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粗糙集:从初级到挑战。 (英语) Zbl 1327.68008号

Andrzej Skowron等人,《粗糙集与智能系统——纪念Zdzisław Pawlak教授》。第1卷。罗曼·索文斯基的前言。柏林:施普林格出版社(ISBN 978-3-642-30343-2/hbk;978-3-442-30344-9/电子书)。智能系统参考图书馆42,75-173(2013)。
摘要:在粗糙集理论和应用的发展过程中,可以分为三个主要阶段。起初,研究人员专注于描述性属性,例如保留不可分辨关系的信息系统的约简或概念或分类的描述。接下来,他们转向了粗糙集在机器学习、模式识别和数据挖掘中的应用。在获得一些经验后,他们为归纳推理奠定了基础,例如,归纳分类器。虽然第一个周期基于这样的假设,即物体是通过属性表示的部分信息来感知的,但第二个周期基于关于近似概念的信息也是部分的假设。近似空间和相关近似空间的搜索策略被认为是粗糙集的基本工具。使用布尔推理和近似布尔推理应用于,例如,搜索相关特征、离散化、符号值分组,或更一般意义上的搜索相关近似空间。现在,我们观察到一个新的时期正在出现,其中研究了两个新的重要课题:(i)发现被分析对象或颗粒的相关(复杂)上下文的策略,与信息粒化过程和颗粒计算密切相关的内容,以及(ii)颗粒的交互计算。这两个方向的目标都是开发用于近似复杂模糊概念的工具,例如行为模式或自适应策略,使实现交互计算的质量达到令人满意的程度。本章介绍了从粗糙集的基础到挑战的发展,例如与本体近似、过程挖掘、上下文诱导或基于感知的计算(PBC)相关的挑战。该方法基于交互式粗粒度计算(IRGC)。
关于整个系列,请参见[Zbl 1251.68030号].

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68-03 计算机科学史
68立方英尺 知识表示
68层37 人工智能背景下的不确定性推理
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