Аналіз даних та прийняття рішень на основі теорії наближених множин

2008;
: сс. 126 – 136
Authors: 
Завалій Т.І., НікольськийЮ.В.

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних систем та мереж

Описано теорію наближених множин та методику використання цього підходу для пошуку правил у таблицях даних. Ці правила утворюють класифікатор, який може класифікувати нові приклади. Описано використання ROC-кривої та коефіцієнта успішності для оцінювання якості таких класифікаторів.

1. Заде Л. А. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и
развитии информационных/интеллектуальных систем. // Новости Искусственного Интеллекта.
РАИИ. – 2001. – №2–3. – C. 7–11. 2. Mitra S., Pal S. K., Mitra P. Data mining in soft computing
framework: a survey // IEEE Transactions on Neural Networks. − 2002. − Vol. 13. – P. 3–14. 3. Pal S. K.,
Polkowski L., Skowron A., eds. Rough-Neuro Computing: Techniques for Computing with Words. −
Springer-Verlag. − Heidelberg. − 2003. 4. Pal S. K., Skowron A., eds. Rough Fuzzy Hybridization: A New
Trend in Decision Making. − Springer-Verlag. − 1998. 5. Bargiela A., Pedrycz W. Granular Computing.
An Introduction. − Springer. − 2002. 6. Pawlak Z. Rough Sets. // International Journal of Computer and
Information Sciences. − Plenum Press New York. − 1982. − Vol. 11/5. − P. 341−356. 7. Komorowski J.,
Polkowski L., Skowron A. Rough Sets: A Tutorial. // Eds. S. K. Pal and A. Skowron, Rough Fuzzy
Hybridization: A New Trend in Decision-Making. − Springer-Verlag. − 1998. – P. 3–98. 8. Øhrn A.
ROSETTA Technical Reference Manual. – 2001. (http://www.idi.ntnu.no/~aleks/). 9. Øhrn A., Komorowski
J., Skowron A., Synak P. The design and implementation of a knowledge discovery toolkit based on rough
sets: The ROSETTA system. In Polkowski L. and Skowron A., eds. Rough Sets in Knowledge Discovery 1:
Methodology and Applications, volume 18 of Studies in Fuzziness and Soft Computing. − Physica-Verlag.
− Heidelberg. − 1998. 10. Øhrn A. Discernibility and Rough Sets in Medicine: Tools and Applications,
PhD thesis. Norwegian University of Science and Technology, Department of Computer and
Information Science, − 1999. 11. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistic
Learning; Data Mining, Inference, and Predicting. – Springer-Verlag. – 2001.