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粗糙集和布尔推理。 (英语) Zbl 1142.68551号

总结:我们讨论了基于粗糙集和布尔推理相结合的方法及其在模式识别、机器学习、数据挖掘和冲突分析中的应用。

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68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68吨10 模式识别、语音识别
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参考文献:

[1] (Alpigini,J.J.;Peters,J.F.;Skowron,A.;Zhong,N.,第三届国际粗糙集与计算当前趋势会议(RSCTC’2002),宾夕法尼亚州马尔文,2002年10月14-16日。第三届国际粗糙集与计算当前趋势会议(RSCTC’2002),宾夕法尼亚州马尔文,2002年10月14-16日,人工智能讲义,第2475卷(2002),斯普林格·弗拉格:斯普林格尔·弗拉格-海德堡)·Zbl 1001.00048号
[2] A.An,Y.Huang,X.Huang.,N.Cercone,网页分类的粗糙集特征选择,in:Peters等人[95];A.An,Y.Huang,X.Huang,N.Cercone,网页分类的粗糙集特征选择,in:Peters等人[95]·Zbl 1108.68607号
[3] 班纳吉,M。;Pal,S.K.,模糊集的粗糙度,信息科学,93,3-4,235-246(1996)·Zbl 0879.04004号
[4] J.Bazan,R.Latkowski,M.Szczuka,DIXER-粗糙集勘探系统的分布式执行器,in:ŚleŜzak et al.[121];J.Bazan,R.Latkowski,M.Szczuka,DIXER-粗糙集勘探系统的分布式执行器
[5] J.Bazan,H.S.Nguyen,S.H.Ngueen,P.Synak,J.Wróblewski,分类问题中的粗糙集算法,收录于:Polkowski等人[98];J.Bazan,H.S.Nguyen,S.H.Ngueen,P.Synak,J.Wróblewski,分类问题中的粗糙集算法,收录于:Polkowski等人[98]·Zbl 0992.68197号
[6] J.Bazan,A.Osmólski,A.Skowron,D.Śle-zak,M.Szczuka,J.Wróblewski,生存分析的粗糙集方法,in:Alpingii等人[1];J.Bazan,A.Osmólski,A.Skowron,D.Śle-zak,M.Szczuka,J.Wróblewski,生存分析的粗糙集方法,载于:Alpigini等人[1]·Zbl 1013.68833号
[7] J.Bazan,A.Skowron,行为模式识别中复杂对象非相关部分的在线消除,in:Pal等人[82];J.Bazan,A.Skowron,行为模式识别中复杂对象非相关部分的在线消除,in:Pal等人[82]
[8] 巴赞,J。;斯科伦,A。;Ś勒扎克,D。;Wróblewski,J.,《寻找复杂决策约简:生存分析的案例研究》,(Zhong,N.;Ras,Z.W.;Tsumoto,S.;Suzuki,E.,《智能系统基础》,第14届智能系统方法学国际研讨会(ISMIS 2003),日本前桥市,2003年10月28日至31日。智能系统基础,第14届智能系统方法论国际研讨会(ISMIS 2003),日本前桥市,2003年10月28日至31日,人工智能讲义,第2871卷(2003),施普林格:施普林格-海德堡),160-168·Zbl 1070.68636号
[9] 巴赞,J。;Szczuka,M。;Wojna,M。;Wojnarski,M.,《关于粗糙集探索系统的演化》,(Tsumoto,S.;Słowiáski,R.;Komorowski,J.;Grzyma \322»a-Busse,J.,《第四届国际粗糙集与计算当前趋势会议论文集》(RSCTC’2004),瑞典乌普萨拉,2004年6月1日至5日。《第四届国际粗糙集与当前计算趋势会议论文集》(RSCTC’2004),2004年6月1日至5日,瑞典乌普萨拉,人工智能讲义,第3066卷(2004),斯普林格·弗拉格:斯普林格尔·弗拉格-海德堡),592-601·Zbl 1103.68671号
[10] J.G.Bazan,从决策表中提取规律的动态和非动态粗糙集方法的比较,见:Polkowski和Skowron[99];J.G.Bazan,从决策表中提取规律的动态和非动态粗糙集方法的比较,收录于:Polkowski和Skowron[99]·Zbl 1067.68711号
[11] J.G.Bazan、H.S.Nguyen、J.F.Peters、A.Skowron、M.Szczuka,从分类器中提取模式的粗糙集方法,收录于:A.Skowlon,M.Szzuka(编辑),《2003年ETAPS知识发现和软计算中的粗糙集研讨会论文集》,2003年4月12日至13日,《计算机科学电子笔记》,第82(4)卷,阿姆斯特丹爱思唯尔,荷兰,2003年,第20-29页。可从以下位置获得:<http://www.elsevier.nl/locate/entcs/volume82.html>; J.G.Bazan、H.S.Nguyen、J.F.Peters、A.Skowron、M.Szczuka,从分类器中提取模式的粗糙集方法,收录于:A.Skowlon,M.Szzuka(编辑),《2003年ETAPS知识发现和软计算中的粗糙集研讨会论文集》,2003年4月12日至13日,《计算机科学电子笔记》,第82(4)卷,阿姆斯特丹爱思唯尔,荷兰,2003年,第20-29页。可从以下位置获得:<http://www.elsevier.nl/locate/entcs/volume82.html> ·兹比尔1270.68306
[12] J.G.Bazan,J.F.Peters,A.Skowron,通过粗糙集建模进行行为模式识别,in:Śleözak等人[121];J.G.Bazan,J.F.Peters,A.Skowron,通过粗糙集建模进行行为模式识别,收录于:Śleözak等人[121]
[13] 巴赞,J.G。;Skowron,A.,《基于近似推理方案的分类器》,(Dunin-Keöplicz,B.;Jankowski,A.;SkowronA;Szczuka,M.,《多智能体系统中的监控、安全和救援任务》(MSRAS’2004),《软计算进展》(2005),施普林格:施普林格-海德堡),191-202·Zbl 1082.68832号
[14] J.G.Bazan、M.Szczuka、RSES和RSESlib——一组用于粗糙集计算的工具,见:Ziarko和Yao[137];J.G.Bazan、M.Szczuka、RSES和RSESlib——一组用于粗糙集计算的工具,收录于:Ziarko和Yao[137]·兹比尔1014.68825
[15] Brown,F.,Boolean Reasoning(1990),Kluwer Academic Publishers:Kluwer-Academy Publishers Dordrecht·Zbl 0719.03002号
[16] Casti,J.L.,《替代现实?《自然与人类的数学模型》(1989),约翰·威利父子公司:约翰·威利母子公司,纽约州纽约市·Zbl 0676.00028号
[17] Chmielewski,M.R。;Grzymała-Busse,J.W.,作为机器学习预处理的连续属性的全局离散化,国际近似推理杂志,15,4,319-331(1996)·Zbl 0949.68560号
[18] Choubey,S.K。;Deogun,J.S。;拉加万,V.V。;Sever,H.,《粗糙分类器背景下特征选择算法的比较》,(Petry,F.,《模糊系统国际会议》(FUZZ-IEEE’1996),1996年9月8日至11日,洛杉矶新奥尔良,第2卷(1996),IEEE服务中心:新泽西州皮斯卡塔韦IEEE服务中心,1122-1128
[19] 库姆斯,C.H。;Avruin,G.S.,《冲突的结构》(1988),劳伦斯·埃尔鲍姆:劳伦斯·埃尔鲍姆伦敦
[20] R.Deja,冲突分析,粗糙集方法和应用,收录于:Polkowski等人[98];R.Deja,冲突分析,粗糙集方法和应用,收录于:Polkowski等人[98]
[21] Deja,R。;Skowron,A.,《关于一些冲突模型和冲突解决》,《罗马尼亚信息科学与技术杂志》,5,1-2,69-82(2002)
[22] J.Deogun,V.V.Raghavan,A.Sarkar,H.Sever,《数据挖掘:研发趋势》,摘自:Lin和Cercone[57];J.Deogun,V.V.Raghavan,A.Sarkar,H.Sever,《数据挖掘:研发趋势》,收录于:Lin和Cercone[57]
[23] 多尔蒂,P。;Łukaszewicz,W。;斯科伦,A。;Szałas,A.,《知识工程:粗糙集方法》。知识工程:粗糙集方法,模糊性和软计算研究,第202卷(2006),施普林格:施普林格-海德堡·Zbl 1131.68107号
[24] V.Dubois,M.Quafafou,近似概念学习:粗糙版本空间,in:Alpingii等人[1];V.Dubois,M.Quafafou,近似概念学习:粗糙版本空间,in:Alpingii等人[1]·Zbl 1013.68574号
[25] 杜达,R。;哈特,P。;Stork,R.,《模式分类》(2002),John Wiley&Sons:John Willey&Sons纽约,NY
[26] 杜恩施,I。;Gediga,G.,《粗糙集数据分析:非侵入性知识发现之路》(Rough Set Data Analysis:A Road to Non-invactive Knowledge Discovery)(2000年),Methodos出版社:Methodos-Publishers Bangor,英国
[27] Fedrizzi,M。;Kacprzyk,J。;Nurmi,H.,《社会选择函数的差异:粗糙集方法》,《质量与数量》,第30期,第87-99页(1996年)
[28] 弗里德曼,J.H。;哈斯蒂,T。;Tibshirani,R.,《统计学习的要素:数据挖掘、推断和预测》(2001),斯普林格·弗拉格:斯普林格尔·弗拉格-海德堡·Zbl 0973.62007号
[29] 格迪加,G。;Düntsch,I.,《重新审视粗糙近似质量》,人工智能,132219-234(2001)·兹伯利0983.68194
[30] G.Gediga,I.Düntsch,关于粗糙集分析中的模型评估、重要性指数和交互值,in:Pal等人[87];G.Gediga,I.Düntsch,关于粗糙集分析中的模型评估、重要性指数和交互值,in:Pal等人[87]
[31] 戈拉,G。;Wojna,A.G.,RIONA:结合规则归纳和实例学习的新分类系统,《基础信息学》,51,4,369-390(2002)·Zbl 1011.68114号
[32] Greco,S。;Inuiguchi,M。;Słowiáski,R.,模糊粗糙集和多假设逐步决策规则,国际近似推理杂志,41,2,179-211(2006)·Zbl 1093.68114号
[33] Grzymała-Busse,J.W.,《从示例中选择机器学习算法》,《信息基础》,第18期,193-207(1993)·Zbl 0781.68094号
[34] Grzymała-Busse,J.W.,《不确定性下未发现示例的分类》,《信息学基础》,30,3-4,255-267(1997)
[35] Grzymała-Busse,J.W.,规则归纳系统的新版本LERS,Fundamenta Informaticae,31,1,27-39(1997)·Zbl 0882.68122号
[36] J.W.Grzymała-Busse,从具有数字属性的数据中规则归纳的三种策略,in:Peters等人[95];J.W.Grzymała-Busse,从具有数字属性的数据中规则归纳的三种策略,in:Peters等人[95]·Zbl 1108.68611号
[37] J.W.Grzymała-Busse,LERS-数据挖掘系统,收录于:Maimon和Rokach[62];J.W.Grzymała-Busse,LERS-数据挖掘系统,收录于:Maimon和Rokach[62]
[38] J.W.Grzymała-Busse,规则归纳,in:Maimon和Rokach[62];J.W.Grzymała-Busse,规则归纳,in:Maimon和Rokach[62]
[39] J.W.Grzymała-Busse,W.J.Grzyma-Busse《处理缺少的属性值》,in:Maimon和Rokach[62];J.W.Grzymała-Busse,W.J.Grzyma-Busse《处理缺少的属性值》,in:Maimon和Rokach[62]·Zbl 1156.68583号
[40] Grzymała-Busse,J.W。;Ziarko,W.,《数据挖掘和粗糙集理论》,《ACM的通信》,第43期,第108-109页(2000年)
[41] J.Herbert,J.T.Yao,用粗糙集进行时间序列数据分析,摘自:《第四届国际经济与金融计算智能会议论文集》(CIEF’2005),犹他州盐湖城,2005年7月21日至26日,第908-911页。;J.Herbert,J.T.Yao,用粗糙集进行时间序列数据分析,摘自:《第四届国际经济与金融计算智能会议论文集》(CIEF’2005),犹他州盐湖城,2005年7月21日至26日,第908-911页。
[42] 胡,X。;Cercone,N.,《关系数据库中的学习:粗糙集方法》,《计算智能:国际期刊》,11,2,323-338(1995)
[43] 胡,X。;Cercone,N.,《通过离散化、泛化和粗糙集特征选择进行数据挖掘》,《知识与信息系统:国际期刊》,1,1,33-60(1999)
[44] 胡,X。;Cercone,N.,通过水平和垂直数据缩减发现最大广义决策规则,计算智能:国际期刊,17,4,685-702(2001)
[45] Kim,D.,基于容忍粗糙集的数据分类,模式识别,34,8,1613-1624(2001)·Zbl 0984.68520号
[46] Kim,D。;Bang,S.Y.,使用容忍粗糙集的手写数字字符分类,IEEE模式分析和机器智能汇刊,22,9,923-937(2000)
[47] (Kloesgen,W.;Żytkow,J.,《知识发现和数据挖掘手册》(2002),牛津大学出版社:牛津大学出版社)·兹比尔1003.68037
[48] 科莫罗夫斯基,J。;Øhrn,A。;Skowron,A.,Rosetta和其他粗糙集软件系统,(Klösgen,W.;Żytkow,J.,《数据挖掘和知识发现手册》(2000),牛津大学出版社),554-559
[49] R.科瓦尔斯基。一种基于逻辑的冲突解决方法。《报告》,帝国理工学院计算机系,2003年,第1-28页。可从以下网址获得:URL<网址:http://www.doc.ic.ac.uk/rak/papers/conflictdesolution.pdf>;R.Kowalski。基于逻辑的冲突解决方法。报告,帝国理工学院计算机系,2003年,第1-28页。可从以下网址获得:URL<网址:http://www.doc.ic.ac.uk/rak/papers/collectionresolution.pdf>
[50] Kraus,S.,《多智能体环境中的战略谈判》(2001年),麻省理工学院出版社:麻省理学院出版社,马萨诸塞州剑桥·Zbl 1062.68099号
[51] Kryszkiewicz,M。;Rybinski,H.,《复合信息系统约简计算》,《信息学基础》,27,2-3,183-195(1996)·Zbl 0854.68097号
[52] G.Lai、C.Li、K.Sycara、J.A.Giampapa。关于多属性谈判的文献综述。技术报告CMU-RI-TR-04-662004,第1-35页。;G.Lai、C.Li、K.Sycara、J.A.Giampapa。关于多属性谈判的文献综述。技术报告CMU-RI-TR-04-662004,第1-35页。
[53] Latkowski,R.,《关于不完整数据的分解》,《信息学基础》,54,1,1-16(2003)·Zbl 1146.68460号
[54] Latkowski,R.,缺失属性值的灵活不可分辨关系,《信息学基础》,67,1-3,131-147(2005)·Zbl 1096.68149号
[55] J.Li,N.Cercone,基于粗糙集的关联规则重要性排序模型,in:Śleözak et al.[121];J.Li,N.Cercone,基于粗糙集的关联规则重要性排序模型,收录于:Śleözak et al.[121]
[56] 李,Y。;Shiu,S.C.-K。;Pal,S.K。;Liu,J.N.-K.,基于粗糙集的案例推理机在文本分类中的应用,国际近似推理杂志,41,2,229-255(2006)
[57] (Lin,T.Y.;Cercone,N.,《粗糙集与数据挖掘-不完全数据分析》(Rough Sets and Data Mining-Analysis of Imperfect Data)(1997),Kluwer Academic Publishers:Kluwer-Academy Publishers Boston,USA)·Zbl 0855.00039号
[58] Lingras,P.,模糊-粗糙和粗糙-神经计算中的模糊序列组合,神经计算,36,1-4,29-44(2001)·Zbl 1003.68637号
[59] Lingras,P.,使用气体的无监督粗糙集分类,智能信息系统杂志,16,3,215-228(2001)·Zbl 1016.68112号
[60] Lingras,P。;West,C.,用粗糙(K)均值对Web用户进行区间集聚类,《智能信息系统杂志》,23,1,5-16(2004)·兹比尔1074.68586
[61] Y.Maeda,K.Senoo,H.Tanaka,冲突分析中的区间密度函数,见:Skowron等人[110];Y.Maeda,K.Senoo,H.Tanaka,冲突分析中的区间密度函数,见:Skowron等人[110]
[62] (Maimon,O.;Rokach,L.,《数据挖掘和知识发现手册》(2005),施普林格:施普林格-海德堡出版社)·Zbl 1087.68029号
[63] T.M.Mitchel,《机器学习》,《计算机科学McGraw-Hill系列》,马萨诸塞州波士顿,1999年。;T.M.Mitchel,《机器学习》,《计算机科学McGraw-Hill系列》,马萨诸塞州波士顿,1999年。
[64] P.Mitra,S.Mitran,S.K.Pal,模块化粗糙模糊mlp:进化设计,in:Skowron等人[110];P.Mitra,S.Mitra.,S.K.Pal,《模块化粗糙模糊mlp:进化设计》,收录于:Skowron等人[110]
[65] Mitra,P。;Pal,S.K。;Siddiqi,M.A.,使用带有粗糙集初始化的期望最大化算法的非凸聚类,模式识别快报,24,6,863-873(2003)·Zbl 1053.68098号
[66] A.Nakamura,与度的冲突逻辑,in:Pal和Skowron[88];A.Nakamura,与度的冲突逻辑,in:Pal和Skowron[88]
[67] M.Nakata,H.Sakai,处理概率解释的缺失值的粗糙集,见:Śleözak等人[120];M.Nakata,H.Sakai,处理概率解释的缺失值的粗糙集,见:Śleözak等人[120]·Zbl 1134.68548号
[68] H.S.Nguyen。实值属性离散化,布尔推理方法。1997年,波兰华沙华沙大学博士论文。;H.S.Nguyen。实值属性离散化,布尔推理方法。1997年,波兰华沙华沙大学博士论文。
[69] Nguyen,H.S.,《从最优超平面到最优决策树》,《信息学基础》,34,1-2,145-174(1998)·Zbl 0903.68161号
[70] Nguyen,H.S.,《大型数据库中数据挖掘的高效SQL学习方法》,(Dean,T.,第十六届国际人工智能联合会议IJCAI(1999),Morgan-Kaufmann出版社:Morgan-Kufmann出版商瑞典斯德哥尔摩),806-811
[71] Nguyen,H.S.,《大型数据库中连续属性的有效处理》,《信息基础》,48,1,61-81(2001)·Zbl 0997.68037号
[72] Nguyen,H.S。;Nguyen,S.H.,从数据中提取模式,《信息学基础》,34129-144(1998)·Zbl 0903.68054号
[73] Nguyen,H.S。;Nguyen,S.H.,《粗糙集与关联规则生成》,《基础信息》,第40、4、383-405页(1999)·Zbl 0946.68153号
[74] H.S.Nguyen,A.Skowron,《实值属性的量化》,载于:《第二届信息科学联合年会论文集》,美国北卡罗来纳州Wrightsville Beach,1995年,第34-37页。;H.S.Nguyen,A.Skowron,《实值属性的量化》,载于《第二届信息科学联合年会论文集》,美国北卡罗来纳州赖特维尔海滩,1995年,第34-37页。
[75] H.S.Nguyen,D.Śleözak,近似约简和关联规则-对应性和复杂性结果,in:Skowron等人[110];H.S.Nguyen,D.Śleözak,近似约简和关联规则-对应性和复杂性结果,见:Skowron等人[110]·Zbl 0954.68129号
[76] S.H.Nguyen,正则性分析及其在数据挖掘中的应用,in:Polkowski等人[98];S.H.Nguyen,正则性分析及其在数据挖掘中的应用,in:Polkowski等人[98]·Zbl 0992.68049号
[77] S.H.Nguyen,J.Bazan,A.Skowron,H.S.Nguien,概念合成的分层学习,in:Peters and Skowron[94];S.H.Nguyen,J.Bazan,A.Skowron,H.S.Nguyen,概念合成的分层学习,见:Peters和Skowron[94]·兹比尔1104.68565
[78] S.H.Nguyen,H.S.Nguyen,《粗糙集方法的一些有效算法》,载:第六届基于知识的系统不确定性信息处理和管理国际会议IPMU’1996,西班牙格拉纳达,第三卷,1996年,第1451-1456页。;S.H.Nguyen,H.S.Nguien,《粗糙集方法的一些有效算法》,载于:第六届基于知识系统的信息处理和不确定性管理国际会议IPMU’1996,西班牙格拉纳达,第三卷,1996年,第1451-1456页。
[79] T.T.Nguyen,在手写数字识别中提取领域知识,in:Pal等人[82];T.T.Nguyen,在手写数字识别中提取领域知识,in:Pal等人[82]
[80] T.T.Nguyen,A.Skowron,领域知识近似的粗糙集方法,in:Wang等人[131];T.T.Nguyen,A.Skowron,领域知识近似的粗糙集方法,in:Wang等人[131]·Zbl 1026.68644号
[81] Nurmi,H。;Kacprzyk,J。;Fedrizzi,M.,《理论与方法:社会选择中的概率、模糊和粗糙概念》,《欧洲运筹学杂志》,95264-277(1996)·Zbl 0943.90588号
[82] (Pal,S.K.;Bandoyopadhay,S.;Biswas,S.,第一届模式识别和机器智能国际会议(PReMI’05),2005年12月18日至22日,印度统计研究所,加尔各答。第一届模式识别和机器智能国际会议(PReMI’05),2005年12月18日至22日,印度统计研究所,加尔各答,计算机科学讲义,第3776卷(2005),Springer-Verlag:Springer-Verlag Heidelberg)
[83] Pal,S.K。;Dasgupta,B。;Mitra,P.,《粗略的自组织图》,《应用情报》,第21期,第289-299页(2004年)·Zbl 1101.68825号
[84] Pal,S.K。;Mitra,P.,使用模糊表示的粗糙集生成案例,IEEE知识与数据工程汇刊,16,3,292-300(2004)
[85] Pal,S.K。;Mitra,P.,《数据挖掘的模式识别算法》(2004),CRC出版社:CRC出版社,佛罗里达州博卡拉顿·Zbl 1099.68091号
[86] S.K.Pal,W.Pedrycz,A.Skowron,R.Swiniarski(编辑),特别卷:粗糙神经计算,神经计算,第36卷,2001年。;S.K.Pal,W.Pedrycz,A.Skowron,R.Swiniarski(编辑),特别卷:粗糙神经计算,神经计算,第36卷,2001年。
[87] (Pal,S.K.;Polkowski,L.;Skowron,A.,《粗糙神经计算:文字计算技术》,认知技术(2004),斯普林格·弗拉格:斯普林格尔·弗拉格-海德堡)·Zbl 1040.68113号
[88] (Pal,S.K.;Skowron,A.,《粗糙模糊杂交:决策的新趋势》(1999),《Springer-Verlag:Springer-Verlag新加坡》)·Zbl 0941.68129号
[89] Pawlak,Z.,《粗糙集:数据推理的理论方面,系统理论,知识工程和问题解决》,第9卷(1991年),Kluwer学术出版社:Kluwer-学术出版社,荷兰Dordrecht·Zbl 0758.68054号
[90] Pawlak,Z.,《冲突剖析》,《信息科学杂志》,109,65-78(1998)
[91] Z.Pawlak,A.Skowron,《粗糙集:一些扩展》,信息科学出版社,doi:10.1016/j.ins.2006.06;Z.Pawlak,A.Skowron,《粗糙集:一些扩展》,信息科学出版社,doi:10.1016/j.ins.2006.06·兹比尔1142.68550
[92] Z.Pawlak,A.Skowron,《粗糙集的基础》,信息科学出版社,doi:10.1016/j.ins.2006.06.003;Z.Pawlak,A.Skowron,《粗糙集的基础》,信息科学出版社,doi:10.1016/j.ins.2006.06.003·Zbl 1142.68549号
[93] Z.Pawlak,L.Polkowski,A.Skowron,粗糙集与粗糙逻辑:KDD视角,in:Polkowskietal.[98];Z.Pawlak,L.Polkowski,A.Skowron,《粗糙集与粗糙逻辑:KDD视角》,收录于:Polkowski[98]·Zbl 1009.68159号
[94] (Peters,J.F.;Skowron,A.,《粗糙集学报I:期刊分栏》。《粗糙集杂志I:期刊分栏》,计算机科学讲稿,第3100卷(2004),施普林格:施普林格-海德堡)·Zbl 1062.68009号
[95] (Peters,J.F.;Skowron,A.;Dubois,D.;GrzymałA-Busse,J.W.;Inuiguchi,M.;Polkowski,L.,《粗糙集交易》II.《粗糙集与模糊集:期刊子线》II.粗糙集交易II.《粗集和模糊集:杂志子线》,计算机科学讲义,第3135卷(2004),Springer:Springer-Hidelberg)·兹比尔1062.68008
[96] 彼得斯,J.F。;斯科伦,A。;Suraj,Z.,粗糙集方法在控制设计中的应用,基础信息学,43,1-4269-290(2000)·兹比尔0971.93052
[97] 彼得斯,J.F。;苏拉吉,Z。;掸邦,S。;拉曼纳,S。;佩德里茨,W。;Pizzi,N.J.,使用粗糙集方法对气象体积雷达数据进行分类,模式识别字母,24,6,911-920(2003)
[98] (Polkowski,L.;Lin,T.Y.;Tsumoto,S.,《粗糙集方法与应用:信息系统中知识发现的新发展》,《模糊性与软计算研究》,第56卷(2000),Springer-Verlag/Physica-Verlag:Springer-Verlag/Phasica-Verrag-Heidelberg)
[99] (Polkowski,L.;Skowron,A.,《知识发现中的粗糙集1:方法论和应用》,《模糊性和软计算研究》,第18卷(1998年),Physica-Verlag:Physica-Verlag Heidelberg)·兹比尔0910.00028
[100] (Polkowski,L.;Skowron,A.,《知识发现中的粗糙集2:应用、案例研究和软件系统》,《模糊性和软计算研究》,第19卷(1998年),Physica-Verlag:Physica-Verlag Heidelberg)·Zbl 0910.00029号
[101] 夸法福,M。;Boussouf,M.,基于广义粗糙集的特征选择,智能数据分析,4,1,3-17(2000)·Zbl 1055.68560号
[102] 罗伊,A。;Pal,S.K.,粗糙集分类器特征空间的模糊离散化,模式识别字母,24,6,895-902(2003)·Zbl 1053.68091号
[103] Sever,H。;拉加万,V.V。;Johnsten,T.D.,数据库中知识发现粗糙集的研究现状,(Sivasundaram,S.,《第二届航空航天非线性问题国际会议论文集》(ICNPAA’1998),1998年4月29日至5月1日,佛罗里达州代托纳海滩,第2卷(1998),Embry-Riddle航空大学:Embry-Riddle航空学院佛罗里达州代顿海滩),673-680
[104] 北掸邦。;Ziarko,W.,构建决策规则的增量学习算法,(Ziarka,W.《粗糙集、模糊集和知识发现》(1994),Springer Verlag:Springer Verlag Berlin),326-334·Zbl 0941.68698号
[105] Skowron,A.,《从实验数据合成自适应决策系统》(Aamodt,A.;Komorowski,J.,第五届斯堪的纳维亚人工智能会议,1995年)。1995年第五届斯堪的纳维亚人工智能会议,《人工智能和应用的前沿》,第28卷(1995年),IOS出版社:IOS出版社,挪威特隆赫姆),220-238
[106] Skowron,A.,《KDD中的粗糙集——全体演讲》(Shi,Z.;Fallings,B.;Musen,M.,第16届世界计算机大会(IFIP’2000):《智能信息处理会议论文集》(IIP’2000)(2000),电子工业出版社:北京电子工业出版社,1-14
[107] Skowron,A.,《粗糙集和布尔推理》(Pedrycz,W.,《颗粒计算:新兴范式》,《颗粒计算机:新兴范式,模糊性和软计算研究》,第70卷(2001年),Springer-Verlag/Physica-Verlag:Springer-Verlag/Ph物理-Verlag-Heidelberg),95-124·Zbl 0986.68143号
[108] Skowron,A.,分布式环境中的近似推理,(Zhong,N.;Liu,J.,智能信息分析技术(2004),Springer:Springer-Hidelberg),433-474·Zbl 1058.68099号
[109] 斯科伦,A。;Nguyen,H.S.,布尔推理方案及其在数据挖掘中的一些应用,(第三届欧洲数据库知识发现原则与实践会议论文集。第三届欧盟数据库知识发现原理与实践会议文献集,计算机科学讲义,第1704卷(1999),斯普林格·弗拉格:柏林斯普林格尔·弗拉格),107-115
[110] (Skowron,A.;Ohsuga,S.;Zhong,N.,《第七届粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度软件计算国际研讨会论文集》(RSFDGrC'99),山口,1999年11月9日至11日。第七届粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度软件计算国际研讨会论文集(RSFDGrC'99),山口,1999年11月9日至11日,人工智能讲义,第1711卷(1999),Springer-Verlag:Springer-Verlag-Heidelbergy)·Zbl 0929.00075号
[111] A.Skowron,S.K.Pal(编辑),特别卷:粗糙集,模式识别和数据挖掘,模式识别快报,第24卷(6),2003年。;A.Skowron,S.K.Pal(编辑),特别卷:粗糙集,模式识别和数据挖掘,模式识别快报,第24卷(6),2003年。
[112] 斯科伦,A。;Pawlak,Z。;科莫罗夫斯基,J。;Polkowski,L.,《数据和知识的粗糙集观点》(Kloesgen,W.;Żytkow,J.,KDD手册(2002),牛津大学出版社:牛津大学出版社),134-149
[113] A.Skowron,J.Peters,《粗糙集:趋势和挑战》,载于:Wang等人[131];A.Skowron,J.Peters,《粗糙集:趋势和挑战》,收录于:Wang等人[131]·Zbl 1026.68653号
[114] 斯科伦,A。;Rauszer,C.,《信息系统中的可辨矩阵和函数》,(Słowiński,R.,智能决策支持-粗糙集理论的应用和进展手册。智能决策支持-粗糙集理论的应用和进展手册,系统理论,知识工程和问题解决,第11卷(1992年),Kluwer学术出版社:Kluwer学术出版社Dordrecht,荷兰),331-362·Zbl 0820.68001号
[115] A.Skowron,J.Stepaniuk,信息颗粒和粗糙神经计算,载于:Pal等人[87];A.Skowron,J.Stepaniuk,《信息粒和粗糙神经计算》,收录于:Pal等人[87]
[116] A.Skowron,J.Stepaniuk,近似的本体论框架,in:Śleözak等人[120];A.Skowron,J.Stepaniuk,近似的本体论框架,in:Śleözak等人[120]·Zbl 1134.68514号
[117] Śleözak,D.,《关联还原:挖掘多属性依赖的框架》,(Hacid,M.-S.;Murray,N.V.;Ras,Z.W.;Tsumoto,S.,《智能系统基础》,第15届智能系统方法学国际研讨会(ISMIS 2005),纽约萨拉托加斯普林斯,2005年5月25-28日。《智能系统基础》,第15届智能系统方法论国际研讨会(ISMIS 2005),纽约萨拉托加斯普林斯,2005年5月25日至28日,人工智能讲义,第3488卷(2005),斯普林格:斯普林格-海德堡),354-363·Zbl 1132.68592号
[118] D.Śleözak,使用基于频率的决策约简进行推理的各种方法:一项调查,收录于:Polkowski等人[98];D.Śleözak,使用基于频率的决策约简进行推理的各种方法:一项调查,收录于:Polkowski等人[98]
[119] Śleözak,D.,近似熵约化,信息学基础,53365-387(2002)·Zbl 1092.68676号
[120] (leözak,D.;Wang,G.;Szczuka,M.;Düntsch,I.;Yao,Y.,《第十届粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算国际会议论文集》(RSFDGrC’2005),加拿大里贾纳,2005年8月31日至9月3日,第一部分,和粒度计算(RSFDGrC’2005),加拿大里贾纳,2005年8月31日至9月3日,第一部分,人工智能课堂讲稿,第3641卷(2005),Springer-Verlag:Springer-Verlag Heidelberg)·Zbl 1086.68007号
[121] (leŚzak,D.;Yao,J.T.;Peters,J.F.;Ziarko,W.;Hu,X.,《第十届粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算国际会议论文集》(RSFDGrC’2005),加拿大里贾纳,2005年8月31日至9月3日,第二部分。《第十届粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算国际会议论文集》(RSFDGrC’2005),加拿大里贾纳,2005年8月31日至9月3日,第二部分,人工智能课堂讲稿,第3642卷(2005),《Springer-Verlag:Springer-Verlag-Heidelberg》·Zbl 1086.68008号
[122] J.Stepaniuk,应用粗糙集模型进行知识发现,收录于:Polkowski等人[98];J.Stepaniuk,应用粗糙集模型进行知识发现,收录于:Polkowski等人[98]·Zbl 0992.68199号
[123] Z.Suraj,并行过程综合与分析的粗糙集方法,in:Polkowski等人[98];Z.Suraj,并行过程综合和分析的粗糙集方法,in:Polkowski等人[98]·Zbl 0992.68201号
[124] R.Swiniarski,粗糙集和主成分分析及其应用。数据模型构建和分类,in:Pal和Skowron[88];R.Swiniarski,粗糙集和主成分分析及其应用。数据模型构建和分类,见:Pal和Skowron[88]
[125] R.Swiniarski,粗糙集和Haar小波在人脸识别中的应用,in:Ziarko和Yao[137];R.Swiniarski,粗糙集和Haar小波在人脸识别中的应用,载:Ziarko和Yao[137]·Zbl 1013.68261号
[126] R.Swiniarski,L.Hargis,基于误差扩散和粗糙集滤波的新半色调方法,in:Polkowski和Skowron[100];R.Swiniarski,L.Hargis,基于误差扩散和粗糙集滤波的新半色调方法,in:Polkowski和Skowron[100]
[127] Swiniarski,R。;Skowron,A.,特征选择和提取中的粗糙集方法,模式识别字母,24,6,833-849(2003)·Zbl 1053.68093号
[128] R.W.Swiniarski,A.Skowron,人脸识别中的独立成分分析、主成分分析和粗糙集,in:Peters和Skowron[94];R.W.Swiniarski,A.Skowron,人脸识别中的独立成分分析、主成分分析和粗糙集,摘自:Peters和Skowron[94]·Zbl 1104.68772号
[129] Sycara,K.,《多代理系统》,AI杂志,79-92(1998)
[130] 津本,S。;Tanaka,H.,PRIMEROSE:基于粗糙集和重采样方法的概率规则归纳方法,计算智能:国际期刊,11389-405(1995)
[131] (Wang,G.;Liu,Q.;Yao,Y.;Skowron,A.,《第九届粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算国际会议论文集》,2003年5月26日至29日,中国重庆。第九届粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算国际会议论文集(RSFDGrC’2003),中国重庆,2003年5月26日至29日,《人工智能讲义》,第2639卷(2003),施普林格出版社:施普林格出版社,海德堡)·兹伯利1019.00015
[132] Wang,J。;贾,C。;赵凯,关于AQ11、ID3和区分矩阵原理的研究,计算机科学与技术学报,16,1,1-12(2001)·Zbl 0974.68175号
[133] Wojna,A.,《分类器构造中基于类比的推理》(Peters,J.F.;Skowron,A.,粗糙集学报IV:期刊分栏。粗糙集学报IV:期刊分栏,计算机科学讲义,第3700卷(2005),Springer:Springer-Hidelberg),277-374·Zbl 1136.68508号
[134] Wróblewski,J.,《基于顺序的遗传算法的理论基础》,《信息学基础》,第28期,第423-430页(1996年)·Zbl 0866.68043号
[135] J.Wróblewski,《使用基于粗糙集的方法分析关系数据库》,载于:第八届基于知识的系统IPMU中不确定性的处理和管理国际会议。西班牙马德里,第一卷,2000年,第256-262页。;J.Wróblewski,《使用基于粗糙集的方法分析关系数据库》,载于:第八届基于知识的系统IPMU中不确定性的处理和管理国际会议。西班牙马德里,第一卷,2000年,第256-262页。
[136] J.Wróblewski,组合近似空间的自适应方面,in:Pal等人[87];J.Wróblewski,组合近似空间的自适应方面,in:Pal等人[87]
[137] (Ziarko,W.;Yao,Y.,《第二届国际粗糙集与计算当前趋势会议论文集》(RSCTC’2000),加拿大班夫,2000年10月16-19日。《第二届国际粗糙集与计算当前趋势会议论文集》(RSCTC’2000),加拿大班夫,2000年10月16日至19日,第2005卷。2000年10月16日至19日,加拿大班夫,《第二届国际粗糙集与当前计算趋势会议论文集》(RSCTC’2000)。《第二届国际粗糙集与计算当前趋势会议论文集》(RSCTC’2000),加拿大班夫,2000年10月16日至19日,第2005卷,人工智能讲义,第2005(2001)卷,斯普林格-Verlag:Springer-Verlag Heidelberg)·Zbl 1013.03064号
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