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层次概念近似中的粗糙集方法。 (英语) Zbl 1103.68670号

Tsumoto,Shusaku(编辑)等人,《粗糙集与当前计算趋势》。2004年6月1日至5日在瑞典乌普萨拉举行的RSCTC 2004第四届国际会议。诉讼程序。柏林:施普林格出版社(ISBN 3-540-22177-8/pbk)。计算机科学课程讲稿3066。《人工智能讲义》,346-355(2004)。
摘要:在概念逼近综合中,许多学习方法忽略了领域知识。我们建议使用基于领域知识的推理图,从实验数据中学习复杂概念的近似值。我们的解决方案基于粗糙集和粗糙数学方法。该方法的有效性是在交通道路模拟器生成的人工数据集上执行和评估的。
关于整个系列,请参见[Zbl 1088.68009号].

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68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68层37 人工智能背景下的不确定性推理
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全文: 内政部