Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

From Leśniewski, Łukasiewicz, Tarski to Pawlak : Enriching Rough Set Based Data Analysis. A Retrospective Survey

Tytuł:
From Leśniewski, Łukasiewicz, Tarski to Pawlak : Enriching Rough Set Based Data Analysis. A Retrospective Survey
Autorzy:
Polkowski, L. T.
Data publikacji:
2017
Słowa kluczowe:
truth values
mereology
betweenness relation
rough sets
shuffled simplices
dual indiscernibility matrix
kernel
residuum
pair classifier
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
This work is dedicated to Profesor Andrzej Ehrenfeucht, the eleve of the Warsaw School of Logic and Mathematics on the occasion of His 85th Birthday. We propose to exploit certain of the milestone ideas created by this School and to apply them to data analysis in the framework of the rough set theory proposed by Professor Zdzisław Pawlak. To wit, we apply the idea of fractional truth states due to Jan Łukasiewicz, mereology created by Stanisław Leśniewski and the betweenness relation used by Alfred Tarski as one of primitive predicates in His axiomatization of Euclidean geometry. These ideas applied in problems of approximate reasoning permit us to formalize calculus of granules of knowledge and use it in preprocessing of data before applying a classification algorithm. Introduction of a mereological version of betweenness relation to data allows for partitioning of data into the kernel and the residuum, both sub-data sets providing a faithful representation of the whole data set and reducing the size of data without any essential loss of accuracy of classification. In the process of algorithmic construction of the partition of data into the kernel and the residuum, we exploit the Dual Indiscernibility Matrix which further allows us to introduce notions of a pair classifier and, more generally, k-classifier yet to be studied.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies