Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "rough modeling" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Rough Modeling---a Bottom-up Approach to Model Construction
    Autorzy:
    Loken, T.
    Komorowski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/908362.pdf
    Data publikacji:
    2001
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    model opisowy
    wybieranie danych
    knowledge discovery
    rough sets
    rough modeling
    descriptive models
    Opis:
    Traditional data mining methods based on rough set theory focus on extracting models which are good at classifying unseen objects. If one wants to uncover new knowledge from the data, the model must have a high descriptive quality---it must describe the data set in a clear and concise manner, without sacrificing classification performance. Rough modeling, introduced by Kowalczyk (1998), is an approach which aims at providing models with good predictive and descriptive qualities, in addition to being computationally simple enough to handle large data sets. As rough models are flexible in nature and simple to generate, it is possible to generate a large number of models and search through them for the best model. Initial experiments confirm that the drop in performance of rough models compared to models induced using traditional rough set methods is slight at worst, and the gain in descriptive quality is very large.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2001, 11, 3; 675-690
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rough set theory and its applications
    Autorzy:
    Pawlak, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/309289.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    rough set
    decision rules
    churn modeling
    Opis:
    In this paper rudiments of the theory will be outlined, and basic concepts of the theory will be illustrated by a simple tutorial example, concerning churn modeling in telecommunications. Real life applications require more advanced extensions of the theory but we will not discuss these extensions here. Rough set theory has an overlap with many other theories dealing with imperfect knowledge, e.g., evidence theory, fuzzy sets, Bayesian inference and others. Nevertheless, the theory can be regarded as an independent, complementary, not competing, discipline in its own rights.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2002, 3; 7-10
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Rule modeling of ADI cast iron structure for contradictory data
    Autorzy:
    Soroczyński, Artur
    Biernacki, Robert
    Kochański, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/29520059.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
    Tematy:
    rule modeling
    contradictory data set
    uncertainty
    data preparation
    decision tree
    rough set theory
    niepewność
    drzewo decyzyjne
    teoria zbiorów przybliżonych
    Opis:
    Ductile iron is a material that is very sensitive to the conditions of crystallization. Due to this fact, the data on the cast iron properties obtained in tests are significantly different and thus sets containing data from samples are contradictory, i.e. they contain inconsistent observations in which, for the same set of input data, the output values are significantly different. The aim of this work is to try to determine the possibility of building rule models in conditions of significant data uncertainty. The paper attempts to determine the impact of the presence of contradictory data in a data set on the results of process modeling with the use of rule-based methods. The study used the well-known dataset (Materials Algorithms Project Data Library, n.d.) pertaining to retained austenite volume fraction in austempered ductile cast iron. Two methods of rulebased modeling were used to model the volume of the retained austenite: the decision trees algorithm (DT) and the rough sets algorithm (RST). The paper demonstrates that the number of inconsistent observations depends on the adopted data discretization criteria. The influence of contradictory data on the generation of rules in both algorithms is considered, and the problems that can be generated by contradictory data used in rule modeling are indicated.
    Źródło:
    Computer Methods in Materials Science; 2022, 22, 4; 211-228
    2720-4081
    2720-3948
    Pojawia się w:
    Computer Methods in Materials Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie preferencji decydentów firm w zakresie modeli biznesu
    Modeling preferences of decision-makers in the field of business models
    Autorzy:
    Kuczera, Karol
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/549476.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
    Tematy:
    warunki biznesu
    model biznesu
    zbiory przybliżone Pawlaka
    hierarchiczna analiza problemów wielokryterialnych (AHP)
    business conditions
    business model
    modeling preferences
    Pawlak's rough sets
     Analytic Hierarchy Process (AHP)
    Opis:
    Społeczeństwo informacyjne jest pojęciem bardzo szerokim obejmującym wiele zróżnicowa-nych zagadnień, z których większość charakteryzuje się wysoką dynamiką. Od firm oczekuje się elastyczności i szybkości działania. W artykule prezentowana jest propozycja metodyki modelo-wania preferencji decydentów firm w zakresie kształtowania organizacji oraz wdrażania metod zarządzania i rozwiązań teleinformatycznych będących odpowiedzią na współczesne warunki rynkowe. Podejście to łączy w sobie obliczenia granularne Zadeh’a, zbiory przybliżone Pawlaka, me-todę hierarchicznej analizy problemów wielokryterialnych (Analytic Hierarchy Process – AHP) Saaty’ego oraz metodę wielokryterialnego podejmowania decyzji Electre Tri Roy’a. Proponowana metametoda ma w założeniu umożliwić poszukiwanie odpowiedzi na dwa pytania: 1. Jakie są preferencje zachowań ludzkich w zakresie kształtowania firm w odpowiedzi na kom-plikujące się warunki konkurowania oraz potencjał tkwiący w ICT? 2. Jak sformalizować odkrywanie wiedzy dotyczącej preferencji w poruszanym obszarze? Budowa profili czyli identyfikacja wzorców zachowań stać się może modelem referencyjnym pozwalającym na optymalizację rozwoju działalności gospodarczej dla firm poszukujących wzmocnienia swojej pozycji w społeczeństwie informacyjnym
    Information society is a very broad concept, encompassing many diverse issues, most of which are characterized by high dynamics. Flexibility and speed are expected from companies. The paper presents a proposal of a methodology for modeling preferences of decision-makers in the field of shaping organizations and implementing management methods and information and communication technologies (ICT) being an answer to the current market conditions. The proposed approach combines Zadeh’s granular computing, Pawlak’s rough sets, Saaty’s Analytic Hierarchy Process, and Roy’s multi-criteria decision analysis method Electre Tri. The resulting meta-method is assumed to allow the search for answers to the two questions: 1. What are the preferences of human behavior in the field of shaping companies in response to the competition conditions becoming complicated and the potential of ICT? 2. How to formalize the discovery of knowledge about preferences in the area under scrutiny? Building profiles or identifying behavioral patterns may become a reference model allowing for optimization of business development for companies looking to strengthen their position in the information society.
    Źródło:
    Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2013, 36; 60-73
    1898-5084
    2658-0780
    Pojawia się w:
    Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Axiomatization of utility, outranking and decision rule preference models for multiple-criteria classification problems under partial inconsistency with the dominance principle
    Aksjomatyka modeli użyteczności, przewyższania i reguł decyzyjnych w zadaniach wielokryterialnej optymalizacji w warunkach częściowej niespójności z zasadą dominacji
    Autorzy:
    Słowiński, R.
    Greco, S.
    Matarazzo, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/205853.pdf
    Data publikacji:
    2002
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    aksjomatyka
    klasyfikacja wielokryterialna
    kryteria porządkowe
    modelowanie preferencji
    pomiary jednoczesne
    reguły decyzyjne
    zbiory przybliżone
    axiomatization
    conjoint measurement
    decision rules
    multiple criteria classification
    ordinal criteria
    preference modeling
    rough sets
    Opis:
    Multiple-criteria classification (sorting) problem concerns assignment of actions (objects) to some pre-defined and preference-ordered decision classes. The actions are described by a finite set of criteria, i.e. attributes, with preference-ordered scales. To perform the classification, criteria have to be aggregated into a preference model which can be: utility (discriminant) function, or outranking relation, or "if..., then..." decision rules. Decision rules involve partial profiles on subsets of criteria and dominance relation on these profiles. A challenging problem in multiple-criteria decision making is the aggregation of criteria with ordinal scales. We show that the decision rule model we propose has advantages over a general utility function, over the integral of Sugeno, conceived for ordinal criteria, and over an outranking relation. This is shown by basic axioms characterizing these models. Moreover, we consider a more general decision rule model based on the rough set theory. The advantage of the rough set approach compared to competitive methodologies is the possibility of handling partially inconsistent data that are often encountered in preferential information, due to hesitation of decision makers, unstable character of their preferences, imprecise or incomplete knowledge and the like. We show that these inconsistencies can be represented in a meaningful way by "if..., then..." decision rules induced from rough approximations. The theoretical results reported in this paper show that the decision rule model is the most general aggregation model among all the considered models.
    Wielokryterialne zadania klasyfikacji (sortowania) dotyczą przypisania działan (obiektów) pewnym z góry określonym i uporządkowanym wzgl(c)dem preferencji klasom. Działania są opisane przez skończony zbiór kryteriów, tj. atrybutów o skalach uporządkowanych według preferencji. Aby dokonać klasyfikacji, kryteria muszą zostać zagregowane do modelu preferencji, którym może być: funkcja użyteczności (dyskryminująca), bąd" relacja przewyższania, bąd" reguła decyzyjna typu "jeśli..., to...". Reguły decyzyjne oparte są na cz(c)ściowych profilach na podzbiorach kryteriów i relacji dominacji na tych profilach. Wyzwaniem w wielokryterialnym podejmowaniu decyzji jest agregacja kryteriów o skalach porządkowych. Pokazujemy w artykule, że model reguł decyzyjnych, zaproponowany przez nas, jest korzystniejszy niż ogólna postać funkcji użyteczności, niż całka Sugeno zaproponowana dla kryteriów porządkowych, i niż relacja przewyższania. Pokazano to przy pomocy podstawowych aksjomatów charakteryzujących rozważane modele. Ponadto, rozważamy ogólniejszy model reguł decyzyjnych, oparty na teorii zbiorów przybliżonych. Korzyścią z zastosowania zbiorów przybliżonych w porównaniu do innych podejść jest możliwość uwzgl(c)dniania cz(c)ściowo niespójnych danych, jakie cz(c)sto spotyka si(c) informacji o preferencjach, w związku z wahaniami decydentów, niestabilnością ich preferencji, niedokładną wiedzą, itp. Pokazujemy, że takie niespójności mogą być reprezentowane w sposób sensowny poprzez reguły decyzyjne typu "jeśli..., to...", wyprowadzone z ocen dokonanych przy pomocy zbiorów przybliżonych. Wyniki teoretyczne przedstawione w pracy pokazują, że model reguł decyzyjnych jest najogólniejszym modelem agregacji spośrod wszystkich rozważanych modeli.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2002, 31, 4; 1005-1035
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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