-GLOBAL ID：202202230749481807   整理番号：22A0858826

決定表のための知識粒度削減【JST・京大機械翻訳】

Knowledge granularity reduction for decision tables

著者 (2件)： Liu Guilong (School of Information Science, Beijing Language and Culture University, Beijing, China) ,  Feng Yanbin (School of Information Science, Beijing Language and Culture University, Beijing, China)
資料名： International Journal of Machine Learning and Cybernetics  (International Journal of Machine Learning and Cybernetics)
巻： 13  号： 3  ページ： 569-577  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4478A  ISSN： 1868-8071  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)

抄録/ポイント： 属性縮小はラフ集合理論における難しいトピックであり,知識粒度低減は重要なタイプの削減の1つである。しかしながら,現在まで,識別可能マトリックスに基づくその縮小アルゴリズムが与えられていない。本論文では,知識粒度低減が,正領域低減とX絶対低減の両方と同等であり,ギャップを埋めるために識別可能行列に基づく対応するアルゴリズムを導くことを示した。特に,知識粒度低減は,一貫したディシジョンテーブルのための通常のポジティブ領域低減である。最後に,著者らは,バイナリ整数計画法の助けを借りて再ダクトを見つけるための簡単な知識粒度低減アルゴリズムを提供して,著者らのアルゴリズムを例証するために6つのUCIデータセットを考察した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH, DE part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  行列 ,  ダクト ,  整数計画法 ,  減少 ,  認識 ,  *ディシジョンテーブル ,  縮小 ,  属性
準シソーラス用語： バイナリー ,  ラフ集合論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 属性削減 ,  バイナリ整数計画法 ,  決定表 ,  識別可能性行列 ,  知識粒状性

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 決定表 ,  知識 ,  粒度