×
克日什托夫·登布奇恩斯基；罗马人平杜；罗伯特·苏斯马加

在基于支配权的粗糙集方法中生成详尽的规则集。 （英语） Zbl 1270.68313号

Skowron，Andrzej（ed.）等人，知识发现和软计算中的粗糙集国际研讨会论文选集，RSKD（2003年ETAPS卫星活动），波兰华沙，2003年4月12日至13日。阿姆斯特丹：爱思唯尔。《理论计算机科学电子笔记》82，第4期，96-107（2003）。
摘要：粗糙集理论已被证明是分析对象模糊描述的有用数学工具。经典理论的一个扩展是基于优势的集合方法（DRSA），它允许分析优先顺序数据。分析以一组由决策类的粗略近似导出的决策规则结束。决策规则的作用是解释所分析的现象，但它们也可以用于对新的、看不见的物体进行分类。有几种决策规则归纳策略。其中之一是生成一组详尽的最小规则。本文提出了一种基于布尔推理技术的算法，该算法在DRSA中遵循此策略。
有关整个系列，请参见[Zbl 1271.68055号].

引用于11文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理

软件：

LERS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Dembczyáski}等人，《电子》。注释Theor。计算。科学。82，第4号，96--107（2003；Zbl 1270.68313）
全文： 链接

参考文献：

[1] Greco S.，Matarazzo B.和Słowinski R.，优势关系对偏好关系的粗略近似。ICS研究报告16/96，华沙科技大学，1996年，载于《欧洲运筹学杂志》117、63–83，1999年·Zbl 0998.90044号
[2] Greco，S。；马塔拉佐，B。；Słowinski，R.：评估破产风险的新粗糙集方法。管理金融风险的操作工具，121-136（1998年）
[3] Greco，S。；马塔拉佐，B。；Słowinski，R.：多准则决策分析的粗糙集理论。《欧洲运筹学杂志》129，第1期，1-47页（2001年）·Zbl 1008.91016号
[4] Greco，S。；马塔拉佐，B。；Słowinski，R.：多属性和标准下排序问题的粗糙集方法。欧洲运筹学杂志138，247-259（2002）·Zbl 1008.90509号
[5] Grzymala-Busse，J.W.：LERS——基于粗糙集的示例学习系统。智能决策支持。粗糙集理论应用和进展手册，3-18（1992）
[6] Pawlak，Z.：粗糙集。国际信息与计算机科学杂志11，341-356（1982）·Zbl 0501.68053号
[7] Pawlak，Z.：粗糙集。(1991) ·Zbl 0758.68054号
[8] 平杜尔，R。；Susmaga，R.：使用二进制编码关系进行快速规则提取。智能数据分析7，第1期（2003年）
[9] 罗伊（Roy，B.）：《多准则医学》（Méthodologie multicriteére d’aideála dédecision）。巴黎经济出版社（1985年）
[10] 斯科伦，A。；Rauszer，C.：信息系统中的可辨矩阵和函数。智能决策支持。粗糙集理论应用和进展手册，331-362（1992）
[11] Skowron，A.：决策规则生成的布尔推理。智能系统方法，295-305（1993）
[12] Skowron，A.：从决策表中提取规律。计算智能：国际期刊11/2，371-388（1995）
[13] Stefanowski，J.：关于基于粗糙集的决策规则归纳方法。数据挖掘和知识发现中的粗糙集，1500-529（1998）·兹伯利0927.68094
[14] Stefanowski，J.：Algoritmy indukcji regul decyzyjnych w odkryvaniu wiedzy。Wydawnictwo poznanskiej，波兹南361（2001）
[15] Stefanowski J.、Zurawski M.，分类问题决策规则的增量学习。《IIS-2003会议记录：智能信息处理和网络挖掘的新趋势》，扎科帕内，2003年6月，（已接受）·Zbl 1091.68579号
[16] Susmaga，R.：还原增量计算实验。知识发现中的粗糙集，530-553（1998）·Zbl 0927.68095号
[17] Susmaga，R.：简化生成中包含最小性的新测试。计算和决策科学基础。波兰波兹南，25 2，121-146（2000）
[18] Susmaga，R.：使用简化生成算法生成穷举规则集。智能信息系统，软计算系列进展，65-74（2000）·Zbl 0965.68092号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。