「ラフ集合理論」入門 : "粗い情報"の理論と推論への応用
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書誌事項
「ラフ集合理論」入門 : "粗い情報"の理論と推論への応用
（I/O books）
工学社, 2019.11
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「ラフ集合理論」入門 : "粗い情報"の理論と推論への応用 : "あいまいな現象"を2つの近似値で捉える
ラフ集合理論入門 : 粗い情報の理論と推論への応用 : あいまいな現象を2つの近似値で捉える
- タイトル読み
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ラフ シュウゴウ リロン ニュウモン : アライ ジョウホウ ノ リロン ト スイロン エノ オウヨウ
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注記
1の参考文献: p248-253
2の参考文献: p244
内容説明・目次
- 巻冊次
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1 ISBN 9784777520930
内容説明
「ラフ集合理論」は、ポーランドのパブラック（Ｚｄｚｉｓｌａｗ Ｉ．Ｐａｗｌａｋ）が、粗い情報をモデル化するものとして提案しました。（１９８２年）その後、さまざまな分野に応用されるようになり、「ファジー集合理論」と並ぶ重要な理論として認識されています。本書は、「ラフ集合理論」の理論的基礎を解説し、人間の知能をコンピュータで扱う「人工知能」（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＡＩ）などで研究されている「推論」の一般的枠組みを示します。
目次
- 第１章 序論（ラフ集合理論；歴史；応用）
- 第２章 ラフ集合理論の基礎（パブラックの理論；「可変精度」ラフ集合モデル；関連理論；形式概念解析；デシジョン論理；知識縮約；知識表現；デンジョン・テーブル）
- 第３章 非古典論理（様相論理；多値論理；直観主義論理；パラコンシステント論理）
- 巻冊次
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2 ISBN 9784777520947
内容説明
「ラフ集合理論」は、ポーランドのパブラック（Ｚｄｚｉｓｌａｗ Ｉ．Ｐａｗｌａｋ）が、粗い情報をモデル化するものとして提案しました。（１９８２年）その後、さまざまな分野に応用されるようになり、「ファジー集合理論」と並ぶ重要な理論として認識されています。本書は、「ラフ集合理論」の理論的基礎を解説し、人間の知能をコンピュータで扱う「人工知能」（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＡＩ）などで研究されている「推論」の一般的枠組みを示します。
目次
- 第４章 「ラフ集合」の論理的特徴付け（代数的アプローチ；様相論理アプローチ；「グレード様相論理」「確率様相論理」と「ラフ集合」；「ネルソン代数」と「ラフ集合」；３値論理と「ラフ集合」；ラフ集合論理；知識推論論理；知識表現論理）
- 第５章 「推論」の「グラニュラリティ・ベース」の枠組み（演繹、帰納、アブダクション；測度ベース意味論；推論の一般的枠組み；非単調推論；推論の背景知識）
「BOOKデータベース」 より
