「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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- タイトル別名
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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
-
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