連続的な定義域を有する情報テーブルにおけるラフ集合からのルール導出 Rule Induction from Rough Sets in Information Tables with Continuous Domains

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抄録

<p>下近似と上近似から成るラフ集合が連続的な定義域を有する不完全情報テーブルにおいて記述される。値が持つ識別不能領域は閾値によって決定される。識別不能関係はこの識別不能を用いて導かれる。先ず、ラフ集合が、識別不能関係を直接使うことによって、完全情報テーブルにおいて記述される。次に、ラフ集合が不完全情報テーブルにおいて記述される。不完全情報は、値集合あるいは区間値で表される。識別不能関係は、確実性と可能性の二つの観点から構成される。結果として、4種類の近似が得られる。これらの近似を用いて、下近似と上近似は区間集合で表される。4種類の近似から4種類のルールが導かれる。</p>

<p>Rule induction based on indiscernible classes from neighborhood rough sets is described in information tables with continuous values. An indiscernible range that a value has in an attribute is determined by a threshold on that attribute. The indiscernible class of every object is derived from using the indiscernible range. First, lower and upper approximations are described in complete information tables by using indiscernible classes. Rules are obtained from the approximations. A rule that an object supports, which is called a single rule, is short of applicability. To improve the applicability of rules, a series of single rules is put into one rule expressed in an interval value, which is called a combined rule. Second, these are addressed in incomplete information tables. Incomplete information is expressed in a set of values or an interval value. Two types of indiscernible classes; namely, certainly and possibly indiscernible ones, are obtained from an information table. The actual indiscernibility class is between the certainly and possibly indiscernible classes. The family of indiscernible classes of an object has a lattice structure. The minimal element is the certainly indiscernible class while the maximal one is the possibly indiscernible class. By using certainly and possibly indiscernible classes, we obtain four types of approximations: certain lower, certain upper, possible lower, and possible upper approximations. From these approximations we obtain four types of combined rules: certain and consistent, certain and inconsistent, possible and consistent, and possible and inconsistent ones. These combined rules have greater applicability than single rules that individual objects support.</p>

収録刊行物

  • 日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集

    日本知能情報ファジィ学会 ファジィ システム シンポジウム 講演論文集 34(0), 662-667, 2018

    日本知能情報ファジィ学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    130007554627
  • NII書誌ID(NCID)
    AA12165648
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    1882-0212
  • NDL 記事登録ID
    029269977
  • NDL 請求記号
    YH247-544
  • データ提供元
    NDL  J-STAGE 
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